SAS讲义-第九课

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sas入门讲义

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第一课SAS软件的基本概念一.What is SAS?SAS - Statistics analysis system✧它是一个组合软件系统,由多个功能模块组合而成;✧其基本部分是 BASE SAS模块;✧BASE SAS 模块是 SAS 系统的核心:承担着主要的数据管理任务,管理用户使用环境,进行用户语言的处理,调用其他 SAS 模块和产品。

✧具有灵活的功能扩展接口和强大的功能模块:SAS/STAT(统计分析模块)SAS/GRAPH(绘图模块)SAS/QC(质量控制模块)SAS/ETS(经济计量学和时间序列分析模块)SAS/OR(运筹学模块)SAS/IML(交互式矩阵程序设计语言模块)SAS/FSP(快速数据处理的交互式菜单系统模块)SAS/AF(交互式全屏幕软件应用系统模块)我们的主要学习内容✧SAS/Base✧SAS/Stat✧SAS/Graph二.SAS 窗口系统Editor 窗口:编程窗口Log 窗口:显示程序运行过程Output 窗口:显示运行结果Explorer 窗口:用于管理 SAS 文件。

它可以◆查看SAS 文件◆产生外部文件的快捷路径◆产生新的SAS 文件◆打开SAS 文件看其内容◆移动,复制和删除文件◆打开相关的窗口,例如新的library 窗口Results 窗口:三.Base SAS 的内容●SAS language●SAS procedures●Macro facility●Data step debugger●Output delivery system四.SAS语言的基本要素✧data set options - SAS数据集选项✧SAS system options - SAS系统选项✧formats and informats - 输出格式和输入格式✧functions✧Statements - SAS语句五.SAS数据的结构SAS 数据由行和列组成。

一行成为一个观测值(observation), 一列成为一个变量(variable)。

SAS编程技术课后习题重点讲义资料

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第一章1.缺省情况下,快捷键F1, F3, F4, F5, F6, F7, F8, F9和Ctrl+E的作用是什么?F1帮助,F3 end,F4 recall调回提交的代码,F5 激活编辑器窗口,F6激活日志窗口,F7键激活输出窗口,F8 提交,F9键查看所有功能键功能,Ctrl+E键清除窗口内容。

2.缺省情况下SAS系统的五个功能窗口及各自的作用是什么?怎样定义激活这些窗口的快捷键?1)资源管理器窗口。

作用:访问数据的中心位置。

2)结果窗口。

作用:对程序的输出结果进行浏览和管理。

3)增强型编辑器窗口。

作用:比普通编辑窗口增加了一些功能,如定义缩写,显示行号,对程序段实现展开和收缩等。

4)日志窗口。

作用:查看程序运行信息。

5)输出窗口。

查看SAS程序的输出结果。

3.怎样增加和删除SAS工具?使用菜单栏中的工具=>定制=>“定制”标签实现工具的增加和删除。

4.SAS日志窗口的信息构成。

提交的程序语句;系统消息和错误;程序运行速度和时间。

5.在显示管理系统下,切换窗口和完成各种特定的功能等,有四种发布命令的方式:即,在命令框直接键入命令;使用下拉菜单;使用工具栏;按功能键。

试举例说明这些用法。

如提交运行的命令。

程序写完后,按F3键或F8键提交程序,或单击工具条中的提交按纽,或在命令框中输入submit命令,或使用菜单栏中的运行下的提交,这样所提交的程序就会被运行。

6.用菜单方式新建一个SAS逻辑库。

在菜单栏选择工具—》新建逻辑库出现如图所示界面。

在名称中输入新的逻辑库名称。

在引擎中根据数据来源选择不同的引擎,如果只是想建立本机地址上的一个普通的SAS数据集数据库,可以选择默认。

然后选中“启动时启用”复选框,在逻辑库信息中,单击路径后的“浏览”按钮,选择窗口可以不填,单击确定产生一个新的逻辑库。

7.说明下面SAS命令的用途并举例:keys,dlglib,libname,dir,var,options,submit,recall.Keys激活功能键的设定窗口。

SAS_9——精选推荐

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TUTORIAL 9: Random and Mixed effects ANOVAI. Random and Mixed effects ANOVATo date we have been concerned with constructing ANOVA models in which the factors have a predetermined set of levels. This type of model is often referred to as a fixed effects model. These models are appropriate for studies where our interest centers on the effects of the specific factor levels chosen, and they are the only levels that are considered relevant.Often the factor levels can be seen as a sample from a population of potential factor levels and inference is designed about the population of levels. In this situation the factor is considered to be a random variable and using a fixed-effects model is no longer appropriate. In the two-way ANOVA case, there are a variety of possible scenarios that we can potentially study. When both factors are random, we use a random effects model. When one factor is random and the other is fixed we use a mixed-effects model.PROC GLM and PROC MIXED are two procedures in SAS designed for analyzing random and mixed effects models. For more complicated models PROC MIXED is the most appropriate choice. However, for the models we will be analyzing in this class PROC GLM will suffice.To fit random and mixed effects models in PROC GLM we need to introduce a new statement. The RANDOM statement in PROC GLM declares that one or more effects in the model should be considered random rather than fixed. The general form of PROC GLM for fitting random and mixed-effects models is,PROC GLM data = data set;CLASS variables; /* Identifies the variables that divide the data setinto groups.MODEL response variable = explanatory variables;RANDOM random variables; /* Identifies the random effectsRUN;All the other statements are used in a similar manner as they were in the one-way and two-way ANOVA case. The only difference is the inclusion of the RANDOM statement.Suppose A and B are factors in a two-way ANOVA model and y specifies the response variable. As before, the MODEL statement is used to define the format of the model. To define a model without an interaction term we write:MODEL y = A B;To instead define a model with an interaction term we write:MODEL y = A | B;The RANDOM statement is used to define which parts of the model are considered random.Consider the model with an interaction term included. The statement:RANDOM A | B;specifies that A, B and A*B are all random. This tells SAS to use a two-way random effects model. The statement:RANDOM A A*B;specifies that A and A*B are random, while B is fixed. This tells SAS to use a mixed-effects model.Once you include the RANDOM statement in your code, SAS will automatically calculate the expected mean squares and use this as a guide for choosing the appropriate tests. Including the option TEST after the RANDOM statement performs hypothesis tests for each effect specified in the model, using appropriate error terms as determined by the expected mean squares.Ex. A process engineer thinks the material used for the motor casing and the supply source of the bearings used in the motor both have an impact on the amount of motor vibration (in microns). He performs an experiment in which casings made of steel, aluminum and plastic were constructed using bearings from 5 randomly selected sources.Source1 2 3 4 5Steel 13.1 13.2 16.3 15.8 13.7 14.3 15.7 15.8 13.5 12.5Aluminum 15.0 14.8 15.7 16.4 13.9 14.3 13.7 14.2 13.4 13.8Plastic 14.0 14.3 17.2 16.7 12.4 12.3 14.4 13.9 13.2 13.1In this problem the material used for the casing can be considered fixed. The source of the bearings is a random effect as we are interested in studying all possible sources. We will therefore assume that the source and interaction terms are both random and use a mixed effects model.The code for performing a mixed effects analysis can be written as follows:DATA vibration;INPUT case $ source vib @@;DATALINES;S 1 13.1 S 1 13.2 S 2 16.3 S 2 15.8 S 3 13.7S 3 14.3 S 4 15.7 S 4 15.8 S 5 13.5 S 5 12.5A 1 15.0 A 1 14.8 A 2 15.7 A 2 16.4 A 3 13.9A 3 14.3 A 4 13.7 A 4 14.2 A 5 13.4 A 5 13.8P 1 14.0 P 1 14.3 P 2 17.2 P 2 16.7 P 3 12.4P 3 12.3 P 4 14.4 P 4 13.9 P 5 13.2 P 5 13.1;RUN;PROC GLM;CLASS case source;MODEL vib = case | source;RANDOM source source*case / TEST;RUN;This program gives rise to the following output:The GLM ProcedureDependent Variable: vibSum ofSource DF Squares Mean Square F Value Pr > F Model 14 48.98466667 3.49890476 31.43 <.0001Error 15 1.67000000 0.11133333Corrected Total 29 50.65466667R-Square Coeff Var Root MSE vib Mean0.967032 2.324662 0.333667 14.35333Source DF Type I SS Mean Square F Value Pr > Fcase 2 0.70466667 0.35233333 3.16 0.0713source 4 36.67466667 9.16866667 82.35 <.0001case*source 8 11.60533333 1.45066667 13.03 <.0001Source DF Type III SS Mean Square F Value Pr > Fcase 2 0.70466667 0.35233333 3.16 0.0713source 4 36.67466667 9.16866667 82.35 <.0001case*source 8 11.60533333 1.45066667 13.03 <.0001Source Type III Expected Mean Squarecase Var(Error) + 2 Var(case*source) + Q(case)source Var(Error) + 2 Var(case*source) + 6 Var(source) case*source Var(Error) + 2 Var(case*source)Tests of Hypotheses for Mixed Model Analysis of VarianceSource DF Type III SS Mean Square F Value Pr > Fcase 2 0.704667 0.352333 0.24 0.7899source 4 36.674667 9.168667 6.32 0.0135Error 8 11.605333 1.450667Error: MS(case*source)Source DF Type III SS Mean Square F Value Pr > Fcase*source 8 11.605333 1.450667 13.03 <.0001 Error: MS(Error) 15 1.670000 0.111333The relevant tests can be found below the table with the expected mean squares. Studying the output, the interaction between the material and the source of bearings is a significant source of variation (F = 13.03, p-value < 0.0001). The different casings by themselves do not appear to affect the amount of vibration (F = 0.24, p-value = 0.7899), though the interpretation of this test is clouded by the significant interaction. In addition, the main effect corresponding to the source is significant (F = 6.32, p-value < 0.0135).II. Repeated Measures ANOVARepeated measures designs are common in many settings (e.g. behavioral and life sciences). This type of design utilizes the same subject for each of the treatments under study. A repeated measures study may either involve several treatments or only a single treatment that is evaluated at different time points. When several measurements are taken on the same subject, the measurements tend to be correlated and this correlation needs to be accounted for in the model. Repeated measures ANOVA can be viewed as a generalization of the paired t-test. The model assumes that every pair of measurements has the same correlation coefficient across subjects and that the variance and covariances are homogenous across time (or treatment). This specific structure for the covariance is referred to as compound symmetry. Compound symmetry is usually not a realistic assumption when dealing with measurements over time, as measurements closer together are typically more highly correlated than measurements that are far apart. There exist adjustments (e.g. Greenhouse-Geisser and Huynh-Feldt) that can be used to correct the observed significance levels for unequal correlation coefficients.Prior to performing repeated measures ANOVA in SAS it is important that the data is organized in the appropriate format. Each row should include the repeated measurements from one subject. The first column should contain the subject identifier, and the remaining columns should contain the repeated measurements of the response variable (e.g. y1, y2,….yn if there is a total of n measurements on subject i). For example the following data contains four repeated measures on 3 subjects:120 24 28 28215 18 23 24318 19 24 23We can read this data into a SAS data set using the following code:DATA mydata;INPUT subject y1-y4;DATALINES;1 20 24 28 282 15 18 23 243 18 19 24 23;RUN;Note that in the INPUT statement we can refer to the four repeated measures as y1-y4, rather than listing all four variable names separately. This is especially convenient as the number of measures increases.In order to use PROC GLM to fit a repeated measures model, we need to include a new statement and make some edits to the MODEL statement. The REPEATED statement asks SAS to provide a number of appropriate tests in the output for testing hypothesis concerning repeated measures data.An example of a one-way repeated measure model for the data set described in the example above can be written as follows:PROC GLMMODEL y1-y4= \NOUNI;REPEATED factor_name;RUN:This code differs from a standard one-way ANOVA in a few important ways. As there is no specific group identification for the subjects, there is no need for a CLASS statement.In the MODEL statement all of the repeated measures of the response variable are written on the left-hand side of the model equation. In addition, there are no explanatory variables on the right-hand side of the model statement. The option NOUNI tells SAS not to run separate ANOVA models for each of the 4 repeated measures. This minimizes the amount of unnecessary output. Finally, the REPEATED statement tells SAS to provide the appropriate tests and to refer to the repeated factor as factor_name. Note that the name that you ultimately choose is arbitrary, and is meant to help guide you in reading the output. The name should not be the same as any variable name that already exists in the data set being analyzed and should conform to the usual conventions of SAS variable names.The REPEATED statement has a variety of options. The PRINTE option produces output regarding the partial correlation coefficients, as well as a test of the hypothesis that the covariance structure of the repeated measurements is such that the p-values from the F-test are valid. In particular, you can check that the compound symmetry assumption is valid by studying the partial correlation coefficients (the correlation between different measurements should be approximately equal) and the results of the test of sphericity.Ex. In a wine-judging competition, four different wines of the same vintage were judged by six experienced judges. The order of the wine presentation was randomized for each judge and the wines were tasted blindly. Each wine was scored on a 40-point scale – the higher the score, the better the wine.Judge Wine1 2 3 4120 24 28 28215 18 23 24318 19 24 23426 26 30 30522 24 28 26619 21 27 25Is there a significant difference in the mean score between the wines?The following code can be used to answer this question:DATA winedata;INPUT judge score1-score4;DATALINES;1 20 24 28 282 15 18 23 243 18 19 24 234 26 26 30 305 22 24 28 266 19 21 27 25;RUN;PROC GLM data = winedata;MODEL score1-score4 = /NOUNI;REPEATED wine /PRINTE;RUN;This code gives rise to the following output:The GLM ProcedureRepeated Measures Analysis of VariancePartial Correlation Coefficients from the Error SSCP Matrix / Prob > |r| DF = 5 score1 score2 score3 score4score1 1.000000 0.929670 0.924946 0.8404180.0072 0.0082 0.0362score2 0.929670 1.000000 0.975453 0.9216350.0072 0.0009 0.0090score3 0.924946 0.975453 1.000000 0.8943960.0082 0.0009 0.0161score4 0.840418 0.921635 0.894396 1.0000000.0362 0.0090 0.0161E = Error SSCP Matrixwine_N represents the contrast between the nth level of wine and the last wine_1 wine_2 wine_3wine_1 22.0000 10.0000 8.0000wine_2 10.0000 8.0000 6.0000wine_3 8.0000 6.0000 7.3333Partial Correlation Coefficients from the Error SSCP Matrix of theVariables Defined by the Specified Transformation / Prob > |r|DF = 5 wine_1 wine_2 wine_3wine_1 1.000000 0.753778 0.6298370.0835 0.1802wine_2 0.753778 1.000000 0.7833490.0835 0.0653wine_3 0.629837 0.783349 1.0000000.1802 0.0653Sphericity TestsMauchly'sVariables DF Criterion Chi-Square Pr > ChiSqTransformed Variates 5 0.1106961 8.1924883 0.1459Orthogonal Components 5 0.3515625 3.8910912 0.5652MANOVA Test Criteria and Exact F Statistics for the Hypothesis of no wine EffectH = Type III SSCP Matrix for wineE = Error SSCP MatrixS=1 M=0.5 N=0.5Statistic Value F Value Num DF Den DF Pr > FWilks' Lambda 0.02314815 42.20 3 3 0.0059Pillai's Trace 0.97685185 42.20 3 3 0.0059Hotelling-Lawley Trace 42.20000000 42.20 3 3 0.0059Roy's Greatest Root 42.20000000 42.20 3 3 0.0059Repeated Measures Analysis of VarianceUnivariate Tests of Hypotheses for Within Subject EffectsAdj Pr > FSource DF Type III SS Mean Square F Value Pr > F G - G H - Fwine 3 184.0000000 61.3333333 57.50 <.0001 <.0001 <.0001Error(wine) 15 16.0000000 1.0666667Greenhouse-Geisser Epsilon 0.6038Huynh-Feldt Epsilon 0.9270Studying the partial correlation coefficients does not show any great departures from compound symmetry. The sphericity tests confirm these results (p-value = 0.5652). To test for treatment effects we find that F = 57.50 (p-value < 0.0001). Hence, we can reject the null hypothesis of no difference in treatment means. The mean scores for the four wines differ.。

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SAS 系统的组件
• SAS系统的核心: Base SAS模块,用于管理并呈现数据,包含有一套编程语言以及一系 列过程,是其它模块的基础:
• SAS数据的存储: 关系型数据存储:data set,data view;完全支持SQL标准的数据结 构和数据处理. 多维数据存储:MDDB/Cube;没有结构性冗余的有效存储. 数据挖掘库:DMDB;针对数据挖掘特点的数据存储. 并行处理数据引擎:智能数据切分功能,优化的索引结构.
run; 2、通过菜单、命令框、工具栏或功能键等都可提交程序; 3、在Log中查看程序的运行信息,在Output窗口中查看运行结果。 4、若需要重新找回程序,可通过功能键或菜单进行。
显示管理系统
其它一些窗口: • KEYS窗口:查看及改变功能键的设置; • OPTIONS窗口: 查看及改变SAS的系统设置; • LIBNAME窗口: 查看已存在的SAS数据库; • DIR窗口:查看某个SAS数据库的内容; • VAR窗口:查看SAS数据集的有关信息;
• 数据集的行称为观测(Observation),相当于记录,观测数不受限 制。
• SAS数据视图只有描述部分,没有数据部分: – 但描述部分包含了足够的信息以找到保存在其他文件中的数据; – 数据视图减少了维护费用,源数据一旦改变,数据视图将随着改 变,可由SQL、ACCESS和DATA Step产生。
SAS 系统的组件
• 数据访问: 通过SAS/ACCESS模块,可读取各种数据源,包括:
Informix,UDB,Sybase,Oracle,SQL Server; cobol; 对ODBC,OLE DB支持的数据源; Windows下的文件:.DBF,.Excel; 文本格式的文件; html格式的文件. ……

山东大学SAS课程第9章PPT

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• 3. 常用相关系数计算公式
– 3.1 皮尔逊相关系数(Pearson’s Product Moment Correlation)
• 适用于:比例变量 vs. 比例变量 • 公式: 假设数据集中变量 X 的值依次为 X1 , X2 ,…, Xn ,变量 Y 的值依次为 Y1 , Y2 ,…, Yn ,则变量 X 和 Y 的相关系 数为
• (3)有关Pearson相关的选项 ALPHA:计算并输出Cronbach的系数 α ; COV:输出协方差; CSSCP :输出偏差平方及叉积和; NOCORR:不输出Pearson相关; SSCP :输出平方及叉积和 • (4)输出控制: BEST=n:对每个变量只显示绝对值最大的n个相关系数 (降序); NOSIMPLE:不显示变量的描述性统计量; NOPRINT:禁止输出; NOPROB:不显示相关系数的显著性概率值; RANK:要求相关系数按照其绝对值由大到小显示;
WEIGHT 权重变量; • 指定权重变量。
• 4. 例子
– 假设我们要计算数据集work.fitness中变量 weight(体重)、oxygen(肺活量)、runtime (固定距离跑步时间)的相关系数,可调用如 下CORR过程实现。
proc corr data=fitness pearson spearman hoeffding; var weight oxygen runtime; run;
第9章 相关分析
§1 相关分析简介
• 1. 问题
– 有时我们需要分析变量之间的关系问题,如:
• 房子的使用年限如何影响它的销售价格? • 心率是否随胆固醇的多少而改变? • 广告费用的增加会带来销售量的增加吗?
– 即当一个变量发生变化时另一个变量变化的方向和幅 度是怎样的情况? – 相关分析和回归分析就是用来解决关于变量间相关问 题的统计方法,其中

sas9mian

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(公式 3)
自由度趋向于无穷大。如果计算所得的ν比较小 时,如小于 10,建议增加填补的次数以获得更 高的效率; 然而当自由度较大时, 增加填补次数 的意义不大。 从方差的角度来说, 多重填补的效
γ ⎞ 率大约为 ⎛ ⎜1 + ⎟
−1
总体参数的方差估计 σ T2 为:
1 2 σ = σ + (1 + )σ B m
proc univariate data=outExp noprint; var Oxygen Time Rate; output out=outuni mean=Oxygen Time Rate stderr=SOxygen STime SRate; by _Imputation_; run;
TEST 语句是 SAS 9 中新增添的语句,它对 关于参数β的线性假设进行检验。 在同一个 TEST 语句中,通过一个 F 检验对一个或多个无效假 设(H0:Lβ=c)进行检验。 该语句中的每一个公式定义了一个线性假 设,其中 L 是线性假设的系数矩阵,c 是一个常 数向量。假设我们的总体参数θ的点估计和协方
1
果,有 WCOV、BCOV、TCOV 和 MULT。下面 主要的选择项加以介绍。 DATA= 数据集 ,该选择项定义了输入数据 集。如果输入的是特定结构的数据集,则其中必 须有一个 TYPE 变量表示该数据集包括了填补 数据集的哪些估计值。当 TYPE=EST 时,表示 数据集包括了参数估计值和协方差矩阵; TYPE=COC 表示数据集包括的是样本均数、样 本含量、 协方差矩阵; TYPE=CORR 表示数据集 包括的是样本均数、样本含量、标准误和相关系 数矩阵。如果输入数据集不是特定结构的数据 集, 该数据集中所包含参数估计值的变量和对应 的标准误的变量分别由 MODELEFFECTS 和 STDERR 语句说明。 PARMS <(CLASSVAR=分类变量的类型)>= 数据集, 该选择项定义了根据填补数据集计算得 到的参数估计值。如果没有使用 COVB=数据集 选择项,则 PARMS 所定义的数据集中还包括了 参数估计值所对应的标准误。如果在用 CLASS 语句定义了分类变量,还可以在 PARMS 后跟上 CLASSVAR= 分类变量的类型 这一选择项定义 读取分类变量水平的方式。 COVB=数据集,该选择项定义了根据填补 数据集计算得到的参数估计值的协方差矩阵。 如 果使用这一选择项,必须使用 PARMS=数据集 这一选择项。 XPXI=数据集, 该选择项定义了根据填补数 据集计算得到的参数估计值的 (X′X)-1 矩阵。 PROC MIANALYZE 可根据从 PARMS=数据集 中读取到的标准误和(X′X)-1 计算协方差矩阵。 THETA0|MU0=数值,该选择项定义了对效 应变量进行 t 检验时,无效假设 H0:θ=θ0 中θ0 的 值。 如果只定义了一个θ0 值, 则对所有的效应变 量都按这个值进行 t 检验。 如果定义了多个θ0 值, 则这些值与此同时 MODELEFFECTS 语句中定 义的效应变量的顺序相一致。对于 CLASS 语句 定义的分类效应变量,不进行检验。 ALPHA=p 值 ,该选择项定义了估计参数 100(1-p)%可信限时的 p 值。 EDF=数值,该选择项定义了完整数据集的 自度度, 用于计算每一个参数估计中的校正自由 度。默认值为∞,不对自由度进行校正。 MNLT|MULTIVARIATE 选择项要求对参数 进行多元统计推断, 采用的是单变量统计推断扩 展出来的 Wald 检验。

《SAS基础培训课程》课件

《SAS基础培训课程》课件
SAS和Excel都是数据处理和分析工具,但SAS在统计分析、数据管理、数据挖掘等方面更全面,适合大型企业和 复杂的数据处理需求。
SAS与Excel的比较
总结词
数据处理能力
详细描述
Excel在处理小型数据集方面快速简便,而SAS则具有强大的数据处理能力,可以处理大型数据集,并 进行复杂的数据转换和分析。
SAS与Excel的比较
总结词
编程语言特性
详细描述
Excel主要通过界面操作进行数据处理 ,而SAS是一种编程语言,具有更灵 活和强大的数据处理能力,适合需要 自动化和定制化数据处理流程的用户 。
SAS与Excel的比较
总结词
数据可视化
VS
详细描述
Excel在数据可视化方面功能强大,提供 了丰富的图表类型和可视化效果,而SAS 的可视化功能相对较弱,但可以通过与其 他软件包集成实现强大的可视化效果。
SAS软件由多个模块组成,每个模块都有特定的功能和特点,可以根据用户的需 求进行选择和使用。
SAS的发展历程
SAS成立于1976年,由美国北 卡罗来纳大学的两位统计学教授 开发,最初是为了解决统计分析
中的数据存储和检索问题。
随着计算机技术的发展,SAS逐 渐发展成为一个功能强大的统计 分析软件包,并不断推出新版本
SAS与Python的比较
总结词
数据处理能力
详细描述
SAS和Python都具有强大的数据处理能力,可以处理 大型数据集并进行复杂的数据转换和分析。Python还 提供了数据读取和写入的功能,可以方便地与其他数据 源进行交互。
SAS与Python的比较
总结词
定制化与扩展性
详细描述
SAS和Python都具有强大的定制化和扩展性,可以通过编程实现复杂的分析流程 和控制流程。Python还提供了大量的第三方库和工具,可以方便地扩展其功能 和应用范围。

SAS 9.3 使用入门

SAS 9.3 使用入门

外部数据库文件指由数据库软件(如Excel、Access、
dBASE、SPSS等)生成的数据文件。
方法:点击“文件File” →“导入数据Import
Data…”
24
选择正确的数据源,Next 。
25
找文件
选择工作表
26
选择SAS的库, 给数据集起名 。
把此导入过程存 成SAS程序 。
PROC IMPORT OUT= WORK.TestMark DATAFILE= "D:\TYC\2007yf\sxt\testmark.xls" DBMS=EXCEL REPLACE; RANGE="TYC"; GETNAMES=YES; MIXED=NO; SCANTEXT=YES; USEDATE=YES; SCANTIME=YES; RUN;
10
以下是一个SAS程序的样例。
data test2 ; input x y @@ ; d=x-y; cards ; 3550 2450 2000 2400 3000 1800 3950 3200 3800 3250 3750 2700 3450 2500 3050 1750 ; proc means mean std stderr t prt ; var d ; run ;
2
㈡ SAS特点 SAS是一个模块化、集成化的应用软件系统, 它可以实现对数据的完全控制和充分利用。主要 完成以数据中心的四大任务: •数据访问 •数据管理 •数据呈现 •数据分析 SAS可由许多不同的模块组成来完成不同的 任务。对于最基本的、最常用的统计方法放在基 本系统模块(BASE)里,不管低版本还是高版本, 此模块都包含。 常用的模块有:SAS/BASE(基础)、SAS

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四、SAS运算符号 算术运算符号
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关系运算符号
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逻辑运算符号
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五、SAS程序调试
(注:参考程序example)
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第二章 SAS数据文件操作
一、数据文件基本知识 1.文件的逻辑结构与物理结构
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2020/10/31
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统计科学与科学统计
Lies,damned lies,and statistics.
一句著名的西方谚语。主要描
述数字的说服能力,特别是用来讽刺
一些使用统计数字支持、但毫无说服
力的分析报告,以及人们倾向于贬低
那些不支持其立场的统计结论。
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3. 输出窗口
该窗口用于显示程序的统计分析结果,还 可以在该窗口对计算结果进行输入、输出、编 辑、修改,以及文件格式转换等操作。该窗口 由被执行的SAS程序自动调出。
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4. 图形窗口
该窗口用于显示程序的图形分析结果,还 可以在该窗口对计算结果进行输入、输出、编 辑、修改等操作。该窗口由被执行的SAS程序 自动调出。
待估参数 β 的点估计量为β
2.区间估计
以点估计值为中心确定误差范围β±△
3.确定信度 确定误差范围的置信概率
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(二)统计为什么存在谬误:
1.真实的谎言 使用违反数据特性的统计方法。 2.对谎言求真 没有取得真实数据 3.用谎言制造谎言 制造数据

SAS编程简介PPT课件

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数据类型转换
使用`PROC FORMAT`过程,将数值型数 据转换为字符型数据,或将字符型数据转 换为数值型数据。
数据排序
使用`PROC SORT`过程,根据指定的列对 数据进行排序。
数据合并
使用`PROC SQL`过程,通过`UNION`语 句将两个或多个数据集合并为一个新的数 据集。
使用PROC SQL对数据集进行高级操作
THANKS
感谢您的观看
SAS程序通常由数据步和过程步组成,数据步用于读取和操作数据 ,过程步用于执行统计分析或数据挖掘任务。
SAS语法规则
SAS编程语言遵循严格的语法规则,包括变量声明、赋值、循环、 条件语句等。
SAS函数和宏
SAS提供了大量的内置函数和宏,用于执行各种数据处理和统计分 析任务。
SAS编程的应用领域
数据分析
SAS编程语法及语 句
数据步基本语法及语句
数据步定义
数据步是SAS程序中最基本的单元,用于 创建、操作和管理数据。
数据筛选和排序
在数据步中,可以对数据进行筛选和排序 ,以便后续的数据分析。
数据步语句
数据步语句包括变量声明、数据输入和转 换、数据筛选和排序等。
数据输入和转换
在数据步中,可以通过读入外部数据文件 或使用已有的数据集,进行数据转换和清 洗。
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目录
CONTENTS
• SAS编程概述 • SAS编程语法及语句 • SAS编程实战案例 • SAS编程进阶内容 • SAS编程常见问题及解决方案 • SAS编程未来发展趋势和展望
01
SAS编程概述
SAS简介
SAS公司概况
SAS是一家总部位于美国北卡罗来纳州的公 司,专门从事统计分析软件的开发和销售。

《SAS编程入门》讲义

《SAS编程入门》讲义
《SAS编程入门》讲义
SAS过程名及其功用
❖ MEANS 计算基本统计量 ❖ CHART 制作次数分布表 次数分布图 ❖ UNIVARIATE PLOT 正态分布检验 ❖ PRINT 数 据 输 出 ❖ SORT 数 据 排 序 ❖ Tabulate 制作表格 ❖ ANOVA 方差分析 ❖ GLM 协方差分析 ❖ CORR 相关系数的计算 ❖ REG 直 线 回 归 ❖ PRINCOMP 主 成 分 分 析
《SAS编程入门》讲义
SAS算符
❖ 比较算符:建立两个量之间的一种关系,并 要求SAS确定这种关系是成立不成立。如果 它成立,输出的运算结果是1;如果不成立, 运算结果为0
❖ 算术算符:就是数学运算中常用的五种运算 符号
❖ 逻辑算符:通常用来连接一系列比较式
《SAS编程入门》讲义
SAS算符
❖ 运算次序:下面给出复杂表达式运算次序的 准则。
《SAS编程入门》讲义
SAS数据集
❖ SAS数据集是关系型结构,分为两个部份: 描述部份和数据部份
❖ 描述部份包含了一些关于数据属性的信息即 变量名称、类型及次序等信息;数据部份的 结构完全等同于我们一般所理解的数据表, SAS数据值被安排在一个矩阵式的表状结构 中,由字段和记录所构成,字段就是统计学 中研究的变量,而记录就是每个研究对象的 观测。

Input 语句;

(用于DATA步的其它语句)

Cards;

[数据行]


《SAS编程入门》讲义
DATA步入门
❖ 从外部文件读入数据集。数据若已经包含在某个 外部文件(文本文件或数据文件)中,可用此方 法输入数据到数据集文件中。在以上介绍的data 语句后,写入以下语句:

SAS-9

SAS-9

返回总目录目 录第42章 SAS 系统内九种集群分析程序概述 (4)42.1 什么是集群分析 (4)42.2 四类常用的集群分析方式 (4)42.3 何种数据适用于集群分析 (4)42.4 九种集群分析程序概述 (5)42.5 如何进行变量的集群分析 (6)42.6 如何进行个体的集群分析 (7)42.7 个体集群法的比较 (7)42.8 如何决定集群 (Clusters) 的个数.............................................................................12第43章 阶层式集群分析统计程序 PROC CLUSTER .. (13)43.1 阶层式集群法的分类过程 (13)43.2 SAS 系统内的十一种阶集法 (13)43.3 十一种阶集法的运算方式 (13)43.4 如何撰写PROC CLUSTER 程序 (14)43.5 输出资料文件的进一步说明 (20)43.6 范 例 (22)43.7 注 意 事 项...............................................................................................................30第44章 相斥式集群分析统计程序 PROC FASTCLUS (31)44.1 PROC FASTCLUS 程序概述 (31)44.2 如何撰写 PROC FASTCLUS 程序 (31)44.3 范 例 (35)44.4 注 意 事 项...............................................................................................................44第45章 变量的集群分析统计程序 PROC V ARCLUS .. (46)45.1 PROC V ARCLUS 程序概述 (46)45.2 V ARCLUS 程序的分析步骤 (46)45.3 如何撰写 PROC V ARCLUS 程序 (47)45.4 范 例 (51)45.5 注 意 事 项...............................................................................................................53第46章 树形图统计程序 PROC TREE .. (55)46.1 PROC TREE 程序概述 (55)46.2 有关树形图的专有名词 (55)46.3 如何撰写 PROC TREE 程序 (56)46.4 范 例 (60)第47章 共变异数估计值的集群分析法统计程序PROCACECLUS (73)47.1 PROC ACECLUS 程序概述 (73)47.2 对集群分析的贡献 (73)47.3 如何撰写 PROC ACECLUS 程序 (74)47.4 范 例 (78)第九部分集 群 分 析第42章 SAS 系统内九种集群分析程序概述42.1 什么是集群分析集群分析是一些分类方法的统称它的目的是将变量或观察体予以分类也就是把相似的变量或观察体归纳成一个集群(Cluster)在分类的过程中分类的标准完全是自生的也就是由数据本身决定的因此集群法不像鉴别法 (见第 37 章说明) 要仰赖外在的或预知的标准来分类42.2 四类常用的集群分析方式集群分析的方法可分下列四大类 相斥式集群法 (Disjoint Clustering)此法将每一个被分类的变量或观察体分到一个且唯一的一个集群中层次式集群法 (Hierarchical Clustering)此法从最基层的集群 (即每一个变量/观察体代表一个集群) 开始逐步将这些集群合并而演变成一个最大的集群 (亦即将所有的变量/观察体都归属于同一个集群) 重叠式集群法 (Overlapping Clustering)此法允许一个变量/观察体同时隶属于两个或两个以上的集群模糊式集群法 (Fuzzy Clustering)此法利用模糊集合论 (Fuzzy Set Theory)将变量/观察体属于每一个集群的程度以概率来表示它不像前三种方法以 0 (不属于该集群) 或 1 (属于该集群) 来表示变量观察体属于一个集群的程度模糊集群法可以是相斥式阶层式或重叠式的42.3 何种数据适用于集群分析下列两种数据适用于集群分析(1) 一个正方矩阵其行与列均代表被分类的观察体 (或变量)矩阵的元素则代表行列间的相似性 (Similarity) 或距离 (Distance)相关系数的矩阵就是一个代表的例子(2)一个长方形的多变量矩阵其行代表变量列代表观察体无论是变量或观察第42章 SAS 系统内九种集群分析程序概述5体都可以用集群法分类譬如说老师用的学生成绩簿这本成绩簿的行代表学生各次考试的成绩 (即变量)其列代表学生的学号 (即观察体)所以成绩簿所记载的数据就是一个多变量矩阵42.4 九种集群分析程序概述九种集群分析的 SAS 程序简介如下PROC CLUSTER执行层次式集群法有十一种运算方式输入资料文件的数据必须是距离矩阵或观察体的坐标矩阵因此相关系数矩阵必须先转换成距离矩阵才能被处理PROC FASTCLUS 利用 K-平均数法 (K-Means)对变量观察体进行相斥式集群分析此程序最适用于含十万笔以上的大型资料PROC VARCLUS 对变量作阶层式或相斥式的分类PROC TREE 用来画集群法的分类图此图称为树形图 (Dendrogram) 或现象图(Phenogram)数据首先必须用 PROC CLUSTER 或 PROC V ARCLUS 处理 然后将处理过后的数据送入 PROC TREE 制图PROC TREE 的结果是另一个 SAS 资料文件其内容包括了集群的成员与成员所属的阶层 (这样的结果只可从层次式集群法获得!)PROC IPFPHC 把一个交换流程图 (Transaction Flow) 的元素分类以便形成阶层式的集群有关这个程序的指令请查阅SUGI Supplemental Library User's Guide (1983 年版或最新版) PROC OVERCLUS 从相似数据的矩阵中找出重叠式的集群有关这个程序的指令请查阅 SUGI Supplemental Library User's Guide (1983 年版或最新版)除此之外下列程序可用来处理输入资料文件的结构使其适用于集群法PROC ACECLUS利用数据的坐标矩阵来预测集群内的共变异数所测出的典型变量值 (Canonical Variable Score) 可用作下一步的集群分析 (见第 47 章的介绍)第九部分 集群分析6 PROC PRINCOMP如第 34 章所介绍此程序是用来进行主成份分析的其输出值是主成份值PROC STANDARD将所有变量依指定的平均数与变异数标准化详细内容请见第 10章集群分析常见的别名集群分析常见的别名如下数理分类法 (Numerical Taxonomy) Q 分析法 (Q-Analysis)分节法 (Partitioning)拓扑法(Typology)自由原型识别法(Unsupervised Pattern Recognition)分类法(Classification)系统方法(Systematics)团摺法(Clumping)计程学(Taximetrics) 分类描述学(Taxonorics)花序分类学(Botryology)形状分类学(Morphometrics)疾病描述学 (Noxography)疾病分类学(Nosology)菊状分类学 (Aciniformics) 及集群分类法(Agminatics) 等参考书适用于初学者的参考书有二(1) Everitt (1980)(2) Massart & Kaufman (1983)其它重要参考书有(1) Anderberg (1973)(2) Sneath & Sokal (1973)(3) Duran & Odell (1974)(4) Hartigan (1975)[Hartigan 的书包括许多执行集群分析的 FORTRAN 程序](5) Spath(1980)(6) Tittrington Smith & Makov(1985)(7) McLachlan & Baoford (1988)专业论文有四(1) Milligan (1980)(2) Milligan & Cooper (1983)(3) Cooper & Milligan (1984)[以上三文探讨集群法的不变属性](4) Blashfield & Aldenderfer (1978)[广泛介绍集群法之相关文献]42.5 如何进行变量的集群分析在 SAS 系统里读者可以用两种统计的方法来进行变量的集群与分类一种方法是因子分析法另一种是阶层式或相斥式的集群法第42章 SAS 系统内九种集群分析程序概述7因子分析法相当于重叠式的集群法它的结果常是模糊不清的集群欲避免此结果读者可以用阶层式/相斥式的集群法 (PROC V ARCLUS) 来做变量的分类最理想的分析方法是将因子分析法及阶层式/相斥式集群法合并以便检查是否有重叠的集群如果必须要有重叠的集群则可用因子分析法否则用阶层式相斥式集群法下面的两行程序便是用阶层式相斥式集群法处理因子分析的输出文件以便进行变量的集群 PROC FACTOR R=PROMAX SCORE OUTSTAT=VAR;PROC VARCLUS INITIAL=INPUT PROPORTION=0;在上面的例子中PROC VARCLUS 利用因子分析的输出值 (亦即因子分数据数) 导出一个相关系数的正方矩阵以便进行阶层式/相斥式的变量集群分析PROPORTION=0的功用在于防止V ARCLUS 程序把既已形成的集群加以分裂42.6 如何进行个体的集群分析SAS 有两种集群法的程序可以用来执行个体的集群分析它们是 PROC FASTCLUS 和 PROCCLUSTERPROC FASTCLUS 适用于大型的资料文件而且规定读者事先决定集群的数目PROC CLUSTER 则不要求读者事先决定集群的数目但分析的过程耗时一般而言读者可先用FASTCLUS 程序把一组数据大致分成五十个以内的集群然后用 CLUSTER 程序进行阶层式的集群分类42.7 个体集群法的比较在统计学中有几种常见的个体集群法这一段所要讨论的主题便是这几种个体集群法究竟孰优孰劣研究理论过去有不少研究利用完全随机的数字来比较十一种个体集群法的优劣(见 Milligan 1981年的论文)一般而言这些研究的结果均显示均连法 (Average Linkage) 与华滋最小变异数法 (Ward's Minimum Variance) 最优而单连法 (Single Linkage)最劣但实际上每一种方法各有其优劣点这十一种个体集群法都各有其特性而其适用性则视输入资料文件中集群的大小数据分布的形状/密度而定下表可帮助读者决定当用何种个体集群法来进行分类的分析在输入资料文件中若则我们建议你采用各集群之成员数相近K-平均数法或华滋最小变异数法各集群内的变异数相近均连法集群内成员的分布形状是长型椭圆型或不规则型单连法或密连法(Density Linkage)集群内成员的分布形状趋向圆曲线型下列六方法中的任何一种双连法中数法臻连法ML 法,弹性法及马氏法 (详细内容见第 43章第 43.2 节)第九部分 集群分析8建议我们建议读者最好同时采用两种以上的集群法来做个体的分类其中的一种方法最好是密连法这样读者可以参考比较分析结果而达成较客观的结论例 1如果输入资料文件内三个集群之间的距离够大 (亦即集群易于分辨)则即便使用所谓最劣的单连法也可找出这三个相当分散的集群在这种情况下不用密连法亦无妨请看下面示范的单连法分析结果程 序DATA COMPACT;KEEP X Y; N=50; SCALE=1;MX=0; MY=0; LINK GENERATE;MX=8; MY=0; LINK GENERATE;MX=4; MY=8; LINK GENERATE; STOP;GENERATE:DO I=1 TO N; X=RANNOR(1)*SCALE+MX;Y=RANNOR(1)*SCALE+MY; OUTPUT;END; RETURN;PROC CLUSTER DATA=COMPACT OUTTREE=TREE METHOD=SINGLE NOPRINT; PROC TREE NOPRINT OUT=OUT N=3; COPY X Y;PROC PLOT; PLOT Y*X=CLUSTER; TITLE 'SINGLE LINKAGE CLUSTER ANALYSIS';TITLE2 'OF DATA CONTAINING WELL-SEPARATED,COMPACT CLUSTERS';RUN;结 果报表42.1 单连法的分析结果SINGLE LINKAGE CLUSTER ANALYSISOF DATA CONTAINING WELL-SEPARATED,COMPACT CLUSTERS Plot of Y*X. Symbol is value of CLUSTER.(NOTE: 58 obs hidden.)Y |10+ 3 33333 3| 3 333333333333| 33 33 3 3 333 335 + 3 33| 2| 111 1 1 2 2222 22 20 + 1 111111 111 11 1 1 22 222222222 222 22| 1 1 11 1 1111 2 22 22|-5+|--+------+-----+-------+------+-----+------+------+--4 -2 0 2 4 6 8 10X第42章SAS系统内九种集群分析程序概述9例 2如果我们把上例中三个集群的距离拉近然后利用 K-平均数法(以 PROC FASCLUS 执行) 以及五种个体集群法来分类(以 PROC CLUSTER 执行)则各集群法所导出的结果迥异这五种个体集群法是华滋最小变异数法均连法重心法 (Centroid Method)双连法 ( Two-Stage DensityMethod) 及单连法程序DATA CLOSER; KEEP X Y;N=50; SCALE=1;MX=0; MY=0; LINK GENERATE;MX=3; MY=0; LINK GENERATE;MX=1; MY=2; LINK GENERATE; STOP;GENERATE: DO I=1 TO N;X=RANNOR(9)*SCALE+MX;Y=RANNOR(9)*SCALE+MY;OUTPUT;END;RETURN;PROC FASTCLUS DATA=CLOSER OUT=OUT MAXC=3 NOPRINT;PROC PLOT; PLOT Y*X=CLUSTER;TITLE 'FASTCLUS ANALYSIS';TITLE2 'OF DATA CONTAINING POORLY-SEPARATED,COMPACT CLUATERS';PROC CLUSTER DATA=CLOSER OUTTREE=TREE METHOD=WARD NOPRINT;PROC TREE NOPRINT OUT=OUT N=3; COPY X Y;PROC PLOT; PLOT Y*X=CLUSTER;TITLE 'WARD"S MINIMUM VARIANCE CLUSTER ANALYSIS';TITLE2 'OF DATA CONTAINING POORLY-SEPARATED,COMPACT CLUSTERS';PROC CLUSTER DATA=CLOSER OUTTREE=TREE METHOD=AVERAGE NOPRINT;PROC TREE NOPRINT OUT=OUT N=3 DOCK=5; COPY X Y;PROC PLOT; PLOT Y*X=CLUSTER;TITLE 'AVERAGE LINKAGE CLUSTER ANALYSIS';TITLE2 'OF DATA CONTAINING POORLY-SEPARATED,COMPACT CLUSTERS';PROC CLUSTER DATA=CLOSER OUTTREE=TREE METHOD=CENTROID NOPRINT;PROC TREE NOPRINT OUT=OUT N=3 DOCK=5; COPY X Y;PROC PLOT; PLOT Y*X=CLUSTER;TITLE 'CENTROID CLUSTER ANALYSIS';TITLE2 'OF DATA CONTAINING POORLY-SEPARATED,COMPACT CLUSTERS';PROC CLUSTER DATA=CLOSER OUTTREE=TREE METHOD=TWOSTAGE K=10 NOPRINT;PROC TREE NOPRINT OUT=OUT N=3 ; COPY X Y;PROC PLOT; PLOT Y*X=CLUSTER;第九部分 集群分析10 TITLE 'TWO-STAGE DENSITY LINKAGE CLUSTER ANALYSIS'; TITLE2 'OF DATA CONTAINING POORLY-SEPARATED,COMPACT CLUSTERS'; PROC CLUSTER DATA=CLOSER OUTTREE=TREE METHOD=SINGLE NOPRINT; PROC TREE DATA=TREE NOPRINT OUT=OUT N=3 DOCK=5; COPY X Y; PROC PLOT; PLOT Y*X=CLUSTER;TITLE 'SINGLE LINKAGE CLUSTER ANALYSIS';TITLE2 'OF DATA CONTAINING POORLY-SEPARATED,COMPACT CLUSTERS'; RUN;结 果分析结果之比较显示K-平均数法与华滋最小变异数法所产生的结果最接近真实的集群 (见报表 42.2)报表42.2 六个体集群法的比较 FASTCLUS ANALYSIS (K-平平均数法)OF DATA CONTAINING POORLY-SEPARATED,COMPACT CLUATERSPlot of Y*X. Symbol is value of CLUSTER.(NOTE: 33 obs hidden.)Y |5 +| 2 22 2 2| 3 3 2 22 22 2222 2 2| 3 333 3 232 2222 22 2 2 22| 3 3 3 33 33333 33 333 3 2 22 2 1 1 11 10 + 3 3333 3 333 33 33 111 111 1 1 1111 11 1 1| 3 3 3333 3 3 3 1 11 1 111111 1 1| 3 3 3 11 1||-5+ -+-------+--------+-------+--------+--------+-------+--------+--------+--2 -1 0 1 2 3 4 5 6XWARD"S MINIMUM VARIANCE CLUSTER ANALYSIS (华滋法)OF DATA CONTAINING POORLY-SEPARATED,COMPACT CLUSTERSPlot of Y*X. Symbol is value of CLUSTER.(NOTE: 33 obs hidden.)Y |5 +| 3 33 3 3| 2 2 3 33 33 3333 3 3| 2 222 2 333 3333 33 3 3 33| 2 2 2 22 22222 22 222 1 3 33 3 1 1 11 10 + 2 2222 2 222 22 22 111 111 1 1 1111 11 1 1| 2 2 2222 2 2 2 1 11 1 111111 1 1| 2 2 1 11 1||-5+ -+-------+--------+-------+--------+--------+-------+--------+--------+--2 -1 0 1 2 3 4 5 6X第42章 SAS 系统内九种集群分析程序概述11 AVERAGE LINKAGE CLUSTER ANALYSIS (均连法)OF DATA CONTAINING POORLY-SEPARATED,COMPACT CLUSTERSPlot of Y*X. Symbol is value of CLUSTER.(NOTE: 33 obs hidden.)Y |5 +| 3 33 3 3| 3 3 3 33 33 3333 3 3| 3 222 2 333 3333 33 3 3 33| 2 2 2 22 22222 22 222 2 3 33 3 1 1 11 10 + 2 2222 2 222 22 22 222 222 2 2 1111 11 1 1| 2 2 2222 2 2 2 2 11 1 111111 1 1| 2 2 2 11 1||-5+ -+-------+--------+-------+--------+--------+-------+--------+--------+--2 -1 0 1 2 3 4 5 6 CENTROID CLUSTER ANALYSIS (重心法)OF DATA CONTAINING POORLY-SEPARATED,COMPACT CLUSTERSPlot of Y*X. Symbol is value of CLUSTER.(NOTE: 33 obs hidden.)Y |5 +| 3 33 3 3| 2 2 3 33 33 3333 3 3| 2 222 2 333 3333 33 3 1 11| 2 2 2 22 22222 22 222 1 3 33 3 1 1 11 10 + 2 2222 2 222 11 22 111 111 1 1 1111 11 1 1| 2 2 2222 2 1 1 1 11 1 111111 1 1| 2 2 2 11 1||-5+ -+-------+--------+-------+--------+--------+-------+--------+--------+--2 -1 0 1 2 3 4 5 6TWO-STAGE DENSITY LINKAGE CLUSTER ANALYSIS (双连法)OF DATA CONTAINING POORLY-SEPARATED,COMPACT CLUSTERSPlot of Y*X. Symbol is value of CLUSTER.(NOTE: 33 obs hidden.)Y |5 +| 3 33 3 3| 3 3 3 33 33 3333 3 3| 3 333 3 333 3333 33 3 3 11| 3 2 3 33 23333 33 333 3 3 31 1 1 1 11 10 + 2 2222 2 222 22 33 333 333 1 1 1111 11 1 1| 2 2 2222 2 2 2 3 11 1 111111 1 1| 2 2 2 11 1||-5+ -+-------+--------+-------+--------+--------+-------+--------+--------+--2 -1 0 1 2 3 4 5 6X第九部分集群分析12SINGLE LINKAGE CLUSTER ANALYSIS (单连法)OF DATA CONTAINING POORLY-SEPARATED,COMPACT CLUSTERSPlot of Y*X. Symbol is value of CLUSTER. (NOTE: 33 obs hidden.)Y |5 +| . 33 . .| . . . .. .3 3333 3 . | . 222 2 222 3333 33 . . ..| 2 2 2 22 22222 22 222 2 3 11 . 1 1 .. .0 + 2 2222 2 222 22 22 222 222 1 1 1111 11 . .| 2 2 22.. 2 2 2 2 111 111111 1 .| . . . 11 .||-5+ -+------+--------+--------+--------+--------+------+--------+--------+--2 -1 0 1 2 3 4 5 6X 42.8 如何决定集群 (Clusters) 的个数在集群法里要决定集群的个数比在因子分析法里决定因子的个数更加困难下面提供三点意见来帮助读者做决定执行 K 个最近邻集群法Wong 与 Schaack (1982) 所提出的 K 个最近邻集群法是目前为止最成功的鉴别法它的优点是结果可靠统计假设少计算省时省力其计算过程如下(1) 读者先自行决定集群之成员数以 K 值代表(2) 根据这个 K 值此法推测资料文件内到底有多少个聚集点 (Modes)(3) 根据 (2) 所推测的聚点数读者另订一 个 K 值(4) 根据新定的 K 值此法再推测聚集点看聚点数是否改变(5) 若聚集点的数目一直维持在一个常数则我们可下结论说这个资料文件中大概就有这种个集群若聚集点的数目一直在改变 则重复 (2)(4) 的步骤利用CLUSTER 程序里的指令 METHOD=DENSITY 与不同的 K 值配合就可将此法应用在数据上请看下面指令的示范 PROC CLUSTER METHOD=DENSITY K=15;R2 值执行变量的集群时R 2 值愈大则分类愈成功亦即集群的数目愈正确因此读者最好作一系列的尝试再由各结果里取 R 2 值最大的分类结果CCC 指标如果我们愿意接纳均等分配的虚无假设则 Sarle (1983) 所提出的 CCC 指标 (Cubic Clustering Criterion) 可将母群中集群的聚集点 (如正方型的集群) 找出有关 CCC 之程序撰写及解释请看第 44 章 (PROC FASTCLUS 程序) 的例子第43章阶层式集群分析统计程序 PROCCLUSTER 43.1 阶层式集群法的分类过程阶层式集群法 (以下简称阶集法) 以数据间的距离或相近程度为集群分类的根据阶集法的分类是一个循序渐进的过程由最小的集群 (只含一个数据单元) 开始将最相近的两个集群合并为一新集群逐渐归并最后所有的数据会并成一个最大的集群 (包括所有的数据单元)即分析的结果43.2 SAS 系统内的十一种阶集法SAS目前有十一种阶集法可用来形成观察体的集群这十一种方法是(1) 均连法(Average Linkage Method)(2) 重心法(The Centroid Method)(3) 近邻法(Nearest Neighborhood) 又称单连法(Single Linkage Method)(4) 远邻法(Furthest Neighborhood) 又称臻连法(Complete Linkage Method)(5) 密连法(Density Linkage Method)(6) ML(EML)法(Maximum Likelihood Method)(7) 弹性法(The Flexible-Beta Method)(8) 马氏法(McQuitty's Method)(9) 中数法(Median Method)(10)双连法(Two-Stage Density Method)及(11)华滋法(Ward's Minimum Variance Method)43.3 十一种阶集法的运算方式根据 Anderberg (1973) 的分类阶集法的运算方式分三种即数据储存式距离储存式及距离分类式下表列举了PROC CLUSTER 程序中十一种阶集法及它们运算的方式阶集法名称 (代号)数据储存距离储存距离分类均连法 (A VE)××重心法 (CEN)××单连法 (SIN)×第九部分集群分析14臻连法(COM)×中数法(MED)×密连法(DEN)×ML 法(EML)×弹性法(FLE)×马氏法(MCQ)×双连法(TWO)×华滋法(WAR)××上述十一种阶集法中有八种只用一种运算法其余三种(即均连重心及华滋法) 用到两种运算法这是因为这三种方法的输入数据可以是坐标值(用数据储存)亦可以是欧氏距离(用距离储存) 的缘故若读者手边的资料属于相似性资料(如相关系数矩阵)则必须将它们先转换成距离资料(如用 1 减去相关系数平方)否则PROC CLUSTER 无法直接处理或分析相似性资料注SAS 6.06 或 6.07 版的 CLUSTER 程序允许读者将数据自磁盘空间或存储器中读进来计算过程中所产生的距离亦可储存在磁盘或存储器内43.4 如何撰写PROC CLUSTER程序CLUSTER 程序只执行阶层式集群法输入的资料可以是数据点的坐标也可以是数据点间的欧氏距离至于输出的结果则包括各集群所属的阶层每一阶层中所组成的新集群集群中元素间的最大距离等这些输出的结果可一种包括在另一个输出资料文件内以供其它的程序(如 PROCTREE) 作进一步的处理或制树形图PROC CLUSTER 含七道指令它们的格式如下PROC CLUSTER 选项串V AR 变量名称串ID变量名称COPY变量名称串FREQ变量名称RMSSTD变量名称BY变量名称串这七道指令中以 PROC CLUSTER 选项串最重要它是本程序精华之所在另外六道指令则可有可无指令 #1 PROC CLUSTER 选项串包含下列四种选项及 (5) NOTIE 选项(1) DATA=输入资料文件名称(2) OUTTREE=输出资料文件名称(3) METHOD=一种阶集法的名字(4) 用来控制集群分析过程打印的八个选项第43章 阶层式集群分析统计程序 PROC CLUSTER 15(5) NOTIE 这几种选项中以第三种选项 METHOD=最重要一定要加以界定其余各选项则可有可无现依序说明于下面(1) DATA=输入资料文件名称此选项告诉 SAS 到底要用那一个资料文件来进行集群分析若读者省略此选项则 SAS 会自动找出在此程序之前最后形成的资料文件并对它执行集群分析如果输入资料文件含欧氏距离 (即TYPE=DISTANCE)则此资料文件一定要是一个对角线对称的正方矩阵如果输入资料文件不是欧氏距离则 SAS 假设数据是欧几里得空间中的坐标由这些坐标值先导出欧氏距离然后才进行集群分析一般而言无论输入的数据是坐标或是欧氏距离SAS 的各种阶集法所导出的结果是完全相同的(2) OUTTREE=输出资料文件名称读者可用此选项将阶集法的分析结果存入一个适当的输出资料文件中以供制作树形图 (制图所须的统计程序是PROC TREE 见第 46 章的说明)这个输出资料文件的命名必须遵循双重命名的原则 (例OUTTREE=OUT.DATA)如果读者省略此选项则 SAS 会自动为输出资料文件命名 (如 DATA1DA TA2...等)而此资料文件将会在关机后消失如果读者欲保留输出资料文件但不想对它再作进一步的分析则写OUTTREE=_NULL_(3) METHOD=一种阶集法的名字请读者注意METHOD=(或 M=) 这一个选项非常重要不可以省略它的功用是告诉 SAS 在十一种阶集法中使用那一种方法来执行集群分析所以一个CLUSTER程序中只能有一个 METHOD= 选项如果读者想用三种阶集法来分析同一个输入数据组则你必须用三个 CLUSTER 程序来分别包括这三个METHOD= 选项选项 METHOD= 之撰写以下是十一种阶集法的选项撰写简称及有关之次级选项这十一种方法按其字母顺序排列分述如下 (括号内是简称)(A) METHOD=A VERAGE (M=A VE)要求 SAS 执行均连法的集群分析当输入资料文件是欧氏距离时SAS 会自动先将这些距离加以平方然后用均连法来分析此平方距离若读者想分析原距离(而非平方距离)则你必须同时使用次级选项 NOSQUARE[见后面 (a) 的说明](B) METHOD=CENTROID (M=CEN)要求 SAS 执行重心法的集群分析若输入资料文件含欧氏距离此法的 SAS 处理过程与均连法相同所以读者也可能会用到次级选项 NOSQUARE[见后面 (a)的说明](C) METHOD=COMPLETE (M=COM)要求 SAS 执行臻连法 (亦作远邻法)的集群分析此法应与 TRIM=的次级选项合用 [见后面 (h) 的说明]第九部分 集群分析16(D) METHOD=DENSITY (M=DEN)要求 SAS 执行密连法的集群分析密连法是一个通称它代表一系列无参数的集群法读者必须用次级选项 K= 或 R= 或 HYBRID [见后面 (b)(c)(d) 的说明]来决定一个特定的无参数分析法另外 MODE= 及 DIM= 两次级选项 [见(e)(f)的说明]也可与此法并用(E) METHOD=EML (M=EML)要求 SAS 执行 ML 法 (意即最大可能率法) 的集群分析如选用此法则输入数据必须是坐标值此法只适用于多元常态分配等值变异数而且不等混合比例 (Unequal Mixing Proportions) 的数据群此法需与 PENALTY= 次级选项并用[见后面 (i) 的说明](F) METHOD=FLEXIBLE (M=FLE)要求 SAS 执行弹性法的集群分析与 BETA= 次级选项并用[见后面 (g)的说明](G) METHOD=MCQUITTY (M=MCQ)要求 SAS 执行马氏法的集群分析其理论基础是马氏的均连法详细内容见McQuitty (1966)(H) METHOD=MEDIAN (M=MED)要求 SAS 执行中数法的集群分析若输入资料文件是欧氏距离此法的处理过程与均连法相同所以读者也可能会用到次级选项 NOSQUARE [见后面 (a) 的说明](I) METHOD=SINGLE (M=SIN)要求 SAS 执行单连法 (亦作近邻法) 的集群分析为了避免连锁式的集群效果此法应与次级选项 TRIM = [见后面 (h) 的说明] 并用(J) METHOD=TWOSTAGE (M=TWO)要求 SAS 执行双连法的集群分析读者必须用 K= 或 R= 或 HYBRID 次级选项[见后面 (b)(c)(d) 的说明] 来指定一个特定的密度推测法另外 MODE= 及DIM=两个次级选项 [见后面 (e)(f) 的说明] 也可与此法并用(K) METHOD=W ARD (M=W AR)要求 SAS 执行华滋法的集群分析若输入数据是欧氏距离则其处理过程与均连法相同所以读者可能也会用到次级选项 NOSQUARE [见下面 (a) 的说明]另外此法应与次级选项 TRIM= 合用 [见后面 (h) 的说明]有关 METHOD= 之次级选项在上一节中我们曾提到九种有关 METHOD= 之次级选项在本节内我们将按照这九个次级选项所属的阶集法分别叙述之(a) NOSQUARE用来抑止数据点间的欧氏距离被平方这个次级选项可与四种集群法并用均连法(M=A VE)重心法 (M=CEN)中数法 (M=MED)及华滋法 (M=W AR)若读者选用密连法 (M=DEN) 或双连法(M=TWO)则必须选择下列三个次级选项之一以界定一个推测密度的方法 (在 SAS 6.06 版下内设的密度等于最大值第43章 阶层式集群分析统计程序 PROC CLUSTER 17100)请读者注意你必须在下列三个选项中选择一项而且只能选择其一(b) K=nn 是一个介于 2 与观察体个数之间的整数如K=4K 值是集群的成员数用来做 K 个最近邻集群法之推测[请参照 TRIM= 及 MODE= 两个次级选项](c) R=nn 值代表集群的半径[请参照 TRIM= 的次级选项](d) HYBRID此次级选项要求 SAS 执行王氏(Wong 1982) 杂交集群法此法利用 K-平均数法将其它集群法的分析结果再做一次分析以找出可能的集群输入数据组必须是下列这两种之一! PROC FASTCLUS 的输出资料文件 (见第 44 章的说明)!另一个 PROC CLUSTER的输出资料文件这个资料文件中必须含算术平均数次数和每一集群的标准差等资料请读者注意HYBRID 次级选项不可与另一个次级选项 TRIM= 合用当读者选用密连法 (M=DEN) 或双连法 (M=TWO)时还可以选取下列两个次级选项(e) MODE=n适当两个集群联合时每一个集群至少要含 n 个成员才可成为"模范"集群如果已在前面指定 K 值则 SAS 自动设定 MODE 值等于 K值如果未在前面指定 K值则 SAS 自动设定 MODE=2若程序内含 FREQ 指令或输入资料文件内含 FREQ变量则 n 值与即将要联合的集群内实际观察体的个数作比较而非与集群内次数的总和作比较(f) DIM=n界定计算密度预估值时所用的向量轴数目与 M=DEN 或 M=TWO 以及 TRIM=的次级选项并用若读者省略此次级选项而输入数据是坐标值则 SAS 自动设定 n 值等于变量的数目若数据是距离则 SAS 会自动将 n 值定为 1当读者选用弹性法 (M=FLE)时可以同时选用下面的次级选项(g) BETA=n决定 METHOD=FLE 中参数的值此值必须小于 1通常介于 0 与 -1 之间若省略此次级选项则 SAS 自动将 n 值定为-0.25当读者选用臻连法(M=COM)单连法 (M=SIN) 或华滋法 (M=WAR)时可以同时界定下列的次级选项(h) TRIM=p很重要的一个次级选项是用来剔除数据中过于分散的劣质数据 (Outliers)被剔除的数据收集在 OUTTREE=资料文件内其在 _FREQ_ 变量上的值等于零可与单连法 (M=SIN) 合用以防止连锁式的集群效果从而产生较佳的集群分析p 值可以小于 1 (解释成百分比如 TRIM=.20 表示剔除 20% 的劣质数据)p 值也可以大于 1 (加上 % 就成了百分比)一般而言TRIM=10 应该是一个合理的第九部分 集群分析18估计TRIM=的次级选项必须与 K=n 或 R=n 之一合用但不可与 HYBRID 合用当 TRIM=p 与M=COM 或 M=W AR合用时可避免分析结果受劣质数据影响而扭曲真象若与 M=SIN合用则可避免连锁式的集群效果其它的阶集法也可与 TRIM=p 合用而产生较佳的分析结果请注意如果 M=DEN 或M=TWO 已与 HYBRID 合用则不可再与TRIM=p 并用(i) PENALTY = 正实数界定惩罚系数(Penalty Coefficient)此系数用以调整由于集群大小不等所导致的偏差内设值是2(4) 用来控制集群分析过程打印的八个选项 (括号内是简称)(甲) PRINT=n (P=n)印出阶集分析法中前 n个集群形成的过程n 值可以是 0 (表示不印出集群形成的过程)或是大于 0 的整数内设值 (Default Value) 是印出整个阶层式集群分析的过程(乙) NOPRINT指示 SAS 不必印出集群分析的结果(丙) NOID指示 SAS 不必印出各阶层中新形成的集群识别代号(丁) NONORM防止数据被标准化当此选项与 M=W AR 并用时其集群间的变异数可以免受总变异数的标准化此选项对下列三种集群法无影响力M=DEN M=EML 或M=TWO(戊) PSEUDO指示 SAS 印出近似的 F 值和 t 2值只有当输入数据是坐标值 (然而METHOD 不等于 SINGLE) 或阶集法是 A VE CEN 或 W AR 时才可选用此选项(己) RMSSTD指示 SAS 印出每一个集群中的标准差和 PSEUDO 的规定一样只有当输入数据是坐标值或阶集法是 AVE CEN 或 W AR时才可以用 RMSSTD 选项(庚) RSQUARE (RSQ)指示 SAS 印出 R 平方值和半净相关系数的平方值当输入数据是坐标值时RSQUARE 可与 M=A VE 或 M=CEN 合用(辛) CCC指示 SAS 印出 CCC 指标 (Cubic Clustering Criterion) 及在均等虚无假设下的R2 近似值此选项只适用于坐标值的输入数据不适合与单连法(METHOD=SINGLE)并用(5) NOEIGEN抑制 CCC 指标之特性根的计算此选项只适用于坐标数据或变量数目过于庞大的资料文件因为 NOEIGEN 可节省电脑计算的时间。

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SAS讲义-第九课一、Do循环1、大家回看第四课的例11,可以发现Do循环应该要和End搭配使用。

下面都是可行的Do语句。

do i=5;do i=2,3,5,7;do i=1 to 100;do i=1 to 100 by 2;do i=100 to 1 by -1;do i=1 to 5,7 to 9;do i=’01jan99’d,’25feb99’d;do i=’01jan99’d to ‘01jan2000’d by 1;例1 产生1,2,9,8 的序列。

data a;do i=1,2,9,8;output;end;run;思考:若output放在end之后,或者去掉output,那会怎样呢?例2 产生1-20的奇数序列。

data a;do i=1 to 20 by 2;output;end;run;例3 求1-100的自然数之和。

data a;do i=1 to 100 ;n+i;output;end;run;例4 求1-100的自然数的平方和。

data a;do i=1 to 100 ;n+i**2;output;end;run;例5用do循环处理数组。

(下课还会深入说数组)data a(drop=i);array day{7} d1-d7;do i=1 to 7;day{i}=i+1;end;run;2、do while语句。

先判断while表达式,若成立则执行,否则推测循环。

例6data a;n=0;do while (n<5);n+1;output;end;run;例7 计算1加到100的过程中,第一个大于等于2000的数。

data a;do i=1 to 100 while (n<2000) ;n+i;output;end;run;3、do until 语句。

先执行,直到until的表达式为真,推出循环。

4、do over 语句。

我们到下课再说。

二、select语句。

Select-when 相当于一般编程语言里面的swich-case语句。

直接看例子。

例8 data a;set resdat.class;x=0;obs=_n_;select(obs);when(2) x=2;when(3,7)x=5;otherwise x=3;end;run;三、return语句。

Return语句可以让系统返回到data步开头。

例9return语句与if-then共用data a;input x y z;if x=y then return;s=x+y;cards;1 2 32 2 3;run;分析:默认情况下,系统将每条观测读入到数据集a,可是当x=y时,return 语句被执行,也就是s=x+y没有被执行,那么s即为空值。

思考,如果在s=x+y 语句后面增加一条output,又会怎样呢?此时要考虑一旦有了output,run本身的输出功能消失了。

例10 return语句与Do循环语句共同使用。

data a;input a b c @@;do x=1 to 5;ax=a*x;if ax>b then return;output;end;cards;1 2 3 2 6 8;run;分析:由于Do循环包含了output,一个输入数据行本来可以生产5条观测,可是在循环中增加了return。

也就是,当ax>b,系统执行return语句,没有执行output语句。

练习10某人将500元存入在某银行的存款账户,这个账户利率为7%,每年计息一次。

用累加语句和循环语句计算三年末此人能得多少钱。

下面的练习仅供大家参考学习,不作练习。

练习11 given the SAS data set SASDATA.TWO:X Y-- --5 23 15 6The following SAS program is submitted:data SASUSER.ONE SASUSER.TWO OTHER;set SASDATA.TWO;if X eq 5 then output SASUSER.ONE;if Y lt 5 then output SASUSER.TWO;output;run;What is the result?A.data set SASUSER.ONE has 5 observationsdata set SASUSER.TWO has 5 observationsdata set WORK.OTHER has 3 observationsB.data set SASUSER.ONE has 2 observationsdata set SASUSER.TWO has 2 observationsdata set WORK.OTHER has 1 observationsC.data set SASUSER.ONE has 2 observationsdata set SASUSER.TWO has 2 observationsdata set WORK.OTHER has 5 observationsD. No data sets are output. The DATA step fails execution due to syntax errors. Answer: A练习12Consider the following data step:data WORK.NEW;set WORK.OLD(keep=X);if X < 10 then X=1;else if X >= 10 AND X LT 20 then X=2;else X=3;run;In filtering the values of the variable X in data set WORK.OLD, what new value would be assigned to X if its original value was a missing value?A. X would get a value of 1.B. X would get a value of 3.C. X would retain its original value of missing.D. This step does not run because of syntax errors.Answer: A练习13 The following SAS program is submitted:data WORK.SALES;do Year=1 to 5;do Month=1 to 12;X + 1;end;end;run;How many observations are written to the WORK.SALES data set?A. 0B. 1C. 5D. 60Answer: B /*假如在X+1后添加output,那又选什么?*/练习14 The following SAS program is submitted:data WORK.OUTDS;do until(Prod GT 6);Prod + 1;end;run;What is the value of the variable Prod in the output data set?A. . (missing)B. 6C. 7D. Undetermined, infinite loop.Answer: C练习15 Given the SAS data set WORK.PRODUCTS:ProdId Price ProductType Sales Returns------ ----- ----------- ----- -------K12S 95.50 OUTDOOR 15 2 B132S 2.99 CLOTHING 300 10R18KY2 51.99 EQUIPMENT 25 5 3KL8BY 6.39 OUTDOOR 125 15 DY65DW 5.60 OUTDOOR 45 5 DGTY23 34.55 EQUIPMENT 67 2 The following SAS program is submitted:data WORK.REVENUE(drop=Sales Returns Price);set WORK.PRODUCTS(keep=ProdId Price Sales Returns);Revenue=Price*(Sales-Returns);run;How many variables does the WORK.REVENUE data set contain?A. 2B. 3C. 4D. 6Answer: AThe following SAS program is submitted:练习16 data WORK.PRODUCTS;Prod=1;do while(Prod LE 6);Prod + 1;end;run;What is the value of the variable Prod in the output data set?A. 6B. 7C. 8D. . (missing numeric)Answer: B。

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