SAS过程步

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SAS作图详细教程11

SAS作图详细教程11

BLACK RED GREEN BLUE YELLOW CYAN MAGENTA PINK ORANGE BROWN GREY
黑色(缺省方式) 红色 绿色 蓝色 黄色 青色 洋红 粉红 橙色 棕色 灰色
HEIGHT | H = n<单位>:设置图中点的大小。
CELL
单元,SAS默认单位
CM
厘米
PCT
轴或纵坐标轴。
例6:对于例1中的数据集,绘制如下连线图:
goptions reset=all; symbol1 v=triangle h=1.5 i=join c=green w=2 ; title c=blue 'New York Suspended Particle Average'; title2 c=blue h=1.2 '2002'; axis1 label=(f=complex c=blue h=3pct) c=magenta width=3
3.4 PLOT语句中的选项
PLOT 语句的一般形式: PLOT 纵坐标变量*横坐标变量 / 选项;
选项 :
FRAME | NOFRAME:设置图中是否显示边框。 AUTOHREF | AUTOVREF:自动在图中添加经过主刻度的
水平/垂直参考线。 NOAXIS:取消坐标轴以及与坐标轴相关的图形元素。 CAXIS = 颜色:设置坐标轴的颜色。 CTEXT = 颜色:设置坐标轴旁字符的颜色。 HAXIS | VAXIS = AXIS<n> | 值列举:设置图中的横坐标
1)设置点
VALUE | V = 符号:设置图中点的表示符号
符号名称 PLUS X STAR SQUARE DIAMOND
符号表示

第04章 SAS过程步与过程步语句

第04章 SAS过程步与过程步语句

第4章SAS过程步与过程步语句摘要:本章讲授过程步一般形式,SAS过程步的常用语句,程序设计中通用的SAS语句,学习过程步常用有关语句功能及其用法。

为后面统计分析过程的调用作好准备。

SAS过程步用来调用系统提供的标准常用过程或统计分析过程,对指定的SAS 数据集进行处理,并将分析结果显示输出到OUTPUT窗口。

一个过程步是一个功能程序模块,调用不同的过程可实现用不同方法对数据进行分析。

§4.1 SAS过程步的一般形式通常,SAS过程步的一般形式为:PROC 过程名选择项;[其他相关过程步语句;]RUN;说明:1.PROC表示一个过程的开始;“过程名”可以是后面各章节将要介绍的常用过程名或统计过程名。

不同的过程有不同的专用SAS名,而且各有一些可供选择的选择项(参数),对于同一过程,给定不同的参数,输出不同的计算结果和不同表格形式。

2.选项:选择项一般以关键字为核心构成,常用下面三种形式:①关键字在过程中,一个关键字代表该过程的某一特性,若关键字作为选项出现,则过程处理数据或输出结果时,这一特性予以考虑。

否则,忽略这一特性。

②关键字=值过程的某一特性可取不同的值,则指定该特性的书写格式为:特性关键字=特性值(数字或字符串)。

③关键字=SAS数据集有些过程需要特定的输入数据集,有些过程可以建立一些特殊的数据集。

过程指定特别输入输出数据集的选项书写格式为:关键字=数据集名该形式规定输入或输出的数据集,最常用的是DATA=数据集,指出本过程要处理的数据集名称,若缺省,则使用最新建立的数据集。

如“PROC PRINT DATA=new;”。

3.其他相关过程步语句:有VAR、ID、BY、CLASS、WEIGHT等过程步语句,将在下一节中讲述。

4.RUN的作用是通知系统开始执行本过程程序段,当一个程序文件中有几个过程时,它们可共用一个RUN语句。

5.常用的过程步名称及功能:SAS程序中涉及的过程多达数百种,实现统计功能时常用的过程也有数十种之多,现将最为常用的过程名称及其所能实现的功能列入下表(表4.1),以便各位提前热热身。

20个SAS过程步

20个SAS过程步

20个SAS过程步
1、PROC
MEANS--数据描述:计算均数、标准差、最大值、最小值、变量有效数据个数、变量缺失个数
2、PROC UNIV ARIATE--正态性检验
3、PROC TTEST--两独立样本检验
4、PROC NPAR1WAR--秩和检验
5、PROC ANOV A--方差分析
6、PROC CORR--相关性分析
7、PROC REG--回归分析
8、PROC FREQ--计数资料描述;卡方检验;诊断试验
9、PROC LOGISTIC--结局是二分类的Logisitc回归分析
10、PROC PHREG--生存分析
11、PROC POWER--样本量及把握度计算
12、PROC PRINT--显示数据集
13、PROC GLM--回归分析或协方差分析
14、PROC RANK--给某变量排次或按序分组
15、PROC SORT--按某变量排序
16、PROC SURVEYSELECT--概率抽样
17、PORC IMPORT--导入数据集
18、PROC EXPORT--导出数据集
19、PROC CONTENTS--产生一个数据集的头文件,包含了多种该数据集的信息
20、PROC TABULATE--输出报表。

SAS统计软件过程步通用语句

SAS统计软件过程步通用语句
M 10 Weight 10 108.9500000 22.7271864 83.0000000 150.0000000 Height 10 63.9100000 4.9379370 57.3000000 72.0000000
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
的输出变量名。
例10.15 应用举例。
proc means data=ResDat.class;
var height weight;
output out=out_m mean=h_m w_m ;
run; 例中,过程MEANS计算变量HEIGHT和 WEIGHT的均 值统计量。关键词MEAN=规定输出数据集OUT_M中 的变量为 H_M 和W_M。H_M和 W_M 分别表示变量 HEIGHT和 WEIGHT的均值。
例10.13 应用BY语句。 proc means data=ResDat.class; var weight height; by sex; output out=b mean=w_m h_m; ; run;
OUTPUT窗口输出: ----------------------------------------- Sex=F ----------------------------------------------------
-----------------------------------------------------------------------------------------
MODEL语句

SAS分析常用的过程过程步大全

SAS分析常用的过程过程步大全

SAS分析常用的过程过程步大全为区分过程名称的拼写,故意部分小写,以便识别和记忆。

基本SAS程序代码结构:---------PROC MODE data=Arndata.moddat; /* 命令的解释*/var y x1-x6; /* 命令的解释 */model y = x1-x6;run;------------------------------------------正态性检验PROC UNIvariate---------PROCUNIvariate data=Arndata.unidat;var x1;run;------------------------------------------相关分析和回归分析PROC REG 回归---------PROC REG data=Arndata.regdat;var y x1-x6;model y = x1-x6 / selection=stepwise;/* 加入逐步回归选项 */print cli; /* 加入输出预测结果部分,还可以输出acov,all,cli,clm,collin,collinoint,cookd,corrb,covb,dw(时序检验统计量),i,influence,p,partial,pcorr1,pcorr2,r,scorr1,scorr2,seqb,spec,ss1,ss2,stb,tol, vif(异方差检验统计量),xpx*/plot y*x2 / conf95; /* 做散点图 */run;---------------------------------------------------DATA Arndata.regdat;x2x2 = x2*x2;x1x2 = x1*x2;PROC REG data=Arndata.regdat;var y x1 x2 x2x2 x1x2 ; /* 多项式回归,非线性回归 */model y = x1 x2 x2x2 x1x2 / selection=stepwise; /* 加入逐步回归选项*/print cli;plot y*x2 / conf95; /* 做散点图 */run;------------------------------------------PROC RSreg 二次响应面回归PROC ORTHOreg 病态数据回归PROC NLIN 非线性回归PROC TRANSreg 变换回归PROC CALIS 线性结构方程和路径分析PROC GLM 一般线性模型PROC GENmod 广义线性模型方差分析PROC ANOVA 单因素均衡数据和非均衡数据---------PROC ANOVA data=Arndata.anovadat; /* 命令的解释 */class typ; /* 命令的解释 */model y = typ; /* 可以看出此处是单因素方差分析(分类型自变量对数值型自变量的影响) */run;------------------------------------------PROC GLM 多因素非均衡数据:---------PROC GLM data=Arndata.glmdat; /* 命令的解释*/class typea typeb; /* 命令的解释 */model y = typea typeb; /* 可以看出此处是不考虑交互作用的多因素方差分析(分类型自变量对数值型自变量的影响) */run;---------------------------------------------------PROC GLM data=Arndata.glmdat; /* 命令的解释*/class typea typeb; /* 命令的解释 */model y = typea typeb typea*typeb; /* 可以看出此处是考虑交互作用的多因素方差分析(分类型自变量对数值型自变量的影响) */run;------------------------------------------主成分分析PROC PRINcomp---------PROCPRINcomp data=Arndata.pmdat n=4 out=w1 outstat=w2 ;var x1-x6;PROC print data=w1;PROC plot data=w1 vpct=80; /* 一句话,其实print就是plot输出图形的文字形式而已 */plot prin1*prin2 $ districts='*'/haxis=-3.5 to 3 by 0.5 HREF=-2,0,2vaxis=-3 to 4.5 by 1.5 HREF=-2,0,2; /* 主成分的散点图,也就是载荷图 */run;------------------------------------------因子分析PROC FACTOR---------PROC FACTOR data=Arndata.factordat simple corr ;var y x1-x6;title'18个财务指标的分析';title2'主成分解';run;PROC FACTOR data=Arndata.factordatn=4 ; /* 选择4个公共因子 */ var y x1-x6;run;PROC FACTOR data=Arndata.factordat n=4rotate=VARImaxREorder; /* 因子旋转:方差最大因子法 */var y x1-x6;run;------------------------------------------PROC SCORE---------PROC FACTOR data=Arndata.factordat n=4rotate=VARImax REorder score out=score_Out; /* 输出因子得分矩阵 */run;PROC print data=score_Out;var districts factor1 factor2 factor3 factor4;run;PROC plot data=score_Out;plot factor1*factor2 $ districts='*' / href=0 Vref=0; /* 因子的散点图,也就是载荷图 */run;------------------------------------------典型相关分析PROC CANcorr基本SAS程序代码结构:---------DATAjt(TYPE=CORR); /*TYPE=CORR 表明数据类型为相关矩阵,而不是原始数据, type还可以是cov,ucov,factor,sscp,ucorr等*/input names$ 1-2(x1 x2 y1-y3)(6.); /* name $ 表示读取左侧的变量名,1-2表示变量名的字符落在第1,2列上 */cards;x1 1 0.8 ……x2 ……y1 ……y2 ……y3 ……;PROC CANcorrdata=Arndata.cancorrdatedf=70 redundancy; /* 误差自由度的参考值,默认值是n=1000;redundancy表示输出冗余度分析的结果 */var x1 x2;with y1 y2 y3;run;------------------------------------------对应分析 /* 交叉表分析的拓展,寻找行和列的关系,一般行指代各种cases,而列代表各种visions */PROC CORResp---------PROC CORRespdata=Arndata.correspdat out=result;var x1-x6;id Type;run;options ps=40;proc plot data=result;plot dim2*dim1="*" $ Type / boxhaxis=-0.2 to 0.3 by 0.1Vaxis=-0.1 to 0.3 by 0.1Href=0 Vref=0;run;------------------------------------------聚类分析PROC CLUSTER---------PROC CLUSTER data=Arndata.clusdatmethod=ave outtree=clusdat_Out;var x1-x6;id datid;run;proc tree horizontal; /* 做聚类树 */run;------------------------------------------PROC FASTclus---------PROC FASTclus data=Arndata.clusdatmaxclusters=3 list out=clusdat_Out;var x1-x6;id datid;run;------------------------------------------PROC ACEclusPROC VARCLUS---------PROC VARclus data=Arndata.clusdat;/* 系统默认使用主成分法聚类 */var x1-x6;run;---------PROC VARclus hierarchy data=Arndata.clusdat; /* 保证分析过程中不同水平的谱系结构 */var x1-x6;run;---------PROC VARclus centroid data=Arndata.clusdatouttree=clusdat_out; /* 使用重心法聚类 */ var x1-x6;run;------------------------------------------PROC TREE---------PROC TREE data=Arndata.clusdat horizontal; /* 使用TREE过程绘制聚类谱系图*/var x1-x6;run;------------------------------------------判别分析PROC DISCRIM---------PROC DISCRIM data=Arndata.discrimdatlist out=discrimdat_Out distance pool=yes;class Typ; /* 指定分类变量 */var x1-x6; /* 用于建立判别识别函数的变量 */id iddiscrim; /* 标注样本的变量 */run;---------第二种方法,将需要判别的新样本放在testdata里:---------PROC DISCRIM data=Arndata.discrimdat1testdata=Arndata.discrimdat2testlist testout=discrimdat_Out; /* 将原来的几个选项加注test标示 */class Typ; /* 指定分类变量 */var x1-x6; /* 用于建立判别识别函数的变量 */id iddiscrim; /* 标注样本的变量 */run;------------------------------------------PROC STEPdisc:逐步判别分析过程---------PROC STEPdisc method=stepwise data=Arndata.discrimdatSLentry=0.10 SLstay=0.10; /* 设定引入和剔除的显著性水平 */class Typ; /* 指定分类变量 */var x1-x6; /* 用于建立判别识别函数的变量 */run;------------------------------------------PROC CANdisc: Fisher判别分析过程---------PROC CANdiscdata=Arndata.discrimdatout=discrimdat_Outdistance simple;class Typ; /* 指定分类变量 */var x1-x6; /* 用于建立判别识别函数的变量 */run;proc print data=discrimdat_Out;run;-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------友情协助:特征库豆瓣统计学小组 /group/stats。

第04章_SAS过程步与过程步语句

第04章_SAS过程步与过程步语句

4.1 SAS过程步的一般形式 过程步的一般形式
其他相关过程步语句: 其他相关过程步语句: 有VAR、ID、BY、CLASS、WEIGHT等 、 、 、 、 等 过程步语句。 过程步语句。 RUN语句: RUN语句: 语句 作用是通知系统开始执行本过程程序段, 作用是通知系统开始执行本过程程序段, 当一个程序文件中有几个过程时, 当一个程序文件中有几个过程时,它们可 共用一个RUN语句。 语句。 共用一个 语句
4.2.6 WEIGHT语句 语句
功能:在有些试验中的某一变量( 功能 : 在有些试验中的某一变量 ( 列 ) 的值表示 所 在DATA student;的 相 关 权 重 , 该 变 量 必 须 用 观测(行) INPUT curr$ x1-x7 wgt; WEIGHT语句来说明。 语句来说明。 语句来说明 CARDS; 格式:WEIGHT75 60 76 73 77 68 78 0.15 格式: English 变量 ; 说明: 说明: Chinese 80 70 81 82 83 78 84 0.35
4.1 SAS过程步的一般形式 过程步的一般形式
选项:以关键字为核心构成,常有三种形式: 选项:以关键字为核心构成,常有三种形式:
①关键字 在过程中,关键字代表该过程的某一特性, 在过程中,关键字代表该过程的某一特性, 若关键字作为选项出现, 若关键字作为选项,这一特性予以考虑。否则,忽略这一特性。 ②关键字=值 过程的某一特性可取不同的值,则指定 关键字= 过程的某一特性可取不同的值, 该特性的书写格式为: 该特性的书写格式为: 特性关键字= 数字或字符串)。 特性关键字=特性值 (数字或字符串)。 关键字=SAS数据集 有些过程需要特定的输入数据 ③关键字 数据集 有些过程可以建立一些特殊的数据集。 集,有些过程可以建立一些特殊的数据集。过程指定 特别输入输出数据集的选项书写格式为: 特别输入输出数据集的选项书写格式为: 关键字= 关键字=数据集名 如: PROC PRINT DATA=new

第21章 SAS过程步操作基础

第21章 SAS过程步操作基础

means过程可计算的统计量(一)
关键字
N NMISS MEAN STD STDERR VAR MEDIAN CV
所代表的含义
有效数据记录数 缺失数据记录数 均数 标准差 标准误 方差 中位数 变异系数
关键字
MAX MIN RANGE SUM SUMWGT CSS USS CLM
所代表的含义
最大值 最小值 全距 总计 加权总计 校正的离均差平方和 未校正的离均差平方和 可信限(上、下界值)
contents过程




contents过程用于显示指定的SAS数据集的有关信息 或者相应逻辑库中所包含成员的列表信息。 对于指定的SAS数据集,contents过程将列出数据集 的各种属性信息,以及所包含的全部变量及其属性。 有关变量信息的列表将按照字母顺序排列,变量属性 信息包括变量类型、长度、标签以及格式等。 contents过程的一般形式如下: proc contents data=SAS-data-set options; run;
means过程示例
data test;
do i=1 to 3; do j=1 to 2; do k=1 to 30; x=abs(ranuni(0))*10+8;
y=x**1.5;
output; end; end; end;
run;
proc means data=test mean median std var cv t probt; class i j; var x y; output out=outdata mean(x y)=mx my std(x y)=sx xy; run;
print过程支持的其它语句


SAS过程步操作基础

SAS过程步操作基础

推断性统计分析
01
推断性统计分析
通过样本数据推断总体特征,对 总体参数进行估计和检验,从而 对总体做出科学推断。
02
推断性统计分析的 步骤
1.确定研究问题;2.选择合适的 统计方法;3.收集样本数据;4. 进行统计分析;5.结果解释和推 断。
03
推断性统计分析的 常用方法
t检验、方差分析、回归分析、卡 方检验等。
01
文本格式
如CSV、TXT等,适合于与其他软件 或系统进行数据交换。
电子表格格式
如Excel、OpenOffice等,适合于数 据分析与可视化。Biblioteka 0302数据库格式
如SQL、Access等,适合于存储在 数据库中。
统计报告格式
如PDF、DOC等,适合于生成统计 报告或文档。
04
数据保存路径选择
本地存储
SAS过程步的分类
总结词
SAS过程步可以根据其功能和应用场景分为多种类型 。
详细描述
根据其功能和应用场景,SAS过程步可以分为多种类型, 如数据输入/输出过程步(如`INPUT`和`OUTPUT`)、 数据转换过程步(如`IF`、`WHERE`、`SET`等)、数据 筛选过程步(如`WHERE`)、数据分组和汇总过程步 (如`GROUP BY`、`SUM`等)、数据标签和格式化过 程步(如`LABEL`、`FORMAT`)等。这些过程步在数据 处理过程中起着不同的作用,能够完成各种复杂的数据 处理任务。
THANKS
SAS过程步操作基础
目录
Contents
• SAS过程步概述 • 数据输入与处理 • 数据分析与可视化 • 数据输出与保存 • SAS过程步进阶操作
01 SAS过程步概述

SAS基础知识

SAS基础知识

sas有两种语句:数据步和过程步。

在sas中,通过数据步和过程步来使用sas 语言的元素。

数据步:是一组语句组合:从外部文件中读取数据;将数据写入到外部文件中;读取sas数据文件和视图;创建sas数据文件和视图。

过程步:对sas数据集进行分析和产生报表。

例如:对数据集进行分析、画图、查询和打印等操作。

逻辑库:由一组sas文件组成。

sas软件系统的信息组织有两层,第一层是sas逻辑库,第二层是sas文件。

sas逻辑库是一个逻辑概念,本事并不是物理实体,它对应的实体是操作系统下一个文件夹或几个文件夹中的一组sas文件。

sas逻辑库是一组存储在同一目录下被同一引擎访问的文件,其他文件也可以存放在该目录下,但是只有能被sas识别的文件才能显示在逻辑库中。

建立sas逻辑库:用libname语句libname libref <engine>'sas-data-library'其中libref是逻辑库名,sas-data-library是逻辑库对应的物理地址,engine:引擎名称。

libname resdat 'D:\resdat';--创建逻辑库resdat,对应的物理文件夹为D:\resdatlibname a ('d:\resbd\','d:\resfin\');--多个文件夹创建一个sas逻辑库临时逻辑库;指它的内容只在启动sas时存在,退出sas时内容完全被删除。

系统默认的临时逻辑库为work,引用临时库中的文件时,可以不加库名work。

永久逻辑库:它的内容在sas关闭对话之后仍旧保留,直到再次修改或删除。

sas除了work 以外的逻辑库都是永久库。

引用永久逻辑库的文件时必须加上永久逻辑库名。

例如:sashelp.Abmfolder库引擎:是一组规定格式想逻辑库读写文件的内部命令。

每个sas逻辑库都对应一个库引擎。

sas逻辑库引擎是软件的一个元件用来组建sas与sas逻辑库之间的接口。

SAS过程步及常用语句

SAS过程步及常用语句

SAS过程步简介SAS过程步的一般形式为:PROC 过程名 [ DATA=输入数据集] [选项];过程语句1 [/ 选项 ];过程语句2 [/ 选项];……RUN;1.VAR语句VAR语句在过程步中用于指定分析变量。

VAR语句的语法格式为:VAR 变量名1 变量名2 … 变量名n;变量名列表可以使用省略的形式,如x1-x3 等。

应用实例:var math chinese;2.MODEL语句MODEL语句在统计建模过程中用来指定模型的形式。

语法格式为:MODEL 因变量 = 自变量列表 / 选项; 应用实例:model y=x1 x2 x3 ;3.BY语句BY语句在过程步中用来指定一个或几个分组变量,根据这些分组变量值可以把观测记录分组,然后对每一组观测分别进行指定的分析。

在使用带有BY语句的过程步之前,应先用SORT过程按BY语句指定的变量对数据集排序。

例如,假设我们已经把class1数据集按性别排序,则下面PRINT 过程可以把男、女生分别列出:proc print data=class1 ; by sex;run;4.OUTPUT语句过程步中经常用OUTPUT语句指定输出结果存放的数据集。

不同过程中把输出结果存入数据集的方法各有不同,OUTPUT语句是使用频繁的语句之一。

其语法格式为:OUTPUT OUT=输出数据集名关键字=变量名关键字=变量名…;其中用OUT=给出了存放结果数据集的名字,关键字用于定义输出变量名,用“关键字=变量名”的方式指定了系统自动输出变量与存储变量之间的对应关系。

等号后面的变量名指定了输出数据集中的存储变量名称。

例如:proc means data=data_prg.class1; var math; output out=result02 n=n mean=meanmath var=varmath;run;proc print data=result02; run;在DATA步中也可以用FORMAT语句规定变量的输出格式,用LABEL 语句规定变量的标签,用LENGTH语句规定变量的存储长度,用ATTRIB语句同时规定变量的各属性。

SAS过程步操作基础ppt课件

SAS过程步操作基础ppt课件
报表输出过程:用以显示各种实用信息,包括数据列表、 汇总报告、日历、书信、标签、表单以及各种图形报表等。
统计计算过程:用以计算各种基本统计量,包括均数、标 准差等基于矩的统计量,分位数,可信区间,频数等;还 可编制交叉表、进行相关分析以及针对各种分布形式的假 设检验;此外还可对数据进行编秩及标准化等操作。
测)的输出显示。 print过程功能特性:自动格式化,以变量名称或标签
为列标题,选择性输出,特定的by格式以及id格式。 print过程的一般形式:
proc print data=SAS-data-set options; other statements;
run;
精选课件ppt
15
proc print语句的主要选项
(2)其它用于定义分析操作内容的语句,如class 语句、var语句、tables语句等;
(3)run语句,用于标志当前过程步程序的结束。 如果此过程步后紧随其它过程步或数据步,run语句 可省略。
精选课件ppt
4
proc语句
每一个过程步都以proc语句开始; proc语句以proc关键字开始,紧跟其后的是所
精选课件ppt
7
报表输出过程
CALENDAR CHART FORMS FREQ
MEANS PLOT PRINT REPORT
SQL SUMMARY TABULATE TIMEPLOT
精选课件ppt8来自统计计算过程CHART CORR FREQ MEANS
RANK REPORT SQL STANDARD
调用SAS过程的名称,语句中还可包括众多的 控制选项; 多数SAS过程的proc语句中均包括“data=”选 项,用以指定该SAS过程所要处理的数据集; 不同的SAS过程,其proc语句中所包含的语句 选项也各不相同。

第十五章 SAS过程步常用语句和过程

第十五章   SAS过程步常用语句和过程
教案首页
课程名称
妇幼卫生信息管理学
授课对象
妇幼卫生专业本科生
授课章节
第十五章SAS过程步常用语句和过程
授课学时数
3学时
其中
理论课学时
2学时实习课Leabharlann 时1学时基本教材或
主要参考书
《妇幼卫生信息管理学》
参考书:《医学统计学与电脑试验》方积乾
Windows SAS 6.12& 8.0实用统计分析教程胡良平
教学目的与要求:
3.要处理的变量是什么?
4.是否要分组进行处理分析?
例2:
PROC PRINT DATA=CLASS1;
VAR AGE NAME;
BY SEX;
RUN;
解释程序及运行结果。
第一节SAS过程步的常用语句
一、PROC语句:
格式:PROC SAS过程名[选择项]
功能:过程步的开始及调用某一要使用的过程
二、VAR语句:
第十五章SAS过程步常用语句和过程
主要内容
1.过程步的通用语句
Proc语句var语句by语句format语句freq语句
2.三个常用过程名
①Print过程②Sort过程③Format过程;
第一节SAS过程步的定义和基本结构
一、SAS过程步(procedure step)的定义:以关键字PROC开始的一个或多个SAS语句,用于分析和处理数据(子程序)
(变量可以是字符型、日期型和数值型等)
功能:用于在过程步中调用变量的格式
例5:
PROC PRINT DATA=CLASS1;
FORMAT HEIGHT 6.1;
RUN;
DATA CLASS2;
INPUT DATE YYMMDD10. (X1-X5) (3.);

sas处理流程

sas处理流程

sas处理流程SAS处理流程SAS是一种常用于数据分析和统计建模的软件,其处理流程主要分为数据准备、数据清洗、数据分析和模型建立四个步骤。

以下将详细介绍每个步骤的具体流程。

1. 数据准备数据准备是SAS处理流程的第一步,其目的是将原始数据转化为可进行后续处理的数据格式。

具体而言,数据准备包括数据导入、数据格式转换、数据合并和数据拆分等操作。

其中,数据导入是将原始数据从外部文件中导入到SAS中,常见的数据格式包括Excel、CSV、XML等。

数据格式转换是将数据转化为SAS可以识别的格式,如将日期格式转换为SAS日期格式、将字符型变量转换为数值型变量等。

数据合并是将两个或多个数据集合并成一个数据集,常见的合并方式有追加、合并和交叉等。

数据拆分是将一个数据集拆分为多个数据集,常见的拆分方式有随机抽样、分层抽样和分组抽样等。

2. 数据清洗数据清洗是SAS处理流程的第二步,其目的是检查和修复数据中的错误和异常值,以确保数据的质量和准确性。

数据清洗包括缺失值处理、异常值处理、重复值处理和数据类型检查等操作。

其中,缺失值处理是检查和处理数据中的缺失值,常见的处理方法有删除、替换和插值等。

异常值处理是检查和处理数据中的异常值,常见的处理方法有删除、替换和离群点检测等。

重复值处理是检查和处理数据中的重复值,常见的处理方法有删除和合并等。

数据类型检查是检查数据的类型是否正确,如数值型变量是否为数值型、字符型变量是否为字符型等。

3. 数据分析数据分析是SAS处理流程的第三步,其目的是对数据进行各种分析和统计建模,以发现数据中的规律和趋势。

数据分析包括统计分析、数据可视化和机器学习等操作。

其中,统计分析是使用各种统计方法对数据进行分析,如描述性统计、假设检验和回归分析等。

数据可视化是将数据转化为可视化图形,以便更直观地了解数据的分布和趋势,常见的可视化图形有散点图、直方图和饼图等。

机器学习是使用机器学习算法对数据进行建模和预测,常见的算法有决策树、支持向量机和神经网络等。

20个SAS过程步

20个SAS过程步

20个SAS过程步
1、PROC MEANS--数据描述:计算均数、标准差、最大值、最小值、变量有效数据个数、变量缺失个数
2、PROC UNIVARIATE--正态性检验
3、PROC TTEST--两独立样本检验
4、PROC NPAR1WAR--秩和检验
5、PROC ANOVA--方差分析
6、PROC CORR--相关性分析
7、PROC REG--回归分析
8、PROC FREQ--计数资料描述;卡方检验;诊断试验
9、PROC LOGISTIC--结局是二分类的Logisitc回归分析
10、PROC PHREG--生存分析
11、PROC POWER--样本量及把握度计算
12、PROC PRINT--显示数据集
13、PROC GLM--回归分析或协方差分析
14、PROC RANK--给某变量排次或按序分组
15、PROC SORT--按某变量排序
16、PROC SURVEYSELECT--概率抽样
17、PORC IMPORT--导入数据集
18、PROC EXPORT--导出数据集
19、PROC CONTENTS--产生一个数据集的头文件,包含了多种该数据集的信息
20、PROC TABULATE--输出报表。

SAS过程步操作基础

SAS过程步操作基础

proc means语句的主要选项



missing:将class变量的缺失值作为合法的水平用以 创建代表分组的组合; fw=:指定输出结果中显示有关统计量的列的宽度; maxdec=:指定一个0~8的整数,用以设置输出结果 中有关统计量的最大小数位数; noprint:禁止在结果窗口显示任何分析结果; alpha=:指定均数可信区间的置信水平,默认值为 0.05。
字符排列顺序
字符型变量: blank ! “ # $ % & „ ( ) * + , - / 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9:;<=>?@ABCDEFGHIJKLMN OPQRSTUVWXYZ[\]^_`abcdef ghIghIjklmnopqrstuvwxyz{|}~ 数值型变量: 缺失值 (._ . .A to .Z) 数值 ( 依照大小顺序 )
print过程示例
data test;
do i=1 to 20;
do j=1 to 5; x=i*j/2; y=i**2*j; t=sqrt(i*j); output; end; end; label x=„one' y=„tow' t='three'; run;
proc sort data=test; by j; run;
proc contents语句的主要选项



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detials|nodetials :用于控制显示结果的详尽程度。 前者将显示上述的全部内容,后者则仅显示有关变量 信息的部分。默认设置:detials。 varnum :要求将变量按照其在数据集中的排列顺序 而非字母顺序显示。 short :有关变量信息部分仅显示变量名称,不显示 变量属性。 out= :将输入数据集中有关变量的信息存储到指定的 数据集中。 noprint :禁止程序运行结果在output窗口的输出显示。

SAS应用基础4-2

SAS应用基础4-2
过程步编程
Proc Step:(过程步)
通俗的讲,SAS的过程步就是已经编好了的用于 数据整理和统计的计算机程序,你只需要调用 它们就是了。 过程步总是用一个PROC语句开始,后面紧跟着 过程步名,用以区分不同的过程步。
1
过程步的结构
Proc Step的大致结构:
PROC 过程名[DATA=数据集名] [选项]; [VAR 变量序列;] [WHERE 条件表达式...;] [BY 变量序列;] [其它一些辅助语句;] Run;
4
过程步结构说明3
方括号里的语句均可以省略,在这时该过程按最通常 的情况来处理,即: •处理最新建立的SAS数据集。 •处理所有的变量(或对一个计算过程来说处理全部数 值变量)。 •一次处理整个数据集而不是某个子集。 我们已经知道PROC SORT的一般形式为: PROC SORT DATA=数据集[OUT=新数据集]; BY 变量; RUN;
3
过程步结构说明2
• 通常情况下,过程语句与数据步中的语句不同,数据步中的 语句不能用在过程步中。过程步语句一般以某一个关键字开 头,比如VAR、BY、TABLES、WEIGHT等,语句中有一 些有关说明,如果有选择项的话要写在斜杠后。 • SAS过程步有些是对数据集作某种变换(比如SORT过程对 数据集排序),不生成显示结果;多数过程步是对数据集作 某些分析、报表,这时结果出现在OUTPUT窗口(高精度绘 图过程的输出在GRAPHICS窗口)。对OUTPUT窗口的结果, 我们可以用“File | Save As”菜单把它保存到一个文本文件进 行进一步的修饰,插入到其它报告中,也可以用“File | Print ”菜单之间打印。
8
WEIGHT语句
使用格式:
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var a b c d e f ; id bh;
proc tree;
run;
30
fastclus
动态聚类分析
proc fastclus data=iris maxc=2 maxiter=10 out=clus;
var sepallen sepalwid petallen petalwid;
proc freq;

proc princomp;
run;
33
factor
可选择:
因 子 分 析
可选择:
主 分 量 分 析
主 因 子 分 析
proc factor data=socecon simple corr;
run;

proc factor data=socecon priors=smc msa scree residual preplot
正态分布检验
proc univariate plot;
var x;
run;

PRINT
数 据 输 出
PROC PRINT ;
RUN;

SORT
数 据 排 序
PROC SORT;
BY age;
PROC PRINT;
RUN;

tabulate
制作表格
PROC PRINT;
Proc tabulate format=8.0;
END;
PROC RSREG DATA=B OUT=C NOPRINT;
MODEL Y=X1-X3/PREDICT;
DATA B;
SET C;
IF X3=1.77;
PROC PLOT ;
PLOT X1*X2=Y/CONTOUR=6 HPOS=100 VPOS=36 HSPACE=10
HAXIS=-2 TO 2 BY .5
model x =block a;

anova
三方面分类的方差分析
proc anova;
classes A B T;
model X1=A B T ;
10
可选择:
LSQ
duncan
duncan
多重比较
可选择:
LSQ测验
邓肯Q测验
图基Q测验
proc anova;
classes block a;
model x =block a;
run;
46
candisc
典 型 判 别 分 析
proc candisc data=iris out=outcan distance anova;
class species ;
var sepallen sepalwid petallen petalwid;
run;
proc plot;
plot can2*can1=species;
run;
20
corr
多个变量间的简单相关系数的计算
proc corr;
run;
21
plot
相关点式图的绘制
plot y*x='+';
rproc plot;
un;
22
corr,partial
一 级 净 相 关
proc corr;
var y;with a; partial f;
run;
23
corr,partial
var methdiff;
run;
38
freq
卡平方测验
可选择:
2×2 联列表式
2×j 联列表式
r×c联列表式
data;
do a=1 to 2;
do b=1 to 2;
input x@@;
output;
end;
end;
cards;
......
;
proc freq;
weight x;
tables a*b / chisq ;
SAS过程步
2011-03-20 07:11:28|分类:默认分类|标签:sas|举报|字号订阅
编号
过程名
功用
必要的语句

means
计算基本统计量
proc means;
var x;
run;

chart
制作次数分布表
次数分布图
proc chart;
hbar x;
run;

univariate plot
SET A END=EOF;
OUTPUT;
*-------CREATE AN X1*X2 GRID FOR PLOTTING--------;
IF EOF THEN DO;
Y=.;
X3=1.77;
DO X1=-1.5 TO 1.5 BY .1;
DO X2=-2 TO 2 BY .1;
OUTPUT;
END;
VAXIS=-1.5 TO 1.5 BY .5;
RUN;
format species specchar.;
title'Plot of Canonical Variables';
run;
47
RSREG
岭 嵴 分 析
PROC SORT;
BY X1 X2 X3;
PROC RSREG;
MODEL Y=X1 X2 X3/LACKFIT;
RUN;
DATA B;
*-------GET THE ACTUAL VALUES--------;
proc sort;
by time temp;
proc rsreg;
model mbt=time temp;
ridge max;
run;
43
lackfit
欠适测验
model mbt=time temp/lackfit;
ridge max;
run;
44
score
得 分 分 析
proc score data=fitness score=factout out=fscore;
二 级 净 相 关
proc corr;
var y;with f; partial a b ;
run;
24
corr,partial
三 级 净 相 关
proc corr;
var y;with f; partial a b d ;
run;
25
cancorr
典 型 相 关 分 析
proc cancorr;
var y1 y2 y3 ;with x1 x2 x3 ;
means block a b c d /lsd duncan tukey;
run;
16
nested
嵌套设计的方差分析
proc nested;
classes plant leaf;
var calcium;
run;
17
glm
带有交叉项的双向不均衡设计的方差分析
proc glm;
class drug disease;
run;
26
reg
直 线 回 归
proc reg;
model y=x1;
run;
27
reg
二 元 回 归
proc reg;
model y=x1 x2;
run;
28
reg
可选择:
forward
backward
stepwise
多 元 回 归
可选择:
向 前 回 归
向 后 回 归
双 重 逐 步 回 归
proc reg;
model y=drug disease drug*disease /ss1 ss2 ss3 ss4;
run;
18
corr
简 单 相 关 系 数
proc corr;
var y;with x1;
run;
19
corr
一个变量与多个变量的简单相关系数
proc corr;
var y;with a b c d e f ;
DER.B0=1-EXP(-B1*X);
DER.B1=B0*X*EXP(-B1*X);
OUTPUT OUT=B P=YHAT R=YRESID;
PROC PLOT DATA=B;
PLOT Y*X='A' YHAT*X='P'/OVERLAY VPOS=25;
PLOT YRESID*X/VREF=0 VPOS=25;
run;
39
reg
二 次 抛 物 线
proc reg data=uspop;
var yearsq;
model pop=year/r cli clm;
plot r. *p. ;
add yearsq;
print;
plot;
plot pop*year='a' predicted.*year='p' u95. *year='u'
12
anova;
2*2*2 复因子试验的统计分析方法
proc anova;
classes block k p n x;
model x=block k p n k*p k*n p*n k*p*n ;
13
glm
协方差分析
proc glm;
class t ;
model y=t x;
14
anova
多元方差分析
model g=a b c d e f /selection=forward;
run;
29
cluster
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