最新SAS统计分析介绍
SAS统计分析报告教程方法总结材料
SAS统计分析报告教程方法总结材料统计分析是对数据进行理性、全面和深入的分析，以发现其中的规律、趋势和关联性。
SAS（Statistical Analysis System）是一个流行的统计分析软件，广泛应用于数据分析、研究和报告编制领域。
本文将介绍SAS统计分析报告的编制方法，帮助读者了解如何利用SAS软件进行统计分析，并撰写专业的统计分析报告。
一、数据导入与准备在进行统计分析之前，首先需要导入数据并对数据进行清洗和准备。
SAS软件支持多种数据格式的导入，包括CSV、Excel、数据库等。
可以使用PROC IMPORT或DATA STEP语句来将数据导入SAS环境中，并使用DATA STEP或PROC SQL语句对数据进行清洗和准备，包括删除缺失值、解决数据异常值等。
二、描述性统计分析描述性统计分析是对数据集中的变量进行统计概括和描述。
在SAS中，可以使用PROCMEANS、PROCFREQ、PROCUNIVARIATE等过程来计算变量的均值、标准差、中位数、众数、频数分布等描述性统计指标。
通过描述性统计分析可以初步了解数据的分布情况，为后续的统计测试和模型建立奠定基础。
三、统计检验统计检验是用来检验数据之间的关系或差异是否显著的一种方法。
在SAS中，可以使用PROCTTEST、PROCANOVA、PROCCORR等过程进行假设检验，检验两组或多组数据之间的显著性差异或相关性。
在进行统计检验时，需要设置显著性水平和备择假设，以便进行准确的统计分析。
四、图形展示图形展示是将数据通过图表的形式呈现出来，更直观地展示数据的特征和规律。
在SAS中，可以使用PROCGPLOT、PROCSGPLOT、PROCGCHART等过程来绘制各种类型的图表，包括直方图、散点图、折线图、饼图等。
通过图形展示，可以更清晰地了解数据的分布情况和变量之间的关系，为数据分析和报告提供有力支持。
五、报告编制报告编制是统计分析的最后一步，将分析结果整理成报告文档，进行数据解释和结论归纳。
sas统计分析系统
03 sas统计分析系统的进阶 功能
高级统计分析
多元统计分析
包括多元方差分析、协方差分 析、因子分析、对应分析等， 用于处理多个变量之间的关系
。
生存分析
用于研究生存时间、生存率等 指标，常用于医学、生物学等 领域。
贝叶斯统计
基于贝叶斯定理的统计推断方 法，能够处理不完全数据和复 杂模型。
复杂样本设计分析
适用于复杂样本设计的统计分 析，如分层抽样、聚类抽样等
。
宏编程与自动化
SAS宏语言
使用SAS宏语言编写程序，实现复杂的数据 处理和统计分析流程自动化。
定制报告
使用SAS宏语言定制各种统计报告，满足不 同需求。
批量处理
通过宏编程实现多个任务或程序的批量执行， 提高工作效率。
数据转换
使用SAS宏语言实现数据格式转换、数据清 洗等功能。
数据整理
SAS支持对数据进行分组、排序、合 并等操作，以便更好地组织和展示数 据。
描述性统计分析
频数分析
SAS提供了FREQ和TABULATE过程， 用于计算分类变量的频数和百分比。
描述性统计
PROC MEANS过程可以计算数值变 量的均值、中位数、标准差等描述性 统计量。
推论性统计分析
参数估计
良好的可视化效果
SAS提供了丰富的图表和图形， 可以将数据分析结果以直观的方 式呈现出来，方便用户理解和解 释。
sas统计分析系统的应用领域
商业分析
SAS在商业领域应用广泛，可用 于市场调查、客户分析、销售预 测等方面，帮助企业做出科学决 策。
科研领域
SAS在科研领域主要用于数据管 理和统计分析，如生物医学、社 会科学、经济学等学科的研究。
SAS数据分析常用操作指南
SAS数据分析常用操作指南在当今数据驱动的时代，数据分析成为了企业决策、科学研究等领域的重要手段。
SAS 作为一款功能强大的数据分析软件，被广泛应用于各个行业。
本文将为您介绍 SAS 数据分析中的一些常用操作，帮助您更好地处理和分析数据。
一、数据导入与导出数据是分析的基础，首先要将数据导入到 SAS 中。
SAS 支持多种数据格式的导入，如 CSV、Excel、TXT 等。
以下是常见的导入方法：1、通过｀PROC IMPORT` 过程导入 CSV 文件｀｀｀sasPROC IMPORT DATAFILE=＇your_filecsv'OUT=your_datasetDBMS=CSV REPLACE;RUN;｀｀｀在上述代码中，将｀＇your_filecsv'｀替换为实际的 CSV 文件路径，｀your_dataset` 替换为要创建的数据集名称。
2、从 Excel 文件导入｀｀｀sasPROC IMPORT DATAFILE=＇your_filexlsx'OUT=your_datasetDBMS=XLSX REPLACE;RUN;｀｀｀导出数据同样重要，以便将分析结果分享给他人。
可以使用｀PROC EXPORT` 过程将数据集导出为不同格式，例如：｀｀｀sasPROC EXPORT DATA=your_datasetOUTFILE=＇your_filecsv'DBMS=CSV REPLACE;RUN;｀｀｀二、数据清洗与预处理导入的数据往往存在缺失值、异常值等问题，需要进行清洗和预处理。
1、处理缺失值可以使用｀PROC MEANS` 过程查看数据集中变量的缺失情况，然后根据具体情况选择合适的处理方法，如删除包含缺失值的观测、用均值或中位数填充等。
2、异常值检测通过绘制箱线图或计算统计量（如均值、标准差）来检测异常值。
对于异常值，可以选择删除或进行修正。
3、数据标准化/归一化为了消除不同变量量纲的影响，常常需要对数据进行标准化或归一化处理。
SAS的基本统计分析
SAS的基本统计分析SAS（统计分析系统）是一种广泛使用的统计分析软件，被广泛应用于数据分析和建模。
它提供了各种强大的统计分析功能，包括描述性统计、推断统计、回归分析、多元分析等。
在本文中，我们将介绍SAS的一些基本统计分析功能。
1.描述性统计分析：描述性统计是对数据集的基本特征进行分析和总结。
SAS提供了各种描述性统计分析功能，包括计算均值、中位数、百分位数、方差、标准差等。
例如，我们可以使用SAS的`MEANS`过程计算数据集中的变量的均值和标准差。
2.推断统计分析：推断统计分析是根据样本数据推断总体的参数估计和假设检验。
SAS提供了一系列的推断统计分析功能，包括参数估计、置信区间估计、假设检验等。
例如，我们可以使用SAS的`TTEST`过程进行两个样本的t检验，或者使用`ANOV`过程进行方差分析。
3.回归分析：回归分析用于研究自变量与因变量之间的关系，并建立预测模型。
在SAS中，我们可以使用`REG`过程进行回归分析。
该过程提供了许多回归模型，如一元线性回归、多元线性回归、逻辑回归等。
我们可以通过回归分析来了解变量之间的关系，发现影响因变量的重要因素，并进行预测。
4.多元分析：多元分析是一种分析多个自变量对因变量的影响的方法。
SAS提供了多种多元分析的方法，如多元方差分析（MANOVA）、主成分分析（PCA）、因子分析等。
我们可以使用SAS的`GLM`过程进行多元方差分析，或者使用`FACTOR`过程进行因子分析。
5.时间序列分析：时间序列分析是一种对时间相关数据进行建模和预测的方法。
SAS提供了一些时间序列分析的功能，如自回归移动平均模型（ARMA）、自回归积分移动平均模型（ARIMA）等。
我们可以使用SAS的`ARIMA`过程进行时间序列分析，拟合ARIMA模型并进行预测。
6.非参数统计分析：非参数统计分析是一种不需要对总体进行任何假设的统计分析方法。
SAS提供了一些非参数统计分析的功能，如Wilcoxon秩和检验、Kruskal-Wallis检验等。
SAS统计分析软件
学习资源与社区交流
学习资料
利用SAS官方文档、教程和案例， 深入学习SAS统计分析软件的使 用方法和技巧。
社区交流
加入SAS社区或相关论坛，与其 他SAS用户交流经验、分享心得， 共同提高统计分析能力。
参加培训课程
参加SAS官方培训课程或认证考 试，提升对SAS软件的掌握程度 和应用能力。
THANKS FOR WATCHING
与excel的比较
数据处理能力
Excel在数据处理方面相对较弱，不支持大规模数据集。
统计分析方法
SAS提供了更多的统计分析方法，包括高级统计和机器学习方法。
编程语言
SAS使用SAS语言进行编程，而Excel使用VBA语言。
可视化能力
Excel具有强大的可视化能力，包括图表和图形。
与python数据分析的比较
神经网络与深度学习
神经网络
神经网络是一种模拟人脑神经元结构的计算模型，由多个神经元组成，通过训 练来学习输入数据与输出数据之间的映射关系。在SAS中，可以使用PROC NLP或自定义过程来实现神经网络模型。
深度学习
深度学习是神经网络的扩展，通过构建多层次的神经网络结构来学习更加复杂 的特征表示和映射关系。在SAS中，可以使用第三方插件或自定义过程来实现 深度学习模型。
贝叶斯网络
贝叶斯网络
贝叶斯网络是一种基于概率的图形模 型，用于表示随机变量之间的条件独 立关系。在SAS中，可以使用PROC BAYES或PROC MCMC等过程来构建 贝叶斯网络模型。
贝叶斯推断
贝叶斯推断是贝叶斯统计的核心，它 基于贝叶斯定理和先验信息来更新对 未知参数的信念。在SAS中，可以使 用PROC BAYES或PROC MCMC等过 程来进行贝叶斯推断。
SAS统计分析介绍
proc ttest data=ncd.stat ;
var h; class urd;
urd
N
where gender=1; 1
733
run;
2
840
差 (1-2)
均值 标准差 标准误 最小值 最大值 差
168.4 6.3642 0.2351 148.0 189.0 164.8 7.5661 0.2611 104.0 193.0 3.6064 7.0317 0.3554
例如 ： proc print data=score label;
id name; var math english chinese; label name=‘姓名’ math=‘数学’ english=‘英语' chinese=‘语 文’; run;
19
FORMAT语句可以为变量输出规定一个输出格式，比如 proc print data=score; format math 5.1 chinese 5.1; 分析
t检验 方差分析 logistic回归分析 判别分析 聚类分析 方差分析 logistic回归分析 判别分析 聚类分析
分类变量
t检验 方差分析 协方差分析 多因素回归分析
c2检验 logistic回归分析
c2检验 logistic回归分析
生存分析
5
有序变量 相关分析 多因素回归分析
5.304312 标准误差均 值
3645 584713.9 72.40189 0.56804 263832.5
0.140937
99% 95% 90% 75% Q3 50% 中位数
25% Q1
179.5 175 172
166.1 160
SAS统计分析介绍
SAS统计分析介绍SAS（Statistical Analysis System）是一种流行的统计分析软件，被广泛应用于数据分析、数据管理和预测建模等领域。
它提供了一套全面的工具和功能，可以帮助用户有效地收集、分析和解释数据，以支持数据驱动的决策。
SAS具有丰富的功能和应用领域。
首先，它可以用于数据准备和数据管理。
用户可以使用SAS对数据进行清洗、整合、转换和重组，以确保数据的质量和一致性。
此外，SAS还提供了强大的数据查询和处理功能，可以高效地处理大规模和复杂的数据集。
其次，SAS可以用于描述性统计分析。
用户可以使用SAS计算各种统计指标，例如平均值、中位数、标准差、相关系数等，以了解数据的分布和变化。
此外，SAS还支持绘制各种图表和图形，例如直方图、散点图和箱线图，以可视化地展示数据的特征和模式。
SAS还提供了广泛的统计分析功能。
用户可以使用SAS进行假设检验、方差分析、回归分析等常见的统计分析任务。
此外，SAS还支持更高级的统计方法，例如生存分析、因子分析、聚类分析、时间序列分析等。
这些方法可以帮助用户发现数据中的关联和模式，从而支持更深入的数据解释和预测建模。
SAS的预测建模功能也非常强大。
用户可以使用SAS构建各种预测模型，例如线性回归模型、逻辑回归模型、决策树模型、神经网络模型等。
此外，SAS还支持模型评估和模型比较，以帮助用户选择最佳的预测模型。
这些预测模型可以应用于各种领域，例如市场营销、金融风险管理、医疗保健等。
除了数据分析和预测建模，SAS还提供了数据可视化和报告生成的功能。
用户可以使用SAS创建漂亮而有效的报告和图表，以呈现分析结果。
此外，SAS还支持自动化和批处理，可以帮助用户高效地处理和分析大规模的数据集。
总的来说，SAS是一种功能强大的统计分析软件，可以帮助用户从数据中提取有价值的信息和洞察。
它提供了丰富的功能和工具，适用于各种统计分析任务，从简单的数据描述到复杂的预测建模。
数据分析(SAS描述性统计分析过程)
var
变量列表 ;
by
变量列表 ;
freq
变量 ;
weight 变量 ;
id
变量列表 ;
output <out=输出数据集名> <统计量关键字=变量名列表> <pctlpts= 百分位数 pctlpre=变量前缀名 pctlname=变量后缀名>;
run;
proc uiate过程旳主要控制语句如下：
proc means（5）
SAS程序 data examp1; input x @@; cards; 70.4 72.0 76.5 74.3 76.5 77.6 67.3 72.0 75.0 74.3 73.5 79.5 73.5 74.7 65.0 76.5 81.6 75.4 72.7 72.7 67.2 76.5 72.7 70.4 77.2 68.8 67.3 67.3 67.3 72.7 75.8 73.5 75.0 72.7 73.5 73.5 72.7 81.6 70.3 74.3 73.5 79.5 70.4 76.5 72.7 77.2 84.3 75.0 76.5 70.4 ; proc means data=examp1 n mean cv skewness kurtosis range median ; var x; run;
mode sumwgt max min range median t prt clm lclm uclm
众数，出现频数最高旳数 权数和 最大值 最小值 极差，max—min 中间值 总体均值等于0旳t统计量 t分布旳双尾p值 置信度上限和下限
置信度下限
置信度上限
kurtosis
对尾部陡平旳度量——峰度
------Quantile-----Percent Observed Estimated
医用SAS统计分析(一)
回归分析
探索医疗数据中的变量关系， 预测和解释因变量的变化。
广泛应用
SAS在医药、生物科学和公共卫生等领域被广泛应用，成为专业研究和决策的重要工具。
2. SAS语言基础
1
数据步骤
了解SAS数据步骤的基本结构和语法，包括数据集的创建、修改和存储。
2
数据清洗
学习如何清洗不完整、错误或缺失的数据，以确保数据质量。
3
数据转换
掌握数据转换方法，包括变量衍生、数据格式化和数据重塑。
医用SAS统计分析(一)
详细介绍医用SAS统计分析的基本知识和技术，包括SAS软件介绍、语言基 础、数据处理、统计方法等。
1. SAS软件介绍
功能强大
SAS提供丰富的统计分析功能，可以处理各种医疗数据，包括医学研究、临床试验、疾病筛 查等。
易于学习
SAS语言简洁易懂，对编程经验要求不高，适合医疗从业人员快速上手使用。
3. SAS数据处理
数据清洗
数据转换
使用SAS处理医疗数据中的错误、 缺失和异常值，确保数据的准确 性和一致性。
通过变量衍生、数据格式化和数 据重塑等技术，将原始数据转化 为可分析的形式。
数据合并
将多个数据集按照指定的键值进 行合并，以便进行更全面的分析。
4. 变量和数据类型
1 数值型变量
探索医疗数据中的数值型变量，如年龄、身高、体重等，进行分析和可视化。
2 分类型变量
学习如何处理医疗数据中的分类型变量，如性别、疾病类型等。
3 时间型变量
了解如何处理医疗数据中的时间型变量，如入院时间、手术时间等。
5. 过程和函数
1
PROC MEANS
使用PROC MEANS计算医疗数据的均值、标准差、最REQ
如何用SAS进行统计分析
如何用SAS进行统计分析SAS（统计分析系统）是一种用于数据分析和统计建模的软件工具。
它提供了一系列功能和程序，用于数据处理、统计分析、预测建模、图形展示和报告生成等。
本文将介绍如何使用SAS进行统计分析，涵盖数据导入、数据清洗、描述性统计分析、假设检验、回归分析和聚类分析等内容。
1. 数据导入和数据清洗在使用SAS进行统计分析之前，你需要将待分析的数据导入到SAS软件中。
SAS支持多种数据格式，包括CSV、Excel、Access等。
你可以使用SAS提供的PROC IMPORT过程将数据导入到SAS的数据集中。
导入数据后，你需要对数据进行清洗。
数据清洗的目的是去除数据中的错误、缺失或异常值，以确保数据的质量。
你可以使用SAS的数据步骤（DATA STEP）来处理数据，例如删除缺失值、填补缺失值、去除异常值等。
2. 描述性统计分析描述性统计分析是对数据进行总结和描述的过程。
它包括计算数据的中心趋势（均值、中位数、众数）、数据的离散程度（标准差、方差、极差）、数据的分布形态（偏度、峰度）等。
在SAS中，你可以使用PROC MEANS过程进行描述性统计分析。
该过程可以计算多个变量的均值、标准差、最小值、最大值、中位数等统计指标。
此外，你还可以使用PROC UNIVARIATE过程计算数据的偏度、峰度等统计值，并绘制直方图和箱线图来展示数据的分布情况。
3. 假设检验假设检验是对样本数据进行推断性统计分析的一种方法。
它用于判断观察到的样本差异是否显著，从而对总体参数进行推断。
在SAS中，你可以使用PROC TTEST过程进行双样本t检验、单样本t检验和相关样本t检验等。
此外，PROC ANOVA过程可以用于方差分析，PROC FREQ过程可以用于卡方检验。
4. 回归分析回归分析是研究因变量与自变量之间关系的一种统计分析方法。
它用于预测和解释因变量的变化，并评估自变量对因变量的影响程度。
在SAS中，你可以使用PROC REG过程进行简单线性回归分析和多元线性回归分析。
第三讲SAS的基本统计分析
一些单变量检验问题
一些单变量检验问题
结果有三个部分：两个总体的WEGIHT简单统计量，两样本均值的检验，以及两样本方差是否相等的检验。标准的两样本t检验要求两总体方差相等，所以第三部分结果检验两样本方差是否相等。如果检验的结果为相等，则可使用精确的两样本t检验，看第二部分结果的Equal那一行。如果方差检验的结果为不等，则只能使用近似的两样本t检验，看第二部分结果的Unequal那一行。这里我们看到方差检验的p值为0.9114不显著，所以可以认为方差相等，所以我们看Equal行，p值为0.0001在0.05水平下是显著的，所以应认为男、女生的WEGIHT分数有显著差异，女生体重要低。
SAS统计分析基础
方差分析的步骤
建立数学模型、计算自由度、计算F值、构造检验统计量、做出决策。
回归分析
回归分析的概念 线性回归分析 非线性回归分析
回归分析的步骤
研究因变量与自变量之间的相关关系，通过建立数学模型预测 因变量的值。
因变量与自变量之间存在线性关系，通过线性方程描述这种关 系。
数据异常值处理
通过识别和删除异常值来提高数据质量和分析结果的准确性。
数据标准化
将数据转换为标准形式，以便更好地进行比较和分析。
数据编码与转换
将分类变量转换为数值型变量，或将数值型变量转换为更易于分析和解释的形式。
03
推理性统计分析
参数估计与假设检验
参数估计
使用样本数据估计总体参数，如均值、中位 数、比例等。
数据可视化
通过SAS的可视化工具，将复杂 的数据以直观的方式呈现，帮助 用户更好地理解数据。
预测模型与决策支持
预测模型
利用SAS的统计和机器学习算法，构建各种预测模型，如回归分析、时间序列分析等，用于预测未来的趋势和结 果。
决策支持
通过SAS的决策支持工具，将数据分析结果转化为可操作的建议和策略，帮助决策者做出更好的决策。
置信区间
根据样本数据计算总体参数的置信区间，用 于估计参数的准确性。
假设检验
通过样本数据对总体参数或分布形式进行检 验，判断假设是否成立。
假设检验的步骤
提出假设、构造检验统计量、确定临界值、 做出决策。
方差分析
方差分析的基本思想
将总变异分解为若干个来源，并比较不同来源 的贡献程度。
方差分析的适用条件
聚类分析
SAS统计分析与应用(第四讲)
详细描述
多元线性回归分析通过建立多元线性方程组来描述多个因变量与多个自变量之间的关系，并利用最小二乘法来估计回归系数。这种方法可以用于预测多个因变量的值，并评估多个自变量对因变量的影响程度。
数学模型
Y1 = β01 + β11X1 + β21X2 + ... + ε1
多元线性回归分析
Y2 = β02 + β12X1 + β22X2 + ... + ε2
01
双因素方差分析是用于比较两个分类变量对数值型因变量的影响的统计方法。
02
它通过分析两个分类变量对数值型因变量的交互作用和单独作用，判断两个分类变量对数值型因变量的影响是否显著。
双因素方差分析
04
回归分析
总结词
一元线性回归分析是用来研究一个因变量与一个自变量之间的线性关系的回归分析方法。
数学模型
01
02
03
04
t检验
用于比较两组Biblioteka 据的均值是否存在显著差异，如独立样本t检验和配对样本t检验。
方差分析
用于比较两组或多组数据的方差是否存在显著差异，如单因素方差分析和多因素方差分析。
卡方检验
用于比较实际观测频数与期望频数之间的差异，如拟合优度检验和独立性检验。
非参数检验
不依赖于总体分布的假设检验方法，如符号检验、秩次检验等。
Y = β0 + β1X + ε
参数解释
Y是因变量，β0是截距，β1是斜率，X是自变量，ε是误差项。
详细描述
一元线性回归分析通过建立线性方程来描述因变量和自变量之间的关系，并利用最小二乘法来估计回归系数。这种方法可以用于预测因变量的值，并评估自变量对因变量的影响程度。
使用SAS进行统计分析的基础
使用SAS进行统计分析的基础统计分析在数据分析和决策制定中扮演着至关重要的角色。
而SAS （Statistical Analysis System）作为一种功能强大的数据统计分析软件，被广泛应用于各个领域。
本文将介绍使用SAS进行统计分析的基础知识和技巧。
一、SAS的安装和配置使用SAS进行统计分析前，首先需要将SAS软件安装到计算机上，并进行相应的配置。
安装完成后，打开SAS软件，进入SAS主界面。
二、创建和导入数据集在SAS中，我们可以通过创建或导入数据集来进行数据分析。
创建数据集可以手动输入数据，也可以通过导入外部数据文件。
导入数据可以使用SAS自带的数据导入工具，也可以通过SAS程序语言来实现。
三、数据清洗与变换在进行统计分析前，通常需要对原始数据进行清洗和变换，以便于后续的分析操作。
数据清洗包括去除异常值、缺失值处理、去重等操作；数据变换包括数据重编码、数据标准化、数据离散化等操作。
四、描述性统计分析描述性统计分析是通过对数据的描述和总结，来了解数据的基本特征和分布情况。
在SAS中，可以使用各种统计指标和图表来进行描述性统计分析，比如平均值、标准差、频数分布表、柱状图等。
五、推断性统计分析推断性统计分析是通过从样本中推断总体的参数值，并对研究假设进行检验和推断。
SAS提供了多种推断性统计分析的方法，包括t检验、方差分析、回归分析等。
使用这些方法可以得出对总体的推断性结论，并评估其显著性。
六、数据可视化数据可视化是将统计分析结果以图表的形式展现出来，便于人们直观地理解和解释数据。
SAS提供了丰富的数据可视化功能，可以绘制各种图表，包括散点图、折线图、饼图等。
通过数据可视化，可以更加生动地展示分析结果，提高沟通和传达效果。
七、报告输出与批量处理通过SAS，可以将分析结果输出为报告或者自动化处理过程。
SAS支持将分析结果输出为各种格式的报告，比如PDF、Word、Excel等，方便与他人分享和展示。
SAS统计分析教程方法总结
SAS统计分析教程方法总结SAS（Statistical Analysis System）是一种流行的统计分析软件，被广泛应用于各个领域的数据分析和决策支持中。
本文将总结SAS统计分析教程的方法，以帮助读者更好地理解和应用SAS软件。
1.数据导入与数据清洗：在进行统计分析之前，首先需要将数据导入SAS软件中。
SAS支持多种数据格式，如Excel、CSV等。
可以使用INFILE和INPUT语句读取数据，并使用DATA步骤定义变量。
在导入数据后，通常需要对数据进行清洗，包括处理缺失值、异常值等。
SAS提供了多种数据处理函数，如MEAN、SUM等，可以帮助完成数据清洗和处理工作。
2.描述性统计分析：描述性统计分析可以了解数据的特征和分布情况。
例如，可以使用PROCMEANS计算数据的均值、标准差、最小值、最大值等；使用PROCFREQ计算离散变量的频数和频率等。
此外，SAS还提供了PROCUNIVARIATE、PROCSUMMARY等过程，可以方便地进行更加复杂的描述性统计分析。
3.统计图表绘制：统计图表是数据分析中常用的可视化工具，能够直观地展示数据的特征和趋势。
SAS提供了PROC SGPLOT和PROC GPLOT等过程，可以绘制各种类型的统计图表，如直方图、散点图、柱状图等。
通过调整图形参数，可以使图表更加美观和易读。
此外，SAS还支持使用ODS（OutputDelivery System）输出图表到不同的输出格式中。
4.假设检验与推断统计：假设检验是统计分析中常用的方法，可以用来判断数据之间是否存在显著差异。
在SAS中，可以使用PROCTTEST、PROCANOVA等过程进行单样本、双样本和多样本假设检验。
此外，SAS还支持非参数检验方法，如PROCNPAR1WAY等。
除了假设检验，推断统计也是重要的统计分析方法，用于对总体参数进行估计和推断。
在SAS中，可以使用PROCMEANS、PROCREG等过程进行点估计和区间估计。
使用SAS进行统计分析和数据建模的方法
使用SAS进行统计分析和数据建模的方法1. 引言介绍SAS（统计分析系统）, 这是一个广泛使用的统计软件，它提供了丰富的统计分析和数据建模功能。
2. 数据准备描述如何准备数据，包括数据清洗、数据预处理和数据转换等步骤。
3. 描述性统计分析使用SAS进行描述性统计分析，包括计算数据的均值、中位数、方差、标准差等基本统计指标，以及绘制频率分布图、直方图等。
4. 假设检验介绍如何使用SAS进行假设检验，包括t检验、方差分析、卡方检验等常用的统计检验方法。
讲解如何设置假设并根据样本数据判断是否拒绝假设。
5. 回归分析详细说明如何进行回归分析，包括简单线性回归和多元线性回归，介绍如何选择适当的回归模型，并解释模型的结果。
6. 非参数统计介绍如何使用非参数统计方法对数据进行分析，例如Wilcoxon秩和检验、Mann–Whitney U检验和Kruskal-Wallis单因素方差分析等。
7. 因子分析详细讲解如何使用SAS进行因子分析，包括主成分分析和因子旋转等步骤，解释如何提取因子并解释因子的含义。
8. 聚类分析介绍如何使用SAS进行聚类分析，包括层次聚类和K均值聚类方法，讲解如何选择合适的聚类数目并解释聚类结果。
9. 时间序列分析详细描述如何使用SAS进行时间序列分析，包括平稳性检验、ARIMA模型拟合、预测和模型诊断等。
10. 数据挖掘与机器学习介绍如何使用数据挖掘和机器学习方法进行预测和分类，包括决策树、随机森林、逻辑回归和支持向量机等。
11. 模型评估和验证讲解如何评估和验证统计模型的性能，包括拟合优度检验、交叉验证和ROC曲线等。
12. 结论总结使用SAS进行统计分析和数据建模的主要方法和步骤，并强调使用合适的方法来解决实际问题的重要性。
以上是使用SAS进行统计分析和数据建模的一些方法和步骤，虽然每个章节只是简要介绍了相关内容，但在实际应用中，每个章节都有更加详细和深入的讨论和分析。
了解并掌握这些方法和步骤，可以使我们更好地利用SAS进行统计分析和数据建模，为决策提供有力的支持。
SAS统计分析及应用
SAS统计分析及应用SAS（Statistical Analysis System）是一个集成的软件系统，用于统计分析和数据管理。
它提供了广泛的统计分析功能，以及强大的数据处理和管理功能。
SAS被广泛应用于各个领域的研究和应用中。
本文将从SAS的基本功能、统计分析和数据管理方面，介绍SAS的应用和优势。
首先，SAS的基本功能包括数据检索和管理、数据清洗和转换、统计分析和数据可视化等。
通过SAS可以轻松地导入和导出各种类型的数据文件，包括Excel、CSV、数据库等。
对于大型数据集，SAS提供了高效的数据检索和管理工具，可以快速找到所需的数据，并进行操作和处理。
此外，SAS还具有强大的数据清洗和转换功能，可以对数据进行格式化、合并、计算等操作，使数据变得更加准确和易于分析。
同时，SAS提供了丰富的统计方法和算法，可以进行多变量分析、回归分析、时间序列分析等，满足不同领域和问题的需求。
最后，SAS通过图形和报表等方式，提供了直观和易于理解的数据可视化工具，帮助用户更好地理解和解释数据。
在统计分析方面，SAS具有多种强大的统计方法和算法。
例如，SAS可以进行描述统计分析，计算数据的均值、标准差、百分位数等。
此外，SAS还提供了多种变量分析方法，包括方差分析、卡方检验、t检验等，可以用于比较不同组别或处理之间的差异。
对于多变量分析，SAS提供了主成分分析、聚类分析和判别分析等方法，可以从多个变量中挖掘出主要特征和模式。
此外，SAS还提供了回归分析、时间序列分析等高级方法，用于建模和预测。
SAS在数据管理方面也有很大的优势。
首先，SAS提供了丰富的数据处理和管理功能，可以对大规模数据进行操作和处理。
SAS的语言和语法简单易学，可以轻松进行数据清洗、转换和计算等操作。
此外，SAS还具有高效的数据存储和检索机制，可以处理大规模数据集，保证数据的安全和完整性。
同时，SAS提供了多种数据处理和处理方式，包括数据集、数据步和PROCSQL等，满足不同数据处理需求。
SAS统计分析及应用
SAS程序的程序组成
SAS程序可以非常复杂
其基本结构一般由数个完成单个动作的程序步 和环境设置语句构成。
程序步分为两种，
1.数据步（data step），以DATA语句开始，由 若干个语句组成，用来创建和修改用于统计 分析的数据集，一般以RUN语句结束。
2.过程步（proc step），以PROC语句开始。 由若干个语句组成，一般以RUN语句结束。 利用已创建的数据集完成特定的统计分析任 务。
SAS程序的书写规则与程序注释 SAS对程序的书写格式比较灵活，大小写一般不区 分（字符串中要区分大小写），
SAS程序与其它编程语言相似，采用缩进格式，使得 源程序结构清楚，容易读懂。
SAS程序的程序注释有以下两种格式： 注释语句：以星号“*”开始，可占多行，以分号 “;”结束。～ 注释段落：用“/*”和“*/”包括起来的任何字符，可 占多行。
NAME 李明 张红艺 王思明 张聪 刘颍
SEX
MATH
CHINES E
AVG
男
92
98
86.8333
女
89
106 88.6667
男
86
90
80.5000
男
98
109 94.4167
女
80
110 85.8333
表1 数据集的逻辑形式
数据集
每一行叫做一个观测（Observation）
每列叫做一个变量（Variable）
字符变量，@@表示数据是连续读入*/
完整例子：
libname a 'd:\sysdata\';/*设定逻辑库，库名为 a*/
data a.aaaa; /*建立数据集，其名为aaaa*/ input x @@; /*输入变量x, @@表示数据是连 续读入*/ cards; /*准备输入数据*/
SAS统计分析概述
SAS统计分析概述SAS（Statistical Analysis System）是一种统计分析软件系统，由美国SAS公司开发。
SAS系统具有广泛的数据分析功能，包括数据管理、数据挖掘、统计分析、操作研究、质量改进、商业智能等。
SAS软件的应用领域非常广泛，涵盖金融、医疗健康、市场研究、教育、政府等各个行业。
本文将对SAS统计分析的概述进行详细介绍。
1.数据可视化：SAS统计分析提供了丰富的数据可视化方法，可以通过绘制图表、图形等形式将数据直观地呈现出来。
这有助于用户更好地理解数据的模式和规律，找出其中的关联性和趋势。
2.数据预处理：在进行统计分析之前，通常需要对原始数据进行预处理，包括数据清洗、数据转换、缺失值处理等。
SAS统计分析提供了强大的数据管理功能，可以对数据进行清洗和转换，提高数据的质量和可用性。
3.统计模型：SAS统计分析提供了多种统计模型和方法，如线性回归、逻辑回归、ANOVA、时间序列分析等。
用户可以根据具体需求选择合适的模型进行分析，得到相关的统计结果和推断。
4.高级统计方法：除了传统的统计模型和方法外，SAS统计分析还支持一些高级的统计方法，如非参数统计方法、贝叶斯统计方法、因子分析等。
这些方法可以更准确地处理复杂的数据和问题，提高统计分析的精度和效果。
5.数据挖掘：SAS统计分析还支持数据挖掘和机器学习技术，如聚类分析、分类和预测分析、关联规则挖掘等。
这些方法可以从大规模数据中发现隐藏的模式和规律，为用户提供更多的洞察力和决策支持。
1.经济和金融领域：SAS统计分析可以用于金融市场的预测和分析、风险管理、投资组合优化等。
通过对历史数据的回归分析和时间序列分析，可以预测股票、汇率、利率等的走势，帮助投资者做出明智的决策。
2.医疗健康领域：SAS统计分析可以用于医疗数据的分析和挖掘，如临床试验数据分析、疾病模式预测、医疗资源优化等。
通过分析大量的临床数据，可以发现不同因素对疾病发生和治疗效果的影响，为医疗决策提供依据。
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output out=ncd.out1;
var h w cir;
class urd;
by gender;
run;
变量 标签
N
均值 最大值 最小值 极差 标准差
h
身高
w
体重
cir
腰围
160.4
193
104
89 8.509
3645 62.77
145
33
112 11.57
3644 82.41
133
10
2.SAS过程步常用的语句
VAR ——指定分析变量 BY, CLASS——指定分层变量 WHERE——限定分析范围等 OUTPUT——输出 LABEL,——设置变量标签 FORMAT——输出格式等
11
⑴VAR语句
VAR语句在很多过程中用来指定分析变量。
在VAR后面给出变量列表：
VAR 变量名1 变量名2 … 变量名n;
20
3.常用SAS过程步介绍
MEANS过程 TTEST过程 UNIVARIATE过程 FREQ过程 ANOVA过程 NPAR1WAY过程
21
4.PROC MEANS （连续性变量的“均数”）
统计量
proc means data=ncd.stat n mean max min range std fw=6;
13
Data score; input name $ sex $ math english chinese; cards; 李明 男 92 83 76 王思明 男 86 72 64 张聪 男 74 79 92 刘颍 女 95 82 95 张红艺 女 85 98 83 ; run; proc print data=score; by sex; run;
帮助窗口的使用：
熟悉基本框架，查询关键词
——“找路”
阅读和理解例子
——“学习”
模拟试验
——“演练和运用”
2
利用慢病监测数据所发表文章中出 现过的统计方法
单纯描述，不做统计学检验！
采用某一种或几种统计方法
卡方检验 t检验 Logistic回归分析 秩和检验 方差分析
9
2.SAS过程步常用的语句
例如 ： proc print data=score label;
id name; var math english chinese; label name=‘姓名’ math=‘数学’ english=‘英语' chinese=‘语 文’; run;
19
FORMAT语句可以为变量输出规定一个输出格式，比如 proc print data=score; format math 5.1 chinese 5.1; run;
表示指定只分析数学、语文成绩都及格的学生。
16
（4） OUTPUT语句
在过程步中经常要将指定输出结果存放到数据集。不同 过程中把输出结果存入数据集的方法各有不同，其中OUTPUT 语句是用得最多的一种，其一般格式为： OUTPUT OUT＝输出数据集名 关键字＝变量名 关键字＝变量 名 …; 其中用“OUT＝”给出了要生成的结果数据集的名字，而用 “关键字＝变量名”的方式指定了输出哪些结果（关键字的 例子比如MEANS过程中的MEAN，VAR，STD等等），等号后面 的变量名指定了这些结果在输出数据集中叫什么名字。
变量名列表可以使用省略的形式，如X1-X3，
math-chinese等。
如果数据集中有几个变量依次为
math,english,chinese，则
var math-chinese 与
var math english chinese 等价。
12
（2）BY句和CLASS语句
BY语句和CLASS语句 BY语句在过程中一般用来指定一个或几个分组变量，根据 这些分组变量值把观测分组，然后对每一组观测分别进行 本过程指定的分析。在使用带有BY语句的过程步之前一般 先用SORT过程对数据集排序。如：(本例中数据已经按sex 排序了)
使得列出的数学、语文成绩宽度占5位，带一位小数。 事实上，在生成数据集的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 语句规定变量的存贮长度，用ATTRIB语句同时规定变量的各属 性。在数据步中规定的变量属性是附属于数据集本身的，是永 久的；在过程步中规定的变量属性（标签、输出格式等）只用 于此过程的本次运行。
17
下一页
例如， proc means data=score;
var math; output out=result n=n mean=meanmath ; run; proc print data=result; run;
18
（5） LABEL语句和FORMAT语句
LABEL语句
为变量指定一个标签，很多过程可以使用这样的标签。其格式为 ： LABEL 变量名＝'标签' 变量名＝'标签' …;
SAS统计分析介绍
目录
1.统计方法的选择
2.SAS过程步常用语句
3.常用SAS过程
t检验 MEANS过程 UNIVARIATE过程 卡方检验 FREQ过程
方差分析 ANOVA过程 秩和检验 FREQ过程 NPAR1WAY过程
4.小结及帮SAS帮助窗口的使用
编写程序、分析数据的一些好习惯
查错：怎样知道自己分析的结果有没有问题？（统计知识技能因素、编 写SAS程序技术因素、数据本身的因素）
14
在一些过程（如方差分析）中，使用CLASS语句 指定一个或几个分类变量。而在另一些过程（如 MEANS）中，CLASS语句作用与BY语句类似，可以指 定分类变量，把观测按分类变量分类后分别进行分 析。使用CLASS时不需要先按分类变量排序。
15
（3） WHERE语句
用WHERE语句可以选择输入数据集的一个行子集来进行分析， 在WHERE关键字后指定一个条件。比如： where math>=60 and chinese>=60;
30
103 10.35
22
4.PROC TTEST （t检验）——单样本检验
H0假设
单侧还 是双侧？
proc ttest data=ncd.stat h0=170 sides=2;
var h; where gender=1; by urd;
TTEST 过程 变量: h (身高)
run;
N
均值 标准差 标准误差 最小值 最大值