SAS软件对数据集一些简单操作

SAS软件对数据集一些简单操作
SAS软件对数据集一些简单操作

SAS软件对数据集一些简单操作Libname AA 'd:\SAS';

Data AA.feng;

Input a b c;

cards;

3 4 56 64 43 34

累加

DATA A;

INPUT X Y @@;

S+X;

CARDS;

3 5 7 9 20 21

;

PROC PRINT;

RUN;

;

run;

DATA D1;

INFILE ‘C:FIT.TXT'

INPUT NUM $ 1-4 SEX $ 5 H 6-9 W 10-11;

RUN;

建立数据集求均值

data a;

input name$sex$math chinese@@;

cards;

张三男82 96 刘四女81 98 王五男90 92 黄六女92 92 ;

proc print data=a;

proc means data=a mean;

var math chinese;

run;

保留列

data b;

set a;

keep name math;

run;

丢弃列

data b;

set b;

drop name;

run;

条件选择

data c;

set a;

if math>90 and chinese>90; run;

把超过九十分改为90分data aa;

set a;

if chinese>90 then chinese=90; run;

筛选行

data aaa ;

set a(firstobs=2 obs=3);

run;

拆分男女

data a1 a2;

set a;

select(sex);

when('男')output a1;

when('女')output a2; otherwise put sex='wrong'; end;

drop sex;

run;

合并

data new;

set a1(in=male) a2(in=female); if male=1 then sex='';

if female=1 then sex='';

run;

纵向合并Set

横向合并merge

重命名rename 改标志label

排序语句

proc sort data=a out=b;

by sex;

run;

分类by class 先用sort排序

proc print data=b;

by sex;

run;

区间估计与假设检验单样本总体均值的假设检验

data sjcj;

input A B@@;

cards;

78 71 63 44 72 61 89 84 91 74

49 51 68 55 76 60 85 77 55 39

;

run;

proc ttest h0=70 alpha = 0.01 data=sjcj;

var A;

run;

配对两样本均值的假设检验

proc ttest data=sjcj;

paired A*B;

run;

独立两样本均值的假设检验

data zzcpsj;

input f g$@@;

cards;

28.3 1 27.6 2 30.1 1 22.2 2 29 1 31 2

37.6 1 33.8 2 32.1 1 20 2 28.8 1 30.2 2

36 1 31.7 2 37.2 1 26 2 38.5 1 32 2

34.4 1 31.2 2 28 1 30 1

;

run;

proc ttest data=zzcpsj;

class g;

var f;

run;

判断正态分布

Proc univariate data=a normal;

Var ss1;

Run;看shapiro-wilk

回归分析线性回归

多元

Proc reg data=a;

Var y x1-x6;

Model y=x1-x6;

Run;

逐步

Model y=x1-x6/selection=stepwise;

Run;

非线性

画散点图

data a;

set gupiao;

proc gplot data=a;

plot price*low=1 price*speed=2;

symbol1 v=star i=rl cv=orange ci=blue w=1; symbol2 v=star i=rq cv=orange ci=blue w=1; run;

data a;

set b;

x2x2=x2*x2;

x1x2=x1*x2;

proc reg data=a;

var y x1 x2 x2x2 x1x2;

model y=x1 x2 x2x2 x1x2;

print cli;

run;

方差分析

单因素方差分析

proc anova data=b;

class hangye;

model tousu=hangye; run;

proc glm data=b; class hangye;

model tousu=hangye; run;

双因素方差分析

不考虑交互作用

Proc glm data=my; Class a b;

Model y=a b;

Run;

考虑交互作用

Proc glm data=my; Class a b;

Model y=a b a*b; Run;

SAS软件对数据集一些简单操作

SAS软件对数据集一些简单操作Libname AA 'd:\SAS'; Data AA.feng; Input a b c; cards; 3 4 56 64 43 34 累加 DATA A; INPUT X Y @@; S+X; CARDS; 3 5 7 9 20 21 ; PROC PRINT; RUN; ; run; DATA D1; INFILE ‘C:FIT.TXT' INPUT NUM $ 1-4 SEX $ 5 H 6-9 W 10-11; RUN; 建立数据集求均值 data a; input name$sex$math chinese@@; cards; 张三男82 96 刘四女81 98 王五男90 92 黄六女92 92 ; proc print data=a; proc means data=a mean; var math chinese; run; 保留列 data b; set a; keep name math; run; 丢弃列 data b; set b;

drop name; run; 条件选择 data c; set a; if math>90 and chinese>90; run; 把超过九十分改为90分data aa; set a; if chinese>90 then chinese=90; run; 筛选行 data aaa ; set a(firstobs=2 obs=3); run; 拆分男女 data a1 a2; set a; select(sex); when('男')output a1; when('女')output a2; otherwise put sex='wrong'; end; drop sex; run; 合并 data new; set a1(in=male) a2(in=female); if male=1 then sex=''; if female=1 then sex=''; run; 纵向合并Set 横向合并merge 重命名rename 改标志label 排序语句 proc sort data=a out=b; by sex;

《SAS数据分析范例》(SAS数据集)

《SAS数据分析范例》数据集 目录 表1 sas.bd1 (3) 表2 sas.bd3 (4) 表3 sas.bd4 (5) 表4 sas.belts (6) 表5 sas.c1d2 (7) 表6 sas.c7d31 (8) 表7 sas.dead0 (9) 表8 sas.dqgy (10) 表9 sas.dqjyjf (11) 表10 sas.dqnlmy3 (12) 表11 sas.dqnlmy (13) 表12 sas.dqrjsr (14) 表13 sas.dqrk (15) 表14 sas.gjxuexiao0 (16) 表15 sas.gnsczzgc (17) 表16 sas.gnsczzs (18) 表17 sas.gr08n01 (19) 表18 sas.iris (20) 表19 sas.jmcxck0 (21) 表20 sas.jmjt052 (22) 表21 sas.jmjt053 (23) 表22 sas.jmjt054 (24) 表23 sas.jmjt055 (25) 表24 sas.jmxfsps (26) 表25 sas.jmxfspzs0 (27) 表26 sas.jmxfzss (28) 表27 sas.jmxfzst (29) 表28 sas.kscj2 (30) 表29 sas.modeclu4 (31) 表30 sas.ms8d1 (32) 表31 sas.nlmyzzs (33) 表32 sas.plates (34) 表33 sas.poverty (35) 表34 sas.rjnycpcl0 (36) 表35 sas.rjsrs (37) 表36 sas.sanmao (38) 表37 sas.sczz1 (39) 表38 sas.sczz06s (40) 表39 sas.sczz (41) 表40 sas.sczzgc1 (42)

SAS数据集操作

目录 SAS 数据集操作 2014年03月28日 1.合并 2.删选,修改 3.查询 PPT 模板下载:https://www.360docs.net/doc/0d4496857.html,/moban/

1 数据集的合并: (1)纵向合并:添加或合并样本变量 (2)横向合并:添加或合并(指标)变量

(1)数据集纵向合并:可以添加或合并样本变量 形式: data 合并后数据名; set 数据名1 数据名2 ; run; 例:将名为male、female 的两个数据集纵向合并成一个名为total 的数据集data total; set male female; proc print data=total; run; /*若male 与female 变量名不同则total 的变量名为两者之并,数据值以缺失值形式出现*/

(2)数据集横向合并:添加或合并(指标)变量 形式: data 合并后数据名; merge 数据名1 数据名2 ; by 共有变量名; run; 例:将名为dataONE 和data TWO 的两个数据集按共有变量pid 横向合并成数据集total2 (以下程序以data total2 名义保存)

data one; input pid sex$ age; cards; 101 m 54 105 w 36 102 m 43 104 w 45 ; data two; input pid weight height; cards; 105 54 163 102 63 174 103 57 173 104 45 156 ;

proc sort data=one;/*必须先对共有变量(本例中pid)分别排序才能横向合并*/ by pid; /* 排序语句proc sort data=被排序变量所在数据集名; by 被排序变量名;排序时默认数值由小到大字母由先而后*/ proc sort data=two; /*必须先对共有变量(本例中pid)分别排序才能横向合并*/ by pid; /*以下为合并过程*/ data total2; /*合并后数据名*/ merge one two; /*形式: merge 被合并数据集名1 被合并数据集名2; */ 注意输出结果中的缺省值,输入数据时若有缺省分量一定要以. 表示,否则SAS 会将该行数据自行删除*/ by pid; proc print data=total2; run;

SAS proc mixed 过程步介绍

Introduction to PROC MIXED Table of Contents 1.Short description of methods of estimation used in PROC MIXED 2.Description of the syntax of PROC MIXED 3.References 4. Examples and comparisons of results from MIXED and GLM - balanced data: fixed effect model and mixed effect model, - unbalanced data, mixed effect model 1. Short description of methods of estimation used in PROC MIXED. The SAS procedures GLM and MIXED can be used to fit linear models. Proc GLM was designed to fit fixed effect models and later amended to fit some random effect models by including RANDOM statement with TEST option. The REPEATED statement in PROC GLM allows to estimate and test repeated measures models with an arbitrary correlation structure for repeated observations. The PROC MIXED was specifically designed to fit mixed effect models. It can model random and mixed effect data, repeated measures, spacial data, data with heterogeneous variances and autocorrelated observations.The MIXED procedure is more general than GLM in the sense that it gives a user more flexibility in specifying the correlation structures, particularly useful in repeated measures and random effect models. It has to be emphasized, however, that the PROC MIXED is not an extended, more general version of GLM. They are based on different statistical principles; GLM and MIXED use different estimation methods. GLM uses the ordinary least squares (OLS) estimation, that is, parameter estimates are such values of the parameters of the model that minimize the squared difference between observed and predicted values of the dependent variable. That approach leads to the familiar analysis of variance table in which the variability in the dependent variable (the total sum of squares) is divided into variabilities due to different sources (sum of squares for effects in the model). PROC MIXED does not produce an analysis of variance table, because it uses estimation methods based on different principles. PROC MIXED has three options for the method of estimation. They are: ML (Maximum Likelihood), REML (Restricted or Residual maximum likelihood, which is the default method) and MIVQUE0 (Minimum Variance Quadratic Unbiased Estimation). ML and REML are based on a maximum likelihood estimation approach. They require the assumption that the distribution of the dependent variable (error term and the random effects) is normal. ML is just the regular maximum likelihood method,that is, the parameter estimates that it produces are such values of the model parameters that maximize the likelihood function. REML method is a variant of maximum likelihood estimation; REML estimators are obtained not from maximizing the whole likelihood function, but only that part that is invariant to the fixed effects part of the linear model. In other words, if y = X b + Zu + e, where X b is the

SAS介绍和SAS数据集

SAS系统
SAS系统介绍
SAS系统是用于数据分析与决策支持的大
邓 伟 2013.11 wdeng@https://www.360docs.net/doc/0d4496857.html,
型集成式模块化软件包。 其早期的名称Statistical Analysis Software 统计分析软件→大型集成应用系统 商业智能(BI)和分析挖掘(DM)
1
2
SAS系统是用于决策支持 的大型集成信息系统
SAS系统主要完成以数据为中心的四大任务: 数据访问 数据管理 数据呈现 数据分析
SAS历史
SAS成立于1976年,是全球最大的私人软件公司(预 打包软件),全球十大独立软件供应商之一 1966年 美国北卡州立大学 Jim Barr and Jim
Goodnight
1972年 推出SAS72供大学使用 1976年 创立公司
SAS软件研究所(SAS Institute Inc.) 举办第一个SUGI (SAS Users Group International) 会议 Base SAS 软件上市 与IBM建立合作伙伴关系
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SAS历史
1985 第一个PC DOS SAS System 版本(Base SAS 和SAS/RTERM 软件)取得成功 1986面向个人计算机的SAS/IML 和SAS/STAT 软 件上市 1992
决策支持功能扩展到以下领域:指导性数据分析、临床 试验分析和报告、财务电子表格和英语查询 SAS第一个垂直市场软件:制药行业的临床审查系统上 市
SAS历史
1995 SAS 成为真正的端到端数据仓库解决 方案唯一的供应商,推出Rapid Warehousing Program 1999 美国食品和药品管理局选择SAS开发的 技术,作为接收和归档电子数据的标准
5
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第三课SAS数据集

第三课SAS数据集 一.SAS数据集的结构 SAS数据集是关系型的,它通常分为两部分: ●描述部分——包含了一些关于数据属性的信息 ●数据部分——包括数据值 SAS的数据值被安排在一个矩阵式的表状结构中,见图3-1所示。 ●表的列称之为变量(Variable),变量类似于其它文件类型的域或字段(Field); ●表的行称之为观察(Observation),观察相当于记录(Record)。 变量1 变量2 变量3 变量4 Name Test1 Test2 Test3 观察1 Xiaoer 90 86 88 观察2 Zhangsan 100 98 89 观察3 Lisi 79 76 70 观察4 Wangwu 68 71 64 观察5 Zhaoliu 100 89 99 图3-1 一个SAS数据文件 二.SAS数据集形式 SAS系统中共有两种类型的数据集: ●SAS 数据文件(SAS data files) ●SAS 数据视窗(SAS data views) SAS 数据文件不仅包括描述部分,而且包括数据部分。SAS 数据视窗只有描述部分,没有数据部分,只包含了与其它数据文件或者其它软件数据的映射关系,能使SAS的所有过程可访问到,实际上并不包含SAS 数据视窗内的数据值。 自始自终,在SAS语言中,“SAS数据集”与这二种形式中之一有关。在下面的例子中,PRINT过程用相同方法处理数据集aaa.abc,而忽略它的形式: PROC PRINT DATA=aaa.abc 三.SAS数据集的名字 SAS数据集名字包括三个部分,格式如下: Libref.data-set-name.membertype ●Libref(库标记)──这是SAS数据库的逻辑名字 ●data-set-name(数据集名字)──这是SAS数据集的名字 ●membertype(成员类型)──SAS数据集名字的这一部分用户使用时不必给出。 SAS 数据文件的成员类型是DATA;SAS 数据视窗的成员类型是VIEW 例如上面例子中的aaa.abc这个SAS数据集名字,aaa是库标记,abc是数据集名字,成

sas数据集例题

试 验目的本实验主要练习数据集的导入和导出,建立、删除和保留变量、数据集的合并与拆分,排序、转置等操作。 掌握从已有数据文件建立数据集以及在已有数据集的基础上建立、删除变量; 掌握sas的程序控制的三种基本控制流; 掌握数据数据修正、排序、转置和标准化的过程或语句。 实验内容完成下列各题 一.某班12 名学生3 门功课成绩如下: 用sas的data步建立数据集。 筛选出有一科不及格的学生。 计算每人平均成绩,并按五级制评定综合成绩。 二.教材P141的6,7题。 三.data2_1.sav和data2_2.sav是一组被试(编号1-47)分别做两个量表数据,请把它们合并起来,保存为“量表.sav”,data2_3.sav是另一组被试(编号48-65)做成量表的数据,请把这些数据加到“量表.sav”里,并保存。 1)a1、a5、a30、a43、a49和b2、b6、b19为反向计分,把他们转化为正向。 2)data2_1.sav和data2_2.sav是一组被试(编号1-47)分别做两个量表的 数据,请把它们合并起来,保存为“量表.sav”,data2_3.sa v是另一组被试(编号48-65)做成量表的数据,请把这些数据加到“量表.sav”里,并保存。 3)a1到a25为a量表的第一个维度,a26到a50为第二个维度,b量表只有 一个维度,分别求出三个维度的总分(即所有项目得分相加)。 4)把b量表总分按照从小到大的顺序排列,设置另外一个变量(group),b 量表得分前十名赋值“1”,标签为“高分组”,后十名赋值“3”,标签为“低分组”,其它赋值“2”,标签为“中间组”。 5)各维度总分中如果有缺失,请用该维度的平均分进行替换。

SAS系统和数据分析SAS数据集的编辑

第十一课SAS数据集的编辑 通常从外部数据源转换得到SAS数据集后,并不是所有的数据集都满足统计数据要求,可立即调用统计过程进行统计分析。需要对数据集进行满足统计数据要求的编辑或生成新的数据集。 一、增加数据集一个新变量 SAS系统可通过赋值语句把包含操作符的表达式赋值给数据集所要创建的新变量。SAS 的表达式中还可以包含SAS函数,如一些常用的SAS函数见下表: 函数分类常用函数功能 数学运算函数ABS( ) 取绝对值 SQRT( ) 求平方根 INT( ) 取整数部分 EXP( ) 计数e的次幂 LOG( ) 求e为底的自然对数SIN( ) 计算正弦 LAGn( ) 求给定变量滞后为n的值 统计计算函数MAX( ) 求最大值 MIN( ) 求最小值 MEAN( ) 求平均值 SUM( ) 求和 DIFn( ) 求给定变量X的第n阶差STD( ) 求标准差 PROBNORM( ) 标准正态分布函数 日期时间处理函数DA TE( )/TODAY()取当日的日期值DAY( ) 计算某月的那一日HOUR( ) 计算小时 TIME( ) 取当日的时间YEAR( ) 取年值 字符函数INDEX( ) 搜寻字符串的位置LEFT( ) 字符串表达式左对齐SUBSTR( ) 抽取子字符串TRIM( ) 移走尾部空格LENGTH( ) 给出字符变量的长度UPCASE( ) 转换为大写 财政金融函数COMPOUND( ) 计算复利 IRR( ) 计算内部赢利率 NPV( ) 计算净现值 SA VING( ) 计算定期储蓄的本金和利息

例如,有一个学生成绩数据集中的数据来源写在CARDS语句后,但我们还需产生新的变量平均分和总分,数据步的程序如下: Data class2 ; Input id test1-test5 ; average=mean(test1,test2,test3,test4,test5); total=test1+test2+test3+test4+test5; Cards ; 980801 100 100 100 100 100 980802 90 100 90 100 90 980803 81 82 83 84 85 Proc print data=class2 ; Run ; 在OUTPUT窗口中显示的运行结果见图11.1所示。 图11.1 用赋值表达式创建数据集的新变量 二、选择数据集的变量和观测 数据库的三种基本操作是选择、投影和连接,如果我们把数据库看成是一张表格,选择和投影操作相当于从一张大的数据库表格中挑选所需的行和列形成一张小的数据库表格。连接操作相当于把两张或两张以上的数据库表格按某种规则合并成一张数据库表格。原始数据库表格可以是外部数据文件(用INFILE语句输入),或在作业流中(用CARDS语句输入),或来自其他SAS数据集(用SET语句输入)。 1.选择变量(即选择列) 使用DATA语句的DROP=和KEEP=选项可以控制从原始数据库中读出的变量是否被写入将要创建的数据集。

SAS将proc步的输出导出为数据集

SAS将proc步的输出导出为数据集 sas的各种proc步,例如corr univariate,运行完之后都会在结果(result)与输出(output)中显示,下面的方法是将proc步的输出变成sas数据集。 需要用到ods语句 ods listing close;该语句的作用是使得proc步的输出不在output中显示 ods results off;该语句的作用是使得proc步的输出不在results中显示 proc univariate data=sashelp.class; var age; run; ods results on; proc步结束后重新打开results和listing ods listing;

ods output语句的功能是将输出窗口output的输出对象转化成sas数据集,使用如下: ods listing close; ods results off; ods output basicmeasure=bm; proc univariate data=sashelp.class; var age; run; ods results on; ods listing; 该程序的作用是将proc过程的基本测度对象basicmeasure 输出到数据集bm中。 可以通过ods trace语句知道输出管道的对象: ods listing close; ods results off;

ods trace on; proc univariate data=sashelp.class; var age; run; ods trace off; ods results on; ods listing;

SAS学习系列10. 合并数据集

10.合并数据集 一、用SET 语句拼接合并数据集 用SET语句可以把两个数据集拼接合并在一起,适用于两个数据集具有相同的变量。 基本形式为: data 新数据集名; set 旧数据集1 旧数据集2; 注:(1)按原来顺序合并成新数据集(数据集1在上,2在下); (2)若一个数据集包含了另一个数据集没有的变量,那么合并后,该变量下将会出现缺省值。 例1路径“C:\MyRawData\”下有关于娱乐公园南北门游客的数据South.dat 和North.dat,都包括变量Entrance、PassNumber、PartySize、Age,后者多了一列Lot(停车): 先分别读入数据存为数据集再合并成一个新数据集,并创建了新变量,AmountPaid.

代码: data southentrance; infile'c:\MyRawData\South.dat'; input Entrance $ PassNumber PartySize Age; proc print data = southentrance; title'South Entrance Data'; run; data northentrance; infile'c:\MyRawData\North.dat'; input Entrance $ PassNumber PartySize Age Lot; proc print data = northentrance; title'North Entrance Data'; run; data bothentrance; set southentrance northentrance; if Age =.then AmountPaid =.; else if Age < 3then AmountPaid = 0; else if Age < 65then AmountPaid = 35; else AmountPaid = 27; run; proc print data = bothentrance; title'Both Entrances'; run; 运行结果:

SAS report过程介绍

PROC REPORT基础一、PROC REPORT格式: PROC REPORT data= SAS-data-set options ; COLUMNS variable_1 …. variable_n; DEFINE variable_1; DEFINE variable_2; . . . DEFINE variable_n; COMPUTE blocks BREAK … ; RBREAK … ; RUN; COLUMNS:指定输出到报表的列 DEFINE:上述列的格式等 COMPUTE:计算模块 BREAK / RBREAK:生成合计,或报表其它类型的格式。 PROC REPORT的选项Options有很多,下面介绍几个常用的:DATA= 指定做报表的数据集 PROMPT= PROMPT模式 NOWINDOWS= 不输出到结果 REPORT = 指定一个存储的报表来生成新报表 OUTREPT= 指定新路径来存放报表 OUT= 建立新数据集 HEADLINE 在报表变量标题和内容间生成一个水平分隔线HEADSKIP 在报表变量标题和内容间生成一行空格 2 先生成一个基本的报表 先生成数据: data mnthly_sales; length zip $ 5 cty $ 8 var $ 10; input zip $ cty $ var $ sales; label zip="Zip Code" cty="County" var="Variety" sales="Monthly Sales"; datalines; 52423 Scott Merlot 186. 52423 Scott Chardonnay 156.61 52423 Scott Zinfandel 35.5 52423 Scott Merlot 55.3 52388 Scott Merlot 122.89

SAS软件建立与管理SAS数据集

建立与管理SAS数据集 ●用窗口建立SAS数据集(VT 、INSIGHT) ●从SAS系统的文件菜单里使用IMPORT与EXPORT进行SAS数据集 与流行的数据库进行转换 ●用DATA步语句建立SAS数据集 1.DATA语句及其选项的使用(知识点) 1.1字符变量的录入与数值型变量在录入时的区别; 1.2日期型变量录入的规则; 1.3类似会计里的习惯表达方式的了解与掌握; 1.4掌握INFORMAT与FORMAT语句的使用; 1.5掌握LABEL语句的使用; 1.6掌握TITLE与FOOTNOTE语句的使用; 1.7如何除去观测号; 1.8如何定义列格式录入; 1.9缺失值的处理; 2.INPUT语句及其选项的使用(知识点) 2.1列格式的读取(数据中有空格); 2.2从其他文本文件中读取数据(INFILE语句的使用); 如:INFILE ‘E:\DATA-HW\DCW.TXT’;

?如何选择读入的数据(FIRSTOBS与OBS) ?INFILE 语句要位于INPUT语句前 2.3自由录入格式; 2.4 LENGTH语句的使用。如 LENGTH NAME $12; 如果变量值太长时使用。 2.5如何产生一个新的变量;并且给新变量赋值。 3.PRINT语句的使用 PROC PRINT DATA=SAS-data-set

二、创建SAS数据集(学生)

二、创建SAS数据集 本课内容: 1.用编写SAS程序的方法建立数据集 2.用“菜单”工具导入SAS外部环境建立的数据(.dbf和excel ) 3.非编程方式建立SAS数据集 前面说过,SAS语言是一种专用的数据管理、分析语言,它提供了很强的数据操作能力。这些能力表现在它可以轻易地读入任意复杂格式的输入数据,并可以对输入的数据进行计算、子集选择、更新、合并、拆分等操作。另外,SAS 系统还提供了用来访问其它数据库系统的接口,访问各种微机用数据库文件(如dBase、FoxPro、Excel )的接口及向导等。但是对于SAS系统来说,无论何种类型的数据文件,都需要转换为SAS数据集的形式才能被系统使用,只有SAS数据集才能被系统识别和使用。用SAS 语言直接或间接产生数据集的方式很多,本课程只介绍以下几种常用的方法。 一、 用编写SAS程序的方法建立数据集 1.用INPUT 语句和CARDS语句在程序中输入数据 在数据步中输入原始数据,要使用INPUT 语句来指定输入的变量和格式,用CARDS 语句输入数据的值,数据输入完毕后要以一个分号结束,分号单独占一行(从CARDS到分号之间的行我们称为数据块)。 ①INPUT 语句的自由格式: 以每一个列作为每个观测的变量(系统默认),变量之间用空格分开。变量如果是字符型的需要在变量名后面加一个$符号。 产生数据集常用SAS语句: DATA [数据集名]; INPUT [变量名]; CARDS; 数据块 ; RUN

例2.1: data c9901; input code name$ sex$ math chinese; cards; 1 李明 男 9 2 98 2 张红艺 女 89 106 3 王思明 男 86 90 4 张聪 男 98 109 5 刘颍 女 80 110 ; proc print;run; 以上程序运行后生成的数据集有五个观测,五个变量,每行数据的各变量之间用空格分隔。为输入这些数据,INPUT 语句中依次列出了五个变量名,并在字符型变量NAME 和SEX 后加了$符。程序提交运行后生成一个名为c9901的SAS临时数据集。 如果要将生成的数据集放入永久逻辑库,可以使用SASUSER,也可使用预先设定的自定义逻辑库名,然后修改data语句中的数据集名,将其改为两水平命名,把数据集保存到指定的永久库中。 注意:在SAS工作中一旦要与逻辑库发生联系,无论是放置数据集还是从逻辑库中调用某个已经存在的数据集,数据集的名称要采用两水平命名(即逻辑库名+数据集名称)。例如:现在要将c9901放到sasuser库中,程序的data语句要写:data sasuser.c9901;运行后 c9901放入sasuser中,如果要将建立的数据集放入自定义永久库中时,逻辑库名替换为自定义符号。 使用自由格式输入数据有一些限制条件: 1)数据块中的每行为一个观测,各数据值之间用空格分隔; 2)无论是字符型还是数值型缺失数据都必须用小数点表示; 3)字符型数据长度不能超过8个字符,中间不允许有空白; 有特殊格式的数据需要用有格式输入,即在变量名后加格式名。其中最常见的是用来输入日期。数据中的日期输入方法经常是多种多样的,比如1998 年10 月9 日可以写成“1998-10-9”,“19981009”,“9/10/98”等等,为读入这样的日期数据就需要为它指定特殊的日期输入格式。另外,日期数据在SAS 中是按数值存储的,所以如果要显示日期值,也需要为它指定特殊的日期输出格式。

sas软件入门,一看就懂

绪论:SAS软件入门 在当今的信息时代,我们每天都生活在纷繁复杂的数据海洋中,如何管理好这些各式各样的数据,如何从每天接触到的海量数据中提取出对我们工作、生活有用的信息,帮助我们做出有利自己决策的信息,提高工作的效率和排除各种干扰数据对我们造成的伤害就成了一个非常重要的问题。数据已经成为我们工作生活中和外界交流的一种必不可少的语言,读懂数据肯定需要借助一些方法和工具,统计分析理论为我们处理分析数据提供了很多很好的方法和理论。但是面对海量数据的处理分析工作,没有计算机相关的应用软件是不可能完成的,而SAS软件就是一款这样功能强大的应用软件系统。 SAS(Statistical Analysis System)是由美国北卡罗来纳州的SAS institute公司开发的一款统计软件,它被广泛应用在商业、科研和金融领域。SAS不仅具有强大的统计分析功能,而且具有一般数据库软件的数据管理功能。 SAS软件是一个模块化、集成化的大型应用软件系统。它由几十个专用模块构成,如:SAS/BASE,SAS/STAT,SAS/ETS,SAS/OR, SAS/IML和SAS/GRAPH等等, 功能非常强大,包括数据访问、数据储存及管理、图形处理、数据分析、应用开发、运筹学方法、报告编制、计量经济学与预测,医学统计与应用和生存分析等等。 SAS系统基本上可以分为四大部分:SAS数据库部分;SAS分析核心;SAS开发呈现工具;SAS对分布处理模式的支持及其数据仓库设计。 SAS系统主要完成以数据为中心的四大任务:数据访问;数据呈现;数据管理;数据分析。截止2007年,软件最高版本为SAS9.2。 运用SAS的技术水平可以分为以下三个层面。第一层面:会使用SAS菜单以及一些菜单界面的SAS模块,如INSIGHT、ANALYST等,了解初步的SAS BASE语句,能用SAS系统作简单的数据分析和加工处理,具有一定的数理统计知识,掌握一定的SAS STAT过程。第二层面:精通SAS BASE,能用SAS语言编写复杂的SAS程序,能用SAS BASE进行大型的、复杂的数据加工整理和展现,掌握SAS和外部数据文件的接口,会进行复杂的统计建模和分析等,初步掌握一种基于SAS的开发工具。第三层面:在一、二层次基础上,进一步掌握SAS/AF、SAS/IML等,能开发基于SAS的数据管理和分析模块。 本绪论目的就是让初学者能够快速地熟悉SAS系统的应用,利用SAS语言具有丰富的数据管理功能,对数据读入、输出、复制、拆分、排序、合并、修改和查询等等操作,完成一些简单的数据处理和分析,即快速提升到SAS使用技术的第一层次水平上来。

sas软件介绍

SAS是美国使用最为广泛的三大著名统计分析软件(SAS,SPSS和SYSTAT)之一,是目前国际上最为流行的一种大型统计分析系统,被誉为统计分析的标准软件。 SAS为“Statistical Analysis System”的缩写,意为统计分析系统。它于1966年开始研制,1976年由美国SAS软件研究所实现商品化。1985年推出SAS PC 微机版本,1987年推出DOS下的SAS6。03版,之后又推出6。04版。以后的版本均可在WINDOWS下运行,目前最高版本为SAS6。12版。SAS集数据存取,管理,分析和展现于一体,为不同的应用领域提供了卓越的数据处理功能。它独特的“多硬件厂商结构”(MVA)支持多种硬件平台,在大,中,小与微型计算机和多种操作系统(如UNIX,MVS WINDOWS 和DOS等)下皆可运行。SAS采用模块式设计,用户可根据需要选择不同的模块组合。它适用于具有不同水平于经验的用户,处学者可以较快掌握其基本操作,熟练者可用于完成各种复杂的数据处理。 目前SAS已在全球100多个国家和地区拥有29000多个客户群,直接用户超过300万人。在我国,国家信息中心,国家统计局,卫生部,中国科学院等都是SAS系统的大用户。SAS以被广泛应用于政府行政管理,科研,教育,生产和金融等不同领域,并且发挥着愈来愈重要的作用。 1.SAS的设计思想 SAS的设计思想是为统计学家和科学工作者提供这样的一个工具,利用它可以完成包括从简单的描述性系统到复杂的多变数分析的各种运算,从而使人们从繁重的计算任务中解脱出来,有更多的时间和精力用于分析和解释计算的结果,而不必为如何获得这些结果花费过多的时间和精力。 2.SAS的功能 SAS是数据管理和分析软件包,能够完成各种统计分析,矩阵运算和绘图等。 SAS的各项功能由功能模块完成。其中BASA模块为必需模块,其它模块可任选。供选择的模块包括统计(STAS),矩阵运算(IML),绘图(GRAPH)和全屏幕操作(FSP)等20余个。 基础模块(BASE),具有以下功能:进行数据存储,调入,追加,拷贝和文件处理;编写报告,打印图表;进行数据排序,分类等操作;完成一些基本统计数计算(如平均数和相关系数);与一些软件包(dBASE,LOTUS等)及大型机进行数据交换和通讯。BASE模块为SAS系统的核心模块。 统计模块(STAT)提供一些高度可靠,完整的统计分析过程。主要有方差分析(包括一元,多元的单因素及多因素实验设计的方差分析),线性相关和回归分析(包括聚类分析,主成份分析,因子分析,典范相关分析)以及非参数测验等,

SAS系统和数据分析SAS数据集

第三课SAS数据集 一、SAS数据集的结构 SAS数据集是关系型的,它通常分为两部分: ●描述部分——包含了一些关于数据属性的信息 ●数据部分——包括数据值 SAS的数据值被安排在一个矩阵式的表状结构中,如图3-1所示。 ●表的列称之为变量(Variable),变量类似于其他文件类型的域或字段(Field) ●表的行称之为观察(Observation),观察相当于记录(Record) 变量1 变量2 变量3 变量4 Name Test1 Test2 Test3 观察1 Xiaoer 90 86 88 观察2 Zhangsan 100 98 89 观察3 Lisi 79 76 70 观察4 Wangwu 68 71 64 观察5 Zhaoliu 100 89 99 图3.1 一个SAS数据文件 二、SAS数据集形式 SAS系统中共有两种类型的数据集: ●SAS 数据文件(SAS data files) ●SAS 数据视窗(SAS data views) SAS 数据文件不仅包括描述部分,而且包括数据部分。SAS 数据视窗只有描述部分,没有数据部分,只包含了与其他数据文件或者其他软件数据的映射关系,能使SAS的所有过程可访问到,实际上并不包含SAS 数据视窗内的数据值。 自始至终,在SAS语言中,“SAS数据集”与这两种形式中之一有关。在下面的例子中,PRINT过程用相同方法处理数据集aaa.abc,而忽略它的形式: PROC PRINT DATA=aaa.abc 三、SAS数据集的名字 SAS数据集名字包括三个部分,格式如下: Libref.data-set-name.membertype ●Libref(库标记)──这是SAS数据库的逻辑名字 ●data-set-name(数据集名字)──这是SAS数据集的名字 ●membertype(成员类型)──SAS数据集名字的这一部分用户使用时不必给出。 SAS 数据文件的成员类型是DATA;SAS数据视窗的成员类型是VIEW

第4章 用编程读入数据建立SAS数据集

第4章用编程读入数据建立sas数据集 §4.1 sas编程基本概念 §4.1 概述 sas语言程序由数据步和过程步组成。 sas语言的基本单位是语句,每个sas语句一般由一个关键字(如data,proc,input,cards,by)开头,包含sas名字、特殊字符、运算符等,以分号结束。 sas关键字是用于sas语句开头的特殊单词,sas语句除了赋值、累加、注释、空语句以外都以关键字开头。 sas名字在sas程序中标识各种sas成分,如变量、数据集、数据库,等等。 数据步和过程步 数据步用来生成数据集(从数据片中或外部数据文件中读取数据)、计算整理数据等。 语法: data 数据集名; .....; run; 过程步:面向SAS数据集,完成某个特定的计算、分析和呈现功能 语法: proc 过程名;

......; run; sas程序的书写规则 sas程序是由一至多个数据步骤(data step)和过程步(Procedure Step)互相交叉组合而形成。 根据各个数据步骤的属性或过程步的功能,来实现sas 数据文件的建立、进行统计分析等。 sas系统的编译方式是以数据步或过程步为一个区块来编译的,语法编译无误便开始执行该数据步或过程步,执行完整一个数据步或过程步区块后便继续处理下一个数据步或过程步。一个区块接一个区块地将所有程序代码编译及执行完后,便完成了该程序的执行。sas程序代码提交出去,便已将程序交由sas系统去完成。 用户必须确定sas系统在log窗口中是否有显示错误的程序代码,分析数据的属性是否正确。 sas的程序代码是自由格式的程序代码,每个语句由关键词开始,以“;”作为一个程序语法的结束; 一行可以含多个程序语句; 一个程序语句也可以分成多行,但必须以空格(只要有一个空格的地方,就可用任意多个空格来替代)为分隔。注:在命令框中键入num即可显示或取消行数。 指定逻辑库名与逻辑文件名

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