SAS过程步
SAS中的SQL语句大全
S A S中的S Q L语句完全教程之一：S Q L简介与基本查询功能本系列全部内容主要以《SQLProcessingwiththeSASSystem(CourseNotes)》为主进行讲解，本书是在网上下载下来的，但忘了是在哪个网上下的，故不能提供下载链接了，需要的话可以发邮件向我索取，我定期邮给大家，最后声明一下所有资料仅用于学习，不得用于商业目的，否则后果自负。 1SQL过程步介绍 过程步可以实现下列功能： 查询SAS数据集、从SAS数据集中生成报表、以不同方式实现数据集合并、创建或删除SAS数据集、视图、索引等、更新已存在的数据集、使得SAS系统可以使用SQL 语句、可以和SAS的数据步进行替换使用。注意，SQL过程步并不是用来代替SAS数据步，也不是一个客户化的报表工具，而是数据处理用到的查询工具。 过程步的特征 SQL过程步并不需要对每一个查询进行重复、每条语句都是单独处理、不需要print 过程步就能打印出查询结果、也不用sort过程步进行排序、不需要run、要quit来结束SQL过程步 过程步语句 SELECT：查询数据表中的数据 ALTER：增加、删除或修改数据表的列 CREATE：创建一个数据表 DELETE：删除数据表中的列 DESCRIBE：列出数据表的属性 DROP：删除数据表、视图或索引
RESET：没用过，不知道什么意思 SELECT：选择列进行打印 UPDATE：对已存在的数据集的列的值进行修改 2SQL基本查询功能 语句基本语法介绍 SELECT
SASreport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中的SQL语句大全
SAS中的SQL语句完全教程之一：SQL简介与基本查询功能 本系列全部内容主要以《SQL Processing with the SAS System (Course Notes)》为主进行讲解，本书是在网上下载下来的，但忘了是在哪个网上下的，故不能提供下载链接了，需要的话可以发邮件向我索取，我定期邮给大家，最后声明一下所有资料仅用于学习，不得用于商业目的，否则后果自负。 1 SQL过程步介绍 SQL过程步可以实现下列功能： 查询SAS数据集、从SAS数据集中生成报表、以不同方式实现数据集合并、创建或删除SAS数据集、视图、索引等、更新已存在的数据集、使得SAS系统可以使用SQL语句、可以和SAS的数据步进行替换使用。注意，SQL过程步并不是用来代替SAS数据步，也不是一个客户化的报表工具，而是数据处理用到的查询工具。 SQL过程步的特征 SQL过程步并不需要对每一个查询进行重复、每条语句都是单独处理、不需要print过程步就能打印出查询结果、也不用sort过程步进行排序、不需要run、要quit来结束SQL 过程步 SQL过程步语句 SELECT：查询数据表中的数据 ALTER：增加、删除或修改数据表的列 CREATE：创建一个数据表 DELETE：删除数据表中的列 DESCRIBE：列出数据表的属性 DROP：删除数据表、视图或索引 INSERT：对数据表插入数据 RESET：没用过，不知道什么意思 SELECT：选择列进行打印 UPDATE：对已存在的数据集的列的值进行修改 2 SQL基本查询功能 SELECT语句基本语法介绍 SELECT
SAS软件学习总结
SAS软件知识要点总结 李明 注意：数据集要有名字，变量要有名字，所以 SAS 中对名字（数据集名、变量名、数据库名，等等）有约定：SAS 名字由英文字母、数字、下划线组成，第一个字符必须是字母或下划线，名字最多用8 个字符，大写字母和小写字母不区分。比如，name，abc，aBC，x1，year12，_NULL_等是合法的名字，且abc 和aBC 是同一个名字，而class-1（不能有减号）、a bit（不能有空格）、serial#（不能有特殊字符）、Documents（超长）等不是合法的名字。 二、MODEL 语句 MODEL 语句在一些统计建模过程中用来指定模型的形式。其一般形式为 MODEL 因变量＝自变量表 / 选项; 比如 model math=chinese; 即用语文成绩预测数学成绩。 注意：MODEL就是指出谁是因变量，谁是自变量； 三、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 注意：BY语句就是按某给定指标分类（组） 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，它实际相当于因变量。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。
注意：CLASS语句的作用有两个：1.指定（分类变量），本身就是因变量； 2.与BY类似，指定分类变量并分类； 四、OUTPUT 语句 在过程步中经常用 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，用“关键字＝变量名”的方式指定了输 五、FREQ 语句和WEIGHT 语句 FREQ 语句指定一个重复数变量，每个观测中此变量的值说明这个观测实际代表多少个完全相同的重复观测。FREQ 变量只取整数值。如 freq numcell; WEIGHT 语句指定一个权重变量，在某些允许加权的过程中代表权重，其值与观测对应的方差的倒数成比例。 注意：FREQ是计量频数的；WEIGHT则是计量权重的； 七、WHERE语句（就是条件句） 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; 指定只分析数学、语文成绩都及格的学生。
一些常用的SAS命令
常用SAS命令 1. SAS的子窗口主要有浏览器窗口（EXPLORER）、结果窗口（RESULTS）、程序编辑器窗口（program editor）、日志窗口(log)、输出窗口(output)； 2.切换至日志窗口的命令是log、热键是F6；切换至输出窗口的命令是output、热键是F7； 3.提交SAS程序的命令是submit； 4. SAS系统是大型集成软件系统，具备完备的数据访问、管理、分析和呈现及应用开发功能； 5. SAS数据集是一类由SAS系统建立、维护和管理的数据文件； 6.为了实现存储和管理面向对象的开发任务，SAS建立目录册（catalog）类型的文件，在这一类文件中可以存储整个应用系统，包括它的界面，源程序和各种对象间的连接； 7. SAS逻辑库是一个逻辑概念，一个逻辑库就是存放在同一文件夹或
几个文件夹中的一组SAS文件； 8.在SAS软件系统的信息组织中，总共只有两个层次：SAS逻辑库是高一级的层次，低一级的层次就是SAS文件本身； 9.在SAS系统中，为便于访问一个SAS文件，要为该SAS文件所在的位置指定一个SAS逻辑库，即赋予一个逻辑库名，在指定逻辑库名后，就可使用两级命名的方式引用SAS文件：逻辑库名.文件名； 10.在每个SAS进程一开始，系统就自动地指定了一些逻辑库供用户使用，它们是WORK、SASHELP和SASUSER； 11.在每个SAS进程开始时系统缺省地创建名为work的SAS逻辑库，它是一个临时逻辑库，在引用WORK库中的SAS文件时，可省略逻辑库名； 12.永久逻辑库是指它的内容在当前SAS进程结束时仍被保留的SAS 逻辑库，在SAS系统中除了库名为WORK以外的逻辑库都是永久库； 13. Sashelp包含所安装SAS系统各个产品有关的SAS文件，运行安装的SAS系统所需要的SAS文件缺省地存储在这个逻辑库中；
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中的描述性统计过程
SAS中的描述性统计过程 (2012-08-01 18:07:01) 转载▼ 分类：数据分析挖掘 标签： 杂谈 SAS中的描述性统计过程 描述性统计指标的计算可以用四个不同的过程来实现，它们分别是means过程、summary 过程、univariate过程以及tabulate过程。它们在功能范围和具体的操作方法上存在一定的差别，下面我们大概了解一下它们的异同点。 相同点：他们均可计算出均数、标准差、方差、标准误、总和、加权值的总和、最大值、最小值、全距、校正的和未校正的离差平方和、变异系数、样本分布位置的t检验统计量、遗漏数据和有效数据个数等，均可应用by语句将样本分割为若干个更小的样本，以便分别进行分析。 不同点： （1）means过程、summary过程、univariate过程可以计算样本的偏度（skewness）和峰度（kurtosis），而tabulate过程不计算这些统计量； （2）univariate过程可以计算出样本的众数（mode），其它三个过程不计算众数； （3）summary过程执行后不会自动给出分析的结果，须引用output语句和print过程来显示分析结果，而其它三个过程则会自动显示分析的结果； （4）univariate过程具有统计制图的功能，其它三个过程则没有； （5）tabulate过程不产生输出资料文件（存储各种输出数据的文件），其它三个均产生输出资料文件。 统计制图的过程均可以实现对样本分布特征的图形表示，一般情况下可以使用的有chart过程、plot过程、gchart过程和gplot过程。大家有没有发现前两个和后两个只有一个字母‘g’（代表graph）的差别，其实它们之间（只差一个字母g的过程之间）的统计描述功能是相同的，区别仅在于绘制出的图形的复杂和美观程度。 chart过程和plot过程绘制的图形类似于我们用文本字符堆积起来的图形，只能概括地反映出资料分布的大体形状，实际上这两个过程绘制的图形并不能称之为图形，因为他根本就没有涉及一般意义上图形的任何一种元素（如颜色、分辨率等）。而gchart过程和gplot过程给出的是真正意义上的图形，可以用很多的语句和选项来控制图形的各方面的性质和特征。 chart和gchart与plot和gplot的区别则体现在不同的作图功能，前两个过程可以绘制出的图形主要有条形图（包括横条和竖条）、圆图、环形图和星形图等，后两个过程通常用一个记录中的两个变量值表示点的坐标来绘制图形，如散点图和线图等。 描述性统计过程的一般格式 1. means过程的一般格式
常用sas语句总结
Engine(引擎)是一种访问架构，SAS系统通过它迅速地对其它数据库管理系统中文件进行读入和写出。 1．LIBNAME语句 1.1解读 定义SAS 逻辑库。具体地说，它可以 (1)向SAS 标识SAS 逻辑库 (2)将引擎与逻辑库关联 (3)让您指定逻辑库的选项 (4)为逻辑库指定逻辑库引用名 通俗得讲，LIBNAME语句把一个libref（库标记名）和一个目录联系起来，使用户可以在SAS语句中使用库标记来指示这个目录。提交该程序时自动引用该SAS 逻辑库 1.2 语句格式 1、LIBNAME libref
选项说明 2.length语句 SAS变量的基本类型有两种：数值型和字符型。数值型变量在数据集中的存贮一般使用8个字节。SAS的字符型变量缺省的长度是8个英文字符，可以使用LENGTH语句指定变量长度，LENGTH语句一般应出现在定义变量的Input语句之前，格式为：LENGTH 字符型变量名$长度 例如：length name $20 ； 3. input 语句 3.1解读 INPUT语句用于向系统表明如何读入每一条记录。它的主要功能有：读入由语句指定的数据列；为相应
的数据域定义变量名；确定变量的读入模式（共有四种模式：column模式，formatted模式，list模式及named模式）。 input语句执行后，SAS将读取的数据暂时先保存在内存缓冲区，然后执行后面的语句，后面的语句可以对暂存在内存缓冲区中的变量值进行修改，到最后才将整条数据写入数据集，写入数据集的数据就不能在当前data步中再修改。 注意：INFILE语句用于确定一个包含原始数据的外部文件，必须在执行INPUT语句前执行，如果要在程序中直接嵌入数据，就用CARDS语句代替INFILE 语句。 3.2 语句格式（Column模式） INPUT variable <$> start-column<-end-column><.decimals><@|@@>; 说明： variable 变量名 $ 跟在变量后面，表明这个变量是字符型变量 start-column 起始列号 end-column 结束列号，如果变量值只包含一列，则可省略 .decimals 如果输入值中没有包含一个隔开整数部分
统计实验与SAS上机简易过程步
数据统计分析一般可遵循以下思路: (1)先确定研究目的，根据研究目的选择方法。不同研究目的采用的统计方法不同，常见的研究目的主要有三类：①差异性研究，即比较组间均数、率等的差异，可用的方法有t检验、方差分析、χ2检验、非参数检验等。②相关性分析，即分析两个或多个变量之间的关系，可用的方法有相关分析。③影响性分析，即分析某一结局发生的影响因素，可用的方法有线性回归、logistic回归、Cox 回归等。 (2)明确数据类型，根据数据类型进一步确定方法：①定量资料可用的方法有t检验、方差分析、非参数检验、线性相关、线性回归等。②分类资料可用的方法有χ2检验、对数线性模型、logistic回归等。下图简要列出了不同研究目的、不同数据类型常用的统计分析方法。 (3)选定统计方法后，需要利用统计软件具体实现统计分析过程。SAS中，不同的统计方法对应不同的命令，只要方法选定，便可通过对应的命令辅之以相应的选项实现统计结果的输出。 (4)统计结果的输出并非数据分析的完成。一般统计软件都会输出很多结果，需要从中选择自己需要的部分，并做出统计学结论。但统计学结论不同于专业结论，最终还需要结合实际做出合理的专业结论。 第一部分：统计描述
1.定量资料的统计描述指标及SAS实现； （1）数据分布检验：PROC UNIVARIATE ①基本格式： ②语句格式示例： 1.PROC UNIVARIATE normal;/*normal选项表示进行正态性检验*/ 2.CLASS group;/*指定group为分组变量*/ 3.VAR weight;/*指定分析变量为weight*/ 4.RUN; ③结果：正态性检验(tests for normality)结果，常用的是Shapiro-Wilk 检验和Kolmogorov-Smirnov检验。当例数小于2000时，采用Shapiro-Wilk检验W值为标准；当例数大于2000时，SAS中不显示Shapiro-Wilk检验结果，采用Kolmogorov-Smirnov检验D值为判断标准。正态性检验的P≤0.05提示不服从正态分布，P＞0.05提示服从正态分布。 注：若服从正态分布，进行PROC MEANS过程步；若不服从则计算百分位数，转（3） （2）数据描述（符合正态分布的数据）：PROC MEANS ①基本格式： 关键字（可以无视）：不写任何关键字时默认输出n，mean，std，max，min； n：有效数据记录数（有效样本量） median：中位数 mean：均数 qrange：四分位数间距 std：标准差 var：方差 clm：95%可信区间 max、min：最大、最小值 ②语句格式示例： 1.PROC MEANS n mean std median qrange clm;/*关调用proc means过程， 要求输出的指标有例数、均值、标准差、中位数、四分位数间距、95% 可信区间*/ 2.CLASS group;/*指定group为分组变量*/ 3.VAR weight;/*指定分析变量为weight*/ 4.Run; ③结果以“均数±标准差”表示 （3）偏正态分布的统计描述： ①基本思想：计算中位数和百分位数，并且用“中位数（Q1～Q3）”表示 ②语句格式示例： 1.proc univariate data=aa; 2.var x; 3.output out=c pctlpre=P pctlpts=0 to 100 by 2.5;/*计算0到100
SAS复习总结
蔡泽蕲 Freq 过程: Proc Freq data=dataset; table x*y/option; By var1; Class var2; Weight f; Run; 输出x*y的频数表，by语句的使用要求var1已经排过序. option可为chisp，分析x、y（两独立样本）的不同水平的差异是否显著，卡方检验。当x、y为两配对样本时，option为agree，进行配对样本差异是否显著的检验。 Sort 过程： Proc sort data=dataset out=dataset; By (descending) var1 (descending) var2; Run; 对数据集中的var1、var2变量依次排序，默认从小到大，descending为从大到小。缺失out 时新数据集覆盖原数据集。 Means 过程 Proc means data=dataset option; Var x; By var1; Class var2; Freq var3; /*不能用weight*/ Output out=输出数据集统计量名=自定义名; Run; 输出option统计量，当包含t和prt 时输出x的期望为0的t检验，用于配对样本的t检验。无option时，默认输出N、std、mean、min、max五个统计量。还可输出其它很多统计计量。特别的两个选项：maxdec=n ，alpha=value分别指定结果保留位数和置信度 Univariate 过程 Proc univariate data=dataset option; Var x; By var1; Freq var2; Output out=输出数据集统计量=自定义变量名; Run; Option 可为freq（生成频数表）、normal（检验变量是否服从正态分布）、plot（生成茎叶图、箱线图、正太概率图）、cibasic（计算均值置信区间）、cipctldf（计算中位数置信区间）。 统计量可为：各检验统计量及分位数。 当option为“mu0=scalar”时，计算x的期望（中位数）为scalar的t检验和符号秩和检验。符号秩和检验适用于非正太样本，而t检验则用于正太样本。配对样本计算配对差，独立样本使用class。Cibasic基于正太分布，cipctldf基于非正态分布。
SAS入门教程
第一章SAS系统概况 SAS（Statistic Analysis System）系统是世界领先的信息系统，它由最初的用于统计分析经不断发展和完善而成为大型集成应用软件系统;具有完备的数据存取、管理、分析和显示功能。在数据处理和统计分析领域，SAS系统被誉为国际上的标准软件系统。 SAS系统是一个模块化的集成软件系统。SAS系统提供的二十多个模块（产品）可完成各方面的实际问题，功能非常齐全，用户根据需要可灵活的选择使用。 ●Base SAS Base SAS软件是SAS系统的核心。主要功能是数据管理和数据加工处理，并有报表生成和描述统计的功能。Base SAS软件可以单独使用，也可以同其他软件产品一起组成一个用户化的SAS系统。 ●SAS/AF 这是一个应用开发工具。利用SAS/AF的屏幕设计能力及SCL语言的处理能力可快速开发各种功能强大的应用系统。SAS/AF采用先进的OOP（面向对象编程）的技术，是用户可方便快速的实现各类具有图形用户界面（GUI）的应用系统。 ●SAS/EIS 该软件是SAS系统种采用OOP（面向对象编程）技术的又一个开发工具。该产品也称为行政信息系统或每个人的信息系统。利用该软件可以创建多维数据库（MDDB），并能生成多维报表和图形。 ●SAS/INTRNET ●SAS/ACCESS 该软件是对目前许多流行数据库的接口组成的接口集，它提供的与外部数据库的接口是透明和动态的。 第二章Base SAS软件 第一节SAS编程基础 SAS语言的编程规则与其它过程语言基本相同。 SAS语句 一个SAS语句是有SAS关键词、SAS名字、特殊字符和运算符组成的字符串，并以分号（；）结尾。 注释语句的形式为：/*注释内容*/ 或*注释内容。 二、SAS程序 一序列SAS语句组成一个SAS程序。SAS程序中的语句可分为两类步骤：DA TA步和
实验五__回归分析SAS过程(2)共23页
实验五 回归分析SAS 过程（2） 实验目的： 1.会对实际问题建立有效的多元回归模型，能对回归模型进行残差分析； 2.掌握SAS 输出结果用于判别回归方程优良性的不同统计量，能对回归模型进行运用，对实际问题进行预测或控制. 实验要求:编写程序，结果分析． 实验内容： 1.误差的正态性检验有几种方法，何时认为误差项服从正态分布？ 答：1.学生化残差 2.残差正态性的频率检验 3.残差的正态QQ 图检验 判断 若散点),()()(i i r q ),,2,1(n i 大致在一条直线上 相关系数：1)()() )((1 )(12)(1)()( n i i n i i i i i q q r r q q r r 认为i r ),,2,1(n i 来自正态分布，接受误差正态性检验． 2.回归方程的选取的穷举法中，评价回归方程优良性的准则有哪些？根据 准则何 时方程最优？ 答：1）修正的复相关系数准则或均方残差准则（)(2p R a 或p MSE 准则） 2）p C 准则 3）预测平方和准则（p PRESS 准则） 拟合所有可能的121 M 个回归方程，画出p C 图:),(p C p ,在p C 图中选取最接近参考直线p C p 的点所对应的回归方程为最优方程．
3.简述逐步回归方法的思想和步骤． 基本思想：逐个引入自变量建立回归方程，每次引入对Y影响最显著的自变量, 并对方程中旧变量逐个进行检验,把变为不显著的变量逐个从方程中剔除掉,最终得到的方程中,既不漏掉对Y显著影响的变量,又不包含对Y 影响不显著的变量. 添加或删除某个自变量的准则是用残差平方和的相对减少或增加来衡量． 步骤：（1）修正的复相关系数准则、 C准则选择模型 p （2）预测平方和准则选择PRESSp最优回归方程 （3）最优模型的拟合检验 4.做2.6 2.8（选作） 2.9 注意：可以选课外综合题目。 2.6 程序： data examp2_6; input x1 x2 y; cards; 8.3 70 10.3 8.6 65 10.3 8.8 63 10.2 10.5 72 16.4 10.7 81 18.8 10.8 83 19.7 11.0 66 15.6
sas要点
； 循环体 ；end ； SAS 特有的循环语句） =值1，值2，…， end ； 表达式)； 循环体 ； 至少执行一次循环表达式)； 循环体 在LOG 窗口显示n=0，n=1 ； (n<3)； PUT n=； n+1； 循环体 END ； ； (n>=3)； PUT n=； ； 循环体 END ； 语句 ； DELETE () ， ； 40者的信息 将当前观测送入数据集自动方式和OUTPUT 在数据步程序中不出那么，(一般是RUN 语句)2.利用OUTPUT OUTPUT 语"失效， 通过执行 PROC VAR 变量表； VAR 语句时， 系统依据BY ； BY x ； CLASS 变量表； CLASS 变量1="字符串1" 变量变量n="字符串n" i i 变量； (列)变量； ； 下列程序可以将SAS 数据集又转换dBASE 的库文件： ； ； ； (PLOT) ； ； ； ； ； PROC GPLOT ； PLOT y*x ； RUN ； 过程的格式 选项1； 图形说明1 图形说明2 /选项2； ； 1： 数据集名 指定绘图数据集。 语句后可以有一个或多个图形 为纵轴，x 为横轴,图形用默 "A"形成。 2有： :将PLOT 后的多个图形说明 ；这里的m 和n 是正 m 为指定的每页行数，n 为每行 和n 。 过程格式 选项； 语句；] ； 数据集名 指定被转置的数据 名 数据集被转置后，原 ?本选项中的“SAS”名就是为新变 SAS 名”后接自然数来 数据集名 给定转置后的新数 DATAn 。 名 SAS 名将作为转置后的 其值为原数 _NAME_的变量。 关键字（Keywords 或 Reserve ）是系, 如例中PUT 、、FORMAT 、PROC 、 INFILE 和DO 都是SAS 语句除了赋值、累加、注释、 名（SAS Name ） 后跟字母、数字或下 SAS 名中出现。 名可能是变量(32个字符)，数据集32个字符），输出格式（C ：31 N ：），过程（16），数组（32），逻辑库8）和文件逻辑（8）等的名字标识符。 语句是以SAS 关键字开头,由SAS 名、特 一个语句可以写一行或多行，但要以 多条语句可以写在一行， SAS 语句对英文字符不区分大小写。 便于程序阅 格式： 变量=表达式； 而后 格式： 变量+表达式 ;语句的功能是先计算 再将变量的当前值和表达而后将二者之和赋给变量。当为新引入的变量时，语句x=x+1 不能代x+1，因为前者的x 初始值是缺项值0。
第4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过程步产用常用语句，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．ROC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。
SAS系统和数据分析PROC步中的通用语句
第十六课用在PROC步中的通用语句 当我们用DATA步创建好SAS数据集后，可以用SAS的一些PROC过程步来进一步的分析和处理它们。在DATA步中用户可以使用SAS的语句来编写自己的程序，以便能通过读入、处理和描述数据，创建符合自己特殊要求的SAS数据集。而后由一组组PROC步组成的程序进行后续分析和处理。 一、PROC程序的主要作用 ●读出已创建好的SAS数据集 ●用数据集中的数据计算统计量 ●将统计的结果按一定形式输出 在SAS系统中，计算统计量时，对于许多常用的和标准的统计计算方法，并不需要用户自己编写这些复杂的程序，而是通过过程的名字来调用一个已经为用户编写好的程序。用户通常只要编写调用统计过程前的准备处理程序和输出统计结果后的分析和管理程序。只有用户自己非常特殊的统计计算方法才需要用户自己编写相应的计算程序。 二、PROC过程语句 PROC语句用在PROC步的开始，并通过过程名来规定我们所要使用的SAS过程，对于更进一步的分析，用户还可以在PROC语句中使用一些任选项，或者附加其他语句及它们的任选项（如BY语句）来对PROC步规定用户所需要分析的更多细节。PROC语句的格式为： PROC 过程名<选项>; 过程名规定用户想使用的SAS过程的名字。例如，我们在前面常使用的打印过程名PRINT，对数值变量计算简单描述统计量的过程名MEANS。 选项规定这个过程的一个或几个选项。不同的过程规定的选项是不同的，因此，只有知道具体的过程才能确定具体的选项是什么。但是，在各个不同过程中使用选项时，下面三种选项的使用格式是共同的： ●Keyword ●Keyword=数值 ●Keyword=数据集 Keyword是关键字，第一种选项格式是某个具体过程进一步要求某个关键字；第二种选项格式是某个具体过程要求某个关键字的值，值可能是数值或字符串；第三种选项格式是某个具体过程要求输入或输出数据集。例如： PROC Print Data=class ; 过程Print，作用为打印输出数据集中的数据。选项为Data=class，关键字是Data，进一
SAS常用函数大全
引言 1. 字符函数 2. 日期和时间函数 3. 数组函数 4. 数学函数 5. 样本描述统计函数 6. 特殊函数 7. 随机数函数 8. 宏函数 9. 变量信息函数 10. 分布密度函数、分布函数 11. 分位数函数
一、字符函数 1. TRIM(s)：返回去掉字符串s的尾随空格的结果。 2. UPCASE(s)：把字符串s中所有小写字母转换为大写字母后的结果。 3. LOWCASE(s)：把字符串s中所有大写字母转换为小写字母后的结果。 4. INDEX(s,s1)：查找s1在s中出现的位置。找不到时返回0。 5. RANK(s)：字符s的ASCII码值。 6. BYTE(n)：第n个ASCII码值的对应字符。 7. REPEAT(s,n)：字符表达式s重复n次。 8. SUBSTR(s,p,n)：从字符串s中的第p个字符开始抽取n个字符长的子串 9. TRANWRD(s,s1,s2)：从字符串s中把所有字符串s1替换成字符串s2后的结果。 10. PROPCASE(s)：把字符串s的第一个字母大写。 11. CATX(d,s1,s2)：把字符串s1和字符串s2通过d（如'-'）连接返回结果。 12. COMPBL(s)：把字符串s中的不同长度空格变为长度为1的空格返回结果。 13. COMPRESS(s,c,m)：将字符串c（默认为空格）从字符串中移除，m为对d的添加项如下： d增加数字到初始字符里(chars)。 f增加下划线和字母(A-Z,a-z)到初始字符里(chars)。 g增加图形字符到初始字符里(chars)。 k不移除初始字符(chars)而是返回这些字符。 l增加小写字母(a-z)。 n增加数字、下划线和字母(A-Z,a-z)。 p增加标点符号。 s增加空格，包括空格,水平制表符,垂直制表符,回车符,换行符和换页符 u增加大写字母(A-Z)。 a增加(A-Z,a-z)到初始字符里(chars)。 14. ANYALNUM(s,start)：查找字符串s中从start位置开始第一个数字或字母的位置。 15. ANYALPHA(s,start)：查找字符串s中从start位置开始第一个字母的位置。 16. ANYDIGIT(s,start)：查找字符串s中从start位置开始第一个数字的位置。 17. ANYPUNCT(s,start)：查找字符串s中从start位置开始第一个特殊标点字符的位置。 18. ANYSPACE(s,start)：查找字符串s中从start位置开始第一个空格的位置。 19. ANYUPPER(s,start)：查找字符串s中从start位置开始第一个大写字母的位置。 20. NOTALNUM(s,start)：查找字符串s中从start位置开始第一个非数字和字母的位置。 21. NOTALPHA(s,start)：查找字符串s中从start位置开始第一个非字母的位置。 22. NOTUPPER(s,start)：查找字符串s中从start位置开始第一个非大写字母的位置。 23. FIND(s,c,m,start)：查找字符串s中从start开始字符串c第一次出现的位置,m为i时忽略大小写。 24. FINDC(s,c,m,start)：查找字符串s中从start开始字符串c中任何一个字符第一次出现得的位置,m为对d的添加项如下: i忽略大小写 t忽略字符串两边首尾的空格 k查找除c中的任何字符 a增加大写和小写字母(a-z)(A-Z) d增加数字 25. FINDW(s,w,m,start)：查找字符串s中以w为分隔符（默认为空格）从start位置开始第一个出现字符串整体w的位置。 26. INDEXC(s,s1,s2,sn)：查找多个字符串s1,s2,s3在s中出现的位置。找不到时返回0。 27. VERIFY(s,s1)：查找字符串s中第一个非字符串s1中任何字符的位置，找不到时返回0。 28. CALL CATS(s,s1,s2,sn)：把字符串S1-Sn去除首尾空格连接后赋值给变量s。 29. CALL CATX(d,s,s1,s2,sn)：把字符串S1-Sn去除首尾空格通过d连接后赋值给变量s 30. LEFT(s)：去除字符串s的左边空格。