SAS入门教程

SAS入门教程
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

一系列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PROC步。这两类步骤是所有SAS程序的模块。通常用DATA步产生SAS数据集,而用PROC 步对SAS数据集内的数据进行分析处理并输出结果。

SAS程序是在Editor窗口采用全屏幕编辑方式输入。当程序输入完毕后,就可以提交给SAS系统执行,在菜单中选择Submit或按F3键都可以运行程序,也可以只提交一部分语句。LOG窗口显示程序执行过程中记录的信息,它包括执行的语句,生成的数据集中变量的个数及记录的个数,每一步花费的时间及出错信息等。SAS过程产生的输出显示在OUTPUT窗口。

SAS数据集

SAS数据集相当于其它数据库系统的表(Table);每一行称为一个观测,相当于其它数据库系统的一条记录;每一列称为一个变量。

SAS的变量只有两种类型:数值型和字符型;变量的长度缺省时为8个字节,用关键字LENGTH定义变量长度;可以对变量的输入、输出格式进行定义,用关键字INFORMA T、FORMAT来分别定义;还可以给变量加标签,标签是一个代替变量名的描述性标识,可以在一些确定的SAS过程中代替变量名被打印出来,用关键字LABEL定义。

SAS数据集在系统中以文件的形式存在,扩展名是.sas7bdat。

每次启动SAS系统后,系统自动开辟一个库名为WORK的临时存贮区,用来存贮DATA 步或其它过程生成的临时数据集。一旦退出SAS系统,这个临时存贮区就被删除,其中所有的临时数据文件也被删除。

为了创建永久的数据集,必须给这个数据集规定存贮的地方和名字两部分,第一部分称为库标记或逻辑库名(Libref),它总是使用LIBNAME语句把库标记和一个目录联系起来,用来指示数据集存贮的地方。例如:

libname develop ‘d:\projects\develop\data’

develop.t_itemsum表明数据集t_itemsum存贮在‘d:\projects\develop\data’目录下。tmp 或work.tmp表明数据集tmp存贮在临时存贮区中。

SAS表达式和SAS函数

SAS语言的表达式与其它过程语言略有不同。

SAS语言中数值型变量的缺失值是一个小数点(.),字符型变量的缺失值是空(′′)。在一个四则运算的表达式里面,如果有一个缺失值,那么整个运算的结果就是’.’;如果用户不想让缺失值参加算术运算,可使用SAS的样本统计函数,如SUM(),MEAN()等。如果除法运算的除数为0,那么运算的结果也是’.’。

表示时间的变量在数据集里经常被定义为数值型,0代表的是1960年1月1日,1代表的是1960年1月2日,-1代表的是1959年12月31日,以此类推。我们可以用FORMA T 定义时间的输出格式,如:yymmdd10.这种格式显示的时间形式如’2001-05-01’。时间常数可以表示成'01MAY2001'd的形式,如:if occdate=’ 01MAY2001’d。

算符’| |’连接两个字符值,连接算付不清里开头和结尾的空格,如:如果itemid=’622 ’,itemname=’ 逾期贷款’,那么itemid | | ‘.’| | itemname=’ 622 .逾期贷款’。如果要去掉空格,就要使用SAS函数TRIM和LEFT,trim(left(itemid)) | | ‘.’| | trim(left(itemname))=’ 622 .逾期贷款’。

下面是一些常用的函数:

字符函数:

TRIM(s):去掉s尾部空格;

LEFT(s):字符串s的表示式采用左对齐,即去掉s开头的空格;

SUBSTR(s,p,n):从字符串s中的第p个字符开始抽取n个字符的子串。

LENGTH(s):给出字符串s的长度;

INDEX(s,s1):搜寻字符串s1在字符串s中的位置;

INPUT(s,informat):

字符s的输入格式为informat ,如:INPUT(‘1960-01-01’,yymmdd10.)=0;

PUT(s,format):

将s 按format的格式输出,如:PUT(0,yymmdd10.)=’1960-01-01’,结果一定为字

符型;

SYMPUT(‘x1’,x2):把x2的值赋给宏变量x1

SYMGET(‘x’):取得宏变量x的值;

时间和日期函数:

DA TE( ):取当前日期;

DA TETIME( ):取当前日期和时间;

YEAR(date)、MONTH(date)、QTR(date)、DAY(date):

分别取date表示的年、季度、月份、日。

INTX(in,from,nu):

按给定的时间间隔in—年(year)、季度(qtr)、月份(month)、日(day),从日期

from,推算出nu个时间间隔后的日期的第一天。

如:PUT(INTNX(‘qtr’,INPUT(’1960-02-01’,yymmdd10.),2),yymmdd10.)=’1960-07-01’

第二节DATA步(数据步)

DA TA步是用DA TA语句开始的一组SAS语句,用来创建SAS数据集。本小节将介绍一些在DATA步中常用的SAS语句。

创建SAS数据集及输出文件或报表

1.数据在作业流中

就是用SAS语句从作业流中输入数据来产生SAS数据集。一般的形式为:

DATA 语句;/*给出要产生的数据集的名字*/ INPUT 语句;/*对每个变量给出名字及类型*/

(用于DATA步的其它SAS语句)

CARDS;/*标志数据行开始*/

[数据行]

例:data tmp;

input sex $ x1-x3;

cards;

F 1 2 3

M 4 5 6 ;

2.数据来自外部文件

从磁盘上读入数据文件产生SAS数据集。一般的形式为:

DATA 语句;/*给出要产生的数据集的名字*/ INFILE 语句;/*打开包含数据的外部文件*/

INPUT 语句;/*对每个变量给出名字及类型*/

(用于DATA步的其它SAS语句)

RUN;

例:data tmp;

infile ‘c:\f1.dat’;

input sex $ x1-x3;

z=(x1+x2+x3)/3;

run;

3.数据来自其他SAS数据集

由已存在的数据集创建新的数据集。

DATA 语句;/*给出要产生的数据集的名字*/

SET | MERGE | UPDATE| MODIFY语句;/*给出已存在的数据集的名字*/

(用于DATA步的其它SAS语句)

RUN;

例:data tmp;

set tmp;

if sex=’F’;

run;

4.把SAS数据集转换为外部数据文件或输出报表

产生外部数据文件或在打印机上输出报表。

DATA _NULL_;/*_NULL_意味着不产生数据集*/ Array INPUT和CARDS | INFILE 语句

或者SET | MERGE | UPDA TE| MODIFY语句;/*为输出提供数据*/ FILE 语句;/*输出报表或存贮文件*/

PUT 语句;/*要输出的变量*/

(用于DATA步的其它SAS语句)

RUN;

例:data _null_;

set tmp;

file ‘c:\f1.dat’; (或者file ‘prn’;)

put x1 x2;

run;

二、DATA步流程

三、用在DATA步的文件操作语句

1.D ATA语句和SET语句

DATA语句表示一个数据步的开始,并给出正在创建的数据集的名字。SET语句给出用来创建新的数据集的已存在的数据集的名字。

例:data year1999 year2000 year2001;

set year qtr month;

if year=1999 then output year1999;

else if year=2000 then output year2000;

else if year=2001 then output year2001;

run;

2.M ERGE语句(合并语句)

MERGE语句是把两个或两个以上的数据集中的观测合并为新生数据集中的一个

观测。

例:data data3;

merge data1(in=in1) data2(in=in2);

by x1; /*数据集必须先按变量x1排序*/

if in1 and in2; /*变量x1取当前值的观测在data1和data2中都存在*/ run;

3.U PDATE语句(更新语句)

UPDATE语句是用一个修改数据集中的观测来修改一个主数据集。

例:data new;

update oldmaster trans;

by id; /*数据集必须先按变量id排序*/ run;

4.B Y语句

BY语句在DATA步中用以控制SET,MERGE,UPDA TE或MODIFY语句的操作,并且建立特殊的分组变量。

例:proc sort data=degress;

by state city;

run;

在DATA步中,SAS系统对每个BY组(含有BY值的所有观测组成一个BY组)

创建两个临时变量:FIRST.variable和LAST.variable,他们用来区别每个BY组的第一个和最后一个观测。当某个观测在BY组中是第一个观测时,FIRST.variable的值置为1;而这个BY组的其它所有观测的FIRST.variable的值为0。类似地,当某个观测在BY 组中是最后一个观测时,LAST.variable的值置为1;而这个BY组的其它所有观测的LAST.variable的值为0。

用在DATA步的运行语句

5.D ELETE语句(删除语句)

DELETE语句告数SAS系统停止处理当前的观测。这个观测不会被输出到正被创建的数据集中,而且系统返回到这个DATA步的开头处理其它观测。

例:data tmp;

set tmp;

if sex=’F’ then delete;

run;

6.S TOP语句(停止语句)

用来停止处理当前的DATA步,正被处理的那个观测没有添加到数据集上。

例:data out;

set in;

if _n_=11 then stop; /*生成的数据集中将只包含10个观测*/ run;

7.W HERE语句

从输入数据集中读满足条件的观测进行处理。

例:data out;

set in;

where sex=’F’;

run;

8.O UTPUT语句(输出到数据集语句)

OUTPUT语句告诉SAS系统输出当前的观测到正被创建的数据集中。

例:data out1 out2;

set in;

if sex=’F’ then output out1;

if sex=’M’ then output out2;

run;

用在DATA步的控制语句9.D O语句(循环语句)

5.简单DO语句

if x<5 then do;

x=x-5;

y=y+5;

end;

6.循环DO语句

do I=1 to 5 do;

x=x-5;

y=y+5;

end;

7.DO WHILE 语句

do while x<5;

x=x-5;

y=y+5;

end;

8.DO UNTIL 语句

do until x>=5;

x=x-5;

y=y+5;

end;

10.SELECT语句(选择语句)

例:select(x);

when (0) put ‘x=0’;

when (1) put ‘x=1’;

otherwise put ‘x=-1’;

end;

或写成下面的形式:

select;

when (x=0 || x=1) put ‘x=’ x;

otherwise put ‘x=-1’;

end;

11.IF语句(条件语句)

例:if x=1 then do; /*当条件成立时,执行下面一个DO组*/ x=0;

put ‘x=0’;

end;

else do; /*当条件不成立时,执行下面另一个DO组*/ x=1;

put ‘x=1’;

end;

用在DATA步的信息语句

12.FORMAT语句(格式语句)

规定变量的输出格式。

例:data _null_;

a=0;

b=1000000.00;

format a data7.

b comma16.2;

put a b;

run;

程序执行结果在LOG窗口输出:01JUN1960 1,000,000.00;

13.LENGTH语句(长度语句)

定义数据集中变量的名称、类型和长度

例:data new;

length a b $10 c d 8;

stop;

run;

创建一个新的数据集new。含有四个变量,a和b是字符型,长度为10个字节;c 和d是数值型,长度为8个字节。数据集中没有观测。

即使不是用LENGTH语句,DATA步中的任何一个赋值语句左边的变量也会被作为正被创建的数据集中的一个变量被输出到数据集中。

例:data new;

length x 8;

do I=1 to 5;

x=I;

output;

end;

run;

生成的数据集new中有五个观测和两个变量x、i。

14.LABEL语句(标签语句)

对变量给出标签。这个标签在SAS 数据集中同变量名一起被存贮,而且可以通过许多SAS过程被打印输出。

例:label occdate=’数据日期’

unitname=’分行名称’;

15.DROP语句(删掉变量语句)

用来规定不包含在SAS数据集中的变量。

例:data new(drop=a);

set old(drop=b);

run;

如果数据集old中含有变量a,b,c,那么数据集new中只含有变量c。

16.KEEP语句(保留变量语句)

用来规定包含在SAS数据集中的变量。

例:data new(keep=a b);

set old;

run;

不管数据集old中含有几个变量,数据集new中只含有变量a b。

17.RENAME语句(换名语句)

例:data new(rename=(x1=y1 x2=y2)); data new;

set old; set old;

x1=x1-5; 等价于:rename x1=y1 x2=y2;

run; x1=x1-5;

run;

因为上面的例子中变量的新名字在输出数据集中才起作用,在当前的DA TA步的程序语句中应仍使用老名字。而在下面的例子中,应使用新名字:

data new;

set old(rename=(x1=y1 x2=y2));

y1=y1-5;

run;

18.RETAIN语句(保留语句)

该语句使得变量值在DATA步从当前这次到下一次重复时被保留。

例:data new;

set old;

length sum 8;

retain sum;

if _n_=1 then sum=x;

else sum=sum+x;

run;

在新的数据集中增加变量sum,sum的值等于第一条观测到当前观测的变量x的值的累加。如果没有retain语句,那么第一条观测以后的sum值均为缺失值。

第三节全程语句

全程语句可以用在SAS程序的任何地方。

1.F ILENAME语句(文件名语句)和%INCLUDE语句

FILENAME语句用文件标记指示一个外部文件的全名字(目录加上文件名)。

%INCLUDE语句被用来取出SAS语句和数据行,相当于其它语言中的子程序调用。

例:filename count d:\projects\develop\pgm\count.sas;

%include count; /*执行程序d:\projects\develop\pgm\count.sas */

第四节PROC步(过程步)

PROC步是用PROC语句开始的一组或几组SAS语句。在PROC步,可以通过过程的名字来调用过程—一个已经为你写好的程序。下面介绍一些常用的SAS过程:

1.S QL过程(结构查询语言过程)

将用结构化查询语言编写的SQL语句放到SAS系统的PROC SQL语句的后面,不需要使用RUN语句,当你提交该过程后,SQL语句便被执行。

例:proc sql;

create table new as

select x,y,z

from old

where x>0;

2.S ORT过程(排序过程)

SORT过程常用于将数据集分类排序,以便其他SAS过程通过使用BY语句可以直接调用它,在对SAS数据集进行合并和更新之前,也必须先进行分类排序。

例:proc sort data=develop.t_accinfo out=project_info nodupkey;

by unitid descending projectid;

run;

该过程对数据集develop.t_accinfo先按unitid的升序排列,在每一个unitid组里面再按projectid的降序排列,生成数据集project_info ,nodupkey表示删除by值相同的观测。如果没有指定out=数据集,则将排序后的结果输出到原来的数据集中。

3.A PPEND过程(附加过程)

该过程将一个SAS数据集的观测附加到另一个SAS数据集的后面。

如果用DATA步去连接两个数据集,SAS系统必须在处理完两个数据集中的所有观测后再产生一个新的数据集。APPEND步避免处理原始数据集中的数据,直接把新观测添加到原始数据集的后面。

例:proc append base=old data=new;

run;

该过程用于将DA TA=数据集中的观测添加到BASE=的数据集中。如果两个数据集中的变量名称或长度不同,要在PROC语句中加FORCE选项。

4.D ATASETS过程(数据库管理过程)

该过程用于对SAS数据库中的SAS文件进行列表、拷贝、换名、添加和删除等操作。

5.C ONTENTS过程(内容过程)

该过程提供SAS数据库中关于SAS文件的有关信息。如:文件的名称、类型、创建时间、修改时间、观测数、变量、索引等。并自动输出到OUTPUT窗口。可以用OUT=数据集将信息输出到一指定的数据集中。

例:proc contents data=develop.t_unitdef out=info;

run;

6.F ORMAT过程(定义格式过程)

在SAS系统中,用户可以使用PROC FORMA T过程定义自己的格式。各是可以被

赋予:

●单个数字:

proc format;

value sexfmt 1='Female'

2='Male'

other='Miscoded';

run;

●某一数字范围:

proc format;

value boardfmt low-49='Below Average'

50-99='Average'

100-high='Above Average';

run;

●字符、字符串或某一范围的字符

proc format;

value $grade 'A'='Good'

'B'-'D'='Fair'

'E','F'='Poor'

other='Miscoded';

run;

7.S UMMARY过程(概括过程)

例:proc summary data=personal nway;

class sex;

var salary;

output out=personal(drop=_freq_ _type_) sum=salary;

run;

该过程按sex的值分组,对每组的salary的值求和。

8.T ABULATE过程(制表过程)

PROC TABULATE过程可以产生格式化的汇总表格。最简单的TABULATE过程必须定义下列要素:

●CLASS语句定义分类变量

●V AR语句定义分析变量

●TABLE语句定义表格的结构和格式(操作符:逗号—转另一维,空格—表格连排,

星号—交叉组合分组)

例:proc tabulate data=personal;

class sex;

var salary;

table sex,

salary*mean;

run;

将输出如下的表格:

第五节SAS宏功能

一、SAS宏变量

定义宏变量:

%let macro-variable-name=value;

或:

call symput(‘macro-variable-name’, value);

引用宏变量:(就是用宏变量的内容直接代替宏变量名)

& macro-variable-name

二、SAS宏调用

相当于其他语言的函数。其定义的一般形式如下:

%MACRO macro-name (parameters);

macro-text

%MEND macro-name;

引用宏调用的形式如下:

%macro-name(parameter-values);

第六节常见问题分析

1.判断记录集是否为空

①方法一:

%let isEmpty=1;

data_null_;

set &dataset nobs=rows;

if rows>0then call symput('isEmpty',0);

stop;

run;

②方法二:

%let isEmpty=1;

proc contents data=&dataset out=tmp noprint;

run;

data_null_;

set tmp;

if nobs>0then call symput('isEmpty',0);

run;

第七节练习

SAS统计分析教程方法总结

对定量结果进行差异性分析 1.单因素设计一元定量资料差异性分析 1.1.单因素设计一元定量资料t检验与符号秩和检验 T检验前提条件:定量资料满足独立性和正态分布,若不满足则进行单因素设计一元定量资料符号秩和检验。 1.2.配对设计一元定量资料t检验与符号秩和检验 配对设计:整个资料涉及一个试验因素的两个水平,并且在这两个水平作用下获得的相同指标是成对出现的,每一对中的两个数据来自于同一个个体或条件相近的两个个体。 1.3.成组设计一元定量资料t检验 成组设计定义: 设试验因素A有A1,A2个水平,将全部n(n最好是偶数)个受试对象随机地均分成2组,分别接受A1,A2,2种处理。再设每种处理下观测的定量指标数为k,当k=1时,属于一元分析的问题;当k≥2时,属于多元分析的问题。 在成组设计中,因2组受试对象之间未按重要的非处理因素进行两两配对,无法消除个体差异对观测结果的影响,因此,其试验效率低于配对设计。 T检验分析前提条件:

独立性、正态性和方差齐性。 1.4.成组设计一元定量资料Wil coxon秩和检验 不符合参数检验的前提条件,故选用非参数检验法,即秩和检验。1.5.单因素k(k>=3)水平设计定量资料一元方差分析 方差分析是用来研究一个控制变量的不同水平是否对观测变量产生了显著影响。这里,由于仅研究单个因素对观测变量的影响,因此称为单因素方差分析。 方差分析的假定条件为: (1)各处理条件下的样本是随机的。 (2)各处理条件下的样本是相互独立的,否则可能出现无法解析的输出结果。 (3)各处理条件下的样本分别来自正态分布总体,否则使用非参数分析。(4)各处理条件下的样本方差相同,即具有齐效性。 1.6.单因素k(k>=3)水平设计定量资料一元协方差分析 协方差分析(Analysis of Covariance)是将回归分析与方差分析结合起来使用的一种分析方法。在这种分析中,先将定量的影响因素(即难以控制的因素)看作自变量,或称为协变量(Covariate),建立因变量随自变量变化的回归方程,这样就可以利用回归方程把因变量的变化中受不易控制的定量因素的影响扣除掉,从而,能够较合理地比较定性的影响因素处在不同水平下,经过回归分析手段修正以后的因变量的样本均数之间的差别是否有统计学意义,这就是协方差分析解决问题的基本计算原理。

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

sas基础知识

很全的sas基础知识 SAS里面的PROC一览 The ACECLUS Procedure :聚类的协方差矩阵近似估计(approximate covariance estimation for clustering) The ANOVA Procedure :方差分析 The BOXPLOT Procedure :箱形图 The CALIS Procedure :结构方程模型 The CANCORR Procedure :典型相关分析 The CANDISC Procedure :主成分分析和典型相关分析 The CATMOD Procedure :类别分析 The CLUSTER Procedure :聚类分析,包括11种(average linkage, the centroid method, complete linkage, density linkage (including Wong’s hybrid and th-nearest-neighbor methods), maximum likelihood for mixtures of spherical multivariate normal distributions with equal variances but possibly unequal mixing proportions, the flexible-beta method, McQuitty’s similarity analysis, the median method, single linkage, two-stage density linkage, and Ward’s minimum-variance method,机器翻译为:平均联动,重心法,完全连锁,密度连接(包括Wong混合模型,最近邻的方法),最大的可能性,McQuitty的相似性分析,中位数法,单联动,两阶段密度联动,Ward最小方差法)。 The CORRESP Procedure :简单的对应分析和多元对应分析(MCA) The DISCRIM Procedure :生成分类器的判别标准 The DISTANCE Procedure :距离,不相似或相似性分析 The FACTOR Procedure :因子分析和因子旋转 The FASTCLUS Procedure :快速聚类分析(给定计算出来的距离) The FREQ Procedure :频率统计 The GAM Procedure :广义可加模型 The GENMOD Procedure :广义线性模型,泊松回归、贝叶斯回归等 The GLIMMIX Procedure :generalized linear mixed models (GLMM),广义线性混合模型The GLM Procedure :最小二乘法模型,包括回归、方差、协方差、多元方差分析、偏相关。The GLMMOD Procedure :广义线性模型设计 The GLMPOWER Procedure :预测力和样本大小的线性模型分析 The GLMSELECT Procedure :变量选择,包括Lasso和LAR等。 The HPMIXED Procedure :线性混合模型,包括固定效应、随机效应等。 The INBREED Procedure :协方差或近亲繁殖系数。 The KDE Procedure :单变量和二元核密度估计 The KRIGE2D Procedure :二维克里格法,包括各向异性和嵌套的半方差图模型 The LATTICE Procedure :简单的栅格设计实验的方差分析和协方差分析 The LIFEREG Procedure :生存分析中的参数模型,包括各种截尾数据 The LIFETEST Procedure :生存分析的相关检验 The LOESS Procedure :非参数模型、多维数据、支持多因变量、直接和插值的kd树、统计推断、自动平滑参数的选择、执行迭代时有异常值的数据。 The LOGISTIC Procedure:logit回归

sas基础教程(实用版)

在SAS系统中提供了大量的菜单操作,不过它灵活与强大的功能更体现在编程上,本书的实验全部是以程序完成的,所以这里对SAS的菜单操作系统不作介绍,想了解相关内容的读者可以参考其它相关SAS书籍。 在SAS程序中,对数据的分析处理可划分为两大步骤: (1)将数据读入SAS系统建立的SAS数据集,称为数据步(DATA); (2)调用SAS的模块处理和分析数据集中的数据,称为过程步(PROC)。 每一数据步都是以DATA语句开始,以RUN语句结束。而每一过程步则都是以PROC语句开始,以RUN语句结束。当有多个数据步或过程步时,由于后一个DATA或PROC语句可以起到前一步的RUN语句的作用,两步中间的RUN语句也就可以省略。但是最后一个的后面必须有RUN语句,否则不能运行。 SAS还规定,每个语句的后面都要用符号“;”作为这个语句结束的标志。 在编辑SAS程式时,一个语句可以写成多行,多个语句也可以写成一行,可以从一行的开头写起,也可以从一行的任一位置写起。每一行输入完成后,用ENTER键可以使光标移到下一行的开头处,和我们在Windows下进行Word文档编辑相似。 例如:data zhouhm; input name $ sex$ math Chinese; cards; 王家宝男82 98 李育萍女89 106 张春发男86 90 王刚男98 109 刘颍女80 110 彭亮男92 105 ; proc print data = zhouhm; proc means data = zhouhm mean; var math Chinese; run; 绪2.1 data数据步简介

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程序基本语法入门

SAS程序基本语法入门 第一节SAS系统对数据的管理 在SAS系统中只有SAS数据集才能被SAS过程直接调用,SAS数据集的结构和DBF数据库完全相同,因此无须多讲。而SAS数据集存储在被称为SAS数据库的文件集中,在PC系统中,SAS数据库与某一个文件夹相对应,我们要为每一个数据库指定一个库标记(库名)来识别该库,使用Libname命令可以指定库标记。它的一般格式如下: Libname 库标记’文件夹位置’选项; 1

例如要指定目录“C:\USER”为库标记A,可以在视窗中提交如下语句: libname a ’c:\user’; 假设在C盘的目录下,有一个文件夹“user”,该文件夹中有一个SAS数据集为aa。下面的一段程序为可以将aa调出,并打印。 libname a ’c:\user’; proc print data=a.aa; run; 2

数据库可分为永久库和临时库两种。临时库只有1个,名为WORK,它在每次启动SAS系统后自动生成,关闭SAS时库中的数据集被自动删除;永久库可有多个,用户可以使用Libname语句指定永久库的库标记,永久库中的所有文件都将被保留。但库标记仍是临时的,每次启动SAS 系统后都要重新指定。不过为了方便用户,SAS在每次启动时都会自动指定两个库标记: SASUSER:指明为永久库,即库中的数据集被保存起来,以便下次启动系统时使用。 3

WORK:指明为临时库,对于开发和检查新程序非常有用,但每次SAS运行结束后WORK库中的所有文件将被删除。在程序中引用该库中的数据集可以省略库标记,即它被认为是缺省的数据库。 SAS数据库对应文件夹,如SASUSER对应c:\sas\sasuser,WORK 对应c:\sas\saswork, SAS数据集则对应文件,每个数据集实际上是在硬盘的相应文件夹内产生一个文件名为数据集名,而扩展名为.sd2的文件,因此如果你成功的建立了一个数据集,理论上你就可以反复使用它直到硬盘报废。 4

相关文档
最新文档