统计软件SAS简介及程序范例
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。
样本量计算SAS程序大全
样本量计算SAS程序大全样本量计算是研究设计中非常重要的一环，它用于确定研究所需的样本数量，以保证研究的可靠性和有效性。
SAS（Statistical Analysis System）是一种流行的统计分析软件，它提供了多种方法用于计算样本量。
在本文中，我们将介绍一些常用的SAS程序，用于样本量的计算。
一、描述性统计方法：描述性统计方法是最常见的样本量计算方法之一、它基于对研究变量的统计特征进行估计，如均值、标准差等，然后根据所需的显著性水平和效应大小，通过一定的公式计算出样本量。
在SAS中，可以使用PROCPOWER来进行描述性统计方法的样本量计算。
以下是一个简单的示例程序：PROCPOWER;DESCRIPTIVE;MEANDIFF=5;STDDEV=10;ALPHA=0.05;RUN;在这个示例中，使用DESCRIPTIVE选项指定使用描述性统计方法。
然后，通过设置MEANDIFF（效应大小）、STDDEV（标准差）和ALPHA（显著性水平）的值，来计算所需的样本量。
二、T检验方法：T检验方法是另一种常用的样本量计算方法，它用于比较两组样本均值的显著性差异。
在SAS中，可以使用PROCPOWER来进行T检验方法的样本量计算。
以下是一个简单的示例程序：PROCPOWER;TTEST;MEANS=(1012);ALPHA=0.05;RUN;在这个示例中，使用TTEST选项指定使用T检验方法。
然后，通过设置MEANS（两组样本均值）和ALPHA的值，来计算所需的样本量。
三、双样本比较方法：双样本比较方法是用于比较两个独立样本所得的数据的差异性的一种方法。
在SAS中，可以使用PROCPOWER来进行双样本比较方法的样本量计算。
以下是一个简单的示例程序：PROCPOWER;TWOSAMPLETEST;MEAN1=10;MEAN2=12;STDDEV1=5;STDDEV2=6;ALPHA=0.05;RUN;在这个示例中，使用TWOSAMPLETEST选项指定使用双样本比较方法。
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(统计分析软件)
SAS（统计分析软件）SAS（全称STATISTICAL ANALYSIS SYSTEM，简称SAS）是全球最大的私营软件公司之一，是由美国北卡罗来纳州立大学1966年开发的统计分析软件。
1976年SAS软件研究所（SAS INSTITUTE INC）成立，开始进行SAS系统的维护、开发、销售和培训工作。
期间经历了许多版本，并经过多年来的完善和发展，SAS系统在国际上已被誉为统计分析的标准软件，在各个领域得到广泛应用。
中文名统计分析系统外文名statistical analysis system缩写SAS开发北卡罗来纳州立大学地区美国同类软件SPSS, RapidMiner, KNIME,SAP目录.1软件简介.2功能模块介绍.3SAS的特点.4市场规模软件简介1966年，美国农业部（USDA）收集到巨量的农业数据，急需一种计算机化统计程序来对其进行分析。
由美国国家卫生研究院（NIH）资助的八所大学联合会共同解决了这一问题。
最终，统计分析系统(statistical analysis system)，也就是SAS应运而生，既给了SAS 公司一个响亮的名字，亦成为了公司化运作的起点。
[1]位于北卡罗来纳州首府罗利市的北卡罗来纳州立大学（NCSU）成为该联盟的领导者，因为其更为强大的大型中央处理计算机计算能力而胜出。
NCSU教职员工Jim Goodnight 和Jim Barr成为项目负责人。
Barr创建了整个架构，Goodnight则负责实施和实现架构上的各种功能特性，并拓展了系统的性能。
当NIH于1972年停止供资时，社团联盟同意为该项目提供资金，使NCSU能够继续开发维护系统运作，从而支持其统计分析需求。
[1]功能模块介绍SAS (Statistical Analysis System)是一个模块化、集成化的大型应用软件系统。
sas8.1它由数十个专用模块构成，功能包括数据访问、数据储存及管理、应用开发、图形处理、数据分析、报告编制、运筹学方法、计量经济学与预测等等。
sas使用方法范文
sas使用方法范文SAS（Statistical Analysis System）是一种统计分析软件，广泛应用于数据管理和分析。
它提供了一系列功能强大的工具和处理数据的方法。
下面将介绍SAS的使用方法，包括数据导入、数据处理、数据分析和数据可视化等。
1.数据导入：SAS可以导入多种格式的数据文件，如Excel、CSV和文本文件。
使用SAS的数据步骤（data step），可以将数据导入到SAS数据集中。
以下是一个导入Excel文件的示例代码：```data mydata;infile 'path_to_file\myfile.xlsx'dbms=xlsx replace;sheet='sheet1';getnames=yes;run;```2.数据处理：SAS提供了多种数据处理的方法。
例如，通过数据步骤可以对数据进行清洗、转换和整理。
以下是一些常用的数据处理操作：-选择变量：使用KEEP或DROP语句选择需要的变量。
-变量变换：使用COMPUTE语句创建新变量。
-数据过滤：使用WHERE语句根据条件筛选数据。
-数据合并：使用MERGE语句将多个数据集合并在一起。
3.数据分析：SAS提供了丰富的数据分析功能，可以进行统计分析、建模和预测等操作。
以下是一些常用的数据分析方法：-描述统计：使用PROCMEANS、PROCFREQ和PROCSUMMARY等过程进行数据的描述统计分析。
-方差分析：使用PROCANOVA进行方差分析。
-回归分析：使用PROCREG进行线性回归分析。
-聚类分析：使用PROCFASTCLUS进行聚类分析。
-因子分析：使用PROCFACTOR进行因子分析。
-时间序列分析：使用PROCARIMA进行时间序列分析。
4.数据可视化：SAS提供了多种方法用于数据可视化。
通过使用SAS的图形过程（PROCGPLOT和PROCSGPLOT等），可以绘制各种类型的图表，如柱状图、散点图、折线图和饼图等。
统计软件SAS使用教程
统计软件SAS使用教程第1章SAS系统简介§1.1 SAS发展概况SAS（Statistical Analysis System）是一个大型的数据管理与数据统计分析处理的软件包。
1966年由美国North Carolina州立大学开始研制，1976年在美国成立了SAS研究所。
SAS主要用于数据处理和统计分析领域，是一个功能齐全、使用方便灵活。
只须要有少量的、简单的语句、写出SAS程序，进行运行，就可以满足拥护要求，一些特殊的计算或处理方式可以通过选项来指定。
从而达到且让用户将SAS程序在SAS环境下提高运行，及时了解到程序运行情况及出现的错误，程序可以方便的编辑修改和运行，直到用户得出满意的计算结果。
目前，SAS已经发展成为一个功能齐全、应用范围广泛、使用灵活方便的数据库管理和数据分析的标准软件系统。
其统计分析部分，在数据处理和统计分析领域，被业界和国际上公认为标准软件和最权威的统计软件包。
SAS应用广泛，其应用范围涉及到理、工、农、林、医、管理、商业、行政事物等各个领域。
国际上成立了专门的SAS协会SUGI （SAS User Group International），每年有学术会议讨论研究有关SAS的问题。
SAS在我国的应用。
SAS的主要版本。
§1.2 SAS的结构、功能、特点一、SAS结构与功能：SAS软件包由多个大的功能模块组成，用户可以根据需要，选择安装部分或全部SAS功能模块来组成一个运行系统。
SAS系统的核心（基本）部分是SAS/BASE模块，其功能是承担数据管理，管理用户使用环境，进行用户语言的处理，调用其他模块。
在SAS/BASE模块的基础上，还可以增加如下不同的模块、从而实现不同的功能。
⑴SAS/BASE⑵SAS/STAT⑶SAS/AF⑷SAS/FSP⑸SAS/GRAPH⑹SAS/ETS⑺SAS/IML⑻SAS/OR⑼SAS/QC二、SAS的特点：l 实用性强、功能完善、使用方便、编程简单、容易学习。
实验1-SAS统计分析软件简介
三、数据步
data a; input x; cards; 43 54 65 ; proc print; run;
数据分析前，数据集必须 被读入。 读入数据方法： 1. 直接创建； 2. Infile 和 input语句 创建；
3. 对1.、2.数据进行简单 编辑，创建新的变量等。
20
1. 直接创建数据集
data child;
量*/ /*建立临时数据集child.sd2,自动放在saswork子目录下*/
input id x1 $ x2 x3 x4 x5 x6; /* 指明要输入的变量 , $为字符型变 cards; /*标志数据区开始,数据之间以一个或几个空格分隔*/ 1 m 32 95.5 14.0 53.5 49.64 SAS程序的程序注释有以下两 种格式： 2 m 35 92.0 13.0 52.0 41.61 注释语句：以星号“*” 开始，可占多行，以分号“;” 3 m 33 89.0 12.5 53.5 35.81 结束。～ 注释段落：用“/*” 254 m 176 168.0 53.5 82.0 100.14 和“*/”包括起来的任何字 符，可占多行。 255 f 30 91.0 11.0 48.0 35.39 同样，我们提倡在程 序中要有适当的注释，使程 序的可读性强。 256 f 33 91.0 11.5 47.0 44.98 521 f 178 163.0 51.0 79.0 87.42 ; /* 标志数据区结束，分号必须单独一行 */
8
SAS中文界面的几个窗口
9
文件扩展名
SAS文件的扩展名
*.sd2 SAS数据集(6.12版)(必须以字母开头，长
ห้องสมุดไป่ตู้
度不超过8位)； 8.0以上版为*.sas7bdat； SAS程序文件
如何操作SAS数据分析软件
如何操作SAS数据分析软件第一章：介绍SAS数据分析软件SAS（Statistical Analysis System）是一个强大的数据分析软件，广泛应用于统计学、数据挖掘、市场调研、医药研究等领域。
它提供了丰富的工具和功能，帮助用户处理和分析大规模的数据集。
本章将介绍SAS软件的基本概念和功能。
第二章：数据预处理在进行数据分析之前，必须对原始数据进行清洗和预处理。
SAS提供了多种数据预处理的功能，如数据清洗、数据转换、缺失值处理等。
用户可以使用SAS的数据步骤来完成这些任务，例如去重、过滤、排序等。
第三章：描述统计分析描述统计分析是数据分析的第一步，它主要用于描述和总结数据的基本特征。
SAS提供了丰富的描述统计分析功能，包括均值、标准差、中位数、频数等统计指标的计算。
用户可以使用SAS的PROC UNIVARIATE、PROC MEANS等过程来完成这些分析。
第四章：数据可视化数据可视化是数据分析的重要组成部分，它可以帮助用户更好地理解数据的特征和规律。
SAS提供了多种数据可视化的工具和技术，如柱状图、折线图、散点图等。
用户可以使用SAS的PROC SGPLOT、PROC GCHART等过程来创建各种类型的图表。
第五章：假设检验和统计推断假设检验和统计推断是数据分析的核心内容之一，它用于验证统计假设和进行统计推断。
SAS提供了多种假设检验和统计推断的工具和方法，如t检验、方差分析、回归分析等。
用户可以使用SAS的PROC TTEST、PROC ANOVA、PROC REG等过程来完成这些分析。
第六章：数据挖掘和建模数据挖掘和建模是SAS的重要功能之一，它可以帮助用户发现数据中的潜在规律和模式。
SAS提供了多种数据挖掘和建模的技术和算法，如聚类分析、分类分析、关联分析等。
用户可以使用SAS的PROC CLUSTER、PROC LOGISTIC、PROC ASSOC等过程来完成这些分析。
第七章：报告生成和结果解释完成数据分析之后，用户通常需要生成报告并解释分析结果。
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R-Square 0.339511 Source variety
DF Anova SS 3 67.16666667
Mean Square F Value Pr > F 22.38888889 3.43 0.0369
运行结果
The GLM Procedure Class Level Information
Class
variety
Levels
5
Values
12345
Number of observations 25
The GLM Procedure Dependent Variable: x Sum of Source DF Squares Mean Square F Value Pr > F Model 4 46.49833333 11.62458333 5.99 0.0025 Error 20 38.84166667 1.94208333 Corrected Total 24 85.34000000
Source Model Error Corrected Total
DF 3 20 23
Sum of Squares Mean Square F Value Pr > F 67.1666667 22.3888889 3.43 0.0369 130.6666667 6.5333333 197.8333333
The ANOVA Procedure
Duncan's Multiple Range Test for x NOTE: This test controls the Type I comparisonwise error rate, not the experimentwise error rate. Alpha 0.05 Error Degrees of Freedom 20 Error Mean Square 6.533333 Number of Means Critical Range 2 3.078 3 3.231 4 3.328
2. 《试验统计方法》教材例题 的SAS程序及运行结果
• • • • t测验 方差分析 直线回归分析 协方差分析
t检验
• 样本平均数与总体平均数的差异显著性检验
• 配对试验资料的t检验 • 非配对试验资料的t检验
样本平均数与总体平均数的差异显著性检验 (例4.3) data testt1; input x@@; differ=x-27.5; cards; 32.5 28.6 28.4 24.7 29.1 27.2 29.8 33.3 29.7 ; proc means n mean stderr t prt; run;
的方差分析（教材【例5.4】） data anova2; input variety x@@; cards; 1 21.5 1 19.5 1 20.0 1 22.0 1 18.0 1 20.0 2 16.0 2 18.5 2 17.0 2 15.5 2 20.0 2 16.0 3 19.0 3 17.5 3 20.0 3 18.0 3 17.0 4 21.0 4 18.5 4 19.0 4 20.0 5 15.5 5 18.0 5 17.0 5 16.0 ; proc glm; class variety; model x=variety; means variety/duncan; run;
16.6250
4
5
两因素交叉分组试验单独观测值资料
的方差分析（教材【例5.5】） data anova3; input field method x@@; cards; 1 1 71 1 2 73 1 3 77 2 1 90 2 2 90 2 3 92 3 1 59 3 2 70 3 3 80 4 1 75 4 2 80 4 3 82 5 1 65 5 2 60 5 3 67 6 1 82 6 2 86 6 3 85 ; proc anova; class field method; model x=field method; means field method/duncan; run;
data testt2; input treat x1 x2@@; differ=x1-x2; cards; 1 2722.2 951.4 2 2866.7 1417.0 3 2675.9 1275.3 4 2169.2 2228.5 5 2253.9 2462.6 6 2415.1 2715.4 ; proc means mean stderr t prt; var differ; run;
SAS for Windows的启动与退出
（一）启动 SAS for Windows的启动，按 如下步骤进行。开机后，直接用鼠标双击桌 面上SAS系统的快捷键图标，自动显示主画 面，即可进入SAS系统。
(二)退出 当用完SAS for Windows，需
要退出时，可以单击【File】，选择 【Exit】，或者，单击×(关闭)按钮，立即 显示。 如果确认需要退出SAS for Windows， 单击确定按钮；如果需要继续使用SAS for Windows，单击取消按钮。
单因素完全随机化试验重复数相等资料 的方差分析（教材【例5.3】） data anova1; input variety x@@; cards; 1 12 1 10 1 14 1 16 1 12 1 18 2 8 2 10 2 12 2 14 2 12 2 16 3 14 3 16 3 13 3 16 3 10 3 15 4 16 4 18 4 20 4 16 4 14 4 16 ; proc anova; class variety; model x=variety; means variety/duncan; run;
R-Square 0.544860
Source variety Source variety
Coeff Var 7.565616
Root MSE x Mean 1.393587 18.42000
DF Type I SS 4 46.49833333
Mean Square F Value Pr > F 11.62458333 5.99 0.0025
运行结果
The MEANS Procedure Variable N x differ 9 9 Mean Std Error t Value Pr > |t| <.0001 0.0762
29.2555556 0.8623468 33.93 1.7555556 0.8623468 2.04
配对试验资料的t检验（例4.7）
运行结果
The MEANS Procedure
Analysis Variable : differ Mean 675.4666667 Std Error 391.5253952 t Value 1.73 Pr > |t| 0.1451
非配对试验资料的t检验(例4.5)
data testt3; input variety x@@; cards; 1 18.68 1 20.67 1 18.42 1 18.00 1 17.44 1 15.95 2 18.68 2 23.22 2 21.42 2 19.00 2 18.92 ; proc ttest; class variety; var x; run;
DF Type III SS Mean Square F Value Pr > F 4 46.49833333 11.62458333 5.99 0.0025
The GLM Procedure
Duncan's Multiple Range Test for x
NOTE: This test controls the Type I comparisonwise error rate, not the experimentwise error rate. Alpha 0.05 Error Degrees of Freedom 20 Error Mean Square 1.942083 Harmonic Mean of Cell Sizes 4.83871 NOTE: Cell sizes are not equal. Number of Means 2 Critical Range 1.869 3 1.962 4 2.021 5 2.062
Means with the same letter are not significantly different.
Duncan Grouping Mean N variety
A A B A B A B A B B
16.667
14.000 13.667 12.000
6
6 6 6
4
3 1 2
单因素完全随机化试验重复数不等资料
统计软件SAS简介及程序范例
1. SAS简介
2. 《试验统计方法》教材例题的SAS程
序及运行结果
1. SAS简介
SAS (Statistical Analysis System，统计分析系统) 是当今国际上著名的数据分析软件系统 ,其基本部 分是SAS/BASE软件。20世纪60年代末期，由美国 北 卡 罗 纳 州 州 立 大 学 ( North Carolina State University)的A. J. Barr和J. H. Goodnight两位教授 开始 开 发， 197 5 年创 建 了美 国 SAS 研究 所 (SAS Institute Inc.)。之后，推出的SAS系统，始终以领 先的技术和可靠的支持著称于世，通过不断发展 和完善，目前已成为大型集成应用软件系统。
SAS系统具有统计分析方法丰富、信 息储存简单、语言编程能力强、能对数据 连续处理、使用简单等特点。SAS是一个 出色的统计分析系统，它汇集了大量的统 计分析方法，从简单的描述统计到复杂的 多变量分析，编制了大量的使用简便的统 计分析过程。