SAS软件学习总结

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SAS 9.1 学习心得和建议

SAS 9.1 学习心得和建议

初学SAS 9.1 心得及建议本学期,在刘老师的辛勤指导,以及组长的带领、组员的配合下,学习了《SAS 数据挖掘与分析》这本教材。

SAS软件是国际知名的统计类软件,具有强大的统计运算和分析功能。

但是,要学好这个软件,必须建立在学习者良好的数学基础知识上。

虽然我的数学基础非常糟糕,从小学就带了账,直到现在有很多小学生运算对于我都是云里雾里,很多都听不懂,没法弄明白其原理。

但是通过不断地对老师请教,和同学讨论,也有不小的收获。

而且,我明白了,学习这门软件课程,不仅仅是为了考试。

更多的是,今后的工作岗位上,它是得力的助手。

在当前,它锻炼了自己的逻辑思维能力,可以改变自己看问题的角度,提高看问题的高度。

在学习的过程中,有老师的指导得以获取,同学的经验可以借鉴。

在此要特别感谢本组的组长和组员们。

SAS是在众多美国科学家的长期努力下而制作而成的多用途计算软件。

功能非常强大,从简单的计算,到统计分析,再到复杂的拓扑结构运算,均能迎刃而解。

而要熟练驾驭它,使用者则需要经过长期的实践和努力,不断探索,才能熟练掌握SAS的使用方法,从而快捷、简便、准确地进行计算。

SAS提供了智能编辑功能,它可根据用户输入的SAS关键字、语句选项、变量名、数据、标记等不同内容显示不同的颜色,当用户输入的字串不正确时,对应颜色不对,警告使用者有错误发生。

教材上有很多对本软件的讲解和简单而易懂的实例供我们参考。

但是,光看是不行的,必须亲自动手操作,才能有所收获。

体验过了,才有体验的快感和成功的喜悦。

由于我数学基础很差,再加上联系不便,我被组长分配到了做最简的任务,开始时完全不明白那个界面是什么东西,后再不断地看书,请教周围学得很熟练的同学,再加上在中国SAS爱好者论坛上查阅资料,请教高手,慢慢地,我入门了,能做一些简单的计算。

后来又试着做了书上的例题。

光会做例题是不够的,必须举一反三才行。

所以又找了几个书上习题里面的几个较复杂的嵌套试着求解。

sas实践总结与体会

sas实践总结与体会

sas实践总结与体会近年来,数据分析技术的快速发展使得企业在决策制定和业务流程优化方面有了更大的空间和机会。

作为一种高效、准确的统计分析软件,SAS已经在各个行业中得到广泛应用。

在我的工作中,我也有幸接触并实践了SAS,以下是我在实践中的总结与体会。

一、认识SASSAS,全称为Statistical Analysis System,是一套完整、一致且可重复的数据管理、报告和统计分析解决方案。

它以其强大的数据处理能力和灵活的算法设计而被广泛应用于商业、金融、医疗等领域。

在实践中,我发现SAS可以帮助我们实现数据的导入、清洗、转换、统计分析和可视化等操作。

同时,它还提供了丰富的统计模型和优化算法,使得我们能够更好地挖掘数据背后的规律和价值。

二、数据处理与分析1. 数据导入与清洗在实践中,我常常面临大量数据的导入和清洗工作。

SAS提供了多种导入数据的方式,比如直接读取Excel、CSV等格式的文件,或者通过ODBC连接数据库。

同时,通过使用SAS的数据处理函数和语句,我能够有效地进行数据的清洗和预处理,比如缺失值处理、异常值剔除等。

这些步骤为后续的统计分析奠定了良好的基础。

2. 统计分析与建模SAS以其丰富的统计分析功能而闻名。

在实践中,我常常使用SAS 进行描述性统计、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还提供了多种机器学习算法和数据挖掘技术,比如聚类分析、决策树、支持向量机等,可以帮助我从数据中挖掘出更深层次的信息。

通过使用SAS进行统计分析,我能够更好地理解数据背后的规律,并从中得出有价值的结论。

3. 数据可视化与报告数据可视化是SAS的又一个强大功能。

在实践中,我经常使用SAS进行图表的绘制和报告的生成。

SAS提供了丰富的图表类型和样式,我可以根据需要选择最合适的图表形式,以直观和清晰的方式展示数据。

此外,SAS还支持将图表和分析结果导出为常见的图片格式或PDF文件,方便与他人分享和交流。

整理的SAS笔记

整理的SAS笔记

第一章sas是什么1.SAS系统是一个模块化的集成软件系统;——数据处理和统计领域的国际标准软件;——世界领先的数据分析和信息系统;SAS系统广泛应用于金融、医疗、运输、通迅、政府、科研和教育等领域;SAS含义Statistical Analysis System2.SAS系统的主要四大功能数据访问数据管理数据分析数据呈现3.SAS系统对50多种数据源提供了引擎,如:DB2 和Oracle-------------------------------------------第二章开始sas程序的讲解1.sas程序的介绍有两种程序步组成,数据步和过程步,每个步通常有若干个SAS语句组成;数据步:以data语句开始,用于创建和处理SAS数据集;过程步:以proc语句开始,主要用户处理SAS数据集;2.SAS数据集通常分为两个部分:描述部分(包含数据属性的信息)和数据部分(包含数值);数据集的列称为变量(Variable),行称为观测(Observation)。

查看数据集的描述部分:proc contents data=sas_data_set;run;查看数据集的数据部分:proc print data=sas_data_set;run;4.SAS变量的类型*字符型变量(Character Variable )(1-32767字节),均以字母、下划线开头;字符型变量的缺省数据用空格表示;*数值型变量(Numerical Variable )默认为8个字节的长度,数值型变量的缺省数据用点(.)表示;5.变量的命名规范:1-32个字符长度,不区分大小写,以下划线或字母开头-------------------------------------------第三章sas数据仓库1.每次SAS启动都自动生成三个库标记:WORK、SASUSER和SASHELP;2.库的分类永久性库:sasuser、sashelp、自定义的库临时性库:只有一个,名为WORK,可以省略库标记;每次启动SAS自动生成,结束SAS后库中的数据被自动删除;用libname指定库标记,如:libname temp“e:\temp\data”;3.使用关键词_ALL_列出数据仓库中所有的sas文件,使用NODS option来禁止对数据集的描述PROC CONTENTS DATA=libref._ALL_ NODS;RUN;注意:NODS选项只能和_ALL_一起联用-------------------------------------------第四章数据列表报表1.print过程语法格式:proc print data=SAS数据集noobs;var 分析变量1 分析变量2 ... 分析变量n;where 表达式;sum 求和变量;run;Noobs选项:在PRINT过程中可以用NOOBS选项去掉OBS列;VAR语句:控制变量的出现与否以及出现的顺序;WHERE语句:控制哪些观测将出现在报表中;它的表达式主要是操作数和操作符,SUM语句:计算变量的总合;2.观测的排序和分组§(sort)和(by)对数据进行分组并求每组小计,用PRINT过程的BY语句,但必须先对相应的变量进行排序;如:proc sort data=temp.empdata out=temp.empdata2;By JobCode;Run;proc print data=temp.empdata;by JobCode;sum Salary;pageby JobCode; /*使产生的报表按组分页*/run;-------------------------------------------第五章:输出1.标题和脚注:在所有的SAS报告中都可以加标题(Title)和脚注(Footnote):语法格式:TITLEn ‘text’;FOOTNOTEn ‘text’;特点:n 的取值范围是1-10;标题出现在每页的顶部;脚注出现在每页的底部;如果没有定义标题,缺省的标题是:“The SAS System”;如果没有脚注就不出现;没有n的标题和脚注就是:TITLE1、FOOTNOTE1;定义的标题和脚注一直有效,知道另一个语句被执行;带n的标题或脚注被执行后,替代了原先具有同样号码的标题和脚注;带n的标题或脚注被执行后,取消了更大号码的标题和脚注;BEL语句:产生用户化和容易阅读的表头:如:label 变量1=’标签’变量2=’标签’;属性:是最大长度为256个字符串;注意:在PRINT过程中必须用PRINT语句中的LABEL或SPLIT=选项才能被显示;在过程步中定义只在该过程中有效;在数据步中定义就被存在数据集的描述部分与数据集一直有效;3.format的使用分类:系统format和用户自定义format4.用户自定义format的使用format变量的语法格式:<$>format<w>.<d>在VALUE语句中,格式可以赋予为:A.单个数字:如:Proc format;Value gender 1=’Female’2=’Male’Other=’Miscoded’;Run;B.某数字范围:如:Proc format;Value boadfmt low-49=’Below’50-99=’Average’100-high=’Above Average’;Run;C.字符或字符串:如:Proc format;Value $grade ‘A’=’GOOD’‘B’-‘D’=’PAID’‘I’,’W’=’POOR’‘PILOT’=’pilot’Other=’Miscoded’;Run;format的使用步骤:第一步:用户创建formatPROC FORMAT;VALUE format-name range1='label 'range2='label '. . . ;RUN;第二步:应用所创建的formatproc print data=ia.empdata;format [$]varialble-name format-name;run;5.使用ODS创建html报表(利用ODS将SAS输出结果生成HTML格式文件)ODS--Output Delivery System语法格式:ODS HTML FILE='HTML-file-specification' <options>; 产生输出的sas代码ODS HTML CLOSE;第六章创建sas数据集1.列输入(column input)*此模式读入外部原始数据文件,适应文件为:数据固定在某些列中;数据只包含标准的数字和字符;*过程:a.开始一个数据步,并给数据步命名b.用infile指明原始数据的存放位置c.用input指明怎样读取原始数据*格式:data 库名.数据集名;infile '文件名(路径)' <选项>;input 变量名<$> 起始列-结束列;($用在变量是字符型) run;2.格式输入(formatted input)*适合用格式输入的外部原始数据文件数据是固定列;但含有标准或者不标准字符以及数字的文件;*语法格式:data SAS数据集;Infile ‘外部原始文件’;INPUT 指针控制变量名<$> 格式名;($表示字符型变量)Run;*指针的控制:@n 移动指针到第几列(绝对位置)+n 把指针移动几个位置(相对位置)3.输入格式informat<$>informat-namew.<d>说明:$ 如果是字符型,使用$informat-name是输入格式的格式名w 是变量总长度. 句点是必修的分隔符,不能缺少d 如果是数值型的话, d指定了小数位的长度4.分配变量属性变量的临时属性和永久属性:PROC步可赋予临时属性:其中的标签只在该步显示时有,并没存在数据集里;如:proc print data=temp.dfwlax label;Label Dest=’Destination’FirstClass=’First Class Passengers’;Run;DATA步可赋予永久属性:其中的标签被存在数据的描述部分,与数据集一起存在;如: data temp.dfwlax;Infile ‘‘c:\course\tempdata.dat’;Input @12 Dest $3. @15 FirstClass $3. ;Label Dest=’Destination’FirstClass=’First Class Passengers’;Run;---------------------------------------------------------------------------------------第七章数据步程序设计1.读sas数据集以及创建变量用DATA步产生SAS数据集的三种方法:A.数据在作业流中:DATA 语句;INPUT 语句;CARDS;数据行;;RUN;B.数据在磁盘上:DATA 语句;INFILE 语句;INPUT 语句;RUN;C.数据来自其它SAS数据集:DATA 语句;SET / MERGE / UPDATE / MODIFY语句;<DATA步中的其它SAS语句>;RUN;2.用已有的数据集创建另一个数据集[set的使用]DATA 新的数据集名;SET input-SAS-data-set;<additional SAS statements>RUN;3.sas操作符和函数的使用语法格式:function-name(argument1,argument2, . . .)函数:sum(argument1,argument2, . . .);TODAY();MDY(month,day,year);QTR(SAS-date);MONTH(SAS-date);WEEKDAY(SAS-date);4.有条件的程序语法结构:简单if语句IF expression THEN statement;ELSE statement;复杂if语句IF expression THEN DO;executable statementsEND;ELSE DO;executable statementsEND;设置变量长度LENGTH variable(s) $ length;取数据集子集a.WHERE语句b.DELETE语句IF expression THEN DELETE;c.子集IF语句IF expression;使用sas日期常数格式:'ddMMMyyyy'd例如:(example: '14dec2000'd)说明:'d是必须的,用来把引号里的字符串转换成sas日期-------------------------------------------------------------------------------------------- 第八章数据拼接1.使用set连接sas数据集语法格式:DATA SAS-data-set ;SET SAS-data-set1 SAS-data-set2 . . . ;<additional SAS statements>RUN;set中变量重命名语法格式:SAS-data-set(RENAME=(old-name-1=new-name-1old-name-2=new-name-2 ...old-name-n=new-name-n));交叉sas数据集,使用by语句BY语句:使用BY语句可使生成的数据集按某变量排序,但输入数据集必先按该变量排序过;语法格式:DATA SAS-data-set;SET SAS-data-set1 SAS-data-set2 . . . ;BY BY-variable;<other SAS statements>RUN;2.MERGE sas数据集(必先排序)MERGE语法格式:DATA SAS-data-set;MERGE SAS-data-sets;BY BY-variable(s);<additional SAS statements>RUN;IN= 选项格式:SAS-data-set(IN=variable)解释:一个临时的数字类型的变量,其值为0或者1IN选项,当读入多个SAS数据集时,用IN选项可确定本观测来自哪个数据集;variable=0表示观测不是来自本数据集variable=1表示观测是来自本数据集-------------------------------------------第九章制作汇总报表1.基本的汇总报表(freq、mean)freq报表默认的情况下:分析每一个变量,显示出每一个数据值,计算出数字类型的每列的百分比,指出每一个变量有多少条观测中有缺失值用此过程一般有两个目的:1:描述过程:产生频数表和交叉表,可简洁的描述数据;2:统计过程:产生各种统计量(频数、百分比),分析变量间关系;使用:A.单项频数表:PROC FREQ DATA=SAS数据集;TABLES 变量;RUN;B.双向交叉表:PROC FREQ DATA=SAS数据集;TABLES 行变量*列变量;RUN;C.n向交叉表:PROC FREQ DATA=SAS数据集;TABLES a*b*c*d;RUN;如果要一张三向(或n向)交叉表,只要在TABELS语句中用星号将3个(或n个)变量名连接起来。

sas实践总结与体会

sas实践总结与体会

sas实践总结与体会SAS 实践总结与体会在我的学习和工作经历中,我曾经有幸接触和应用过统计分析系统(SAS),并取得了一定的实践经验。

通过这次实践,我深刻认识到SAS在数据处理和分析中的重要性,并体会到了它的强大功能和广泛应用的优势。

在本文中,我将对我的SAS实践进行总结,并分享我个人的体会和感悟。

首先,我发现SAS工具在数据处理方面表现出色。

通过SAS,我能够对大规模的数据集进行高效的管理、清洗和转换。

SAS的数据步和过程步的结构清晰,语法简洁明了,使得我能够轻松地完成各种数据操作。

无论是数据的合并、拆分,还是变量的创建、删除,SAS都提供了丰富的函数和命令,帮助我实现了各种数据处理需求。

此外,SAS的数据格式处理功能也是其一大亮点,能够很好地支持各种行业和领域的数据格式,提供了更便捷的数据操作和分析工具。

其次,SAS在统计分析领域展现出了强大的能力。

通过SAS的统计分析过程,我可以方便地进行描述性统计、推断统计和建模分析。

SAS 提供了丰富的统计过程和算法,包括线性回归、逻辑回归、聚类分析等等,为我提供了多种多样的分析工具。

而且,SAS的输出结果也非常全面和准确,可以通过各种图表和报表形式直观地展示分析结果,帮助我更好地理解和解释数据。

在我的实践中,SAS在市场调研分析、风险评估和财务分析等方面都发挥了重要作用,为我提供了决策支持和问题解决的关键信息。

此外,SAS的数据可视化功能也是我深受启发的地方。

SAS提供了丰富的图形和可视化技术,使得我能够将复杂的数据和分析结果以直观、清晰的方式展示出来。

通过使用SAS的图表、地图和时间序列分析等功能,我可以更好地理解数据的内在规律和趋势,并将其传达给他人。

数据可视化不仅提高了沟通效果,还有助于更深入地洞察数据背后的故事,从而更好地引导决策和行动。

在我实践SAS的过程中,虽然遇到了一些挑战和困难,但最终获得了宝贵的经验和收获。

我的第一次尝试是通过官方文档和在线资源学习SAS的基本知识和技巧。

sas总结

sas总结

常用过程
• • • • Append 合并数据集 proc append base=a data=aa; run; 只有他们的架构相同时才能这样做
Contents过程
• Proc contents data=a; • Run; • 显示数据文件的文件构架属性
Options过程
• proc options; • run; • 显示sas所有的系统参数设置
Lagn延迟函数
• • • • • • • • • • • • • • • data out1; format y z d comma11.; input x y; z=y-lag1(y);/* 与去年比*/ d=y-lag2(y); /*与前年比*/ cards; 1998 200000 1999 201000 2000 300000 2001 123000 ; run; proc print ; run;
常用语法(九)
• • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • Link/return data; input x $ y; if x>=10 then link sub1; else link sub2; return; sub1: range='x>=10'; return; sub2: range='x<10'; return; cards; A1 2 A2 5 A3 10 A4 20 A5 21 ; run;
常用语法(七)
• • • • • • • • • Informat 输入格式设置 Format 输出格式设置 data out1; informat x comma8. ; input x@@; cards; 1,000 2,000 3,000 ; run;

sas实践总结与体会

sas实践总结与体会

sas实践总结与体会SAS是一套用于数据分析与管理的软件,在各种企业、机构和学术界中广泛应用。

在实践中,我结合自己的经验,总结出了一些关于SAS使用的体会和总结,旨在帮助初次接触SAS的人士更好地理解并使用这一软件。

一、前期准备在运用SAS进行数据分析之前,需要进行一些基本的前期准备工作,包括建立可用的数据源并进行数据清洗、理解SAS语法并掌握SAS程序的编写与操作。

此外,还需要考虑项目的目标和数据分析的需求,并为此做出准备。

建立可用的数据源并进行数据清洗是一项至关重要的工作,如果数据不准确或存在缺失,则结果无法保证准确。

在数据清洗中,需要关注数据的格式、缺失值、异常值和重复等问题,并根据数据类型、范围和特征采取相应的清洗方法和策略。

理解SAS语法并掌握SAS程序的编写与操作是使用SAS的基础,要成功进行数据分析需要熟练运用SAS语言和工具。

需要熟悉SAS的各种操作和函数,掌握数据预处理、数据转换和模型建立等基本操作,以及熟悉宏、数组、循序操作和条件判断等高级编程技术。

二、数据预处理在进行数据分析之前,需要对数据进行预处理。

数据预处理是数据分析的第一步,可以清除无用信息,减小数据文件的体积,提高数据的质量,更好地适应数据分析需求。

常见的预处理方法包括数据缩放、数据标准化、缺失值处理和重采样等方法。

数据缩放是一种常见的数据预处理方法,用于将数据归一化到相同的尺度上,消除变量之间的量纲差异,方便后续的数据分析。

数据缩放的方法包括最小-最大缩放、标准化缩放和对数变换等方法,根据数据的特点和分析目标选择不同的方法进行缩放。

缺失值处理是另一种常用的预处理方法,用于处理数据中存在的缺失值。

常见的缺失值处理方法包括删除法、替换法、插补法和基于模型的方法,根据数据的特点和缺失值的特征选择相应的缺失值处理方法。

需要注意的是,缺失值处理可能会影响结果的准确性,因此需要在处理缺失值之前对数据进行充分的分析和理解。

三、模型建立在数据预处理之后,需要根据分析目的和数据特征选择适当的模型进行建立。

SAS实训报告心得

SAS实训报告心得

SAS实训报告心得在SAS实训中,我对SAS软件有了更深入的了解,掌握了数据清洗、数据分析等操作技能。

以下是我从SAS实训中学到的一些心得体会。

整体感受SAS软件界面简洁,操作容易上手,对于从未接触过SAS的人来说,也很容易上手使用。

在实训过程中,老师讲解并演示的实验,让我更好的理解并掌握了SAS数据处理和数据分析的技巧。

数据清洗数据清洗是数据分析的重要一环,通过去除噪音、异常值,把不准确、不完整、重复的数据进行处理,对数据源进行进一步的加工,提高数据分析的准确度。

在SAS中,对数据进行清洗可以使用delete、drop、proc sql等语句,其中proc sql是一种常见的数据清洗方式,它提供了更多的操作方式。

数据分析在数据清洗后,我们需要对数据进行分析,了解数据的规律和趋势,通过数据分析来进行数据挖掘。

SAS在数据分析方面提供了很多强大的操作方式,如数据描述、变量分析、因子分析、聚类分析、回归分析等,这些分析方式可以在实际工作中帮助我们更好地理解和把握数据。

基本统计量的计算基本统计量,如均值、中位数、众数、标准差等,可以表现出数据的中心趋势、离散程度和分布特征。

SAS通过使用简单高效的代码实现了基本统计量的计算,使用户能够更快速地完成统计分析。

建立回归模型建立回归模型有助于预测目标变量,并找到解释自变量和因变量之间关系的变量和因素。

SAS提供了多种回归分析技术,如简单线性回归、多元线性回归、逻辑回归、多元逻辑回归等,这些技术可以帮助我们选择最合适的模型类型,提高预测准确度。

图表的绘制SAS提供了许多用于绘制各种图表的过程和语句,可以直观的表达和展现数据。

其中,PROC GPLOT可以绘制2D图表,PROC GCHART可以绘制各种条形图、饼图、分组柱状图等。

图表的展示可以直观的呈现数据分析的结论,更深入、准确地理解和掌握数据。

总结通过SAS实训,我对数据清洗和数据分析方面的一些操作技巧有了更加全面、系统的认识,掌握了SAS软件相关操作和技术,并在实践中进行了应用,提高了实际操作能力。

sas实践总结与体会

sas实践总结与体会

sas实践总结与体会一、引言在进行SAS实践过程中,我积累了许多宝贵的经验和感悟。

本文将对我在SAS实践中所遇到的问题及解决方案进行总结和分享。

二、数据清洗数据清洗是SAS实践的重要环节。

在进行数据清洗时,我首先需要对数据进行初步的观察和了解,发现数据集中存在的问题,比如缺失值、异常值和重复值等。

接下来,我会采取相应的方法进行处理,如删除或填补缺失值,筛选或纠正异常值,以及删除重复值。

通过这些步骤,我可以确保数据的准确性和完整性。

三、数据探索数据探索是为了更好地了解数据集的特征和规律。

在进行数据探索时,我会使用SAS的各种统计分析方法,如描述性统计、频率分析、相关性分析等。

通过这些方法,我可以深入挖掘数据集的信息,发现变量之间的关系和趋势,从而为后续的建模和分析提供参考。

四、数据建模数据建模是SAS实践的核心环节。

在进行数据建模时,我会使用各种建模技术,如线性回归、决策树、聚类分析等。

在选择建模技术时,我会根据实际情况和问题需求进行合理的选择,而不是盲目地使用某一种方法。

同时,在建模过程中,我也会注意模型的评估和优化,以确保模型的准确性和稳定性。

五、模型评估模型评估是为了评估建模结果的好坏和稳定性。

在进行模型评估时,我会使用各种评估指标,如均方误差(MSE)、准确率、精确率、召回率等。

通过这些指标,我可以客观地评估模型的性能,并对模型进行调整和优化。

六、结果分析与应用结果分析是将建模结果转化为实际应用的关键环节。

在进行结果分析时,我会对模型的输出进行解读,找出模型的有效特征和规律,并将其应用到实际问题中。

同时,我也会对模型的应用效果进行监控和跟踪,以便及时调整和改进模型,以适应实际应用的变化和需求。

七、总结与展望通过SAS实践,我深入了解了数据分析的方法和技术,提升了自己的数据分析能力。

在以后的实践中,我将继续学习和应用更多的数据分析方法,不断完善自己的技术水平。

同时,我也希望能够将所学所得应用到实际工作中,为企业的发展和决策提供更好的支持和帮助。

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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
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。

例如:
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。


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。

补充:LABEL语句就是给变量命名,或者是重新修改变量名;(可以是汉字)
散点图和曲线图(事实上就是离散和连续的区别)
注:在SAS软件中的plot和gplot 函数与MATLAB中有一些不同之处。

plot专门制作散点图;而gplot则是制作曲线图(连续图)
注意:SYMBOL 语句是一个全程语句,指定绘图用的连线方式、颜色、散点符号、大小,等等。

SYMBOL 语句可以带编号,如SYMBOL2,SYMBOL3 等,不带编号的相当于SYMBOL1。

注意:上图为如何在同一坐标系中作多个图的程序写作模式。

直方图和扇形图
用 GCHART 过程绘制直方图、扇形
图、三维直方图等表示变量分布的图形。

例如,要绘制SASUSER.GPA 中GPA 的分布直方图,只要用:
proc gchart data=sasuser.gpa;
vbar gpa;
run;
其中绘图用的变量用VBAR 语句给出。

图形见图4。

如果把VBAR 改成HBAR 则条形方向变为横向。

用GCHART 绘制的直方图和在INSIGHT 中绘制的直方图有所不
同,它在横轴标的是区间的中点值,而在INSIGHT 中横轴标的是区间的端值。

在GCHART 中用PIE语句绘制表示频数的扇形图(即饼图),例如:
proc gchart data=sasuser.gpa;
pie sex;
run;
如果想显示百分比值,只要
在PIE语句中加入TYPE=PERCENT 选项,如“pie sex / type=percent;”。

若是想得到三维直方图,将pie改为block即可。

三维曲面图(g3d)
见课本159页普通直方图并排直方图。

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