sas统计分析报告
SAS统计分析报告教程方法总结材料
SAS统计分析报告教程方法总结材料统计分析是对数据进行理性、全面和深入的分析，以发现其中的规律、趋势和关联性。
SAS（Statistical Analysis System）是一个流行的统计分析软件，广泛应用于数据分析、研究和报告编制领域。
本文将介绍SAS统计分析报告的编制方法，帮助读者了解如何利用SAS软件进行统计分析，并撰写专业的统计分析报告。
一、数据导入与准备在进行统计分析之前，首先需要导入数据并对数据进行清洗和准备。
SAS软件支持多种数据格式的导入，包括CSV、Excel、数据库等。
可以使用PROC IMPORT或DATA STEP语句来将数据导入SAS环境中，并使用DATA STEP或PROC SQL语句对数据进行清洗和准备，包括删除缺失值、解决数据异常值等。
二、描述性统计分析描述性统计分析是对数据集中的变量进行统计概括和描述。
在SAS中，可以使用PROCMEANS、PROCFREQ、PROCUNIVARIATE等过程来计算变量的均值、标准差、中位数、众数、频数分布等描述性统计指标。
通过描述性统计分析可以初步了解数据的分布情况，为后续的统计测试和模型建立奠定基础。
三、统计检验统计检验是用来检验数据之间的关系或差异是否显著的一种方法。
在SAS中，可以使用PROCTTEST、PROCANOVA、PROCCORR等过程进行假设检验，检验两组或多组数据之间的显著性差异或相关性。
在进行统计检验时，需要设置显著性水平和备择假设，以便进行准确的统计分析。
四、图形展示图形展示是将数据通过图表的形式呈现出来，更直观地展示数据的特征和规律。
在SAS中，可以使用PROCGPLOT、PROCSGPLOT、PROCGCHART等过程来绘制各种类型的图表，包括直方图、散点图、折线图、饼图等。
通过图形展示，可以更清晰地了解数据的分布情况和变量之间的关系，为数据分析和报告提供有力支持。
五、报告编制报告编制是统计分析的最后一步，将分析结果整理成报告文档，进行数据解释和结论归纳。
sas数据分析报告
sas数据分析报告摘要：本文介绍了基于SAS软件进行的数据分析报告。
首先，对数据进行了简要的介绍和处理，并对数据进行了可视化处理。
然后我们使用SAS建立了模型，并对模型进行了评估。
最后，我们对结果进行了解释和分析，并提出了相关的建议。
关键词：SAS，数据分析，模型建立，可视化，结果解释1. 简介SAS是一款广泛应用于数据分析领域的统计软件，其丰富的统计函数和数据可视化功能使得它成为了数据分析师不可或缺的工具。
本文使用SAS对某公司的销售数据进行分析，以帮助公司管理者更好地了解企业的经营情况和预测未来的发展趋势。
2. 数据处理与可视化我们先对数据进行了初步的清理和整理，去除了缺失值和异常值，并对数据进行了标准化处理。
然后，我们使用SAS的数据可视化功能对数据进行了可视化处理，包括制作散点图、直方图和箱线图等，以便更好地了解数据的分布情况和相关性。
3. 模型建立与评估我们基于数据建立了模型，并使用SAS对模型进行了评估。
在模型建立过程中，我们采用了多元线性回归模型，考虑了各个变量之间的相互关系和影响。
在模型评估过程中，我们采用了交叉验证和R方值等指标，对模型的预测能力进行了评估。
4. 结果解释与分析根据模型的预测结果，我们对数据进行了解释和分析，并提出了相关的建议。
我们确定了销售额、广告投放、促销活动等因素对销售额的影响，根据模型结果提出了优化销售策略的建议。
同时，我们进一步分析了销售额的趋势，预测了未来的销售情况，为公司的经营决策提供了有力的支持。
结论：本文基于SAS进行了数据分析报告，利用SAS的数据处理、可视化、模型建立和评估等功能，全面分析了某公司的销售数据。
通过对数据的解释和分析，我们提出了相关的建议，为公司的经营决策提供了参考。
这表明SAS在数据分析领域的应用效果显著，对于企业的发展和决策具有重要的意义。
多元统计分析实验报告,计算协方差矩阵,相关矩阵,SAS
院系：数学与统计学学院专业：__统计学年级：2009 级课程名称：统计分析 ____学号：____________姓名：_________________指导教师：____________2012年4月28日（一）实验名称1. 编程计算样本协方差矩阵和相关系数矩阵；2. 多元方差分析MANOVA。
（二）实验目的1. 学习编制sas程序计算样本协方差矩阵和相关系数矩阵;2. 对数据进行多元方差分析。
（三）实验数据第一题：第二题:（四）实验内容1. 打开SAS软件并导入数据；2. 编制程序计算样本协方差矩阵和相关系数矩阵;3. 编制sas程序对数据进行多元方差分析；4. 根据实验结果解决问题，并撰写实验报告；（五）实验体会（结论、评价与建议等）第一题：程序如下：proc corr data=sasuser.sha n cov;proc corr data=sasuser.sha n no simple cov;with x3 x4;partial x1 x2;run;结果如下：（1）协方差矩阵$AS亲坯曲；15 Friday, Apr： I SB,沙DOCOUR过程x4目由度=30Xi x2x3x4x5X?-10.I9B4944-0.45E2GJ5I.3347097-G.1193E48-£0.e75»GS-ID. 188494669,36&Q3?9-7.22IO&OS1J5692043I5.49ee^91S.Oa97SM-8.45S2645■7,221050829.S78&S46-6.372E47I-15.3084183-21.7352376-11.56747851.3841097 1.G5S2M7t.3726171IJ24«17B 4.e093011 4.4C124732.B747CM-G. I1S3S49 1.GS92043-is.soul aa 4.B09B01I68.7978495劣』S670971S.57ai1B3-IH.05l6l?a15.43S6569-J1.73S2376孔耶124TB27.0387097105.103225&S7.3505S7E：-2D K5752??319-11337204-1L55M7S52r9747?3i19,573118337.3S0&87E33.3SQ6452 (2) 相关系数矩阵Pearson相关系数” N =引当HO： Rho=0 时.Prob > |r|Xi Xixl1.QQ000x2-C.239540.2061x3-0,304590.0957x40.18975Q.3092x5'0.141570.4475x6-0.837870.0630-0.492920.0150x2-0.23354 1.00000-0.162750.143510.022700.181520.24438 x20.20C10.31:1?0.441?0.90350.32640.1761x3-0.30459-0.16275 1.00000-0.06219-0.34641-0.^797-0.23674 x30.095?0.381?<.00010.0563o.oses0 JS97x40.1S8760.14351-0.86219L000000.400540,313650.22610 x40.30920.4412<.0001 D.02EG Q.085S0.2213x5-0J 41570.02270-0.946410.40054 1.000000.317370.26750 x50.4J750.90350.0G68Q.025&0.08130+1620x6-0.33?e?0.1S162-0.397970.813650.31787LOOOOO0.82976 x60.0S300.32840.02660.08580.0813C0001辺-0.432920.24938-0.288740.22810 D.267600.92976 1.00000 x70,01500J7610.19970.22130JG20<.0001第二题：程序如下：proc anova data=sasuser.hua ng;class kind;model x1-x4=k ind;manova h=k ind;run;结果如下：(1)分组水平信息The ANNA ProcedureCla^s Level Informat ionClass Level®Valueskind 3 123Number of observatIons CO(2) x1、x2、x3、x4的方差分析Dependent Variable ： xl xlSource DFSum of SquaresMea n Square F Value Pr > F Model 25221.30000 2610.650003.380.0411Error57 44069.55000773.15000Corrected Total 5949290.85000R-Square Coeff Var Rcot MSE xl Mean 0.10592832.3508727.8055785.95000Source DF Anova SS Mean Square F ValuePr > F kind25221.300000 2610.6500003.380.0411The ANOVA ProcsdureDependent Variable ： x2 x2S UB ofSource DFSquares Mean Square F ValuePr > F Model 2 518.533333 259.26666?1.620.2078Error57 9148.050000160.492105Corrected Total 599666.583333R-Square Coeff Var Root MSE 0.05364222.9988812.6685555.08333Source DF Anova SS Mean Square F ValuePr > Fkind2518.5333333259.26666671.620.2078The ANOVA Procedure)epende 「t Variable ： x:3 x3S UM ofSource DF Squares Mean SquareF Value Pr > FModel2 2480.8333 1240.41670.170.8478Error57 427028.50007491.7281Corrected Total 59429509.3333R-Square Coeff Var Root MSE x3 Mean0.00577621.1798088.55477408.66672480.8333331240.4166670.17 0.8478The ANOVA Procedurex2 Mean SourceAnova SS Mean Square F Value Pr > Fkind(3) 多元方差分析The ProcedureMulti var I ate Ana lysis of Vari sinceCharacteri st ic Roots and Vectors of :: E Inverse 水 H, whereH =舫ow SSCP Matrix for kindE = Error SSCP MatrixChareucteri st icRoot Percent Characteristic Vector V F EV=1x1 x2 x30.33804686 73J7 -0.00045795 -0.00379096 0.00090988 0.00279339 0.12323983 26,C3 0.00424111 0.00236878 0.00D01B42 0.00002832 0.00000000 0.00 0.00121062 -0.00032401 0.00157046 -0.00006539 0.000000000,00-0.003177880.010435260.000070140.00078872MANOVA Test Criteria and F ApproxI nat Ions for the Hypothesis of No Overall kind EffectH 二 Anova SSCP Matr ix for kindE = Error SSCP MatrixS=2M=0*5 N=26 Stat ist icVa 1 ueF Value Num DFDsn DF Pr > F Wilks' Lambda0*660359533.04 8 IDS 0.0040 Pi 1lai f s Trace0.36123585 3,03 e 110 0.0041 Hote11 ing-Law 1ey Trace Q.45927921 3.07 e 74.85G0.0048 Roy s Greatest Root 0.336045804.624550.0027NOTE ： F Statistic for Roy's Greatest Root iis an upper boundsNOTE: F Statist ic f or Wilks' Lambdei is exact.根据多元分析结果，p 指小于0.05,表明在0.05的显著水平下，四个变量有 显著差异SourceDF Sum of Squares Mean iSouare F ValuePr > F Model239529,3000 192B4.8E0D 8.010.0009Error57 197115.10002405.5281Corrected Totiii59175644.4000R-SqusreGreff Vir Root M SE x4 Mean0.21936018.96604 49.04610 250.6000SourceDFA JWVI SSMean ^4j&re F V&luePr > F kind2 38529.3000019264.650008.010.0009The ANOVA ProcedureDependent Var iabls ： x4 x4。
多元统计分析-实验报告-计算协方差矩阵-相关矩阵-SAS
（一）院系：数学与统计学学院专业：__ _统计学年级： 2009级课程名称：统计分析学号：姓名：指导教师：2012年 4月 28 日（一）实验名称1.编程计算样本协方差矩阵和相关系数矩阵；2.多元方差分析MANOVA。
（二）实验目的1.学习编制sas程序计算样本协方差矩阵和相关系数矩阵；2.对数据进行多元方差分析。
（三）实验数据第一题：第二题：（四）实验内容1.打开SAS软件并导入数据；2.编制程序计算样本协方差矩阵和相关系数矩阵；3.编制sas程序对数据进行多元方差分析；4.根据实验结果解决问题，并撰写实验报告；（五）实验体会(结论、评价与建议等)第一题：程序如下：proc corr data=sasuser.shan cov;proc corr data=sasuser.shan nosimple cov;with x3 x4;partial x1 x2;run;结果如下：（1）协方差矩阵（2）相关系数矩阵第二题：程序如下：proc anova data=sasuser.huang; class kind; model x1-x4=kind; manova h=kind; run;结果如下：（1）分组水平信息（2）x1、x2、x3、x4的方差分析（3）多元方差分析根据多元分析结果，p指小于0.05，表明在0.05的显著水平下，四个变量有显著差异。
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临床试验统计分析报告SAS与R语言图形表达宏程序的实现
点 是灵 活 的绘 图 功能 。首先 ， Ｒ语 言绘 制 的 图形 具 有 高 印刷 质 素 ， 通过 ｔ ｉ ｆ ｆ （ ） 等 语 句 可 在 程 序 中 实 现 高 质 素 图像 的 生成与 保 存 。其 次 ， 可 以在 图形 中加 入 特 殊 的数学 符 号或公 式 ， 这是 Ｒ语言 的一大 特 色 。再次 ， Ｒ 语言 通过 高级绘 图命 令 与 低 级 绘 图命 令 的结 合 ， 可 以 在程 序 中灵活 地实 现对 坐标 轴 、 各 级 标 题 及 图 例等 的 编辑 工作 ， 也 可 以在 图形 上添 加额外 的数据 点 ， 参 照线
或 者文字 标签 等 ， 能够满 足统 计 图形绘 制 的各种 要求 。 最后 ， 基 于 Ｒ语 言 的开 源 与 自 由下 载 特 性 ， 软件 更 新
虽然 Ｓ ＡＳ通过 ＭＳ — ＤＯ Ｓ命令 可 以实 现对 Ｒ 程序 的调用 ， 但 由于 Ｓ Ａ Ｓ软件 窗 口无法 显示 Ｒ绘 制 出 的图
执行 需要 为 “ ．
ｂ ａ ｔ ” 或“ ． ｒ ” 的文件 ， 最 后 利 用 ＭＳ － Ｄ ＯＳ语 句 运 行 即
可， 运行 后输 入 Ｅ ＸＩ Ｔ可 以返 回 Ｓ ＡＳ会 话 窗 口。
２ ． 图像输 出
相对 于其他统 计 分 析 软件 ， Ｒ语 言 的 一 个 重要 特
选 择 和相应 的选 项 ， 通 过修 改控 制 图形 的选 项 之后 ， 可 以生成 各种 图形 。然 而 ， 编 制 通 用 和具 有 特 点 的 Ｓ ＡＳ 绘 图宏 程 序 ， 通 常需要 花 费 较 多 的时 间 。 由于 Ｒ语 言
在实 现画 图上具 有更 好 的灵 活性 ， 如 果 能在 Ｓ ＡＳ系统 中实 现 对 Ｒ语 言 画 图 程 序 的调 用 ， 则 很 容 易 实 现 由 Ｓ ＡＳ宏 给 出 的表 格 与图形 相结合 的统 计分 析报 告 。
多元统计分析实验报告计算协方差矩阵相关矩阵SAS
多元统计分析实验报告计算协方差矩阵相关矩阵SAS实验目的：通过对多元统计分析中的协方差矩阵和相关矩阵的计算，探究变量之间的相关性，并使用SAS进行实际操作。
实验步骤：1.数据准备：选择一个数据集，例如学生的成绩数据，包括数学成绩、语文成绩和英语成绩。
2.数据整理：将数据转化为矩阵形式，每一行代表一个学生，每一列代表一个变量（即成绩），记为X。
3. 计算协方差矩阵：根据公式计算协方差矩阵C，其中元素Cij表示变量Xi和Xj之间的协方差。
计算公式为Cij = cov(Xi, Xj) = E((Xi - u_i)(Xj - u_j))，其中E为期望值，u_i和u_j分别是变量Xi和Xj的均值。
4. 计算相关矩阵：根据协方差矩阵计算相关矩阵R，其中元素Rij表示变量Xi和Xj之间的相关性。
计算公式为Rij = cov(Xi, Xj) / (sigma_i * sigma_j)，其中sigma_i和sigma_j分别是变量Xi和Xj的标准差。
5.使用SAS进行实际操作：使用SAS软件导入数据集，并使用PROCCORR和PROCPRINT命令进行协方差矩阵和相关矩阵的计算和输出。
实验结果：通过计算协方差矩阵和相关矩阵，可以得到变量之间的相关性信息。
协方差矩阵的对角线上的元素表示每个变量的方差，非对角线上的元素表示不同变量之间的协方差。
相关矩阵的对角线上的元素都是1，表示每个变量与自身的相关性为1，非对角线上的元素表示不同变量之间的相关性。
使用SAS进行实际操作后，我们可以得到一个包含协方差矩阵和相关矩阵的输出表格。
该表格可以帮助我们更直观地理解变量之间的相关性情况，从而为后续的统计分析提供参考。
实验总结：通过本次多元统计分析实验，我们了解了协方差矩阵和相关矩阵的计算方法，并使用SAS软件进行实际操作。
这些矩阵可以帮助我们评估变量之间的相关性，为后续的统计分析提供重要的基础信息。
在实际应用中，我们可以根据协方差矩阵和相关矩阵的结果，选择合适的统计方法和模型，并做出恰当的推断和决策。
SAS数据分析实验报告
SAS数据分析实验报告摘要：本文使用SAS软件对一组数据集进行了分析。
通过数据清洗、数据变换、数据建模和数据评估等步骤，得出了相关的结论。
实验结果表明，使用SAS软件进行数据分析可以有效地处理和分析大型数据集，得出可靠的结论。
1.引言数据分析在各个领域中都扮演着重要的角色，可以帮助人们从大量的数据中提取有用信息。
SAS是一种常用的数据分析软件，被广泛应用于统计分析、商业决策、运营管理等领域。
本实验旨在探究如何使用SAS软件进行数据分析。
2.数据集描述本实验使用了一个包含1000个样本的数据集。
数据集包括了各个样本的性别、年龄、身高、体重等多种变量。
3.数据清洗在进行数据分析之前，首先需要对数据进行清洗。
数据清洗包括缺失值处理、异常值处理和重复值处理等步骤。
通过使用SAS软件中的相应函数和命令，我们对数据集进行了清洗，确保数据的质量和准确性。
4.数据变换在进行数据分析之前，还需要对数据进行变换。
数据变换包括数据标准化、数据离散化和数据归一化等操作。
通过使用SAS软件中的变换函数和操作符，我们对数据集进行了变换，使其符合分析的需要。
5.数据建模数据建模是数据分析的核心过程，包括回归分析、聚类分析和分类分析等。
在本实验中，我们使用SAS软件的回归、聚类和分类函数，对数据集进行了建模分析。
首先，我们进行了回归分析，通过拟合回归模型，找到了自变量对因变量的影响。
通过回归模型，我们可以预测因变量的值，并分析自变量的影响因素。
其次，我们进行了聚类分析，根据样本的特征将其分类到不同的群组中。
通过聚类分析，我们可以发现样本之间的相似性和差异性，从而做出针对性的决策。
最后，我们进行了分类分析，根据样本的特征判断其所属的类别。
通过分类分析，我们可以根据样本的特征预测其所属的类别，并进行相关的决策。
6.数据评估在进行数据分析之后，还需要对结果进行评估。
评估包括模型的拟合程度、变量的显著性和模型的稳定性等。
通过使用SAS软件的评估函数和指标，我们对数据分析的结果进行了评估。
SAS数据分析实验报告
数理与土木工程学院实验报告课程名称：《统计软件SPSS、SAS及实践》实验结果（包括程序代码、程序结果分析）第一题：②基于数据集transaction，将变量“Revenue”中的缺失数据用其均值代替；data a;set a;array s(*) aa1-aa2;n=n(of s(*));mean=mean(of s(*));sum=sum( of s(*));do i=1to dim(s);if s(i)=.then s(i)=mean;end;run;proc print;run;③基于②，将取值全部缺失的变量删除。
data a;set a;array aa aa1-aa2;do over aa;if col=.then delete;end;run;proc transpose data=a out=transaction(drop=_name_);var aa1-aa2;run;proc print;run;第二题：a) 建立一个数据集合读入数据，变量为length，width和 height；data b;input length width height;cards;32 18 1216 15 2448 12 3215 30 4520 30 36;run;proc print data=b;run;b) 使用 set 语句,利用a)的数据集建立一个新数据集，它包括a）的所有数据，并建立三个新变量：每个c) 使用b）建立的数据集建立一个新数据集，只包括其中的volume 和 cost 变量。
data d;set c(keep=volume cost);run;proc print data=d;run;第三题：a)对车的标志（brand）的频数画竖直条形图。
libname mydata 'D:\data';proc print data=edcar;run;data e;set edcar; run;proc gchart;vbar brand;run;b)c)data g;set f;proc means data=g ;run;第四题：试分析：该地区单身人士的收入与住房面积之间是否相关？如果线性相关，确定一元线性回归方程，并做显著性检验。
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统计软件》报告聚类分析和方差分析在统计学成绩分析中的应用班级：精算0801 班姓名：张倪学号：2008111500报告时间：2011年11 月指导老师：郝际贵成绩：目录一、背景及数据来源 (1)二、描述性统计分析 (2)三、聚类分析 (4)四、方差分析 (6)五、结果分析与结论 (8)聚类分析和方差分析在统计学成绩分析中的应用，、背景及数据来源SAS系统全称为Statistics Analysis System最早由北卡罗来纳大学的两位生物统计学研究生编制，并于1976年成立了SAS软件研究所，正式推出了SAS 软件。
SAS是用于决策支持的大型集成信息系统，但该软件系统最早的功能限于统计分析，至今，统计分析功能也仍是它的重要组成部分和核心功能。
SAS系统是一个组合软件系统，它由多个功能模块组合而成，其基本部分是BASE SAS模块。
BASE SAS模块是SAS系统的核心，承担着主要的数据管理任务，并管理用户使用环境，进行用户语言的处理，调用其他SAS模块和产品。
也就是说，SAS系统的运行，首先必须启动BASE SAS模块，它除了本身所具有数据管理、程序设计及描述统计计算功能以外，还是SAS系统的中央调度室。
它除可单独存在外，也可与其他产品或模块共同构成一个完整的系统。
各模块的安装及更新都可通过其安装程序非常方便地进行。
本文利用SAS软件进行描述性统计、聚类分析等统计分析方法，将学生按照多指标综合考虑进行聚类。
数据来源：选取2010—2011第一学期统计学选教课成绩单，选取性别系别等变量进行考察。
将中文名称改为英文。
数据类型如下所示:当输入字符型的变量时，需要加上符号$在该变量的后面，用于区分数值型变量，所以用$来作为后缀。
删除缺考错误分数等异常值。
命名为2010stat.xls】、描述性统计分析（一） 导入数据首先建立永久磁盘路径，导入数据集statlibn ame path "D:\sas\"; run ;（二） 描述性统计分析然后进行描述性统计对性别、平时成绩、期末成绩、总评成绩进行计算，代 码如下：proc means data=path.stat;var sex s1 s2 s3; run ;输出结果如下：MEANS PROCEDURE吏星 标签N均值 标准差 垢小值援大值从结果可以分析出，总体学生平时成绩平均分为86.28分，总评成绩均分为77.15 分。
按照系别分类，每个系进行描述性统计，代码如下：proc means data=path.stat;var sex si s2 s3; class dept; run ;运行的输出结果如下所示：6123s s s S6123S S S S4969 2080665B C.3706897 0.4831382 86.2S52704 15.8409394 74.2894073 18J64176677.1490367 IB.5374497il 05,00000001.0000000 100.0000000 100.0000000 100.00000000.4634146 0.5017284 0 1.0000000 81.0731707 18.9103019 0100.0000000 65.8510519 22.805761917.000000099.0000000 69.860975621.516417899.8000000e 1 2--3 s s s se 1 23 s s s s从结果可以分析得出, 各个系别学生成绩的均值、 观测值、标准差及最大值 d@pt观测的亍数 变量 标签N 均值 标准差 摄小值 摄犬值财政丢221sex sex 221 0.3800905 0.4865108 0 1.0000000 si si 221 87.5610360 15.5391625 0100.0000000 s2s2 22175.6515037 19.86307455.0000000100.0000000s3s322178.282126717.862344711.2000000100.0000000管理科学与工程系105sex sex 105 0.4380952 0.4985326 01.0000000 sisi105 88.9714206 11.1091241 50.0000000 100.0000000或 或 10577.838095216.297704112.0000000100.0000000s3s3105 01.1000000 14.216238081.8000000100.0000000国际经济贸易系.142sex sex 1420.30732390.4883631 01.0000000 si §1142 85.246473915.9022665100.0000000£2 £2140 72.850000019.133354417.0000000100.0000000s3 s3142 75.858450718.70362060 100.0000000 会计系429sex sex429 0.3240093 0.4685499 01.0000000 si si429 89.1165501 11.9393104 33.0000000 100.0000000s2 s2429 77.601166618.1890094 8.0000000 100.0000000s3 虏429 80.9867133 15.6030996 27.8000000100.000000035sexsex350.34235710.4815940 n1.0000000sisi35 84.228571414.4834301 37.0000000100.0000000 s2 s235 72.257142921.0116314 12.000000097.000000053s335 75.8571429 18,519707928.400000097.9000000 留学生56sexsex560.80857140.46896091.0000000si si56 77.4642057 16.1627679 095.0000000£55 61.9810182 8.1114709 47.000000080.0000000s3s356 65.8517057 11.4553519 0 83.0000000101sex sex101 0.2071207 0.4546786 U 1.0000000 sisi101 82.2079208 23.4500318 0100.0000000 或s290 75,0777778 18.0260908 16.0000000100.000000010171.9970297 26.7744298 0 100.0000000市场営销系207sex §1sex si s2 s3 237 237 279 237 0.3067596 85.3972125 72.4695341 74.9414634 0.48785S5 17.8710139 18.7183101 19.9953278 0 016.00000000 1.0000000 100.0000000 100.0000000 IUU.UUUUUUU 数学丢36 sexsex36 0,3611111 0.4871361 01.0000000 创 创36 34.3611111 7.7317630 75.0000000 100.0000000 s2s2 36 83.166BBB7 16.9073108 31.0000000 100.0000000s3 s3 36 86.5130009 13.6230928 47.0000000100.0000000 体育生15Sgx15 0.33333330.48795000 1.0000000sisi 0 ----s2 s3s2 s30 0和最小值。
其中，会计系、财政系和市场营销系人数众多，除了经济系、市场营 销系和留学生以外，各系都有100分（三）统计图绘制频率直方图，直方图可以良好的反映各系的人数和性别比例。
代码如下所示：proc gchart data=path.stat;vbar dept/type=sum subgroup=sex; run ;统计直方图如下所示：醫计專Enr直方图的横轴是系别变量, 纵轴是人数。
蓝色是男生红色是女生。
根据直万图显示会计系、营销系、财政系三系人数最高分别表示各系别男女生人数分布三、聚类分析输入代码：proc cluster data=path.stat method=ward outtree=tree standard pseudo ccc;proc tree data=tree graphics horizontal;run;上述程序说明了使用系统聚类法来进行研究，并且绘制出聚类分析结果的树状图。
ccc说明需要计算半偏R2、R2和CCC统计量。
这三个统计量和下面的伪F 和伪T2统计量主要用于检验聚类的效果。
当把数据从G+1类合并为G类时，半偏R2统计量说明了本次合并信息的损失程度，半偏R2统计量大说明信息的损失程度大。
R2统计量反映了类内离差平方和的大小，R2统计量大说明类内离差平方和小。
CCC统计量的值大说明聚类的效果好。
Pseudo说明要计算伪F和伪T2统计量一般认为伪F统计量在出现峰值的是T ie所对应的分类是较佳的分类选择。
当把数据从 G+1类合并为G 类时，如果伪T 2统计量的值大，说明不应该合并这两类。
后面的tree 过程是用来绘制聚类分析结果的树状图。
运行结果如下： The CLUSTER ProcedureYard's Mini mum Variance Cluster AnalysisCluster Hi story 12PSPS27842096320626070247846557502109698663460603■2-»9-*・・■5■■■■・・2»»A o ■»-3■■-o ■f t -o 11Q v 9-f c 3-2-c v n V 48141653218382121O 11819514B 12191543511144G 629677—844783821395-41343219768139879427350333408425060492085253779843 2086531098887765310875554433221002139475704■88777777666666666665555555555555555433NCL --Clusters J □ i r^d — FREE SPRSQ RSQ ERSQ CCC44 CLH68 CL91 28 0.0007 .981 ,eaa107 43CL62 CL151 116 0.0007 .880 .897 10E 42 CL93 CL II 66 32 0.0007 ,S?9 ,895 104 41 CL144 CL53 236 0,000? .979 .084 109 40 C 口 9 CL99 5S 0,0008 .878 ,892 102 39 CL64 CL81 55 0.0008 .977 .891 101 38 CL61 CLS5 37 D.0008 .076 .889 98.7 37 CL58 OB1574 3 0.0008 .975 ,8S898.7 36 CL75 CL63 13? 0.0009 .875 .8»B 37 J 35 0626 S CL78 4 0.0009 .874 .884 96.7 34 CLS2 CL83 36 0.0009 .S?3 .602 95.9 33 CL59 CL74 38 0,0009 .972 .860 95.1 32 CLC5 CL44 42 0.0010 .971 ,878 94.2 31 CL49CL97 102 D.OQIO .S70 .87693.3 30 081358CL57 12 0.0012 .S69 .874 92.2 29 CL60 CL94 111 D.OOU ,S67 .87290.9 28 CL30 OBI 596 13 0.0015 .96689.427 CL55 CL33 156 0.001C.964 M7 瞬』2E CL4« CL42 105.863 ,86486.4 25 CL36CL43 259 0.0020 .981 .eei 84.6 24 C 口 2 CL40 30 0.0020*8网 33.2 23CL38 CL51 58 D.0021 .S56 .855 81.7 n CL52 CL31 197 0.0021 .S54 .85180.4 21CL67 CL70 17 0.0022 .95278.2 20 CL 羽 CL47 30 0.0026 .948 .644 77.8 19 CL29 CL45 155 0.0029.846 .838 76 J ie CL34 CL39 91.943 Mb74.8 17 CL22 CL56 243 0,003C ,940 ,830 73.1 16 CL35 CL37 10.0040 .935 .824 7L3 15 CL26 CL24 135 0.0041 .S32 .31S IG9.9 14 CL20 CL32 72 0.0057 *S26 .81267.4 13 CL559 CL54 4 D 血闊 .820.804 !56.3 12 CL 贈 CL27 265 o.ooes.796 '54.9 11 CL41 CL25 4S9 0.0069 .908.7B6 53.7 10 CL18 CL21 ioe 0.0102,775 5L2 9 CL14 CL23 1300.0170 .079 .7B2 45,6 8 CL1：8 CL W 冰0.0185 .861 ,746 41,6 1CL17 CL15 428 D.0242 .B37 .726 36.8 8 CL16 CL13 11 0 J84S .S02 JOI 30.5 5 CL12 CL8 528 0.0783 .728.669 15 J 4 CL11 CL? 81? 0.1036 詔25.B£3 0.4? 3 CL6 CL9 141 (k 1640 .471 ,540 -12 2 CL5 CL4 1445 0.1820 .289 .421 -16 1CL2CL315SC0,2887,000.0000,00上面的运行结果给出了对样品的聚类过程。