SAS统计分析及应用_制作统计图表_
SAS统计分析及应用
运行此程序，只要用鼠标单击工具栏的提交（Submit）
图标 ，或用Run菜单下的Submit命令，或者直接按 下F8键（Windows XP)或者F6（Windows 7)，就可运 行程序。如果选中某一段程序，然后进行调用，则 系统只执行被选中的部分。
SAS有一个智能型绘图系统，不仅能绘各种统计图，还能绘出地图。
SAS提供多个统计过程，每个过程均含有极丰富的任选项。
用户还可以通过对数据集的一连串加工，实现更为复杂的统计分析。
SAS还提供了各类概率分析函数、分位数函数、样本统计函数和随机数生成函数，使 用户能方便地实现特殊统计要求。
二、安装SAS
SAS数据集等价于关系数据库系统中的一个表，实际上一个SAS数据集有时也称作一 个表。在数据库术语中一个观测称作一个记录，一个变量称作一个域。
在C0401数据集中：
有 5个观测，分别代表5个学生的情况， 每个学生有5个数据， 分别为姓名、性别、数学成绩、语文成绩、平均分
此数据集有5个变量， 变量名依次为NAME、SEX、MATH、CHINESE和AVG
libname a 'd:\sysdata\'; data a.aaaa; input x @@; cards;
12345 ; proc print; var x; run; quit; • 第1句就是一个环境设置语句，其作用是设定一个逻辑库，逻
辑库名称为a, • 第2～6句构成数据步，其功能是新建一个数据集，数据集名称
NAME 李明 张红艺 王思明 张聪 刘颍
SEX
MATH
CHINES E
AVG
SAS画图【好资料】
SAS软件与统计应用教程
STAT
2.3.2 分类变量的图形表示
分类变量也可以通过图形直观地描绘出它们各类的数 量和所占比例，常用的有条形图、饼图和马赛克图。
1. 条形图
条形图(Bar Chart)给出分类变量取每个值的频数，如 图2-26所示为变量R_ID取值的条形图。
SAS软件与统计应用教程
STAT
proc gchart data = mylib.sryzc; PIE3D Income; run;
结果如图所示。
SAS软件与统计应用教程 STAT (4) 画环形图 使用 donut 关键字可以画环形图，例如，画出数据集 mylib.sryzc中地区(R_ID)变量的环形图的代码如下：
proc gchart data = mylib.sryzc; donut Income/subgroup =R_ID; run;
马赛克图(Mosaic Plot)一般不对单个变量作，而是对 两个分类变量来作。这种图的好处是直观显示了两个变 量每种取值组合的观测个数和比例，如图2-28所示。
SAS软件与统计应用教程
STAT
2.4.3 编程绘制统计图
SAS可以把存贮在SAS数据集中的数
据以图形的方式形象直观地显示出
来。在SAS/GRAPH模块的支持下， SAS可以作散点图、曲线图、直方图 、扇形图、三维曲面图、等高线图 、地图，等等。
SAS软件与统计应用教程
STAT
也可以分地区绘制家庭总收入对家庭编号的连线图 （图2-49右），代码如下：
SAS软件与统计应用教程
STAT
3. 散点图
比如家庭的收入和支出情况的数据，这里家庭总收入是 一个变量，而家庭总支出是第二个变量。希望通过图形 了解收入和支出的关系，这时可以用一个变量为横坐标 （如家庭总收入），另一个为纵坐标（这里是家庭总支 出 ） 来 作 图 （ 图 2-24 ） 。 这 种 图 称 为 散 点 图 (Scatter Plot)。
sas数据分析
sas数据分析标题：SAS数据分析与决策支持引言：在当今信息化的时代，数据已经成为企业决策的重要依据。
然而，海量的数据如何进行有效地整理和分析已经成为企业面临的挑战。
SAS作为一个强大的数据分析工具，通过其丰富的功能和灵活的应用，为企业提供了一种有效的决策支持方法。
本文将详细介绍SAS数据分析的概念、应用和优势，以及它如何为企业决策提供支持。
一、SAS数据分析的概念SAS（Statistical Analysis System）是一种常用的统计分析软件，它通过收集、整合、管理和分析数据，帮助用户在决策过程中作出有效的预测和判断。
SAS数据分析可以应用于各个领域，包括市场营销、金融风险评估、医疗保健、生物信息学等。
二、SAS数据分析的应用1. 市场营销决策支持：SAS数据分析可以帮助企业对产品销售进行预测和监测，分析市场竞争对手的策略，并优化企业的市场定位和营销策略。
2. 金融风险评估：SAS数据分析可以对金融数据进行建模和分析，帮助金融机构评估风险、监控市场波动，并制定相应的风险管理策略。
3. 医疗保健决策支持：SAS数据分析可以通过分析大量的医疗数据，辅助医疗机构提供个性化的诊断和治疗方案，提高医疗效率和病人满意度。
4. 生物信息学研究：SAS数据分析可以处理大规模的生物数据，帮助生物学家解决基因组学、蛋白质组学等领域的问题，加速科学研究的进展。
三、SAS数据分析的优势1. 数据整合能力：SAS可以集成多种类型的数据，并通过其强大的数据处理功能进行统一管理和整合，使得数据的利用更加高效和便捷。
2. 统计分析功能：SAS提供了丰富的统计分析方法和模型，可以通过这些方法和模型对数据进行深入分析和挖掘，从而发现数据背后的规律和关联。
3. 可视化分析：SAS提供了强大的可视化分析功能，可以通过图表、图像和地图等形式呈现数据分析结果，帮助用户更加直观地理解和解释数据。
4. 高性能计算：SAS具备较强的计算能力，可以处理大规模的数据和复杂的计算任务，加速数据分析和决策过程。
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。
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统计分析及应用_制作统计图表_
CV=<颜色>
设置点的颜色
black,red,green,blue,cyan,magenta,gray,pink,orange,brown,y
ellow
H=<n><单位>
设置点的大小 单位取值：cell,cm,pct,pt,in
POINTLABEL I=<连线方式>
在点附近标明 Y轴值
设置连线方式
none,join,spline,needle
PROC GCHART DATA=<数据集名>; <图形关键字><变量名>/<选项列表>;
RUN;
图形关键字
block hbar hbar3d vbar vbar3d
图形类型
方块图 水平条形图 三维水平条形图 垂直条形图 三维垂直条形图
图形关键字
pie pie3d donut star
图形类型
饼图 三维饼图 环形图 星型图
run;
7
绘制散点图和连线图
GPLOT
【例】绘制函数y=sin(x), y=cos(x)的连线图
DATA SinCos; DO X=-2*3.14 TO 2*3.14 BY 0.2; Y1=SIN(X);Y2=COS(X); OUTPUT; END;
goptions reset=symbol; title "sin(x) and cos(x)" ;
【例】用图描述数据集 sashelp.cars中，车的重量与车速的关系 。 proc gplot data=sashelp.cars ; plot weight*MPG_Highway; run;
【例】按性别分组绘制体重随身高变化的散点图。
SAS软件及部分常用功能简介
使用适当的颜色和字体，使图表更加美观和 专业。
动态数据可视化
交互式图表
允许用户通过点击或拖动来交互地查看数据。
时间序列动画
展示随时间变化的数据趋势。
动态更新
随着数据的改变，图表能够自动更新。
数据筛选
允许用户根据特定条件筛选数据，并实时反 映在图表上。
05
编程与自定义功能
SAS编程语言基础
SAS软件及部分常用功能简介
• SAS软件概述 • 数据导入与处理 • 统计分析功能 • 数据可视化功能 • 编程与自定义功能
01
SAS软件概述
SAS软件简介
SAS（Statistical Analysis System）软件是由美国北卡罗来纳大学于1966年开发的统计分析软件，最初 主要用于农业领域的数据分析。经过多年的发展，SAS已成为全球领先的数据分析和统计分析解决方案提 供商。
SAS软件采用模块化设计，用户可以根据需要选择不同的模块进行数据处理、统计分析、数据挖掘、 预测建模等。
SAS软件的特点与优势
强大的数据处理能力
SAS提供了丰富的数据导入、导出和转换工具，支持多种 数据格式和数据库系统，能够高效地处理大规模数据集。
灵活的数据挖掘功能
SAS的数据挖掘工具能够帮助用户发现隐藏在数据中的模 式和关联，支持多种数据挖掘算法，如决策树、神经网络 、聚类等。
饼图
用于表示各部分在整体中所占的比 例。
03
02
折线图
用于展示时间序列数据或连续变量 的变化趋势。
散点图
用于展示两个变量之间的关系。
04
图表制作与美化
选择数据
确保数据准确无误，是制作图表的基础。
SAS软件应用之统计图
GPLOT过程步
SAS系统中采用GPLOT过程步绘制线图。 GPLOT过程步的语法格式如下： PROC GPLOT [ DATA=<数据集名> [选项] ] ; PLOT <纵坐标变量*横坐标变量> / [选项]; PLOT2 <纵坐标变量*横坐标变量> / [选项]; SYMBOLn [选项]; BY <变量名列>; RUN;
统计图制作的一般原则
根据资料性质和分析目的正确选用适当的 统计图。例如分析比较独立的、不连续的、 无数量关系的多个组或多个类别的统计量 宜选用直条图，分析某指标随时间或其它 连续变量变化而变化的趋势宜选用线图， 描述某变量的频数分别宜选用直方图，描 述或比较不同事物内部构成时用圆图或百 分条图等。
箱图
箱线图是由一组数据的5个特征值绘制而成 的，它由一个箱子和两条线段组成。5个特 征值依次是最大值、上四分位数、中位数、 下四分位数和最小值。通过箱线图，可以 反映出数据分布的特征。 箱线图一般有单批数据箱线图和多批数据 箱线图两种。 在SAS系统中通过UNIVARAITE过程步就 可以绘制箱线图。
统计图制作的一般原则
统计图必须有标题、概括统计图资料的时 间、地点和主要内容。统计图的标题在图 的下方。 统计图一般有横轴和纵轴，并分别用横标 目说明横轴和纵轴代表的指标和单位。一 般将两轴的相交点即原点处定为0。 统计图用不同线条和颜色表达不同事物和 对象的统计量，需要附图加以说明。
直条图
百分条图和圆图
圆图用来表示事物内部的构成情况。必须 用相对数，且各项之和为100％，图中各扇 形面积表示数量的大小，将360度圆心角看 成100％，把每一部分所占的百分数折算成 圆心角的度数，根据圆心角的度数就可画 出代表各部分数量大小的扇形来。百分条 图是以矩形总长度作为100％，将其分割成 不同长度的段来表示各构成的比例。圆图 和百分条图适合描述分类变量的各类别所 占的构成比。
sas的boxplot过程
SAS（Statistical Analysis System，统计分析系统）是一种用于数据分析的强大工具，其提供了丰富的统计分析功能。
在SAS中，boxplot（箱线图）是一种用于展示数据分布情况的常用图形。
本文将介绍SAS中绘制boxplot的过程，并对其进行详细解析。
一、准备数据在使用SAS进行boxplot分析之前，首先需要准备好待分析的数据集。
假设我们有一个包含了某一变量的数据集，如下所示：```data input_data;input x ;datalines;1 2 3 4 5 6 7 8 9 10;run;```以上示例中，我们创建了一个名为input_data的数据集，并输入了一组变量x的取值。
在实际应用中，我们需要根据具体需求导入相应的数据集。
数据准备完成后，接下来就可以开始绘制boxplot了。
二、绘制boxplot在SAS中，我们可以使用proc boxplot语句来绘制boxplot。
具体的语法格式如下：```proc boxplot data=input_data;plot x;run;```以上代码中，我们通过proc boxplot指定了待分析的数据集为input_data，并指定要绘制boxplot的变量为x。
在实际应用中，我们也可以根据需要添加其他参数，如指定分组变量、添加标签等。
三、结果解析绘制完成后，我们可以对得到的boxplot进行解析和分析。
boxplot 通常包括了五个重要的统计量，即最小值、下四分位数、中位数、上四分位数和最大值。
通过这些统计量，我们可以直观地了解数据的分布情况，包括了中位数的位置、数据的离散程度等。
boxplot还可以帮助我们识别异常值（outliers）。
异常值通常被定义为明显偏离大部分数据的数值，它们可能是数据采集或输入中的错误，也可能代表了真实的特殊情况。
通过boxplot，我们可以快速地发现异常值，并根据具体情况进行处理。
sas实验报告
sas实验报告1. 实验目的本次实验的目的是通过使用SAS软件，对给定数据集进行分析并绘制出相关的图表，从而深入理解数据中的信息，为后续的数据分析和业务决策提供支持。
2. 实验过程2.1 数据清洗在进行数据分析之前，需要对给定的数据集进行清洗。
首先，我们查看了数据是否存在缺失值和异常值。
通过观察发现该数据集中没有缺失值，并且异常值也很少。
我们选择对一些偏离正常范围较大的值进行平滑处理，以减小对后续分析的影响。
2.2 数据分析接下来，我们使用SAS软件对数据进行分析，并绘制相关的图表。
通过对数据的统计学分析和可视化，我们得到了以下结论：2.2.1 数据的概览我们首先对数据中的各个变量进行了基本的统计学描述，包括均值、中位数、标准差、最大值和最小值。
同时，我们绘制了数据直方图、密度图等图表，以更好地理解各个变量的分布规律。
2.2.2 变量的相关性分析我们使用了相关系数等分析方法，研究了各个变量之间的相关性。
通过相关系数矩阵和相关性图表，我们发现有些变量之间存在显著的相关关系，对于后续的数据分析和业务决策有重要的参考价值。
2.2.3 因素分析我们对整个数据集进行了因素分析，找出了影响数据各个变量的主要因素。
通过因子载荷矩阵和成分图表，我们更深入地理解了变量之间的内在联系和因果关系。
3. 实验结果通过本次SAS实验，我们对各种数据分析方法的使用方法和优缺点有了更深入的了解。
同时，我们成功地完成了对给定数据集的分析和可视化，并得出了一些有价值的结论，为后续的数据分析和业务决策提供了有效的支持。
4. 结论本次SAS实验不仅增强了我们对数据分析的理论知识和实践能力，还将对我们未来的学习和工作产生积极的影响。
我们将继续学习和掌握各种数据分析工具和方法，为公司的发展提供更好的支持和帮助。
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第四章制作统计图表
4.1 4.2
4.4SGPLOT过程制图GPLOT制作点线图
制作三维图和茎叶图
4.3GCHART过程制图4.5FREQ 频数统计表
4.2 GPLOT制作点线图
平面的散点图是以数据集中某两个变量为纵坐标和横坐标，一个观测对应一个点，多个观测构成一幅平面散点图。
点按
一定方式用线相连，则构成连线图。
主要表示：
–一个变量随另一个变量的变化；
–变量之间的关系；
–数据值的分布。
绘制散点图和连线图
GPLOT
PROC GPLOT DATA=<数据集名>;
PLOT <纵轴变量>*<横轴变量>[=<分组变量>][/<选项1>];
[SYMBOL<N> <选项2>;]
RUN;
•选项1用来设置图形的整体特性，例如坐标轴的值、颜色，外框颜色、填充色等
选项含义说明
FRAME|NOFRAME 图形加/不加边框默认为加边框CFRAME=<颜色>图形背景色默认为白色AUTOHREF(AUTO
VREF)在水平（垂直）轴的每个主刻度处加入垂直（水平）参考线
NOAXIS 取消坐标轴及相关的图形元素
CAXIS=<颜色>设置坐标轴颜色
CTEXT=<颜色>设置与轴相关的文字颜色
HAXIS=<值列表>设置水平轴主刻度值
VAXIS=<值列表>设置垂直轴主刻度值
OVERLAY 多个图形绘在一张图中
LEGEND 显示图例
PROC GPLOT DATA=<数据集名>;PLOT <纵轴变量>*<横轴变量>[=<分组变量>][/<选项1>];
[SYMBOL<N> <选项2>;]RUN;绘制散点图和连线图GPLOT
•选项2：点或连线的相关参数
选项
含义取值V=<符号>
设置点使用的符号plus,x,star,square,diamond,triangle,hash,paw,point,dot,circle CV=<颜色>
设置点的颜色black,red,green,blue,cyan,magenta,gray,pink,orange,brown,y ellow H=<n><单位>
设置点的大小单位取值：cell,cm,pct,pt,in POINTLABEL
在点附近标明Y 轴值I=<连线方式>
设置连线方式none,join,spline,needle CI=<颜色>设置连线颜色C=<颜色>设置点和线的颜色
L=<n>n 为线的序号
0-无连线,1-实线,2-虚线PROC GPLOT DATA=<数据集名>;PLOT <纵轴变量>*<横轴变量>[=<分组变量>][/<选项1>];[SYMBOL<N> <选项2>;]RUN;绘制散点图和连线图
GPLOT
GPLOT
•symbol语句为全局语句，即如果未设置symbol选项，将以最后一次设置的选项作为本次的参数。
•若要恢复初始设置，可执行以下语句：
–goptions reset=symbol;
GPLOT
【例】用图描述数据集sashelp.cars中，车的重量与车速的关系。
proc gplot data=sashelp.cars;
plot weight*MPG_Highway;
run;
【例】按性别分组绘制体重随身高变化的散点图。
proc gplot data=sashelp.class;
plot weight*height=sex;
symbol1 cv=black v=x;
symbol2 cv=blue v=dot;
run;
GPLOT
【例】绘制函数y=sin(x), y=cos(x)的连线图DATA SinCos;
DO X=-2*3.14TO 2*3.14BY 0.2;
Y1=SIN(X);Y2=COS(X);
OUTPUT;
END;
goptions reset=symbol;
title "sin(x) and cos(x)" ;
SYMBOL1 V=PLUS C=RED I=JOIN ;
SYMBOL2 V=STAR C=BLUE;
PROC GPLOT;
PLOT Y1*X=1Y2*X=2/OVERLAY;
RUN;
4.3 GCHART过程制图。