第七章属性数据与FREQ过程解析
组态王教学-数据词典
数据词典常见问题解答北京亚控科技发展有限公司２００９年７月目录1. 我注意到组态王软件是按软件点数来收费的，请问这个点数是如何计算的？ (1)2. 我想删除一个指定的变量，但数据词典中该变量的删除选项灰色，不允许操作，怎么解决？ (1)3. 我注意到组态王的数据词典里有一个系统自带的“$新报警”变量，请问此变量是如何使用的？ (1)4. 组态王的数据变量的采集频率采用什么规则？有什么注意事项？ (1)5. 在工程比较庞大的情况下，请问我如何能快速的找到某个变量都在那里使用了呢？ (2)6. 我注意到组态王的变量的属性页中有最大值最小值最大原始值最小原始值几个设定项，请问具体怎么来应用？ (2)7. 在定义变量的基本属性时状态栏中的保存数值、保存参数是什么意思？ (2)8. 我需要组态王能记下我运行状态下设定的参数，每次启动时都能按最后一次设定的参数运行，请问如何来做？ (3)9. 我的现场设备的信号采集与变换是非线性的，请问在组态王中我需要如何设置？ (3)10. 请问变量定义时变量的优先级、安全区是如何设置的?如何工作? (3)11. 请问组态王的报警优先级配置是如何设置的? (3)12. 请问变量定义中的生成事件如何使用？ (3)13. 请问什么是内部局部变量？如何使用? (3)14. 组态王在运行系统中如何修改变量的原始值和工程值？ (4)15. 如果设备中有的数据不需要按采集频率读取，按需要读取，在组态王中如何实现？ (4)16. 在组态王运行环境中能够实现控制变量记录的功能？ (4)17. 在组态王文本框中连接变量的时候，单击问号按钮，没有反应，弹不出变量列表框，为什么，应如何解决？ (5)18. 在组态王数据词典中能否成批修改变量的基本属性？ (5)19. 在组态王中能否实现对变量的操作记录下来？ (5)20. 在组态王中如何实现变量的累加计算？ (6)21. 组态王中的内存字符串变量无法保存到组态王历史数据库中，应如何解决？ (6)22. 在组态王运行环境中通过变量域改变报警限值，但是回到开发环境中看到还是原来设置的值，应如何同步修改开发环境中的设定值？ (6)23. 在删除未用变量列表里，我已经选择全部删除，为什么还有些未用变量没有被删除？ (6)1. 我注意到组态王软件是按软件点数来收费的，请问这个点数是如何计算的？组态王软件是按点数收费的，这里讲的点数不是用户在工程设计时设计的采样点的数目，而是组态王数据词典中定义的所有变量（不包括软件本身自带的21个变量），因为在组态王的数据词典中除了要定义采样点外，还需要定义一部分内存变量来实现软件的逻辑控制动画连接等，所以用户在软件选型时要留有一定的点数余量。
freq函数
freq函数在Python中，freq函数用于计算给定列表中每个元素出现的次数。
freq函数采用一个列表作为输入参数，然后返回一个字典，该字典描述了输入列表中每个元素出现的次数。
freq函数是一个非常实用的函数，因为它可以帮助我们快速地分析和描绘一个数据集。
例如，如果我们有一个由学生考试成绩组成的列表，我们可以使用freq函数来计算每个成绩出现的次数，进而获得成绩分布情况。
这可以帮助我们确定每个成绩段的人数，以及评估整体考试成绩的表现。
下面是一个实例：```python。
# 定义列表grades。
grades = [88, 85, 90, 92, 78, 84, 92, 85, 90, 88, 84, 82, 90, 78, 88]。
# 使用freq函数计算每个成绩出现的次数。
freq_dict = {}。
for grade in grades:。
if grade in freq_dict:。
freq_dict[grade] += 1。
else:。
freq_dict[grade] = 1。
#输出结果。
for key, value in freq_dict.items(:。
print(key, ':', value)。
```。
运行上述代码，输出结果如下：```。
88:3。
85:2。
90:3。
92:2。
78:2。
84:2。
82:1。
```。
可以发现，输入的列表中，88分出现了3次，其他的成绩分别出现了1至3次。
实现freq函数的方法有很多，下面介绍两种常见的实现方法：方法一：def freq(lst):。
freq_dict = {}。
for item in lst:。
if item in freq_dict:。
freq_dict[item] += 1。
else:。
freq_dict[item] = 1。
return freq_dict。
```。
方法二：```python。
from collections import Counter。
sas中freq的用法 -回复
sas中freq的用法-回复在SAS中，`FREQ`是一个非常常用的过程，用于生成频率和交叉表。
它可以帮助数据分析师更好地理解数据并发现其中的模式和趋势。
本文将一步一步介绍`FREQ`过程的用法，并提供一个示例来说明其在数据分析中的重要性。
1. 首先，我们需要了解`FREQ`语句的基本结构。
一般而言，`FREQ`语句由以下三部分组成：`TABLES`子句、`/`符号和`OUT`子句。
`TABLES`子句用于指定要生成频率和交叉表的变量，`/`符号用于分隔`TABLES`子句和`OUT`子句，`OUT`子句用于指定输出结果的数据集和变量名。
2. 接下来，我们需要选择要生成频率和交叉表的变量。
在`TABLES`子句中，可以同时指定多个变量，用逗号分隔。
可以选择数值变量或字符变量，甚至可以组合使用两者。
例如，`TABLES var1 var2;`将生成变量`var1`和`var2`的频率和交叉表。
3. 在`TABLES`子句中，还可以使用一些选项来进一步定制输出结果。
例如，`TABLES var1 / NOPRINT MISSING;`将在输出中不显示缺失值。
这对于有效地处理缺失数据非常有用。
4. 当`FREQ`过程运行完毕后，可以使用`OUT`子句来指定输出结果的数据集名称和变量名。
例如，`OUT = outputdata;`将结果存储在名为`outputdata`的数据集中。
这样，我们可以在进一步分析时使用这些结果。
5. 另外，`FREQ`过程还可以生成卡方检验、精确检验和倾向分数。
这些统计指标可以帮助我们判断样本数据是否符合理论分布，并进行统计推断。
现在，让我们通过一个具体的示例来进一步说明`FREQ`过程的用法。
假设我们有一个数据集包含了学生的性别（gender）和考试成绩（score）两个变量。
我们希望通过`FREQ`过程来分析性别和考试成绩之间的关系。
首先，我们需要指定要生成频率和交叉表的变量。
SAS统计分析介绍
proc ttest data=ncd.stat ;
var h; class urd;
urd
N
where gender=1; 1
733
run;
2
840
差 (1-2)
均值 标准差 标准误 最小值 最大值 差
168.4 6.3642 0.2351 148.0 189.0 164.8 7.5661 0.2611 104.0 193.0 3.6064 7.0317 0.3554
例如 ： proc print data=score label;
id name; var math english chinese; label name=‘姓名’ math=‘数学’ english=‘英语' chinese=‘语 文’; run;
19
FORMAT语句可以为变量输出规定一个输出格式，比如 proc print data=score; format math 5.1 chinese 5.1; 分析
t检验 方差分析 logistic回归分析 判别分析 聚类分析 方差分析 logistic回归分析 判别分析 聚类分析
分类变量
t检验 方差分析 协方差分析 多因素回归分析
c2检验 logistic回归分析
c2检验 logistic回归分析
生存分析
5
有序变量 相关分析 多因素回归分析
5.304312 标准误差均 值
3645 584713.9 72.40189 0.56804 263832.5
0.140937
99% 95% 90% 75% Q3 50% 中位数
25% Q1
179.5 175 172
166.1 160
SAS软件和统计应用教程(1)PPT课件
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2
SAS软件与统计应用教程
2.1.1 统计学的基本概念
STAT
1. 总体与样本
总体(population)：总体是指所研究对象的全体组成 的集合。
样 本 (sample) ： 样 本 是 指 从 总 体 中 抽 取 的 部 分 对 象 （个体）组成的集合。样本中包含个体的个数称为样本 容量。容量为n的样本常用n个随机变量X1，X2，…，Xn 表示，其观测值（样本数据）则表示为x1，...，xn，为 简单起见，有时不加区别。
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STAT
第二章 SAS的描述统计功能
2.1 描述性统计的基本概念 2.2 在SAS中计算统计量 2.3 统计图形
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STAT
2.1 描述性统计的基本概念
2.1.1 统计学的基本概念 2.1.2 表示数据位置的统计量 2.1.3 表示数据分散程度的统计量 2.1.4 表示数据分布形状的统计量 2.1.5 其它统计量
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2.1.3 表示数据分散程度的统计量
STAT
1. 极差（Range）与半极差（Interquartile range）
极差就是数据中的最大值和最小值之间的差：
极差 = max{xi} – min{xi} 上、下四分位数之差Q3 – Q1称为四分位极差或半极 差，它描述了中间半数观测值的散布情况。
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STAT
2. 峰度（kurtosis）
峰度描述数据向分布尾端散布的趋势。峰度的计算公
式为： K
n (n 1 )
n(x i x )43 (n 1 )2
(n 1 )n ( 2 )n ( 3 )i 1 s (n 2 )n ( 3 )
SAS培训课白板
表1.1横截面数据集表1.2时间序列数据集表1.3混合横截面数据集表1.4综列数据集示例1表1.5综列数据集示例2离散数据（discrete data）：也称为定性数据，与定量数据相对应，通常在考察个人、家庭或企业的选择或决策行为时，通过问卷调查获得，如：问题：“您认为未来3个月的物价走势会有什么变化？”选项：①上升②不变③下降被调查者将从以上3个选项中进行选择，得到数据“1”或“2”或“3”即为离散数据或定性数据SAS 是英文Statistical Analysis System的缩写，翻译成汉语是统计分析系统，最初由美国北卡罗来纳州立大学两名研究生研制，1976 年创立SAS公司, 2006年全球员工总数10000人，全球财富500强中的前100家企业有96家使用SAS软件进行“商业智能(Business Intelligence, BI)”上的应用，SAS软件采用按年租用收费制，2005年SAS公司收入16.8亿美元。
在数据处理领域，SAS系统具有十分完备的数据访问、数据管理、数据分析和数据呈现的功能。
国际上, SAS被誉为数据统计分析的标准软件。
SAS软件是一个模块组合式的系统，共有三十多个功能模块，其中最基础的是BASE模块，专门用于统计分析的有STAT模块，专门用于时间序列分析的有ETS模块。
SAS 软件是用汇编语言编写而成的，使用SAS软件通常需要编写程序，因此比较适合专业统计人员使用，非统计专业人员学习SAS比较困难，SAS软件最新版为9.13版，SAS公司的网址是。
FTP主机地址：用户名：pinggu_peixun 密码：回归分析过程REG过程（回归过程）RSREG过程（二次响应面回归过程）ORTHOREG（病态数据回归过程）NLIN过程（非线性回归过程）TRANSREG过程（变换回归过程）CALIS过程（线性结构方程和路径分析过程）方差分析过程ANOV A过程（均衡数据的方差分析过程）TTEST过程（两组比较过程）NPAR1WAY过程（单因子非参数过程）NESTED过程（嵌套过程）LATTICE过程（拉丁方设计过程）PLAN过程（设计方案过程）V ARCOMP过程（方差分量估计过程）GLM过程（一般线性模型过程）MIXED过程（混合线性模型过程）GENMOD过程（广义线性模型过程）属性数据分析过程FREQ过程（频数过程）CATMOD过程（属性数据的建模过程）CORRESP过程（对应分析过程）LOGISTIC过程（Logistic回归过程）多变量过程简介PRINCOMP过程（主分量分析过程）FACTOR过程（因子分析过程）CANCORR过程（典型相关分析过程）MDS过程（多维标度过程）MULTTEST过程（多重检验过程）PRINQUAL过程（定性数据的主分量过程）判别分析过程DISCRIM过程（判别归类过程）CANDISC过程（典型判别过程）STEPDISC过程（逐步判别过程）聚类分析过程CLUSTER过程（系统聚类过程）FASTCLUS过程（快速聚类过程）MODECLUS过程（非参数聚类过程）V ARCLUS过程（变量聚类过程）TREE过程（画树状图过程）ACECLUS过程（数据的预处理过程）实用过程SCORE过程（得分过程）OUTPUT过程（输出传送过程）TEMPLATE过程（模板过程）INBREED过程（近亲繁殖系数过程）GLMMOD过程（构造一般线性模型的设计阵过程）实用新函数及PLOT过程生存分析过程LIFEREG过程（失效数据回归过程）LIFETEST过程（失效数据检验过程）PHREG过程（Cox比例危险模型过程）PROBIT过程（概率单位过程）。
《SAS软件与统计应用教程》第九章 属性(分类)数据分析
对属性数据进行分析，将达到以下几方面的目的： 1) 产生汇总分类数据——列联表； 2) 检验属性变量间的独立性(无关联性)； 3) 计算属性变量间的关联性统计量； 4) 对高维数据进行分层分析和建模。
这是一张具有r行和c列的一般列联表，称它为rc表。 其中，第i行第j列的单元表示为单元ij。交叉表常给出在 所有行变量和列变量的组合中的观测个数。表中的总观
测个数用n表示，在单元ij中的观测个数表示为nij，称为 单元频数。
9.1.2 属性变量关联性分析
对于不同的属性变量，从列联表中可以得到它们联合
H0：变量之间独立；
H1：变量之间不独立
1. 2检验
在双向表的情形下，如果行变量与列变量无关联性的
原假设H0成立，则列联表中各行的相对分布应近似相等，
即
nij
nij i
（j = 1，2，…，c）
nij
n
或
j
nij
j
nij
i
n
nij
def
mi（j j
=
1，2，…，c）
其中mij称为列联表中单元ij在无关联性假设下的期望频
其中min[(r – 1)(c – 1)]表示取(r – 1)，(c – 1)中较小的一
个。V = 0，表示两个变量相互独立，|V | = 1，表示变量
之间完全相关。
9.1.4 有序变量关联性分析
对于数值变量，可以计算两两的相关系数。属性变量 因为没有数值概念所以不能计算相关系数，但对于两个 有序变量可以计算类似于相关系数的关联性量度。用来 度量有序变量关联程度的统计量有γ统计量、τb统计量 和τc统计量等。这几个统计量均由以下定义的观测对一 致或不一致的个数（即P和Q）来计算。
sas属性数据分析
(cate21.sas)
21
列联表分析
由原始数据生成列联表的例子
(2) 使用SAS菜单系统“分析员应用”生成 列联表.
首先启动“分析员应用”,并打开SAS数据 集STATCLAS.
① 在“分析员应用”菜单栏目中选 分析(Statistics)=> 表分析(Table Analysis)....
14
列联表分析
属性变量取值的频数表
对属性变量最基本的统计特征就是它可取到的 不同数值及取各个不同数值的频数和概率(频率).
(中学生数据的频数表和条形图.)
15
列联表分析
多个属性变量取值的交叉表
19
列联表分析
由原始数据生成列联表的例子
例2.1 对某个“统计入门”课题，记录了该课程 中所有学生的性别和专业(′是′为统计专业,′非′ 为其他专业).数据见以下SAS程序的数据行.试用编程 方法或菜单系统生成列联表.
27
列联表分析
例2.2 杀人犯的种族是否会影响判处死刑的问 题.对1976至1977年美国佛罗里达州20个地区杀人 案件中的326个被告进行调查.考虑的种族有白人与 黑人;用“是”或“否”表示是否判处死刑.调查后 已把数据整理成表格形式(见下表).试用编程方法 或菜单系统生成列联表.
白人 黑人 是 19 17 36 否 141 149 290
26
列联表分析
有些情况下,已经汇总并得出表格中每个单元 有多少个观测.在收集数据时,也许是先建立一张 表,然后将观测个数记到每个单元中,这样得到的 信息.或许是使用以表格形式发表的数据.如:
白人 黑人 是 19 17 否 141 149
在这种情况下,没有给出样本中每一个个体的观 测数据.为了由这种类型的数据生成一张列联表, 首先建立一个包含所有单元观测个数的数据集, 然后使用带有WEIGHT语句的FREQ过程.
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request-list：制表要求
•单向表由单个变量产生 如 tables a b c;
•双向交叉表用一个“*” 连接两个变量产生 如 tables a*b;
多项表由多个变量用星号连接产生 如 tables x1*x2*x3; 简洁表示形式： tables a*(b c); tables (a b)*(c d); tables (a b c)*d; tables a—d; 等价于tables a*b a*c; 等价于tables a*c a*d b*c b*d; 等价于tables a*d b*d c*d; 等价于 tables a b c d;
FREQ过程语句说明： （1）TABLES语句： 一般格式：TABLES request-list</option-list>; • FREQ过程中可包含任意多个TABLES语句 • 若没有TABLES语句，则生成输入数据集中每个变量的
单向频数表 • 若没有任何选项，则对tables语句中规定的变量的每个 水平计算频数，累计频数，占总频数的百分比及累计百 分数。
行列变量都是有序变量时
（4）Gamma ( )相关系数；
（5）Kendall' s tall b( b )相关系数；
（6）Stuart' s tall c( c )相关系数。
FREQ过程
主要功能
• FREQ过程是SAS系统中用于属性数据分析的主 要过程之一，可以生成单向到N向的频率表和交 叉表。 • 对于双向表（二维表），该过程计算检验统计量 和关联度。 • 对于N向表，该过程进行分层分析，计算每一层 和交叉层的统计量。
第七章
属性数据分析与FREQ过程
属性数据简介
• 在一个有三个主要大型商场的商贸中心， 调查476个不同年龄阶段的人信息一般是被调查 对象的分类信息，而不是定量变量的具体值。 • 从例子中我们看到对观测对象通过商场和调查对象的 年龄段进行了分类，得到一个二维表格。 • 那么从这个数据我们是否能看出顾客的年龄段与他 所去的商场有联系吗？
FREQ过程的一般格式
• • • • • PROC FREQ <option-list>; BY variable-list; TABLES request-list</option-list>; WEIGHT variable; OUTPUT<OUT=sas-data-set><output-statisticlist>;
</option-list>常见类型：
（1）ALL:求所有由CHISQ，MEASURES和CMH选项给出的 检验和度量；
2 （2）CHISQ:要求对每层的齐性或独立性进行 检验,
并计算依赖于 2检验统计量的关联度。
（3）CMH:计算Cochran-Mantel-Haenszel统计量，用于2 维以上表检验行、列变量的相关。 （4）EXACT:对于大于2×2维表进行Fisher精确检验。 （5）MEASURES:计算相关度量和它们的渐进标准差。 （6）ALPHA=P值:
• 分类变量和有序变量统称为属性变量，有时也称为字符型变量 或定性变量； • 而间隔变量和比率变量则称为数值型变量，有时也称为 定量变量或连续变量。 • 对属性变量进行的数据分析称为属性数据分析。
一般在属性数据分析中需要解决：
（1）产生汇总分类数据——频数表； （2）属性变量之间的独立性检验； （3）在属性变量之间存在关联的情况下，计算他们之间的关 联系数。
（2）连续修正 c2检验统计量；
（3）似然比 2检验统计量；
2 （4）Manel Haenszel MH 检验统计量；
（5）Fisher精确检验。
• 双向表中行变量与列变量相关性的检验 (1) 系数； （2）Contingency Coefficient 列联系数；
（3）Cramer' s V系数；
应用举例
例7.1 广告是否会显著影响消费者的购买意向
data ads; input ad$ plan$ number; cards; 看过 已买 60 看过 打算买 33 看过 没打算买 7 没看过 已买 25 没看过 打算买 40 没看过 没打算买 35 ;
（2） WEIGHT variable: 每个观测对频数为对应权数变量的值。
（3）OUTPUT语句： 一般格式： OUTPUT<OUT=sas-data-set><output-statistic-list>; 创建一个包含有PROC FREQ计算的统计量的SAS数据集。 OUT=sas-data-set:规定输出数据集的名字 output-statistic-list：输出统计量列表 可用的统计量是有PROC FREQ产生的关于双向交叉表的统计 量及概括性统计量。
• 数值变量就是能用数字来计量的变量；而不能用数字来计量 的变量则称为字符型变量，也称为属性变量。
• 区间型变量是指变量的取值可以为一个连续的数值区间，又可 分为比率变量和间隔变量。 名义型变量是指变量本身本质上不能用数值表示，用数字没有 真正意义，又可分为分类变量和有序变量。
• 按类型可以分为：字符型和数值型， 按测量水平可以分为：区间型和名义型。 分类变量和有序变量统称为属性变量，也称字符型变量 或定性变量。 间隔变量和比率变量则称为数值型变量，也称为定量 变量或连续型变量
属性数据分析中一些常见概念与检验统计量
• 单向表（一维表）
由一个属性变量进行分组构成的表。
• 双向表（二维表）
由两个属性变量交叉分组所得到的表。
• 多向表（多向交叉表或多维表）
由两个以上属性变量构成的表。
• 双向表无关联性检验的统计量
H0 : 行变量与列变量无关； H1 : 行变量与列变量有关
(1) 2检验统计量；
• 为了了解广告是否对消费者产生影响，某广告公 司在某地区连续广告一个月，和在没有进行广告 宣传的地区分别随机抽取了100名消费者（实际 的或潜在的）进行问卷调查，得到下表：
已购买
看过广告 没看过广告 60 15
打算购买 不打算购买
33 40 7 35
变量的类型
• 按类型可以分为：字符型和数值型， 按测量水平可以分为：区间型和名义型。