sas实验报告
SAS实验绘制统计图形实验报告范文
SAS实验绘制统计图形实验报告范文生实验报学告学生实验报告学生姓名学号同组人实验项目绘制统计图形必修实验地点指导教师操作性实验0505董成武实验仪器台号J-045实验日期及节次一、实验目的及要求：1、目的学会用SAS制作统计图。
2、内容及要求掌握使用SAS过程制作直方图、柱状图、散点图、折线图、饼状图、星座图、盒须图、统计地图等，并掌握在图中增加一些修饰的语句。
二、仪器用具：仪器名称计算机SAS软件规格/型号笔记本SAS9.1数量11备注三、实验方法与步骤:步骤一、运行SAS软件，引入外部数据T某T文件，创建永久数据集；步骤二、先后绘制一个二维和三维的直方图，显示不同JOBCODE的员工的平均工资；步骤三、先后绘制一个二维和三维的饼图，强调FA3的员工的平均工资；步骤四、绘制一个三维直方图，显示不同SE某、不同JOBCODE的员工的平均工资；步骤五、根据获取某集团产品南昌和杭州两个地区2022年各月销售量的数据来制作相关统计图。
四、实验结果与数据处理：1、用SAS软件根据fltaten.t某t的内容建立一个SAS数据集DIR.FLTATEN（其中DIR对应的路径是D：\\）。
数据集中有变量SE某、JOBCODE和SALARY三个变量2、先后绘制一个二维和三维的直方图，要求显示不同JOBCODE的员工平均工资3、先后绘制一个二维和三维的饼图，强调FA3的员工的平均工资4、绘制一个三维直方图，显示不同SE某、不同JOBCODE的员工的平均工资5、经过调查，获取某集团产品南昌和杭州两个地区2022年各月销售量的数据。
(1)绘制南昌地区的销售量的散点图；纵轴的坐标刻度步长为3个单位；(2)绘制南昌地区的销售量的折线图；(3)在同一坐标系里，同时绘制两不同地区的销售量的折线图。
五、讨论与结论SAS软件制作统计图形关键是图形的色彩和标尺刻度的设置、图形的解释、一些修饰语句的使用，及选择。
如gplot、plot、gchart、vbar、hbar、pie、vbar3d、hbar3d、pie3d、block、ymbol、va某i、ha某i、ca某i、cte某t、loverlay、legend、umvar、type、e某plode等的使用。
数据分析与统计软件-sas-第一章上机实验-
数据分析与统计软件上机实验报告实验目的初步掌握sas软件的使用方法和语言结构学会运用sas软件进行简单的数据处理实验内容1某小学60名11岁学生的身高（单位cm）的数据如下126 149 143 141 127 123 137 132 135 134 146 142 135 141 150 137 144 137 134 139 148 144 142 137 147 138 140 132 149 131 139 142 138 145 147 137 135 142 151 146 129 120 143 145 142 136 147 128 142 132 138 139 147 128 139 146 139 131 138 149 （1）计算均值、方差、标准差、变异系数、偏度、峰度；（2）计算中位数，上、下四分位数，四分位极差，三均值；（3）做出直方图；（4）做出茎叶图；解答变异系数=标准差/均值=5.08%2)部分结果在问题(1)中中位数：139.0000四分位极差=Q3-Q1=144.75-135=9.75三均值=0.25*Q1+0.5*M+0.25*Q3=139.4375 3)使用软件画图得到4)使用sas软件画图得到程序附录（1）DATA DQGZ;INPUT X @@;CARDS;126 149 143 141 127 123 137 132 135 134 146 142 135 141 150 137 144 137 134 139 148 144 142 137 147 138 140 132 149 131 139 142 138 145 147 137 135 142 151 146 129 120 143 145 142 136 147 128 142 132 138 139 147 128 139 146 139 131 138 149 PROC MEANS N MEAN STD VAR USS CSS;RUN;（4）身高 Stem-and-Leaf PlotFrequency Stem & Leaf1.00 Extremes (=<120)1.00 12 . 35.00 12 . 678897.00 13 . 112224418.00 13 . 555677777888899999 13.00 14 . 011222222334413.00 14 . 55666777789992.00 15 . 01Stem width: 10.00Each leaf: 1 case(s)。
SAS与统计分析实验报告
SAS与统计分析实验报告⼀、实习⽬的：1、了解SAS系统的基本知识及操作⽅法。
2、学会运⽤SAS系统进⾏数据的处理与分析。
⼆、实习⼯具：SAS软件三、实习内容：1、T测验①单组样本均数的T测验例：已知某⼩麦品种的平均株⾼为65cm,施肥后，随机抽取10株⼩麦进⾏测量，得到10株⼩麦株⾼分别为64 cm、66 cm、63 cm、68 cm、70 cm、65 cm、67 cm、68 cm、66 cm、69 cm.试验施肥后平均株⾼与已知的平均株⾼65 cm间的差异显著性。
●假如株⾼变量名为G，SAS程序如下：data whq1;input G@@;cards;64 66 63 68 70 65 67 68 66 69;run;proc ttest data=whq1 ci=none h0=65alpha=0.05;var G;run;●程序说明：过程选项h0=65 指定零假设 ho:u=65,检验抽样总体的均值是否为65，alpha=0.05⽤来指定结果中各统计量可信区间的置信⽔平。
语句var G指定要检验的变量。
●程序运⾏结果：The TTEST ProcedureStatisticsLower CL Upper CLVariable N Mean Mean Mean Std Dev Std Err Minimum Maximum G 10 65.011 66.6 68.189 2.2211 0.7024 63 70T-TestsVariable DF t Value Pr > |t|G 9 2.28 0.0487●结果说明：结果中⾸先给出了输⼊数据集中分析变量的有关统计量，其中包括均数及其可信区间、标准差及其可信区间。
然后给出均数的标准误、观测值最⼤值和最⼩值。
最后，给出单组样本均数⽐较的T检验结果。
本例中t=2.28，对应的P值为0.0487。
根据分析结果可作出结论：施肥后平均株⾼与已知的平均株⾼65 cm有显著差异。
sas测量实验报告
sas测量实验报告SAS测量实验报告引言：SAS（Statistical Analysis System）是一种广泛应用于统计分析和数据管理的软件系统。
它提供了一系列强大的工具和功能，可以帮助研究人员进行数据处理、数据分析和数据可视化。
本文将介绍一项关于SAS测量的实验，旨在探索其在数据处理和分析方面的应用。
实验目的：本次实验的目的是通过使用SAS软件，对一组数据进行处理和分析，以验证其在实际应用中的效果和可行性。
同时，通过实验的过程，我们也可以进一步了解SAS在数据处理和分析中的优势和局限性。
实验步骤：1. 数据收集：首先，我们需要收集一组与实验目的相关的数据。
这些数据可以来自于实验观察、问卷调查或其他方式。
在本次实验中，我们选择了一个关于消费者购买行为的数据集。
2. 数据清洗：在数据收集后，我们需要对数据进行清洗，以去除无效或错误的数据。
SAS提供了一系列强大的数据处理功能，可以帮助我们进行数据清洗和转换。
例如，我们可以使用SAS的数据步骤（DATA Step）来删除重复的数据、填补缺失值或调整数据格式。
3. 数据分析：一旦数据清洗完成，我们可以开始进行数据分析。
SAS提供了多种统计分析方法，包括描述性统计、假设检验、回归分析等。
根据实验的具体目的，我们可以选择合适的分析方法，并使用SAS进行计算和结果展示。
4. 结果解释：在完成数据分析后，我们需要对分析结果进行解释和讨论。
通过SAS生成的统计报告和图表，我们可以直观地了解数据的分布、相关性和趋势等。
同时，我们还可以使用SAS的图形功能，绘制各种图表和图形，以更好地展示和解释数据分析结果。
实验结果：在本次实验中，我们使用SAS对一组消费者购买行为数据进行了处理和分析。
通过对数据的清洗和转换，我们得到了一个干净、完整的数据集。
然后，我们使用SAS的统计分析功能，对数据进行了描述性统计和相关性分析。
最后，我们使用SAS的回归分析功能，建立了一个购买行为预测模型，并对模型进行了评估。
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。
sas实验报告
sas实验报告SAS实验报告。
一、实验目的。
本实验旨在通过使用SAS软件对实验数据进行分析，掌握SAS软件的基本操作和数据处理技能，进一步提高数据分析能力。
二、实验内容。
1. 数据导入，将实验数据导入SAS软件中，建立数据集。
2. 数据清洗，对数据进行缺失值处理、异常值处理等清洗工作，保证数据的准确性和完整性。
3. 描述统计分析，对数据进行描述性统计分析，包括均值、标准差、频数分布等。
4. 数据可视化，利用SAS软件绘制数据的直方图、箱线图等可视化图表，直观展现数据分布情况。
5. 假设检验，对数据进行假设检验，验证数据之间的关系和差异性。
三、实验步骤。
1. 数据导入，首先打开SAS软件，利用导入数据功能将实验数据导入SAS环境中，创建数据集。
2. 数据清洗，对导入的数据进行缺失值处理和异常值处理，保证数据的完整性和准确性。
3. 描述统计分析，利用SAS软件进行描述统计分析，得出数据的均值、标准差、频数分布等统计指标。
4. 数据可视化，利用SAS软件绘制数据的直方图、箱线图等可视化图表，直观展现数据的分布情况。
5. 假设检验，利用SAS软件进行假设检验，验证数据之间的关系和差异性。
四、实验结果分析。
通过SAS软件的操作，我们成功完成了对实验数据的导入、清洗、描述统计分析、数据可视化和假设检验等工作。
通过分析结果，我们得出了实验数据的基本特征和规律，验证了数据之间的关系和差异性，为进一步的数据分析工作奠定了基础。
五、实验总结与体会。
通过本次实验，我们深刻体会到了SAS软件在数据分析领域的强大功能和广泛应用。
掌握了SAS软件的基本操作和数据处理技能，提高了数据分析能力。
同时，也加深了对数据分析方法和技巧的理解和应用，为今后的科研工作打下了坚实的基础。
六、参考文献。
[1] 《SAS统计分析实战指南》。
[2] 《SAS数据分析与挖掘实战》。
七、附录。
实验数据集，xxx.xlsx。
以上为本次SAS实验报告的全部内容。
实验报告五-SAS方差分析
实验报告实验项目名称方差分析所属课程名称统计分析及SAS实现实验类型验证性实验实验日期2016-11-12班级数学与应用数学学号姓名成绩libname Lmf "E:\sas homework\lmf";data Lmf.p51;input Yield Project$@@;cards;5.73 113.49 10.22 12.08 10.49 10.26 11.51 213.27 26.11 23.68 22.46 24.28 28.95 314.38 312.95 30.68 33.29 35.15 3;run;利用INSIGHT模块实现单因素方差分析：步骤如下：结果：表5.1：Yield = ProjectResponse Distribution: NormalLink Function: Identity由表5.1拟合模型的信息知，这个分析是以Yield为响应变量、Project为自变量的线性模型；相应变量的分布（Response Distribution）为正态分布值之差的估计值，其后的t检验是检验这一均值之差是否为0，因p=0.4292>0.05，因此不拒绝均值之差为0的原假设，因此项目2、3的效益率无显著差异。
图5.1 Residual-Predict散点图图5.1残差预测值的散点图可以帮助校验模型的假定。
从图中看出，残差有大体相同的散布，它表明等方差的假设没有问题。
为了验证残差为正态分布的假定，回到数据窗口。
下面利用INSIGHT模块进行残差的正态性检验：结果：表5.8 Tests for DistributionCurve Distribution Mean/Theta Sigma Kolmogorov D Pr > DNormal -0.0000 0.0470 0.1902 0.0841由表5.8残差的正态性检验（Tests for Distribution）得知，p值为0.0841>0.05，因此不拒绝残差是正态分布的原假设。
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sas实验报告
SAS实验报告
一、实验目的：
1.了解SAS软件的使用方法和基本操作
2.熟悉SAS数据处理和分析的流程
3.掌握SAS数据导入和导出的方法
二、实验原理：
SAS（Statistical Analysis System）是一个用于统计分析的软件系统，包括数据管理、数据挖掘、报告和图形展示等功能。
SAS语言是一种功能强大的编程语言，通过SAS语言，可以对数据进行处理、分析和建模。
三、实验内容和步骤：
1.打开SAS软件，创建一个新的SAS工作空间。
2.使用DATA和SET语句导入外部数据文件，并观察数据的结构和变量。
3.使用PROC PRINT和PROC FREQ等语句对数据进行描述性统计和频数分析。
4.使用PROC MEANS和PROC UNIVARIATE等语句对数据进行均值分析和单变量分析。
5.使用PROC CORR和PROC REG等语句进行相关分析和回归分析。
6.使用PROC GRAPH和PROC PLOT等语句绘制图形。
四、实验结果分析：
通过使用SAS软件进行数据处理和分析，我们得到了以下结果：
1.数据结构和变量分析：数据包含了10个变量，其中包括年龄、性别、教育水平、职业等信息。
2.描述性统计和频数分析：我们对数据进行了描述性统计，包
括计算了平均值、中位数、标准差等统计量，并使用频数分析对变量进行了分组统计。
3.均值分析和单变量分析：我们使用PROC MEANS和PROC UNIVARIATE进行了变量的均值分析和单变量分析，得到了
各变量的均值、标准差、四分位数等统计量。
4.相关分析和回归分析：我们使用PROC CORR和PROC REG 对变量之间的相关性进行了分析，并使用回归分析模型进行了拟合。
5.图形绘制：我们使用PROC GRAPH和PROC PLOT对数据
进行了可视化展示，绘制了直方图、散点图等图形。
通过对实验结果的分析，我们可以对数据进行进一步的理解和解读，得到了对变量之间关系和趋势的更深入的认识。
五、实验总结：
通过本次实验，我对SAS软件的使用方法和基本操作有了一
定的了解，并熟悉了SAS数据处理和分析的流程。
通过实践，我掌握了SAS数据导入和导出的方法，并学会了使用PROC PRINT、PROC FREQ、PROC MEANS等语句对数据进行描述性统计、频数分析、均值分析等操作，还学会了使用PROC CORR、PROC REG等语句进行相关分析和回归分析。
此外，
我也掌握了使用PROC GRAPH和PROC PLOT绘制图形的方
法。
通过实验，我对统计分析的方法和技巧有了更深入的认识，并培养了一定的数据分析能力。
这对我今后的学习和科研工作都具有重要的意义。