sas教程
sas基础教程
s a s基础教程(总19页) -CAL-FENGHAI.-(YICAI)-Company One1-CAL-本页仅作为文档封面，使用请直接删除在SAS系统中提供了大量的菜单操作，不过它灵活与强大的功能更体现在编程上，本书的实验全部是以程序完成的，所以这里对SAS的菜单操作系统不作介绍，想了解相关内容的读者可以参考其它相关SAS书籍。
在SAS程序中，对数据的分析处理可划分为两大步骤：（１）将数据读入SAS系统建立的SAS数据集，称为数据步（DATA）；（２）调用SAS的模块处理和分析数据集中的数据，称为过程步（PROC）。
每一数据步都是以DATA语句开始，以RUN语句结束。
而每一过程步则都是以PROC语句开始，以RUN语句结束。
当有多个数据步或过程步时，由于后一个DATA或PROC语句可以起到前一步的RUN语句的作用，两步中间的RUN 语句也就可以省略。
但是最后一个的后面必须有RUN语句，否则不能运行。
SAS还规定，每个语句的后面都要用符号“；”作为这个语句结束的标志。
在编辑SAS程式时，一个语句可以写成多行，多个语句也可以写成一行，可以从一行的开头写起，也可以从一行的任一位置写起。
每一行输入完成后，用ENTER键可以使光标移到下一行的开头处，和我们在Windows下进行Word文档编辑相似。
例如：data zhouhm;input name $ sex$ math Chinese;cards;王家宝男 82 98李育萍女 89 106张春发男 86 90王刚男 98 1090刘颍女 80 110彭亮男 92 105；proc print data = zhouhm;proc means data = zhouhm mean;var math Chinese;run;绪 data数据步简介下面介绍SAS系统的data数据步的一般形式、常用语句以及几个常用的功能。
绪建立SAS数据集利用数据步建立SAS数据集，通常有两种方式可以输入数据：一是将数据排列在变量名串之后；二是通过外部数据文件直接读取。
学习使用SAS进行数据分析的基础教程
学习使用SAS进行数据分析的基础教程一、SAS介绍与安装SAS（全称Statistical Analysis System，统计分析系统）是一种非常强大的数据分析软件。
它提供了丰富的统计分析、数据挖掘和数据管理功能。
在学习使用SAS之前，首先需要下载并安装SAS软件。
在安装过程中，需要根据操作系统选择相应的版本，并按照安装向导进行操作。
安装完成后，可以通过启动菜单找到SAS软件并打开它。
二、SAS基本语法与数据集1. SAS语法基础SAS语法是一种类似于编程语言的语法。
在SAS中，每一个语句都以分号作为结尾。
常用的SAS语句包括DATA、PROC和RUN。
DATA语句用于创建数据集，PROC语句用于执行数据分析过程，RUN语句用于执行SAS语句的运行。
2. SAS数据集SAS数据集是SAS中最重要的数据组织形式。
它可以包含多个数据变量，并且每个变量可以拥有不同的数据类型，如字符型、数值型、日期型等。
通过DATA语句可以创建一个新的SAS数据集，并通过INPUT语句指定每个变量的属性。
使用SET语句可以将现有的数据集读入到SAS数据集中，以供后续分析使用。
三、SAS数据清洗与变换1. 数据清洗数据清洗是数据分析的第一步，其目的是去除数据中的错误或无效信息，保证数据质量。
在SAS中，可以使用IF和WHERE语句来筛选出符合条件的数据观测值，并使用DELETE和KEEP语句删除或保留特定的变量。
2. 数据变换数据变换是对原始数据进行转换，以满足具体的分析需求。
在SAS中，常用的数据变换操作包括缺失值处理、变量重编码、数据排序和数据合并等。
可以使用IF、ELSE和DO语句进行逻辑判断和循环操作，通过FORMAT语句对数据进行格式化。
四、SAS统计分析1. 描述统计分析描述统计分析是对数据的基本特征进行分析，包括均值、标准差、中位数、分位数和频数等。
在SAS中，可以使用PROC MEANS进行基本统计分析，使用PROC FREQ进行频数分析。
SAS作图详细教程(共75张PPT)
title f='隶书' c=green '纽约州每月的悬浮颗粒物平均值'; title2 h= '2002'; proc gplot data=dst.airqual;
plot ave_tsp*month; where state='NY';
run;
3.3 设置坐标轴
AXIS语句的一般形式：
where state='NY'; run;
2）设置连线
选项 ：
INTEPOL | I = 连线方式：设置相邻点之间的连线方式。
名称
连线方式
NONE
不连线（缺省方式）
JOIN
直线
SPLINE
光滑的样条曲线
NEEDLE 通过点的并且垂直于横坐标轴的直线
SMnn RL<CLInn>
绘制不经过散点的样条曲线。nn曲线光滑性与拟合度的 折衷，取值：00~99。
SAS作图详细教程
§1 SAS程序的过程步
SAS的过程步可看作是已经编写好的子程序，用 户可以在需要的时候调用它们。
过程步的一般形式：
PROC 过程名 <DATA = 数据集名> <选项>; 过程的专用语句描述; <VAR 变量序列;> <WHERE 条件表达式;>
<BY 变量序列;> RUN;
要取消所有坐标轴的设置
GOPTIONS RESET = AXIS;
选项：
COLOR | C = 颜色：设置坐标轴及相关文字的颜色。
LABEL = (字符属性 ‘字符串’) | NONE：设置轴的标签及其属性。
sas软件教程精华
机器学习算法
SAS支持多种机器学习算法，包括线性回归、逻辑回归、决策 树、随机森林等，用户可以根据自己的需求选择合适的算法。
06
sas应用场景
金融行业
风险管理
SAS提供强大的统计分析功能，帮助金融行业进行风险评估、模型 开发和管理，从而提高风险控制水平。
信贷评估
通过SAS的数据挖掘和机器学习算法，金融机构可以对客户进行精 准的信贷评估，降低信贷风险。
预测性分析在SAS中的实现
使用PROC REG过程进行线性回归分析；使用PROC ARIMA过程进行时间序列 分析。
04
可视化报告
图表类型
柱状图
用于比较不同类别的数据，直观展示各组之 间的差异。
折线图
用于展示数据随时间变化的趋势，帮助理解 数据的变化规律。
饼图
用于表示各部分在整体中所占的比例，方便 比较不同部分的大小。
03
过程步可以读取数据集、输出数据集、生成报表或图形，并支持自定 义过程和宏程序等扩展功能。
04
过程步还支持使用嵌套过程，以实现更复杂的分析任务。
宏语言
宏语言是SAS中用于编写 可重用代码的一种编程语 言，它允许用户定义自己 的程序和过程。
宏语言可以用于简化重复 性任务、封装复杂逻辑和 创建自定义过程等。
文本挖掘应用
文本挖掘在很多领域都有应用，如信息检索、舆情分析、品牌监测等。
机器学习
机器学习概念
机器学习是人工智能的一个子领域，它使用计算机算法让 机器从数据中学习并改进自身的性能。
SAS机器学习工具
SAS提供了一整套机器学习工具，包括Predictive Analytics、 SAS/ML等，这些工具可以帮助用户进行机器学习的全过程，
《SAS基础教程》课件
THANKS
感谢观看
点图
用于展示大量数据 点，常用于散点图 和热力图等。
柱状图
用于比较不同类别 之间的数据，直观 展示数据差异。
饼图
用于展示各部分在 整体中所占的比例 。
箱线图
用于展示数据的分 布和异常值。
图表制作与美化
01
色彩搭配
选择合适的颜色，使图表更加美观 和易于理解。
图表布局
合理安排图表元素的位置，使其更 加紧凑和有序。
03
02
字体和标签
使用清晰易读的字体，添加必要的 标签和说明。
数据标记和提示
使用数据标记和提示，帮助读者更 好地理解数据。
04
动态图表与交互式图表
动态图表
通过动画效果展示数据随时间或其他变量的 变化过程。
交互式图表
允许用户通过交互操作来筛选和查看特定数 据。
可视化交互性
提供交互式控件，使用户能够与图表进行互 动，探索数据。
SAS的发展历程
总结词
SAS经历了从简单统计分析工具到复杂数据管理、分析平台的演变。
详细描述
SAS最初是一个简单的统计分析工具，用于处理和分析数据。随着技术的发展和用户需求的增加，SAS不断扩展 和改进，逐渐发展成为一个功能强大的数据管理、分析和可视化平台。
SAS的应用领域
总结词
SAS广泛应用于各个领域，如金融、医疗 、市场调研等。
数据驱动的动态可视化பைடு நூலகம்
根据实时数据动态更新图表，展示数据的实 时变化。
05
SAS编程基础
SAS编程语言简介
要点一
总结词
SAS编程语言是一种用于数据管理、分析和报表生成的高 级编程语言。
SAS基础教程
05 SS数据处理流程
数据导入与导出
SS数据导入：从各种数据源（如Excel、 CSV、数据库等）导入数据到SS数据集
SS数据导出：将SS数据集导出到各种目标 （如Excel、CSV、数据库等）
数据导入方法：使用PROC IMPORT、 PROC SQL、DT步等方法导入数据
假设检验：对数据进行假设检验，包括t检验、方差分析等
回归分析：对数据进行回归分析，包括线性回归、多元回归等
回归分析
概念：研究自变量与因变量之间的关系 目的：预测、解释和检验数据 方法：最小二乘法、最大似然估计等 应用：经济、金融、医学等领域
聚类分析
聚类分析的定义：将相似的数据点分为不同的组或簇 聚类分析的目的：发现数据中的结构和模式，以便更好地理解和分析数据 聚类分析的方法：包括层次聚类、K-mens聚类、DBSCN聚类等 聚类分析的应用：在市场营销、客户细分、图像处理等领域有广泛应用
06 SS统计分析
描述性统计分析
描述性统计分析的 定义和目的
描述性统计分析的 方法和步骤
描述性统计分析的 常用指标和术语
描述性统计分析的 优缺点和适用场景
推论性统计分析
描述性统计分析：对数据进行描述性统计分析，包括均值、中位数、标准差等
推论性统计分析：基于描述性统计分析，对数据进行推论性统计分析，包括假设检验、回归 分析等
数据导出方法：使用PROC EXPORT、 PROC SQL、DT步等方法导出数据
数据转换：在导入和导出过程中，可能需要 进行数据转换，如数据类型转换、数据清洗 等
数据验证：在导入和导出过程中，需要进行 数据验证，确保数据的准确性和完整性。
数据筛选与排序
SAS软件及统计应用教程
第i特征根 1CCaani2nRi2R
上式可以理解为第i对典型变量表示观测变量总方差 作用的指标，它的值越大说明表示作用越大。
SAS软件与统计应用教程
6. 典型相关系数的标准误
STAT
SECaniR1Cna1ni2R
7. 典型相关系数的假设检验
典型相关系数的假设检验包括对全部总体典型相关系
数的检验和对部分总体典型相关系数的检验。对数据的
前两个典型相关系数比形态指标和机能指标两组间的 任何一个相关系数都大。
SAS软件与统计应用教程
STAT
(2) 典型变量所解释的变异 第二部分是的5个特征根（Eigenvalues），包括：特
征根、相邻两个特征根之差、特征根所占方差信息量的
比例和累积方差信息量的比例。从中可以看出，前两对
典型变量所能解释的变异占总变异（方差）的91.18%， 如图7-4所示。其它三个典型相关变量的作用很小，一 共只解释了总变异的9%，可以不予考虑。
1 ,i j
C( U o i,U j r ) r 0 ,i j C( V o i,V j) r r 0 ,i j
SAS软件与统计应用教程
STAT
2) 同 一 对 典 型 相 关 变 量 Ui 和 Vi 之 间 的 相 关 系 数 为 CanRi，不同对的典型相关变量之间互不相关，即：
Co(U ri,V rj) C0ai nii Rjj
Ui = ai'X* = ai1X1* + ai2X2* + … + aipXp* Vi = bi'Y* = bi1Y1* + bi2Y2* + … + biqYq* i = 1，2，…，m = min(p，q)；其中X*，Y*为原变量组
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。
SAS软件与统计应用教程
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
-
1
SAS软件与统计应用教程
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
SAS软件与统计应用教程
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。
SAS软件与统计应用教程
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 )
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sas教程：第一章统计软件中的数据录入格式统计分析是科研中的必要环节，统计软件则是进行统计分析的利器。
但是，在计算机已逐渐普及的今天，统计软件却仍让人感到几分神秘：除了大型统计软件都还没有中文版这一原因，统计软件在许多小的方面也有自己的特点，往往就是这些小地方就会让许多人深入宝山而空返。
今天我们就来谈谈使用统计软件时一个最基本而又非常重要的问题－－数据录入格式。
简言之，我们平时往往用表格的形式来记录数据，这并无不妥。
问题在于当进行统计分析时，如果我们直接将数据按平时记录的格式来进行分析，那就很可能不得其门而入－－因为大多数统计软件对数据格式都有着特定的格式要求，下面我们就举一些常见的情况来解释这一问题。
1. 单组或多组数据平时我们多记录成" 第1组、第2组、第3组... " 等等，如表一左侧所示。
样本含量相等或不等。
主要用于成组资料比较的t、F或秩和检验等。
这种记录格式姑且称为统计表格格式，在各种统计软件中，该数据通用的分析格式如表一右侧所示，我们把这种格式称为统计分析格式。
表一①统计表格格式序号第1组第2组第3组1 0.1 0.4 0.62 0.2 0.5 0.73 0.3 0.84 0.9样本量 3 2 4②统计分析格式1 , 0.11 , 0.21 , 0.32 , 0.42 , 0.53 , 0.63 , 0.73 , 0.83 , 0.9看出来区别了吗？统计分析格式中第一列为“分组变量”，指示所在的组号；第二列为原始数据。
现在再回到SPSS等统计软件的菜单去，做one-way ANOVA（成组的方差分析）知道怎么选变量了吧！2. 配伍组数据平时的记录格式同上面相似。
主要用于配伍组资料比较或秩和检验等。
见表二：表二①统计表格格式序号第1组第2组第3组1 0.1 0.3 0.52 0.2 0.4 0.6样本量 2 2 2②统计分析格式1 , 1 , 0.11 ,2 , 0.22 , 1 , 0.32 , 2 , 0.43 , 1 , 0.53 , 2 , 0.6统计分析格式中第一列为“第一分组变量”，指示所在的组号；第二列为“第二分组变量”，指示在该组的序号，第三列为原始数据；3. 单组成对数据变量名分别为：X、Y，要求样本含量相等。
主要用于配对计量资料比较的t、秩和检验；直线回归与相关；曲线拟合等，格式见表三。
表三①统计表格格式序号X Y1 0.1 0.42 0.2 0.53 0.3 0.6样本量 3 3②统计分析格式0.1 , 0.40.2 , 0.50.3 , 0.6两种格式没有区别，但请注意，如果配对资料转用方差分析来处理，则相应的也要变换格式。
4. 多组成对数据主要用于协方差分析，格式见表四。
表四①统计表格格式序号X1 Y1 X2 Y21 0.1 0.3 0.5 0.82 0.2 0.4 0.6 0.90.7 1.0样本量 2 2 3 3②统计分析格式1 , 0.1 , 0.31 , 0.2 , 0.42 , 0.5 , 0.82 , 0.6 , 0.92 , 0.7 , 1.0在统计分析格式中，第一列为对子组号，第二列与第三列分别为该组的对子X、Y。
第二章 SAS/ASSIST视窗简介SAS是一个庞大的系统，它由许多模块组成，每个模块分别完成不同功能。
由于SAS最初是为专业统计人员设计的（这一点和SPSS恰恰相反），因此使用上以编程为主，初学者掌握较为困难。
现在，微机操作系统已经进入了WINDOWS时代，而WINDOWS软件的一个重要特点就是易学易用。
要想在市场中继续领先，SAS必须推出能体现WINDOWS软件这一特色的新界面，SAS/ASSIST视窗就是这一努力的结果。
虽然它还有许多不足之处，但这一新界面使得初学者较快地学会使用SAS成为可能。
本章将向大家介绍这一SAS的全新界面――SAS/ASS IST视窗。
长期以来，对于统计软件界面的易用性有两种理论：一种认为统计软件也是软件，美观易用的界面是它必备的功能；另一种理论则认为统计软件有其特殊用途，现在有许多统计方法实际上是在被滥用，而如果任何人都可以通过简单方便（即“友好”）的界面来使用自己实际上并不了解的复杂统计模型，则等同于是在助长这一现象。
这两种理论都有一定的道理，看来SAS倾向于后者：ASSIST视窗只能提供较常用的统计功能，并且看上去也不怎么漂亮。
2.0.1 ASSIST视窗的启动ASSIST视窗的启动方法也是比较多的。
如果从下拉菜单启动，则请单击Globals--> SAS/A SSIST，系统将开始启动ASSIST视窗，几秒钟后进入ASSIST视窗主界面如下图所示：ASSIST视窗的正上方为主菜单名（Primary Menu），下面的12个按钮分别表示了在该视窗中可用的各种功能。
常用的按钮有：∙TUTORIAL按钮由此可以进入SAS提供的教学程序∙DATA MGMT按钮由此进入数据库管理模块∙GRAPHICS按钮由此进入绘图模块∙DATA ANALYSIS按钮由此进入统计分析的有关模块∙INDEX按钮提供全部可用命令的索引，如果对菜单项的分类不清楚，可以从这里直接查找所需功能∙EXIT按钮使我们可以退出ASSIST视窗我们主要介绍统计分析功能，对于其它功能，有兴趣的同学可以自行摸索。
单击DATA ANALYSIS，则视窗进入二级菜单――数据分析菜单（Data Analysis Menu），它的布局和主菜单界面基本一致，各种按钮中常用的有：∙ELEMENTARY按钮提供基本的统计分析，如描述、相关、频数表∙REGRESSION 按钮提供线性回归、Logstic回归和时间序列回归统计∙ANOVA 按钮提供方差分析、非参数检验和t检验∙MULTIVARIATE按钮提供主成分分析等多元分析方法∙QUALITY CNTL按钮进入质量控制模块∙TIME SERIES按钮提供时间序列分析功能∙DATA MGMT按钮与主菜单的该按钮相同，进入数据库管理模块∙INDEX按钮提供全部可用功能的索引∙GOBACK按钮退回主菜单∙HELP按钮启动HELP视窗2.0.2 ASSIST视窗的使用方法下面我们以一个例子来说明ASSIST视窗的使用方法。
现有数据集 SASUSER.CLASS记录了某班学生的年龄、身高和体重情况，我们要对该数据进行简单的描述，则用ASSIST视窗的操作方法如下：①单击数据分析菜单中的按钮ELEMENTARY ，则系统开启一个新的ELEMETARY对话框如下图所示：②请注意Summary statistics是以深色显示的，表示该项为默认值。
用鼠标单击该项目，则系统开启下一个对话框――Summary Statistics对话框如下图所示：③ Summary Statistics对话框就是统计描述的主窗口，它由一些按钮和复选框（Check bo x）组成，注意Active data set：按钮和Variables：按钮的右侧写着“-REQUIRED-”，表示这两项必须加以定义，否则程序没有足够的信息来运行。
首先定义所分析的数据集：单击Active data set：，则系统开启新对话框如图A所示：④在该对话框中列出了可用的所有数据集名，从左到右依次为库名、数据集名和数据集类型，拖动滑块使SASUSER.CLASS数据集出现在窗口中，用鼠标单击数据库名，由于当前数据集只能有一个，所以对话框自动关闭，退回Summary Statistics对话框。
如果我们再次进入Active data set对话框，则可见SASUSER.CLASS数据集的左侧有一个星号，如图B所示，这表示该数据集已被选中为当前数据集。
如果要改变选择，直接单击需要的数据集名，系统会自动替换。
⑤请注意右图，Active data set：按钮的右侧显示为SASUSER.CLASS，表示当前分析数据集为SASUSER库的数据集CLASS。
现在我们可以定义分析变量了：单击Variables：，系统开启一个变量选择对话框供我们选择变量。
⑥ SASUSER.CLASS中可供分析的连续变量均显示在变量窗口中，我们想对这三个变量都做描述，则依次单击三个变量名，单击后变量名的左侧出现一个星号，表示该变量被选中；再单击一次则星号消失，表示撤消选择。
将三个变量全部选中，如图C所示。
然后后按OK，该窗口关闭，系统退回上一级窗口。
⑦ Variables按钮右侧显示为AGE、HEIGHT、WEIGHT三个变量。
现在我们输入的信息已经满足了运行程序的最低要求，但是我们还想将结果按性别分开输出，则单击Class：，系统开启变量选择窗口如图D所示。
用鼠标单击变量名“SEX”，再单击OK，此时变量描述窗口如下图所示：⑧变量的选择告一段落，现在开始选择所需要的统计量。
变量描述窗口的下方为一些复选框，右侧为复选框名，左侧为复选框的状态。
以SUM复选框为例，用鼠标单击SUM左侧的小方框，此时该方框内打勾，表示该项被选择；再点一下则复选框恢复原状态。
如此选择所需的全部统计量，最后变量描述窗口的状态如下图所示：⑨现在是最后一步――运行程序了，选择下拉菜单Locals--> Run，则系统开始执行程序，最后OUTPUT视窗自动弹出，显示最终的运行结果。
可能有的同学觉得奇怪，为什么我总是说系统在执行程序，刚才没有写程序啊？！事实上，SAS/ASSIST视窗是一个程序自动产生器，我们所做的每一个选择都被写成了程序，最后系统执行这个自动产生的程序来向我们交差。
如果想看所产生的程序，则选择下拉菜单Local s View--> Sourse。
以刚才的选择为例，系统产生的程序其主要部分如下：proc means data=SASUSER.CLASS vardef=DFMIN MAX RANGE SUM MEANVAR STD STDERR CV ;var AGE HEIGHT WEIGHT ;class SEX ;;run;通过这个例子，我们掌握了使用SAS/ASSIST视窗时将会碰到的窗口界面的用法。
为了使大家在学习SAS时能打下较坚实的基础，本书仍然以讲述SAS语言为主线。
但是在例题的解中，我们将尽可能给出程序和ASSIST视窗两种操作方法。
同学们可根据具体情况自行选择使用哪种解法。
第三章 SAS程序初步从本质上讲，SAS是一种完善的第四代计算机语言。
因此要真正掌握它，我们仍然要抛开其华丽的外表，从学习它的核心――SAS程序开始。
现在，让我们将SAS看成一个计算能力极强的统计学白痴（之所以这样说，是因为它计算能力虽然极强，却只能帮你计算而不能提出自己的实验设计方案或研究方向来），而你有一个非常小的关于数据分析的问题要请它帮忙。