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。
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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。
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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。
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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。
学会使用SAS进行数据分析
学会使用SAS进行数据分析引言：随着大数据时代的到来，数据分析成为了一项越来越重要的技能。
而SAS（Statistical Analysis System）作为业界著名的数据分析工具，具备强大的数据处理与分析能力，被广泛应用在各个行业中。
本文将介绍SAS的基本操作和常用功能，帮助读者初步学会使用SAS进行数据分析。
一、SAS的基本操作SAS作为一个统一的数据分析平台，具备了数据导入、数据清洗、数据分析、数据可视化等一系列功能，下面将介绍几个基本操作。
1. 数据导入：SAS支持多种数据格式，如CSV、Excel、SPSS等，可以通过简单的命令将数据导入到SAS中。
2. 数据清洗：在数据分析之前，我们通常需要对数据进行清洗，去除重复值、空值，以及进行数据转换等操作。
SAS提供了丰富的数据清洗函数，通过简单的命令就能实现。
3. 数据分析：SAS内置了大量的数据分析函数和算法，如描述统计、回归分析、聚类分析等，这些函数可以帮助用户快速进行数据分析并得出结论。
4. 数据可视化：通过SAS的图形模块，用户可以轻松地将数据进行可视化展示，如绘制直方图、散点图、折线图等。
这样可以更加直观地分析数据，并发现其中的规律和关联。
二、SAS常用功能除了基本操作之外，SAS还有一些常用功能，下面将介绍其中几个。
1. SAS Macro：宏是SAS中非常强大的功能，它可以在程序中定义和调用一系列命令，从而简化复杂的分析流程。
宏可以帮助用户提高工作效率，减少重复性工作。
2. 数据整合：在实际的数据分析中，我们通常需要从多个数据源中整合数据。
SAS提供了灵活的数据连接和合并操作，可以轻松实现数据整合。
3. 大数据处理：随着大数据时代的到来，传统的数据处理方式已经无法满足需求。
SAS提供了分布式计算的功能，可以进行高效的大数据处理，帮助用户更好地应对大数据挑战。
4. 数据挖掘：SAS也是一款强大的数据挖掘工具，它提供了各种经典的数据挖掘算法，如决策树、关联规则等。
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统计分析_利用SAS解决两个独立样本的t检验
利用SAS解决两个独立样本的t检验班级：学号：指导教师：姓名：目录1. SAS简介 (2)1.1 SAS的设计思想 (2)1.2 SAS的功能 (2)1.3 SAS的特点 (3)2. 方法及原理——两个独立样本的t检验 (4)2.1假设检验的思想和步骤 (4)2.2 t检验的原理与方法 (4)2.3 检验统计量t的公式 (5)2.4两个独立样本的t检验的步骤 (5)3.SAS常用命令 (6)4.题目与解答 (6)4.1题目 (6)4.2解答与分析 (6)1. SAS简介SAS是美国使用最为广泛的三大著名统计分析软件（SAS，SPSS和SYSTAT）之一，是目前国际上最为流行的一种大型统计分析系统，被誉为统计分析的标准软件。
SAS为“Statistical Analysis System”的缩写，意为统计分析系统。
它于1966年开始研制，1976年由美国SAS软件研究所实现商品化。
1985年推出SAS PC 微机版本，1987年推出DOS下的SAS6.03版，之后又推出6.04版。
以后的版本均可在WINDOWS下运行，目前最高版本为SAS6.12版。
SAS集数据存取，管理，分析和展现于一体，为不同的应用领域提供了卓越的数据处理功能。
它独特的“多硬件厂商结构”（MV A）支持多种硬件平台，在大，中，小与微型计算机和多种操作系统（如UNIX，MVS WINDOWS 和DOS等）下皆可运行。
SAS 采用模块式设计，用户可根据需要选择不同的模块组合。
它适用于具有不同水平于经验的用户，处学者可以较快掌握其基本操作，熟练者可用于完成各种复杂的数据处理。
目前SAS已在全球100多个国家和地区拥有29000多个客户群，直接用户超过300万人。
在我国，国家信息中心，国家统计局，卫生部，中国科学院等都是SAS系统的大用户。
SAS以被广泛应用于政府行政管理，科研，教育，生产和金融等不同领域，并且发挥着愈来愈重要的作用。
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。
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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。
proc gplot data=sashelp.class; plot weight*height=sex; symbol1 cv=black v=x; symbol2 cv=blue v=dot;
第四章 制作统计图表
4.1 SGPLOT过程制图 4.2 GPLOT制作点线图 4.3 GCHART过程制图 4.4 制作三维图和茎叶图 4.5 FREQ 频数统计表
1
4.2 GPLOT制作点线图
绘制散点图和连线图
GPLOT
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：
PLOT <纵轴变量>*<横轴变量>[=<分组变量>][/<选项1>];
[SYMBOL<N> <选项2>;]
RUபைடு நூலகம்;
• 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
run;
13
绘制环形图
GCHART
【例】以sashelp.cars各种汽车型号百分比环形图。
AUTOHREF(AUTO 在水平（垂直）轴的每个主刻度处加入垂直（水平）
VREF)
参考线
NOAXIS
取消坐标轴及相关的图形元素
CAXIS=<颜色> CTEXT=<颜色>
设置坐标轴颜色 设置与轴相关的文字颜色
HAXIS=<值列表> VAXIS=<值列表>
设置水平轴主刻度值 设置垂直轴主刻度值
4
绘制散点图和连线图
– proc gchart data=sashelp.class; – block weight/group=sex; – run;
11
绘制条形图
GCHART
• 【例】按性别分组，绘制身高的频数条形图。 – proc gchart data=sashelp.class; – vbar height/group=sex; – run;
也可以使用subgroup选项设置分组。 – proc gchart data= sashelp.class; – vbar height/subgroup=sex; – run;
12
绘制饼形图
GCHART
【例】以sashelp.cars各种汽车型号百分比饼图。
proc gchart data=sashelp.cars; pie3d type/type=percent;
SYMBOL1 V=PLUS C=RED I=JOIN ; SYMBOL2 V=STAR C=BLUE; PROC GPLOT;
PLOT Y1*X=1 Y2*X=2/OVERLAY; RUN;
8
4.3 GCHART过程制图
绘制图形
GCHART
• GCHART可以绘制方块图、条形图、饼图、环形图等，不同的图形关键字表示 绘制不同图形。
CI=<颜色>
设置连线颜色
C=<颜色>
设置点和线的
颜色
5
绘制散点图和连线图
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;
6
绘制散点图和连线图
GPLOT
10
绘制图形
GCHART
<选项列表>：根据不同的图形关键字有不同的选项。常用的选项有： • type=统计量关键字，常用的统计量关键字有Freq（频数）、mean（均值）、 sum（总和）、percent（频数百分比），默认为频数。 • group=变量：指定分组变量。 • subgroup=变量：指定第二次分组的变量。 • midpoints=值列表：指定条形图每个矩形中点。 • levels=值：指定条形图中矩形的个数。
– 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。
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;
3
绘制散点图和连线图
GPLOT
PROC GPLOT DATA=<数据集名>;
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>;]
• 选项2：点或连线的相关参数 RUN;
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