SAS课程分析报告

中国农业大学硕、博士研究生课程考试

答题册

课程编号：74080005

课程名称：SAS统计分析及应用

任课教师：黄燕

开课学院：信息与电气工程学院

学生学号：xxx

学生姓名：xxx

考试时间：2015年12月30日

（以上内容请填写完整！）

2015年秋季SAS课程分析报告

姓名：xxx学号：xxx专业：xxx

分析报告一：T检验

1.数据来源

2015年7~8月份对梨树县合作社农户玉米产量和非合作社农户玉米产量的调研数据，数据为玉米的产量记录。

2.原始数据及变量说明

原始数据：单位kg/hm2

合作社农户产量（kg/hm2）:11500，14000，12500，13200，11500，12500，11000，10500，12500，13750，13200，14000，12000，10000，11000，13000，12500，12000；

非合作社农户产量（kg/hm2）：11750，12250，11000，11500，12000，11500，13000，10500，11750，11750，10000，99000，13500，9000，11500，12500，15000，8500。

变量说明：

Number代表不同的处理：1是非合作社农户的产量；2是合作社农户的产量，每组调研18户农户，数据集有36个观测。Weight代表农户的产量，单位：千克/公顷（kg/hm2）。

3.要分析的问题

分析并检验合作社农户与非合作社农户的玉米产量有无显著差异。

4.SAS程序

——T检验

data Tcl;/*T检验，产量（cl）比较*/

input number yield @@;

cards;

1 11500 1 14000 1 12500 1 13200 1 11500 1 12500 1 11000 1 10500

1 12500 1 13200 1 14000 1 10000 1 13000 1 12000

2 11750 2 11000 2 12000 2 11500 2 10500 2 11750 2 11500 2 11750

2 10000 2 9900 2 9000 2 11500 2 12500 2 8500

;

procprint;

run;

procttest;

class number;

var yield;

run;

5.主要输出结果简介

Statistics

Lower CL Upper CL Lower CL Upper CL

Variable number N Mean Mean Mean Std Dev Std Dev Std Dev Std Err Minimum Maximum yield 1 14 11535 12243 12951 889.12 1226.4 1975.9 327.78 10000 14000

yield 2 14 10253 10939 11625 861.21 1187.9 1913.8 317.49 8500 12500

yield Diff (1-2) 365.56 1303.6 2241.6 950.81 1207.4 1654.6 456.34

T-Tests

Variable Method VariancesDF t Value Pr > |t|

yield Pooled Equal 26 2.86 0.0083

yield Satterthwaite Unequal 26 2.86 0.0083

Equality of Variances

Variable Method Num DF Den DF F Value Pr > F

yield Folded F 13 13 1.07 0.9102

6.结果分析

从T检验输出结果可以看出：方差相等的假设是合理的，方差相等假设成立的概率Pr>F=0.9102。双边检验F`值（大方差除以小方差）为1.07，即获得大于等于此值的概率（Pr>F）为0.9102，所以应该使用方差相等时的检验。采用输出T-Tests中标记为Equal一行的T值、DF、和Pr>|t| =0.0083概率。

即通过T检验结果得出，合作社农户与非合作社农户产量相等的概率为0.0083，小于默认值0.05，合作社农户与非合作社农户在产量上是有明显差异的。

分析报告二：方差分析

1.数据来源

2015年师姐在梨树县做的玉米种植滴灌实验，数据是样品的百粒重。

2.原始数据及变量说明

原始数据：单位g

变量说明：

C代表滴灌实验组，F是农民习惯种植组，M1、M2、M3是不同的处理，R1、R2、R3、R4是重复。

Number代表不同的处理，其中：1=C-M1, 2=C-M2, 3=C-M3, 4=F-M1, 5=F-M2, 6=F-M3；

每个处理有4个重复，数据集一共有24个观测；

HGweight代表玉米的百粒重，单位：克（g）。

3.要分析的问题

分析不同的滴灌处理与农民习惯之间百粒重的差异，滴灌处理的不同方式之间的差异及农民习惯不同方式之间的差异。

4.SAS程序

——方差分析

data VarW; /*方差分析（var），百粒重（W）*/

input number HGweight @@;

cards;

1 33.5

2 1 32.35 1 33.47 1 33.98

2 30.28 2 31.2

3 2 33.7

4 2 33.20

3 29.90 3 32.01 3 29.33 3 32.94

4 33.06 4 34.9

5 4 32.09 4 34.39

5 32.94 5 31.24 5 31.9

6 5 32.43

6 31.86 6 32.20 6 30.41 6 31.54

;

procprint;

run;

procanova data=VarW;

class number;

model HGweight=number;

means number/duncanalpha=0.05;

title'Anova analusis of hundred grain weight';

odsrtffile='d:anovaHG.doc';

run;

odsrtfclose;

5.主要输出结果简介

The ANOVA Procedure

Class Level Information

Class Levels Values

number 6 1 2 3 4 5 6

Number of Observations Read 24

Number of Observations Used 24

The ANOVA Procedure

Dependent Variable: HGweight

Sum of

Source DF Squares Mean Square F Value Pr >F

Model 5 20.32225000 4.06445000 2.75 0.0512

Error 18 26.57340000 1.47630000

Corrected Total 23 46.89565000

R-Square Coeff Var Root MSE HGweight Mean

0.433350 3.762579 1.215031 32.29250

Source DF Anova SS Mean Square F Value Pr > F number 5 20.32225000 4.06445000 2.75 0.0512

Duncan's Multiple Range Test for HGweight

NOTE: This test controls the Type I comparisonwise error rate, not the experimentwise error rate.

Alpha 0.05

Error Degrees of Freedom 18

Error Mean Square 1.4763

Number of Means 2 3 4 5 6

Critical Range 1.805 1.894 1.950 1.989 2.017

Means with the same letter are not significantly different.

Duncan Grouping Mean N number

A 33.6225 4 4

B A 33.3300 4 1

B A

C 32.1425 4 5

B A C

B A

C 32.1125 4 2

B C

B C 31.5025 4 6

C 31.0450 4 3

6.结果分析

因为处理的数据是均衡数据，所以用的过程是anova。

因为Prob>F的概率为0.0512，因此各组间不存在显著差异；差异的显著性水平为0.05，因为程序中使用了参数Alpha=0.05。

用duncan法进行多重比较，结果表明：

处理4和处理3、处理6有显著性差异，处理4与处理1、处理2、处理5没有显著性差异；

处理1和处理3有显著性差异，处理1与处理2、处理5、处理6没有显著性差异；

处理5与处理2、处理3、处理6没有显著性差异；

处理2与处理3、处理6没有显著性差异；

处理6与处理3没有显著性差异。

通过分析表明，各处理对玉米的百粒重影响差异不显著；与其他几个处理相比，处理4对于玉米百粒重有显著的影响。

分析报告三：回归分析之REG

1.数据来源

2015年师姐在梨树县的玉米滴灌实验数据，数据是叶干重、茎干重、根干重、百粒重和产量的记录。

2.原始数据及变量说明

变量说明：单位kg/hm2

表中为玉米种植的观测数据,其中：

x1：叶干重LWeight； x2：茎干重SWeight； x3：根干重RWeight： x4：百粒重HGWeight y：产量Yield

3.要分析的问题

分析研究玉米产量Y与叶干重X1、茎干重X2、根干重X3、百粒重X4之间的关系，分析哪些因素对玉米的产量影响最大。

4.SAS程序

data REGyeild;/*回归分析REG，yeild对产量进行分析*/

input x1 x2 x3 x4 y;

cards;

2784.54 7352.12 605.83 1513.60 11327.79 2554.01 7415.57 832.43 1479.07 11163.83 3222.62 7597.16 501.33 1541.03 11755.10 3843.00 8103.22 680.15 1623.90 12647.10 2646.72 7446.45 638.83 1485.58 11096.31 2350.47 7078.51 588.50 1617.83 12117.69 4323.26 9186.83 542.58 1855.88 13311.24 3735.30 8872.57 455.68 1725.82 12526.22 2355.44 5693.08 537.90 1504.50 11146.99 2732.77 6777.99 616.35 1700.55 12341.20 4611.14 8882.17 717.90 1873.15 13836.33 2202.49 7168.16 302.50 1471.52 11665.88 4198.95 8819.53 935.75 1818.48 13252.54 4506.12 8323.45 829.13 1892.43 13744.83 3011.11 7907.68 634.70 1694.95 12440.19 3680.34 8375.65 509.85 1711.45 12819.31 4376.49 8701.94 648.80 1811.88 13211.16 4666.13 6936.15 705.65 1718.02 13392.72 4942.41 7668.28 953.43 1757.62 13677.05 4224.43 5376.73 653.13 1783.47 13452.35 4895.37 5348.21 752.93 1852.48 14067.71 4609.97 6248.54 731.48 1911.18 14121.09 3928.08 5975.28 913.80 1672.73 12453.28 2428.24 5279.21 612.43 1434.52 11604.06 ;

procprint;

run;

procreg data=REGyeild;

model y=x1 x2 x3 x4 / selection=stepwise;

title'Regression analysis of wheat head';

run;

5.主要输出结果简介

Stepwise Selection: Step 2

Variable x1 Entered: R-Square = 0.9784 and C(p) = 2.2748

Analysis of Variance

Sum of Mean

Source DF Squares Square F Value Pr > F

Model 2 12610118 6305059 204.27 <.0001

Error 9 277791 30866

Corrected Total 11 12887909

The REG Procedure

Model: MODEL1

Dependent Variable: y

Stepwise Selection: Step 2

Parameter Standard

Variable Estimate Error Type II SS F Value Pr > F

Intercept 4116.30864 931.15025 603187 19.54 0.0017

x1 0.58126 0.13014 615698 19.95 0.0016

x4 3.72149 0.79178 681869 22.09 0.0011

Bounds on condition number: 5.1257, 20.503

----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

All variables left in the model are significant at the 0.1500 level.

No other variable met the 0.1500 significance level for entry into the model.

Summary of Stepwise Selection

Variable Variable Number Partial Model

Step Entered Removed Vars In R-Square R-Square C(p) F Value Pr > F

1 x4 1 0.9307 0.9307 18.6151 134.24 <.0001

2 x1 2 0.0478 0.9784 2.2748 19.95 0.0016

6.结果分析

选用Stepwise法进行回归分析。该分析法变量被逐步引入到模型中而且对引入的变量其F统计量在Slentry的水平上必须是显著的。引入一个变量之后，还要检验所有已包含在模型中的变量，并删除在Slentry水平上不显著的一切变量，并继续引进、循环，以达最佳。

根据Stepwise的结果，选择如下的线形回归模型：

Y=0.58126*x1+3.72149*x2+4119.31

根据结果分析表明，进入模型的有x1（叶干重）和x4（百粒重），达到0.1500的显著性水平，而x2（茎干重）和x3（根干重）不满足0.1500的显著性水平，所以没有进入模型。x1（叶干重）和x4（百粒重）对于玉米的产量y有直接影响，而x2（茎干重）和x3（根干重）对玉米产量y的影响不大。并且x1（叶干重）和x4（百粒重）的显著性水平分别为<0.0001和0.0016，两个变量对产量y的影响都很大。

整个模型中的整个模型的Model R-Square=0.9784，模型显著水平为<0.0001，模型的拟合系数较高，无需进一步拟合。

分析报告四：主成分分析

1.数据来源

数据来来自中华人民共和国卫生部关于2006年工业部门职业病发病及死亡情况的统计，剔除无意义的数据，剩余11个指标，缺失的观测值用0补齐。

2.原始数据及变量说明

变量说明：

表中的各项分别赋予x1-x11,x1是尘肺新病例数，x2尘肺死亡人数，x3急性中毒新病例数，x4急性中毒死亡人数，x5慢性中毒例数，x6物理因素所致病例数，x7生物因素所致病例数，x8职业性皮肤病例数，x9职业性眼病例数，x10职业性耳鼻喉口腔疾病例数，x11职业性肿瘤。

3.要分析的问题

通过主成分分析，分析各个成分的贡献率，哪些成分是主要成分，分析导致生病及死亡的主要因素。

4.SAS程序

data PCA;

input name$ x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 x9 x10 x11;

cards;

煤炭 4567 212 41 0 24 0 13 0 1 57 0

石油 2 4 1 0 14 0 0 1 0 14 0

电力110 1 1 0 28 1 0 1 1 16 1

核工业 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3 0

冶金 494 65 40 2 159 0 0 3 5 24 11

有色金属 1193 120 38 4 190 11 0 7 2 38 1

机械 333 13 34 1 84 5 0 29 33 50 1

电子 7 0 14 3 120 0 0 51 13 3 0

兵器 7 0 4 0 22 0 0 0 113 6 0

船舶 18 0 1 0 1 1 0 0 0 2 0

化工 103 2 105 3 62 2 0 89 170 24 4

医药 5 0 8 0 15 0 1 19 8 1 0

铁道 64 6 2 0 2 1 0 1 0 4 1

交通 61 1 6 0 14 3 0 6 6 8 0

建材 698 17 6 0 5 1 0 10 3 20 0

建设 126 1 23 8 1 3 0 5 2 3 1

地质矿产 253 3 1 0 4 0 0 1 0 0 0

水利 2 17 0 0 0 0 0 0 0 0 0

农业 23 0 2 0 0 22 5 0 1 0 0

森林工业 2 0 1 0 0 0 1 1 1 0 0

轻工业 189 16 101 3 294 10 12 32 4 21 3

纺织业 20 2 12 0 12 1 1 4 2 36 1

航空航天 1 0 0 0 1 0 0 5 0 4 0

商业 11 0 2 0 0 3 1 2 0 2 0

邮电 2 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0

石化工业 9 1 5 0 6 0 0 1 1 2 0

回收加工业 0 0 2 2 0 0 0 0 0 0 0

;

procprint;

run;

procprincomp data=PCA out=PCAout prefix=comp outstat=PCAstat ; var x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 x9 x10 x11;

run;

5.主要输出结果简介

The PRINCOMP Procedure

Observations 27

Variables 11

Simple Statistics

x1 x2 x3 x4 x5 x6

Mean 307.4074074 17.81481481 16.70370370 1.000000000 39.18518519 2.370370370 StD 892.6863632 46.44106028 28.17638784 1.860521019 71.88347250 4.860738691 Simple Statistics

x7 x8 x9 x10 x11

Mean 1.259259259 9.92592593 13.55555556 12.51851852 0.888888889 StD 3.392214985 19.95943179 38.29674954 16.26078428 2.241794153 Correlation Matrix

x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 x9 x10 x11

x1 1.0000 0.9431 0.2499 -.0069 0.1136 -.0069 0.6521 -.0836 -.0788 0.6742 0.0169

x2 0.9431 1.0000 0.3017 0.0908 0.2942 0.0751 0.5723 -.1024 -.1048 0.6997 0.1797

x3 0.2499 0.3017 1.0000 0.4872 0.7254 0.2522 0.4869 0.7258 0.5136 0.5232 0.5310

x4 -.0069 0.0908 0.4872 1.0000 0.4429 0.1914 0.0122 0.3635 0.1414 0.1017 0.2951

x5 0.1136 0.2942 0.7254 0.4429 1.0000 0.3477 0.3998 0.4106 0.0792 0.4227 0.5383

x6 -.0069 0.0751 0.2522 0.1914 0.3477 1.0000 0.3578 0.0554 -.0514 0.1177 0.0110

x7 0.6521 0.5723 0.4869 0.0122 0.3998 0.3578 1.0000 0.0412 -.1137 0.4228 0.0343

x8 -.0836 -.1024 0.7258 0.3635 0.4106 0.0554 0.0412 1.0000 0.6799 0.2228 0.2525

x9 -.0788 -.1048 0.5136 0.1414 0.0792 -.0514 -.1137 0.6799 1.0000 0.1491 0.2068

x10 0.6742 0.6997 0.5232 0.1017 0.4227 0.1177 0.4228 0.2228 0.1491 1.0000 0.2844

x11 0.0169 0.1797 0.5310 0.2951 0.5383 0.0110 0.0343 0.2525 0.2068 0.2844 1.0000

Eigenvalues of the Correlation Matrix

Eigenvalue Difference Proportion Cumulative

1 4.04170079 1.49716116 0.3674 0.3674

2 2.5445396

3 1.22287146 0.2313 0.5987

3 1.32166816 0.30941151 0.1202 0.7189

4 1.0122566

5 0.29837102 0.0920 0.8109

5 0.71388564 0.19046401 0.0649 0.8758

6 0.52342162 0.12129030 0.0476 0.9234

7 0.40213132 0.19962076 0.0366 0.9600

8 0.20251056 0.02096069 0.0184 0.9784

9 0.18154987 0.13379752 0.0165 0.9949

10 0.04775235 0.03916894 0.0043 0.9992

11 0.00858341 0.0008 1.0000

Eigenvectors

comp1 comp2 comp3 comp4 comp5 comp6

x1 0.293426 -.451570 -.245629 0.033906 0.1895200.003746

x2 0.329172 -.412221 -.139409 -.133030 0.1485200.158263

x3 0.441558 0.233699 -.019658 0.092453 -.050817 -.197986

x4 0.220663 0.2528760.253295-.243575 0.817339 0.043457

x5 0.375784 0.1470350.329827 -.190655 -.182289 -.218553

x6 0.155734 0.006277 0.623896 0.442465-.112843 0.563589

x7 0.317055-.292657 0.183817 0.331564 -.140386 -.528945

x8 0.253760 0.424025 -.228806 0.279951 0.075064 -.173909

x9 0.153854 0.376277-.470322 0.325177 -.052017 0.267008

x10 0.376560-.192198 -.223155 -.045811 -.081387 0.410225

x11 0.256959 0.204865 0.022645 -.620489 -.436764 0.137291

Eigenvectors

comp7 comp8 comp9 comp10 comp11

x1 0.167808 0.042382 0.230004 0.138433 -.714527

x2 0.117767 0.393206 0.282933 -.250858 0.570983

x3 0.063600 -.176027 -.147293 -.784759 -.164693

x4 0.139612 -.124034 -.174250 0.161905 0.049897

x5 -.400843 0.613284 -.114815 0.178754 -.170619

x6 0.132162 -.020795 0.192594 -.014652 -.071504

x7 0.286590 -.227721 -.234361 0.329878 0.269960

x8 -.262278 -.160500 0.658462 0.210895 0.128868

x9 0.362519 0.367452 -.359098 0.195042 0.019222

x10 -.544703 -.390619 -.339090 0.143020 0.098669

x11 0.421009 -.235484 0.179674 0.178569 0.001036

6.结果分析

由以上结果表明，前5个主成份包含了原始变量的87.58%，而后6个主成份仅仅反映了原始变量的12.42%，可以不需要考虑。决定第一主成分comp1大小的主要是x2、x3、x5、x7、x10；决定第二主成分comp2大小的主要是x3、x4、x5、x8、x9；决定第三主成分comp3大小的主要是是x4、x5、x6、x7；决定第四主成分comp4大小的主要是x6、x7、x8、x9；决定第五种成分大小的主要是x1、x2、x4；因为第六到第十一主成份所占比重较小，不予分析。根据分析结果，前五个主成份可以表示为：

Comp1=0.293426x1+0.329172x2+0.441558x3+0.220663x4+0.375784x5+0.155734x6+0.317 055x7+0.253760x8+0.153854x9+0.376560x10+0.256959x11;

Comp2=0.233699x3+0.252876x4+0.147035x5+0.006277x6+0.424025x8+0.376277x9+0.204 865x11-0.451570x1-0.412221x2-0.292657x7-0.192198x10;

Comp3=0.253295x4+0.329827x5+0.623896x6+0.183817x7+0.022645x11-0.245629x1-0.139 409x2-0.019658x3-0.228816x8-0.470322x9-0.223155x10;

Comp4=0.033906x1+0.092453x3+0.442465x6+0.331564x7+0.279951x8+0.325177x9-0.133 030x2-0.243575x4-0.190655x5-0.045811x10-0.620498x11;

Comp5=0.189520x1+0.158520x2+0.817339x4+0.075064x8-0.050817x3-0.182289x5-0.1128 43x6-0.140386x7-0.052017x9-0.081387x10-0.436764x11;

第一主成分中主要受x2、x3、x5、x7、x10影响较大，可能高浓度的有害物质和中毒是导致工人产生疾病或者死亡的主要原因；第二主成分受x3、x4、x5、x8、x9，可能环境毒害降低不会导致呼吸道疾病，但是仍然会使眼睛及皮肤产生疾病，这是导致工人产生疾病或者死亡的主要原因；第三主成分受x4、x5、x6、x7影响大，可能是因为长时间暴露在某一种场合下，由于防护不当导致的疾病或者死亡；第四主成分受x6、x7、x8、x9影响较大，可能是长期处于某种场合，导致感染和免疫降低导致的；第五主成分受x1、x2、x4影响较大，可能是恶劣的工作环境导致的疾病或死亡。

sas统计分析报告

《统计软件》报告聚类分析和方差分析在统计学成绩分析中的应用班级：精算0801班姓名：张倪学号：2008111500 报告时间：2011年11月指导老师：郝际贵成绩：

目录一、背景及数据来源 (1) 二、描述性统计分析 (2) 三、聚类分析 (4) 四、方差分析 (6) 五、结果分析与结论 (8)

聚类分析和方差分析在统计学成绩分析中的应用一、背景及数据来源 SAS 系统全称为Statistics Analysis System，最早由北卡罗来纳大学的两位生物统计学研究生编制，并于1976年成立了SAS软件研究所，正式推出了SAS 软件。SAS是用于决策支持的大型集成信息系统，但该软件系统最早的功能限于统计分析，至今，统计分析功能也仍是它的重要组成部分和核心功能。 SAS 系统是一个组合软件系统，它由多个功能模块组合而成，其基本部分是BASE SAS模块。BASE SAS模块是SAS系统的核心，承担着主要的数据管理任务，并管理用户使用环境，进行用户语言的处理，调用其他SAS模块和产品。也就是说，SAS系统的运行，首先必须启动BASE SAS模块，它除了本身所具有数据管理、程序设计及描述统计计算功能以外，还是SAS系统的中央调度室。它除可单独存在外，也可与其他产品或模块共同构成一个完整的系统。各模块的安装及更新都可通过其安装程序非常方便地进行。本文利用SAS软件进行描述性统计、聚类分析等统计分析方法，将学生按照多指标综合考虑进行聚类。数据来源：选取2010—2011第一学期统计学选教课成绩单，选取性别系别等变量进行考察。将中文名称改为英文。数据类型如下所示：当输入字符型的变量时，需要加上符号$在该变量的后面，用于区分数值型变量，所以用$来作为后缀。删除缺考错误分数等异常值。命名为2010stat.xls

《SAS数据分析范例》(SAS数据集)

《SAS数据分析范例》数据集目录表1 sas.bd1 (3) 表2 sas.bd3 (4) 表3 sas.bd4 (5) 表4 sas.belts (6) 表5 sas.c1d2 (7) 表6 sas.c7d31 (8) 表7 sas.dead0 (9) 表8 sas.dqgy (10) 表9 sas.dqjyjf (11) 表10 sas.dqnlmy3 (12) 表11 sas.dqnlmy (13) 表12 sas.dqrjsr (14) 表13 sas.dqrk (15) 表14 sas.gjxuexiao0 (16) 表15 sas.gnsczzgc (17) 表16 sas.gnsczzs (18) 表17 sas.gr08n01 (19) 表18 sas.iris (20) 表19 sas.jmcxck0 (21) 表20 sas.jmjt052 (22) 表21 sas.jmjt053 (23) 表22 sas.jmjt054 (24) 表23 sas.jmjt055 (25) 表24 sas.jmxfsps (26) 表25 sas.jmxfspzs0 (27) 表26 sas.jmxfzss (28) 表27 sas.jmxfzst (29) 表28 sas.kscj2 (30) 表29 sas.modeclu4 (31) 表30 sas.ms8d1 (32) 表31 sas.nlmyzzs (33) 表32 sas.plates (34) 表33 sas.poverty (35) 表34 sas.rjnycpcl0 (36) 表35 sas.rjsrs (37) 表36 sas.sanmao (38) 表37 sas.sczz1 (39) 表38 sas.sczz06s (40) 表39 sas.sczz (41) 表40 sas.sczzgc1 (42)

多元统计分析实验报告,计算协方差矩阵,相关矩阵,SAS

院系：数学与统计学学院专业：__统计学年级：2009 级课程名称：统计分析 ____ 学号：____________ 姓名：_________________ 指导教师：____________ 2012年4月28日（一）实验名称 1. 编程计算样本协方差矩阵和相关系数矩阵；

2. 多元方差分析MANOVA。（二）实验目的 1. 学习编制sas程序计算样本协方差矩阵和相关系数矩阵; 2. 对数据进行多元方差分析。（三）实验数据第一题：第二题:

（四）实验内容 1. 打开SAS软件并导入数据； 2. 编制程序计算样本协方差矩阵和相关系数矩阵; 3. 编制sas程序对数据进行多元方差分析； 4. 根据实验结果解决问题，并撰写实验报告；（五）实验体会（结论、评价与建议等）第一题：程序如下： proc corr data=sasuser.sha n cov; proc corr data=sasuser.sha n no simple cov; with x3 x4; partial x1 x2; run; 结果如下：（1）协方差矩阵 $AS亲坯曲；15 Friday, Apr： I SB,沙DO COUR过程 x4 目由度=30 Xi x2x3x4x5X? -10.I9B4944-0.45E2GJ5I.3347097-G.1193E48-￡0.e75?GS

-ID. 188494669,36&Q3?9-7.22IO&OS1J5692043I5.49ee^91S.Oa97SM -8.45S2645■7,221050829.S78&S46-6.372E47I-15.3084183-21.7352376-11.5674785 1.3841097 1.G5S2M7t.3726171IJ24?17B 4.e093011 4.4C12473 2.B747CM -G. I1S3S49 1.GS92043-is.soul aa 4.B09B01I68.7978495劣』S670971S.57ai1B3 -IH.05l6l?a15.43S6569-J1.73S2376孔耶124TB27.0387097105.103225&S7.3505S7E： -2D K5752??319-11337204-1L55M7S52r9747?3i19,573118337.3S0&87E33.3SQ6452 (2) 相关系数矩阵 Pearson相关系数” N =引当HO： Rho=0 时.Prob > |r| Xi Xi xl 1.QQ000 x2 -C.23954 0.2061 x3 -0,30459 0.0957 x4 0.18975 Q.3092 x5 '0.14157 0.4475 x6 -0.83787 0.0630 -0.49292 0.0150 x2-0.23354 1.00000-0.162750.143510.022700.181520.24438 x20.20C10.31:1?0.441?0.90350.32640.1761 x3-0.30459-0.16275 1.00000-0.06219-0.34641-0.^797-0.23674 x30.095?0.381?<.00010.0563o.oses0 JS97 x40.1S8760.14351-0.86219L000000.400540,313650.22610 x40.30920.4412<.0001 D.02EG Q.085S0.2213 x5-0J 41570.02270-0.946410.40054 1.000000.317370.26750 x50.4J750.90350.0G68Q.025&0.08130 + 1620 x6-0.33?e?0.1S162-0.397970.813650.31787LOOOOO0.82976 x60.0S300.32840.02660.08580.0813C0001辺-0.432920.24938-0.288740.22810 D.267600.92976 1.00000 x70,01500J7610.19970.22130JG20<.0001 第二题：程序如下： proc anova data=sasuser.hua ng; class kind; model x1-x4=k ind; manova h=k ind; run; 结果如下： (1)分组水平信息 The ANNA Procedure Cla^s Level Informat ion Class Level?Values kind 3 123 Number of observatIons CO (2) x1、x2、x3、x4的方差分析

SAS系统和数据分析SAS系统简介

SAS系统简介一、SAS系统 1.SAS系统的功能 SAS系统是大型集成应用软件系统,具有完备的以下四大功能： ●数据访问 ●数据管理 ●数据分析 ●数据呈现它是美国软件研究所（SAS Institute Inc.）经多年的研制于1976年推出。目前已被许多国家和地区的机构所采用。SAS系统广泛应用于金融、医疗卫生、生产、运输、通信、政府、科研和教育等领域。它运用统计分析、时间序列分析、运筹决策等科学方法进行质量管理、财务管理、生产优化、风险管理、市场调查和预测等等业务，并可将各种数据以灵活多样的各种报表、图形和三维透视的形式直观地表现出来。在数据处理和统计分析领域，SAS系统一直被誉为国际上的标准软件系统。 2.SAS系统的支持技术在当今的信息时代中，如何有效地利用业务高度自动化所产生的巨量宝贵数据，挖掘出对预测和决策有用的信息，就成为掌握竞争主导权的关键因素。因此，SAS系统始终致力于应用先进的信息技术和计算机技术对业务和历史数据进行更深层次的加工。经过二十多年的发展，SAS系统现在是以下三种技术的主要提供者： ●数据仓库技术(Data Warehouse) 数据仓库是用于支持管理决策过程的面向主题的、集成的、随时间而变化的、持久的（非易失的）数据集合。通俗地说，可以将数据仓库理解为“将多个生产数据源中的数据按一定规则统一集中起来，并提供灵活的观察分析数据手段，从而为企业制定决策提供事实数据的支持”。数据仓库最大的用途是能够提供给用户一种全新的方式从宏观或微观的角度来观察多年积累的数据，从而使用户可以迅速地掌握自己企业的经营运转状况、运营成本、利润分布、市场占有率、发展趋势等对企业发展和决策有重要意义的信息，使用户能制定更加准确科学的决策迅速对市场做出反应。利用数据仓库技术可以使大企业运作的像小企业一样灵活，也可以使小企业像大企业一样规范。从目前情况来看，许多企业和机构已经建立了相对完善的生产数据库系统。随着时间的推移，这些系统中积累了大量的历史数据，其中蕴含了许多重要的信息。利用数据仓库技术对这些历史数据进行分析和综合处理，可以找到那些对企业发展至关重要的业务信息，从而帮助有关主管和业务部门做出更加合理的决策。当今世界充满了剧烈竞争，正确及时的决策是企业生存和发展的最重要环节。现在，愈来愈多的企业认识到，企业要想在竞争中取胜，获得更大的收益，至关重要的是，必须利用计算机和网络技术、数据仓

数据分析SAS报告

90-08年人民消费能力分析一、问题提出改革开放以来中国经济飞速发展，GDP连续超过德国、日本，现以成为世界上第二大经济体，人民生活水平不断提高，但受金融危机的影响，近几年来物价持续上涨，本月CPI创历史新高，人民的消费能力是否随着GDP的增加而增加呢？本文以中国经济年鉴中的“人民消费支出构成”的数据为依据利用统计软件SAS 进行了相关分析。数据如下食品衣着居住家庭设备用品及服务交通通讯文教娱乐用品及服务医疗保健其他商品及服务 1990 58.8000 7.7700 17.3400 5.2900 1.4400 5.3700 3.2500 0.7400 1995 58.6200 6.8500 13.9100 5.2300 2.5800 7.8100 3.2400 1.7600 2000 49.1300 5.7500 15.4700 4.5200 5.5800 11.1800 5.2400 3.1400 2005 45.4800 5.8100 14.4900 4.3600 9.5900 11.5600 6.5800 2.1300 2007 43.0800 6.0000 17.8000 4.6300 10.1900 9.4800 6.5200 2.3000 2008 43.6700 5.7900 18.5400 4.7500 9.8400 8.5900 6.7200 2.0900 二、问题分析 1、通过对消费种类进行主成分分析判断人民的消费情况。 2、对主成分标准化后在分析各年的消费能力排名。三、解决问题 3.1 SAS程序： data examp4_4; input id x1-x8; cards; 1990 58.8000 7.7700 17.3400 5.2900 1.4400 5.3700 3.2500 0.7400 1995 58.6200 6.8500 13.9100 5.2300 2.5800 7.8100 3.2400 1.7600 2000 49.1300 5.7500 15.4700 4.5200 5.5800 11.1800 5.2400 3.1400 2005 45.4800 5.8100 14.4900 4.3600 9.5900 11.5600 6.5800 2.1300 2007 43.0800 6.0000 17.8000 4.6300 10.1900 9.4800 6.5200 2.3000 2008 43.6700 5.7900 18.5400 4.7500 9.8400 8.5900 6.7200 2.0900 ; run; proc corr cov nosimple data=examp4_4; var x1-x8; run; proc princomp data=examp4_4 out=bb; var x1-x8; run; data score1; /*以下程序是对各年按第一主成分得分进行排名并打印结果*/ set bb; keep id prin1;

SAS系统和数据分析三维图形

第二十二课三维图形 SAS系统除了可以绘制二维平面图形外，还可以绘制三维立体图形。使用PROC G3D过程能对在PLOT或SCATTER语句中指定的变量值绘制三维图形。PROC G3D过程产生的三维图形分为两种：三维曲面图和三维散布图。三维曲面图是通过在PLOT语句中指定三个图形变量来产生，三维散布图是在SCATTER语句中必需指定三个图形变量才能产生，同样还可以对三维散布图进行大小、形状、颜色的修改。一、PROC G3D过程说明 PROC G3D过程产生三维高分辨率立体图形，一般由下列语句控制： Proc G3D DATA=数据集; PLOT Y*X=Z ; SCATTER Y*X=Z ; TITLE n‘字符串’; FOOTNOTE n‘字符串’; By 变量列表; Run ; 在PROC G3D过程中至少要有一条PLOT或SCATTER语句，如果两条语句同时存在，将在一页中产生一个三维曲面图，下一页中产生一个三维散布图。语句中的Y*X=Z指定三个图形变量X、Y、Z，三维空间中的图形点由三个变量的值共同决定，X和Y为水平变量，Z 为垂直变量。PLOT语句是将X、Y、Z三个变量值确定的空间图形点相互连成曲面，而SCA TTER语句是将X、Y、Z三个变量值确定的空间图形点用符号表示或画出图形点向XY 平面的垂直线（采用NEEDLE选项）。一个PROC G3D过程中可以有多条SCA TTER语句。 1.PLOT语句的选项用在PLOT语句中的选项按功能可以分为三类：外观选项、轴选项和描述性选项。主要选项如下： ●ROTATE=角度列表——指定三维图形Z轴的一个或多个旋转角度，缺省值为70 度。如果有多个旋转角度，将画出对应多个不同旋转角度的三维图形。 ●TILT=角度列表——指定三维图形Y轴的一个或多个倾斜角度，缺省值为70度。如果有多个倾斜角度，将画出对应多个不同倾斜角度的三维图形。 ●GRID——在所有坐标轴的每一个刻度线上画出网格线。 ●SIDE——在三维曲面图形中画出侧面墙。 ●XTICKNUM=n YTICKNUM=n ZTICKNUM=n——指定X、Y、Z坐标轴上的刻度线数目n，缺省值为4。

SAS统计分析教程方法总结

对定量结果进行差异性分析 1.单因素设计一元定量资料差异性分析 1.1.单因素设计一元定量资料t检验与符号秩和检验 T检验前提条件：定量资料满足独立性和正态分布，若不满足则进行单因素设计一元定量资料符号秩和检验。 1.2.配对设计一元定量资料t检验与符号秩和检验配对设计：整个资料涉及一个试验因素的两个水平，并且在这两个水平作用下获得的相同指标是成对出现的，每一对中的两个数据来自于同一个个体或条件相近的两个个体。 1.3.成组设计一元定量资料t检验成组设计定义：设试验因素A有A1，A2个水平，将全部n（n最好是偶数）个受试对象随机地均分成2组，分别接受A1，A2，2种处理。再设每种处理下观测的定量指标数为k，当k=1时，属于一元分析的问题；当k≥2时，属于多元分析的问题。在成组设计中，因2组受试对象之间未按重要的非处理因素进行两两配对，无法消除个体差异对观测结果的影响，因此，其试验效率低于配对设计。 T检验分析前提条件：

独立性、正态性和方差齐性。 1.4.成组设计一元定量资料Wil coxon秩和检验不符合参数检验的前提条件，故选用非参数检验法，即秩和检验。1.5.单因素k（k>=3）水平设计定量资料一元方差分析方差分析是用来研究一个控制变量的不同水平是否对观测变量产生了显著影响。这里，由于仅研究单个因素对观测变量的影响，因此称为单因素方差分析。方差分析的假定条件为：（1）各处理条件下的样本是随机的。（2）各处理条件下的样本是相互独立的，否则可能出现无法解析的输出结果。（3）各处理条件下的样本分别来自正态分布总体，否则使用非参数分析。（4）各处理条件下的样本方差相同，即具有齐效性。 1.6.单因素k（k>=3）水平设计定量资料一元协方差分析协方差分析(Analysis of Covariance)是将回归分析与方差分析结合起来使用的一种分析方法。在这种分析中，先将定量的影响因素(即难以控制的因素)看作自变量，或称为协变量(Covariate)，建立因变量随自变量变化的回归方程，这样就可以利用回归方程把因变量的变化中受不易控制的定量因素的影响扣除掉，从而，能够较合理地比较定性的影响因素处在不同水平下，经过回归分析手段修正以后的因变量的样本均数之间的差别是否有统计学意义，这就是协方差分析解决问题的基本计算原理。

SAS系统和数据分析PROC步中的通用语句

第十六课用在PROC步中的通用语句当我们用DATA步创建好SAS数据集后，可以用SAS的一些PROC过程步来进一步的分析和处理它们。在DATA步中用户可以使用SAS的语句来编写自己的程序，以便能通过读入、处理和描述数据，创建符合自己特殊要求的SAS数据集。而后由一组组PROC步组成的程序进行后续分析和处理。一、PROC程序的主要作用 ●读出已创建好的SAS数据集 ●用数据集中的数据计算统计量 ●将统计的结果按一定形式输出在SAS系统中，计算统计量时，对于许多常用的和标准的统计计算方法，并不需要用户自己编写这些复杂的程序，而是通过过程的名字来调用一个已经为用户编写好的程序。用户通常只要编写调用统计过程前的准备处理程序和输出统计结果后的分析和管理程序。只有用户自己非常特殊的统计计算方法才需要用户自己编写相应的计算程序。二、PROC过程语句 PROC语句用在PROC步的开始，并通过过程名来规定我们所要使用的SAS过程，对于更进一步的分析，用户还可以在PROC语句中使用一些任选项，或者附加其他语句及它们的任选项（如BY语句）来对PROC步规定用户所需要分析的更多细节。PROC语句的格式为： PROC 过程名<选项>; 过程名规定用户想使用的SAS过程的名字。例如，我们在前面常使用的打印过程名PRINT，对数值变量计算简单描述统计量的过程名MEANS。选项规定这个过程的一个或几个选项。不同的过程规定的选项是不同的，因此，只有知道具体的过程才能确定具体的选项是什么。但是，在各个不同过程中使用选项时，下面三种选项的使用格式是共同的： ●Keyword ●Keyword=数值 ●Keyword=数据集 Keyword是关键字，第一种选项格式是某个具体过程进一步要求某个关键字；第二种选项格式是某个具体过程要求某个关键字的值，值可能是数值或字符串；第三种选项格式是某个具体过程要求输入或输出数据集。例如： PROC Print Data=class ; 过程Print，作用为打印输出数据集中的数据。选项为Data=class，关键字是Data，进一步说明要打印输出的数据集名为class。如果省略这个选项，将用最近产生的SAS数据集。

--SAS系统和数据分析SAS数据库

第四课SAS数据库一、SAS数据库（SAS data library）的成员一个目录里的所有SAS文件都是一个SAS数据库（SAS data library）的成员。一个目录可以包含外部文件（非SAS文件）以及SAS文件，但只有这些SAS文件才是SAS数据库的成员。 SAS数据库是一个逻辑概念，没有物理实体。图4.1描述了SAS数据库、SAS文件和SAS 文件的元素之间的关系。注意，这个库对应于主机操作系统的一个目录，而SAS文件对应于目录内的一个文件。图4.1 在SAS数据库中的成员类型例如，我们前面定义的Study永久库就是一个SAS数据库，对应的目录为d:\sasdata\mydir，在此目录内有SAS数据集文件： ●Class.sd2（包含两种成员类型DATA和VIEW） ●索引文件Class.si2 其他SAS文件如用BASE SAS软件的存储程序功能产生的成员类型为： ●PROGRAM程序文件 SAS的目录是具有成员类型为： ●CATALOG的SAS文件此文件用来存储许多称为目录条目（catalog entries）的不同类型的信息，用于SAS系统识别它的结构。典型地，像BASE SAS软件，如果存储目录条目信息对于处理是必要的话，就自动地存储SAS目录条目，而在其他SAS软件中，用户必须在各个过程中规定这个目录条目，用下面完整的四级名字形式来识别：libref.catalog.entry-name.entry-type（库标记.目录名.条目名.条目类型）。SAS系统有一些特性帮助你管理目录中的条目，一是CATALOG过程，它是BASE SAS软件中的一个过程；另一个是显示管理的CATALOG窗口。 SAS访问描述器是一个允许用户创建SAS/ACCESS视图的工具，访问描述器的成员类型为： ●ACCESS的一些文件我们可以用SAS/ACCESS软件里的ACCESS过程创建它们。访问描述器描述存储在SAS 系统外部的数据，如一些公开的数据库管理系统（DBMS）中的数据，每个访问描述器保存我们想要访问的有关DBMS文件的必要信息，如它的名字、列名和列类型等。

SAS系统和数据分析非线性回归分析

电子商务系列第三十四课非线性回归分析现实世界中严格的线性模型并不多见，它们或多或少都带有某种程度的近似；在不少情况下，非线性模型可能更加符合实际。由于人们在传统上常把“非线性”视为畏途，非线性回归的应用在国内还不够普及。事实上，在计算机与统计软件十分发达的令天，非线性回归的基本统计分析已经与线性回归一样切实可行。在常见的软件包中（诸如SAS、SPSS等等），人们已经可以像线性回归一样，方便的对非线性回归进行统计分析。因此，在国内回归分析方法的应用中，已经到了“更上一层楼”，线性回归与非线性回归同时并重的时候。对变量间非线性相关问题的曲线拟合，处理的方法主要有：首先决定非线性模型的函数类型，对于其中可线性化问题则通过变量变换将其线性化，从而归结为前面的多元线性回归问题来解决。

电子商务系列 ● 若实际问题的曲线类型不易确定时，由于任意曲线皆可由多项式来逼近，故常可用多项式回归来拟合曲线。 ● 若变量间非线性关系式已知（多数未知），且难以用变量变换法将其线性化，则进行数值迭代的非线性回归分析。一、可变换成线性的非线性回归在实际问题中一些非线性回归模型可通过变量变换的方法化为线性回归问题。例如，对非线性回归模型 ()t i t i t i t ix b ix a y εα+++=∑=210sin cos (34.1) 即可作变换： t t t t t t t t x x x x x x x x 2sin ,2cos ,sin ,cos 4321==== 将其化为多元线性回归模型。一般地，若非线性模型的表达式为： ()()()t m m t t t x g b x g b x g b b y ++++= 22110 (34.2) 则可作变量变换： ()()()t m mt t t t t x g x x g x x g x ===*2*21*1,,, (34.3) 将其化为线性回归模型的表达式，从而用前面线性模型的方法来解决，其中式(34.3)中的

社会消费品零售总额的SAS报告分析

基于SAS分析湖南省社会消费品零售总额影响因素的研究【摘要】本文旨在分析1978-2008年改革开放以来，我国社会消费品零售总额变动情况，影响其变动的因素。首先，我们提出了关于收入和消费的主要理论观点，然后再引入其他有关变量，进而建立了理论模型。然后，收集了相关的数据，利用SAS软件对计量模型进行了参数估计和检验，并加以修正。最后，我们对所得的分析结果作了经济意义的分析，详细剖析其成因，进一步进行预测，并相应提出一些政策建议。【关键词】社会消费品总额财政支出城镇居民家庭人均可支配收入居民消费一引言为促进中部地区（山西江西河南湖北湖南和安徽六省）经济快速发展，中共中央提出“中部崛起”的战略。中部六省对中部崛起战略非常拥护，并抱有很高的期望。中部六省希望中共加大对中部崛起的政策支持力度，支持中部建设全国粮食核心主产区，支持中部建立前进制造业基地，支持中部加快老工业基地改造，资源型城市转型和国有企业改革，支持中部解决交通设施的薄弱环节，支持中部治理生态和环境，支持中部教育卫生事业发展，支持中部减轻财政负担。二理论背景为了加强在中部崛起竞争力湖南省加快了经济建设的步伐。社会消费品零售总额所计量的是各种经济类型的商业由于经济的发展和社会的进步，特别是社会主义市场经济的建立，商品生产和商品交换的领域进一步扩大，用已确立和描述各类消费品市场对居民和社会集团出售商品总和的商品零售额指标的口径范围也作了相应的调整。社会消费品零售总额的增长体现了该省在市场经济中的竞争力，因此对影响社会消费品零售总额的因素作出分析和验证有着重要的必要性。社会消费品零售总额是指各种经济类型的批发零售贸易业、餐饮业、制造业和其他行业对城乡居民和社会集团的消费品零售额和农民对非农业居民零售额的总和。这个指标反映通过各种商品流通渠道向居民和社会集团供应的生活消费品来满足他们生活需要，是研究人民生活、社会消费品购买力、货币流通等问题的重要指标。研究影响社会消费品零售总额的因素可以进一步证实其反映出了人民生活水平，生活质量的提高；也可以反映出湖南省经济的脉象，便于零售商指定营销战略和企划。三模型建立

SAS系统和数据分析SAS数据集

第三课SAS数据集一、SAS数据集的结构 SAS数据集是关系型的，它通常分为两部分： ●描述部分——包含了一些关于数据属性的信息 ●数据部分——包括数据值 SAS的数据值被安排在一个矩阵式的表状结构中，如图3－1所示。 ●表的列称之为变量（Variable），变量类似于其他文件类型的域或字段（Field） ●表的行称之为观察（Observation），观察相当于记录（Record）变量1 变量2 变量3 变量4 Name Test1 Test2 Test3 观察1 Xiaoer 90 86 88 观察2 Zhangsan 100 98 89 观察3 Lisi 79 76 70 观察4 Wangwu 68 71 64 观察5 Zhaoliu 100 89 99 图3.1 一个SAS数据文件二、SAS数据集形式 SAS系统中共有两种类型的数据集： ●SAS 数据文件（SAS data files） ●SAS 数据视窗（SAS data views） SAS 数据文件不仅包括描述部分,而且包括数据部分。SAS 数据视窗只有描述部分，没有数据部分，只包含了与其他数据文件或者其他软件数据的映射关系，能使SAS的所有过程可访问到，实际上并不包含SAS 数据视窗内的数据值。自始至终，在SAS语言中，“SAS数据集”与这两种形式中之一有关。在下面的例子中，PRINT过程用相同方法处理数据集aaa.abc，而忽略它的形式： PROC PRINT DATA=aaa.abc 三、SAS数据集的名字 SAS数据集名字包括三个部分，格式如下： Libref.data-set-name.membertype ●Libref（库标记）──这是SAS数据库的逻辑名字 ●data-set-name（数据集名字）──这是SAS数据集的名字 ●membertype（成员类型）──SAS数据集名字的这一部分用户使用时不必给出。 SAS 数据文件的成员类型是DATA；SAS数据视窗的成员类型是VIEW

SAS系统和数据分析使用列表报告和汇总报告

第十七课使用列表报告PROC PRINT和汇总报告PROC TABULATE 利用SAS系统提供的各种过程可以制作各种风格的报表。一份好的输出报表可以使用户更直观、更清楚和更容易地了解和明白统计计算的结果，因此如何制作一个能充分揭示运算结果信息和满足要求的报告，也是非常重要的。SAS系统提供的各种制作报表的过程中，最常用的是以下两种： ●列表报告PROC PRINT过程 ●汇总报告PROC TABULATE过程一、列表报告PROC PRINT过程所谓列表报告PROC PRINT过程，将输出SAS数据集中的数值，输出时把数据集中的每一个变量形成输出报表的列，而每一个观测形成输出报表的一行。 1.PROC PRINT过程的主要功能 PROC PRINT过程输出的数据列表具体地说主要能够做到以下几点： ●变量的输出格式用户可以选择（Format语句） ●可在输出报表中加上标题（Title）和脚注（Footnotes语句） ●可输出数据集中变量的任何子集（Where语句） ●可以控制变量是否出现以及出现的顺序（V ar语句） ●用户可以自己订制列表头（Label语句） ●可分组输出观测数据（By语句） ●可计算所有观测值或分组观测值的总和（Sum/Sumby语句）及其他统计量 ●每页报表的宽度和长度以及每列的宽度都可控制（选项Width=） ●当数据集中变量太多时，可分成几部分输出（选项Rows=） 2.PROC PRINT过程语句格式在PROC PRINT过程中，常常配合使用了许多其他SAS语句以达到所要求的输出报表格式，我们把在PROC PRINT过程中常用的一些语句的基本使用格式列出，具体使用时根据需要可能使用其中的几条语句。如下所示： PROC PRINT<选项列表> ; V AR变量列表; ID变量列表; BY变量列表; PAGEBY变量;

SAS系统和数据分析SAS系统简介

第一课SAS系统简介一、SAS系统 1.SAS系统的功能 SAS系统是大型集成应用软件系统,具有完备的以下四大功能： ●数据访问 ●数据管理 ●数据分析 ●数据呈现它是美国软件研究所（SAS Institute Inc.）经多年的研制于1976年推出。目前已被许多国家和地区的机构所采用。SAS系统广泛应用于金融、医疗卫生、生产、运输、通信、政府、科研和教育等领域。它运用统计分析、时间序列分析、运筹决策等科学方法进行质量管理、财务管理、生产优化、风险管理、市场调查和预测等等业务，并可将各种数据以灵活多样的各种报表、图形和三维透视的形式直观地表现出来。在数据处理和统计分析领域，SAS系统一直被誉为国际上的标准软件系统。 2.SAS系统的支持技术在当今的信息时代中，如何有效地利用业务高度自动化所产生的巨量宝贵数据，挖掘出对预测和决策有用的信息，就成为掌握竞争主导权的关键因素。因此，SAS系统始终致力于应用先进的信息技术和计算机技术对业务和历史数据进行更深层次的加工。经过二十多年的发展，SAS系统现在是以下三种技术的主要提供者： ●数据仓库技术(Data Warehouse) 数据仓库是用于支持管理决策过程的面向主题的、集成的、随时间而变化的、持久的（非易失的）数据集合。通俗地说，可以将数据仓库理解为“将多个生产数据源中的数据按一定规则统一集中起来，并提供灵活的观察分析数据手段，从而为企业制定决策提供事实数据的支持”。数据仓库最大的用途是能够提供给用户一种全新的方式从宏观或微观的角度来观察多年积累的数据，从而使用户可以迅速地掌握自己企业的经营运转状况、运营成本、利润分布、市场占有率、发展趋势等对企业发展和决策有重要意义的信息，使用户能制定更加准确科学的决策迅速对市场做出反应。利用数据仓库技术可以使大企业运作的像小企业一样灵活，也可以使小企业像大企业一样规范。从目前情况来看，许多企业和机构已经建立了相对完善的生产数据库系统。随着时间的推移，这些系统中积累了大量的历史数据，其中蕴含了许多重要的信息。利用数据仓库技术对这些历史数据进行分析和综合处理，可以找到那些对企业发展至关重要的业务信息，从而帮助有关主管和业务部门做出更加合理的决策。当今世界充满了剧烈竞争，正确及时的决策是企业生存和发展的最重要环节。现在，愈来愈多的企业认识到，企业要想在竞争中取胜，获得更大的收益，至关重要的是，必须利用计算机和网络技术、数据仓

SAS-方差分析报告

四、统计推断Ⅱ（方差分析——多个平均数的比较）（1）发布：admin 时间：2006-8-26 四、统计推断Ⅱ（方差分析——多个平均数的比较）(1) 方差分析是关于多个平均数的假设测验，其主要做法是将总变异的自由度和平方和剖分为不同来源的自由度和平方和，接着根据各变异来源方差的组成（期望均方）进行F测验，若F测验达显著，当处理效应为固定模型时，可对其处理平均数进行多重比较，当处理效应为随机模型时，可进一步进行方差分量的估计。方差分析在生物科学领域中应用十分广泛。用于方差分析的SAS过程主要有方差分析（ANOVA，analysis of variance）、广义线性模型（GLM，general linear models）。此外还有方差分量估计(VARCOMP，variance components estimation)等。其中ANOVA一般用于平衡资料（资料中各因素均衡搭配且没有发生数据缺失），非平衡资料的分析一般用GLM过程。不同的试验设计有其相应的线性数学模型，而方差分析正是根据这一线性数学模型进行的，因此所获数据的试验设计决定了其分析方法（即自由度和平方和的分解以及度量各效应是否显著的尺度）。正是如此，方差分析的SAS程序中模型的确定是关键。以下结合教材内容顺序说明各种情况下的SAS程序编写方法。 (一) 单向分组资料（单因素完全随机试验） 1．组内观察值数目相等的资料 [例9] 以教材P111例6.10为例。 DATA tb611; DO trt=1 TO 5; (或DO trt=”A”,”B”,”C”,”D”,”E”; ) DO r=1 To 4; INPUT y @@; OUTPUT; END; END; CARDS; 24 30 28 26 27 24 21 26 31 28 25 30 32 33 33 28 21 22 16 21 ; PROC ANOVA; CLASS trt; MODEL y=trt; MEANS trt/DUNCAN; RUN;

sas学习系列21.相关分析报告

21. 相关分析相关分析和回归分析是研究变量与变量间相互关系的重要方法。相关分析是研究两个或两组变量之间的线性相关情况，回归分析是拟合出变量间的表达式关系。（一）Pearson直线相关一、适用于两个变量均为服从正态分布，每对数据对应的点在直角坐标系中（即散点图）呈现直线趋势。做相关分析时，要注意剔除异常值；相关关系不一定是因果关系。二、用相关系数r∈[-1,1]来表示相关程度的大小：

r>0: 正相关；r<0: 负相关；r=0: 不相关； r=1: 完全正相关；r=-1: 完全负相关。相关程度的判断标准：看相关系数的平方r2，若r2<0.5，结果无实际价值。注：相关系数只是刻画直线相关（Y=X2相关系数≠1）。三、假设检验 1. H0: 总体相关系数ρ=0；H1: ρ≠0；计算r值，P值，若P值≤α，则在显著水平α下拒绝H0; 2. 若H0成立，从ρ=0的总体中抽样，所得到的样本相关系数r 呈对称分布（近似正态分布），此时可用t 检验。 3. 必要时对相关系数做区间估计从相关系数ρ≠0的总体中抽样，样本相关系数的分布是偏态的。用Z变换后，服从某种正态分布，估计z，再变换回r. （二）Spearman等级相关，也称Spearman秩相关

对于不符合正态分布的资料，不用原始数据计算相关系数，而是将原始观察值由小到大编秩，然后根据秩次来计算秩相关系数r s, 以此来说明两个变量间相关关系的密切程度。适用于某些不能准确地测量指标值而只能以严重程度、名次先后、反映大小等定出的等级资料；也适用于某些不呈正态分布或难于判断分布的资料。关于编秩将各X i由小到大编秩得R Xi（1,…n），当遇到相等的值时要用平均秩，例如X2=X4，按编秩为3和4，应该取平均秩 R x2=R x4=(3+4)/2=3.5 假设检验 H0: 总体相关系数ρs=0；H1: ρs≠0；计算r值，P值，若P值≤α，则在显著水平α下拒绝H0; 另外，Kendall等级相关系数τ∈[-1,1]，也可以对两个变量作等级相关分析，而且可对多个变量作等级相关分析。（三）典型相关分析

--SAS系统和数据分析多元线性回归分析

第三十二课多元线性回归分析一、多元回归模型表示法通常，回归模型包括k 个变量，即一个因变量和k 个自变量（包括常数项）。由于具有N 个方程来概括回归模型： N t X X X Y t kt k t t t ,,2,1,22110 (32.1) 模型的相应矩阵方程表示为：错误!未定义书签。 (32.2) 式中; N k kN N k k N X X X X X X X Y Y Y Y 2110121211121,,111, (32.3) 其中,Y 为因变量观察的N 列向量，X 为自变量观察的N × (k +1) 矩阵，为末知参数的(k +1) ) 列向量，为误差观察的N 列向量。在矩阵X 表达式中，每一个元素X ij 都有两个下标，第一个下标表示相应的列（变量），第二个下标表示相应的行（观察）。矩阵X 的每一列表示相应的给定变量的N 次观察的向量，与截矩有关的所有观察值都等于1。经典的线性回归模型的假设可以阐述如下： ● 模型形式由(32.1)给定； ● 矩阵X 的元素都是确定的，X 的秩为(k+1)，且k 小于观察数N ； ● 为正态分布，E ( )=0 和 I E 2 ，式中I 为N×N 单位矩阵。根据X 的秩为(k+1) 的假定，可以保证不会出现共线性。如果出现完全共线性，矩阵X 的一列将为其余列的线性组合，而X 的秩将小于(k+1) )，关于误差的假设是最有用的假设，因为用它可以保证最小二乘法估计过程的统计性质。除了正态性外，我们还假定每一个误差项的平均值为0，方差为常数，以及协方差为 0 。假若我们按Y 的分布来表示第三个假设，则可写成下式： ),(~2I X N Y (32.4) 二、最小二乘法估计我们的目的是求出一个参数向量使得残差平方和最小，即：

Sas数据分析

数学111 110087 张林 SAS数据分析衡量一个地区经济发展的基本情况，可以采用如下所列的8项经济指标。表中X1为GDP；X5为货物周转量；X2为居民消费水平；X6为居民消费价格指数；X3为固定资产投资；X7为上品零售价格指数；X4为职工平均工资；X8为工业总产值。 SAS编程如下：

data text1; input X1-X8; cards; X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 1394.89 2505 519.01 8144 373.9 117.3 112.6 843.43 920.11 2720 345.46 6501 342.8 115.2 110.6 582.51 2849.52 1258 704.87 4839 2033.3 115.2 115.8 1234.85 1092.48 1250 290.9 4721 717.3 116.9 115.6 697.25 832.88 1387 250.23 4134 781.7 117.5 116.8 419.39 2793.37 2397 387.99 4911 1371.1 116.1 114 1840.55 1129.2 1872 320.45 4430 497.4 115.2 114.2 762.47 2014.53 2334 435.73 4145 824.8 116.1 114.3 1240.37 2462.57 5354 996.48 9279 207.1 118.7 113 1642.95 5155.25 1926 1434.95 5943 1025.5 115.8 114.3 2026.64 3524.79 2249 1006.39 6619 754.4 116.6 113.5 916.59 2003.58 1254 474 4609 908.3 114.8 112.7 824.14 2160.52 2320 553.97 5857 609.3 115.2 114.4 433.67 1205.11 1182 282.84 4211 411.7 116.9 115.9 571.84 5002.34 1527 1229.55 5145 1196.6 117.6 114.2 2207.69 3002.74 1034 670.35 4344 1574.4 116.5 114.9 1367.92 2391.42 1527 571.86 4685 849 120 116.6 1200.72 2195.7 1408 422.61 4797 1011.8 119 115.5 843.83 5381.72 2699 1639.83 8250 656.5 114 111.6 1396.35 1606.15 1314 382.59 5105 556 118.4 116.4 554.97 364.17 1814 198.35 5340 232.1 113.5 111.3 64.33 3534 1261 822.54 4645 902.3 118.5 117 1431.81 630.07 942 150.84 4475 301.1 121.4 117.2 324.72 1206.68 1261 334 5149 310.4 121.3 118.1 716.65 55.98 1110 17.87 7382 4.2 117.3 114.9 5.57 1000.03 1208 300.27 4396 500.9 119 117 600.98 553.35 1007 114.81 5493 507 119.8 116.5 468.79 165.31 1445 47.76 5753 61.6 118 116.3 105.8 169.75 1355 61.98 5079 121.8 117.1 115.3 114.4 834.57 1469 376.95 5348 339 119.7 116.7 428.76 ; run; ; proc varclus data=text1 centroid maxc=3; var X1-X8; run;