sas系统proc univariate过程
20个SAS过程步
20个SAS过程步
1、PROC
MEANS--数据描述：计算均数、标准差、最大值、最小值、变量有效数据个数、变量缺失个数
2、PROC UNIV ARIATE--正态性检验
3、PROC TTEST--两独立样本检验
4、PROC NPAR1WAR--秩和检验
5、PROC ANOV A--方差分析
6、PROC CORR--相关性分析
7、PROC REG--回归分析
8、PROC FREQ--计数资料描述；卡方检验；诊断试验
9、PROC LOGISTIC--结局是二分类的Logisitc回归分析
10、PROC PHREG--生存分析
11、PROC POWER--样本量及把握度计算
12、PROC PRINT--显示数据集
13、PROC GLM--回归分析或协方差分析
14、PROC RANK--给某变量排次或按序分组
15、PROC SORT--按某变量排序
16、PROC SURVEYSELECT--概率抽样
17、PORC IMPORT--导入数据集
18、PROC EXPORT--导出数据集
19、PROC CONTENTS--产生一个数据集的头文件，包含了多种该数据集的信息
20、PROC TABULATE--输出报表。
sas当中univariate语句
sas当中univariate语句
在SAS中，UNIVARIATE语句用于计算和显示变量的描述性统计量和分布。
它提供了一种快速且简单的方法来分析单个变量的基本统计信息，如均值、标准差、最小值、最大值、四分位数等。
在UNIVARIATE语句中，可以指定一个或多个变量进行分析，语法如下：
```sas
PROC UNIVARIATE DATA=data;
VAR variable(s);
OPTIONS;
RUN;
```
其中，DATA参数指定要分析的数据集，VAR参数指定要分析的变
量或变量列表。
OPTIONS部分用于指定其他选项，比如要计算的统计量类型、显示分布图形等。
除了上述基本用法外，UNIVARIATE语句还可以用于执行以下任务：
1.对多个变量同时进行分析，可以在VAR语句中列出多个变量。
2.使用BY语句对变量进行分组分析，通过BY语句可以根据一个
或多个变量的值对数据集进行分组，并分别计算每个组的统计量。
3.使用HISTOGRAM选项可以显示变量的直方图，帮助理解变量的
分布情况。
4.使用FIT选项可以拟合不同的分布模型（如正态分布、指数分
布等）到数据，并提供相应的拟合统计量和图形。
5.使用BOXPLOT选项可以生成变量的箱线图，用于检测偏离值和
异常值。
综上所述，UNIVARIATE语句是SAS中用于描述和分析单个变量的
一种功能强大的统计分析工具。
它提供了丰富的选项和图形，可以帮
助用户对数据进行直观的分析和理解。
SAS过程步通用语句
RUN;
例6： FREQ语句
现有一批人，其中20岁女性10人，22岁女性23 人，21岁男性19人，21岁男性16人，求平均年龄。 • data a; input sex $ age number @@; cards; f 20 10 f 22 23 m 21 19 m 22 16 proc means; freq number; var age; run;
NOPAR1WAY
REG CORR GLM LOGISTIC PHREG
对指定的变量做非参 检验
对指定的变量做回归分析 对指定的变量做相关分析 对指定的变量做方差、协方差分析 对指定的变量做logistic回归分析 对指定的变量做COX回归分析
三、用于SAS过程步中的通用语句
能够在SAS过程步中使用的语句。而非各个 过程步的专用语句。 1 、 PROC 语句：表示过程步的开始及调用 某一要使用的过程 2、VAR语句：定义被分析的变量 3、BY语句：按指定的变量值来分组处理数 据集 4、CLASS语句：在分析中定义分类变量 5、SUM语句： 对指定的变量求和，当然 该变量必须是数值型变量。 格式： sum SAS变量名；
过程步名过程步名功能功能sortsort将指定的数据集按指定的变量排序将指定的数据集按指定的变量排序printprint将数据集中的数据列表输出将数据集中的数据列表输出univariateunivariate对指定的数值变量进行统计描述对指定的数值变量进行统计描述meansmeans对指定的数值变量进行统计描述对指定的数值变量进行统计描述freqfreq对指定的计数变量进行统计描述对指定的计数变量进行统计描述ttestttest对指定的变量做对指定的变量做t检验检验annovaannova对指定的变量做方差分析对指定的变量做方差分析nopar1waynopar1way对指定的变量做非参对指定的变量做非参检验检验regreg对指定的变量做回归分析对指定的变量做回归分析corrcorr对指定的变量做相关分析对指定的变量做相关分析glmglm对指定的变量做方差协方差分析对指定的变量做方差协方差分析logisticlogistic对指定的变量做对指定的变量做logisticlogistic回归分析回归分析phregphreg对指定的变量做对指定的变量做coxcox回归分析回归分析能够在sas过程步中使用的语句
SAS统计程序实作PROCUNIVARIATE描述性统计值之计算绘图By
PROC UNIVARIATE 描述性統計值之計算&繪圖
用PROC UNIVARIATE程序來執行資料子 集之描述性統計分析 • Example AR_12_8 Comprehensive descriptive analysis of subgroup
PROC UNIVARIATE 描述性統計值之計算&繪圖
用PROC UNIVARIATE程序來產生次數分 配表 • Example AR_12_2 Frequency tabulation 動差值 基本統計值 標準數的統計檢定 四分位數&百分位數 極端值 次數分配表
PROC UNIVARIATE 描述性統計值之計算&繪圖
用PROC UNIVARIATE程序來產生 莖葉圖 盒狀圖 常態機率圖 • Example AR_12_3 Stem Leaf Boxplot Normal ability plot
PROC UNIVARIATE 描述性統計值之計算&繪圖
用PROC UNIVARIATE程序來描述資料的 特性 • Example AR_12_1 Describe data characteristics 動差值 基本統計值 標準數的統計檢定 四分位數&百分位數 極端值
PROC UNIVARIATE 描述性統計值之計算&繪圖
SAS 統計程序實作 PROC UNIVARIATE 描述性統計值之計算 繪圖
By DR. YANG , YI-CHIANG 2005.2.1
PROC UNIVARIATE 描述性統計值之計算&繪圖
異於 PROC MEANS 計算 百分位數 圖表 次數分配表 檢定 常態性 符號 符號等級
PROC UNIVARIATE 描述性統計值之計算&繪圖
sas 回归 estimate 用法
sas 回归 estimate 用法
SAS 回归估计（Estimate）用于计算线性回归模型的系数估计值和估计的误差值。
在 SAS 中，可以通过使用 PROC REG 过程来估计回归模型。
PROC REG 过程的基本语法如下：
```sas
PROC REG DATA=data_name;
MODEL dependent_variable = independent_variables; RUN;
```
其中，data_name 是数据集的名称，dependent_variable 是因变量的名称，independent_variables 是自变量的名称。
以下是使用 PROC REG 进行回归估计的一个示例：
```sas
PROC REG DATA=height_weight;
MODEL weight = height age;
RUN;
```
上述代码将基于名为 height_weight 的数据集，拟合一个以身高（height）和年龄（age）为自变量，体重（weight）为因变量的回归模型。
运行以上代码后，SAS 将报告回归系数的估计值、标准误差、t 值和 p 值等统计指标。
还会输出 R 方、调整后的 R 方和方差分析表等额外信息。
另外，如果要进一步进行回归模型的诊断、预测等操作，还可以使用其他的 SAS 过程和函数。
sas计算表格数据的平均值
在SAS中计算表格数据的平均值，可以使用PROC MEANS 过程。
以下是一个基本的例子：
```sas
PROC MEANS DATA=your_dataset MEAN;
VAR your_variable;
RUN;
```
在这个例子中，`your_dataset`是你要分析的数据集的名称，`your_variable`是你想要计算平均值的变量。
如果你想要计算多个变量的平均值，只需要在`VAR`语句后面列出所有的变量，用空格隔开。
如果你有一个数据集中的多个组，并希望为每个组计算平均值，那么可以使用`BY`语句。
以下是一个例子：
```sas
PROC MEANS DATA=your_dataset MEAN;
VAR your_variable;
BY your_group_variable;
RUN;
```
在这个例子中，`your_group_variable`是你用来分组的数据集中的变量。
这将为每个独特的组值计算`your_variable`的平均值。
第四讲SAS的描述统计(1)
在PROC MEANS语句中使用统计量关键字列表。输出数据 集mylib.sryzc中收入(Income) 的观测个数、均值、中位数、 第一百分位数、第五百分位数、第九十五百分位数、第九十九 百分位数、第一四分位数、第三四分位数、最大值、最小值。
proc means data =mylib.sryzc n mean median p1 p5 p95 p99 q1 q3 max min
使用BY语句分区域输出统计量：
R_ID=1
The MEANS Procedure
Analysis Variable : INCOME Income
N Mean Median 1st Pctl 5th Ptcl 95th Pctl 99th Pctl --------------------------------------------------------------------------------------------------
1、MEANS过程(均值过程)
(1) 语法格式 Proc means <选项> <输出统计量关键字列表> ;
< Var 分析变量名列 ；> <Class 分类变量名列 ；> <Freq 频数变量 ；> <by 分类变量名列 ; > <Output out=数据集名 < 输出统计量列表> ; > Run ;
1 14 4275.00 2400.00 3305.00
4275.00
1760.00
2 16 2460.00 1740.50 2192.00
2460.00
1080.00
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
SAS软件使用方法
一、SAS 简介SAS (Statistical Analysis System) 统计分析系统于1966 年由美国North Carolina 州立大学开始研制，被誉为数据处理和统计分析领域的国际标准软件系统，最初它主要用于农业领域试验的数据管理和分析，所以SAS字母的原意是统计分析系统（Statistical Analysis System，SAS）。
但从推出之日至今，经过近40多年的不断发展和完善，SAS已由最初的统计分析软件，成为一个用来管理、分析数据和编写报告的大型集成应用软件系统，具有完备的数据访问、管理、分析、呈现及应用开发等功能，完全超出了单纯统计应用的功能。
因此，目前SAS已不再表示任何含义的首字母缩写。
尽管如此，在数据处理和统计分析领域，SAS系统被誉为国际上标准软件系统，目前仍然是世界领先，使用最为广泛的统计软件。
它主要包括以下模块：（1）基本模块Base SAS;（2）统计分析模块SAS／STAT;（3）高级绘图模块SAS／GRAPH;（4）矩阵运算模块SAS／IML;（5）运筹学和线性规划模块SAS／OR;（6）经济预测和时间序列分析模块SAS／ETS 等。
本课程用的最多的是Base SAS模块和SAS/STAT模块。
二、SAS 基本内容介绍1．SAS 界面主要窗口:SAS界面有五个主要的SAS窗口，分别是：Explorer窗口、Editor窗口、Log窗口、Output窗口和Results窗口。
这些窗口可以帮助我们轻松完成很多最基本的SAS任务。
点击窗口条上相应的按钮可将某窗口移至前台，成为当前活动窗口。
PROGRAM EDITOR窗口：主要用于打开SAS程序文件（SAS程序文件扩展名为*.sas）、编辑和修改SAS程序、并提交全部或部分SAS程序。
根据程序中编码的性质可以显示不同的颜色，并且对SAS语言进行语法检查。
在SAS 中可同时打开多个Editor窗口进行操作。
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sas系统proc univariate过程
1. 介绍
SAS（Statistical Analysis System）是统计分析系统，是业界广泛使用的数据分析工具之一。
SAS提供了多个过程（PROC）来处理和分析数据，其中之一是Proc Univariate过程。
本文将详细介绍SAS系统中的Proc Univariate过程的相关内容。
2. Proc Univariate过程的作用
Proc Univariate过程用于对数据进行单变量分析，主要目的是研究单个变量的统计特征和分布情况。
该过程可用于描述变量的中心位置、离散程度、分布形状等统计指标，同时还能生成各种图形以帮助进一步分析数据。
3. 使用方法
使用Proc Univariate过程需要先导入相关的数据，以下是使用Proc Univariate 的基本示例代码：
PROC UNIVARIATE DATA=data;
VAR variable;
HISTOGRAM;
QQPLOT;
RUN;
在此示例中，data代表数据集的名称，variable代表需要分析的变量名。
使用VAR 语句指定需要分析的变量。
HISTOGRAM和QQPLOT是两个示例输出图形，代表直方图和正态概率图（Q-Q plot）。
4. 常见输出
使用Proc Univariate过程后，会生成多个输出，包括描述性统计指标、分位数、图形等。
4.1 描述性统计指标
描述性统计指标可以用于描述变量的中心位置、离散程度等，常见的统计指标包括：•平均值（Mean）
•中位数（Median）
•众数（Mode）
•标准差（Standard Deviation）
•方差（Variance）
•偏度（Skewness）
•峰度（Kurtosis）
4.2 分位数
分位数是将数据分成若干部分的统计量，常见的分位数包括：
•中位数（50%分位数）
•四分位数（25%和75%分位数）
•百分位数（例如10%、90%分位数）
4.3 图形
Proc Univariate过程还可以生成多种图形，用于帮助分析数据的分布情况，常见
的图形包括：
•直方图（Histogram）
•密度曲线图（Density Plot）
•箱线图（Box Plot）
•正态概率图（Q-Q Plot）
•生存曲线（Survival Plot）
5. 实际应用案例
以下是一个使用Proc Univariate过程的实际案例，以探究某公司员工的薪资分布情况：
PROC UNIVARIATE DATA=employees;
VAR salary;
HISTOGRAM;
QQPLOT;
MEANS;
RUN;
在该案例中，employees是包含员工数据的数据集，salary是需要分析的薪资变量。
使用HISTOGRAM和QQPLOT语句生成直方图和正态概率图，以了解薪资分布的形状和
是否符合正态分布。
使用MEANS语句生成薪资的均值和标准差等描述性统计指标。
6. 结论
通过使用SAS系统的Proc Univariate过程，我们能够对数据进行单变量分析，并且得到一系列描述性统计指标和图形。
这些信息有助于我们深入了解数据的分布情况，从而更好地进行数据分析和决策。
希望本文对您理解和使用SAS系统的Proc Univariate过程有所帮助。
参考文献
1.SAS Documentation: PROC UNIVARIATE. [链接](
2.SAS PROC UNIVARIATE: A Powerful Procedure to Describe the
Statistical Distribution of Your Data. [链接](。