一、数据集的建立
1.导入Excel数据表的步骤如下：
1) 在SAS应用工作空间中，选择菜单“文件”→“导入数据”，打开导
入向导“Import Wizard”第一步：选择导入类型（Select import
type）。
2) 在第二步的“Select file”对话框中，单击“Browse”按钮，在
“打开”对话框中选择所需要的Excel文件，返回。然后，单击“Option”
按钮，选择所需的工作表。（注意Excel文件要是2003的！！）
3) 在第三步的“Select library and member”对话框中，选择导入数据集所存放的逻辑库以及数据集的名称。
4 ) 在第四步的“Create SAS Statements”对话框中，可以选择将系统生成的程序代码存放的位置，完成导入过程。
2.用INSIGHT创建数据集
1）启动SAS INSIGHT模块，在“SAS INSIGHT：Open”对话框的”逻辑库“列表框中，选定库逻辑名
2）单击“新建”按钮，在行列交汇处的数据区输入数据值
（注意列名型变量和区间型变量，这在后面方差分析相关性分析等都要注意！！）
3）数据集的保存:
?“文件”→“保存”→“数据”；
?选择保存的逻辑库名，并输入数据集名；
?单击“确定”按钮。即可保存新建的数据集。
3.用VIEWTABLE窗口建立数据集
1）打开VIEWTABLE窗口
2）单击表头顶端单元格，输入变量名
3）在变量名下方单元格中输入数据
4）变量类型的定义：右击变量名/column attributes…
4.用编程方法建立数据集
DATA 语句； /*DATA步的开始，给出数据集名*/
Input 语句；/*描述输入的数据，给出变量名及数据类型和格式等*/
（用于DATA步的其它语句）
Cards； /*数据行的开始*/
[数据行]
； /*数据块的结束*/
RUN; /*提交并执行*/
例子：data=数据集名字;
input name$ phone room height; ($符号代表该列为列名型，就是这一列是文字！！
比如名字，性别，科目等等)
cards;
rebeccah 424 112 （中间是数据集，中间每一行末尾不要加逗号，但是carol 450 112 数据集最后要加一个分号！！）
louise 409 110
gina 474 110
mimi 410 106
alice 411 106
brenda 414 106
brenda 414 105
david 438 141
betty 464 141
holly 466 140
;
proc print data=; （这一过程步是打印出数据集，可要可不要！）
run;
*数据集中的框架我会用加粗来显示，大家主要记加粗的，下面的编程部分都是这样！！
二、基本统计分析
1.用INSIGHT计算统计量
1）在INSIGHT中打开数据集
在菜单中选择“Solution（解决方案）”→“Analysis（分析）”
“Interactive Data Analysis（交互式数据分析）”，打开“SAS/INSIGHT Open”对话框，在对话框中选择数据集，单击“Open（打开）”按钮，即可在INSIGHT中打开数据窗口
2）选择菜单“Analyze（分析）”→“Distribution (Y)（分布）”，打开“Distribution (Y)”对话框。在数据集的变量列表中，选择分析变量X、分
组变量Y。（注意：分组变量就是那种可以区别不同种类的变量，例如地区编号、科目、组号等等，而分析变量一般是需要分析的数据，例如成绩，身高书目）
3）单击“Output（输出）”按钮，在打开的对话框中包含描述性统计量选项。
4）选择选项矩统计量和分位数，取消默认的选项：“Box Plot/Mosaic Plot”和“Histogra m/Bar Chart”，单击“OK”按钮，即可得到变量按分组的各种矩统计量（Moments）和分位数（Quantiles）
*描述性统计选项：Moments 矩统计量 Quantiles分位数
见书P37 Basic Confidence Intervals 基本置信区间
Tests for Location 位置检验 Frequency Counts 频数统计
Robust Measures of Scale 尺度的稳健估计
Tests for Normality 正态性检验
2.用“分析家”计算统计量
1）启动“分析家”
选择主菜单“Solutions（解决方案）”→“Analysis（分析）”→
“Analyst（分析家）”，打开“分析家”窗口。
选择主菜单“File（文件）”→“按SAS名称打开”，打开“选择成员”对话框，选择数据集。
2）通过Summary Statistics菜单计算描述性统计量
选择主菜单“Statistics(统计)”→“Descriptive（描述性统计）”→“Summary Statistics（汇总统计量）”，打开“Summary Sta tistics”对话框，选择变量列表中分析变量，单击“Analysis”按钮，选定分析变量
单击“Statistics”按钮，打开“Summary Statistics：Statistics”对话框。对话框中列出可以计算的所有统计量。
3）通过Distributions菜单计算描述性统计量
选择主菜单“Statistics(统计)”→“Descriptive（描述性统计）”→“Distributions（分布）”，打开“Distributions”对话框，选择变量列表中的分析变量，单击“Analysis”按钮。单击“OK”按钮，即可得到关于分析变量的矩统计量和基本统计测度。
3.用编程方法计算统计量
1）FREQ过程
FREQ过程包括多个控制频数输出与检验的语句和选项，格式如下：
PROC FREQ DATA = <数据集>;
[TABLES <变量1> <变量2> …;]
[FORMAT <变量1> <输出格式1>. <变量2> <输出格式2>. …;]
RUN;
其中PROC FREQ语句调用FREQ过程，标志FREQ过程的开始；
TABLES语句用于创建有关变量所构成的各种表格并进行相应的假设检验和计算，可以多次使用。
例如：proc freq data = ;
tables R_Id Income;
RUN;
这个语句提供了频数，所占百分数，累计频数，和累计百分数！
2. MEANS过程
MEANS过程的一般格式：
PROC MEANS DATA=<数据集名>[<统计量关键字列表>]；
[VAR <分析变量列表>；]
[BY <分组变量名>；]
[CLASS <分组变量名>；]
RUN；
例如：proc means data = ;
var Income;
run;
PROC MEANS语句后的选项主要用来指定所要计算的统计量，默认情况下，MEANS过程会给出频数、均数、标准差、最大值和最小值等，其余统计量的计算均需要在选项中指定。
VAR语句引导所要进行分析的所有变量的列表，SAS将对VAR语句所引导的所有变量分别进行描述性统计分析。
BY语句与CLASS语句所指定的分类变量用来进行分组统计，但输出格式不同。
3.使用统计量关键字列表
1）在PROC MEANS语句中使用统计量关键字列表：
proc means data = n mean median p1 p5 p95 p99 q1 q3 max min;
var Income;
Run;
2）使用CLASS语句和BY语句
使用CLASS语句和BY语句可以分组计算分析变量的描述统计量值，由CLASS 语句和BY语句指定的变量在分析中起分组（类）的作用，被称为分类变量。两个语句的区别是：
使用BY语句时要求数据集须按BY变量排序，使用CLASS语句无此要求。
使用BY语句时输出按BY变量的每个值分别提供一个表，使用CLASS语句则将所有结果排列在一个表之中。
使用BY语句之前先排序，可以在按分组变量统计：（p46）
例如：proc sort data = ;
by R_Id;
run;
proc means data = n mean median p1 p5 p95 p99 q1 q3 max min;
var Income;
by R_Id;
run;
使用CLASS语句分组较为简单，也可以在按分组变量统计（p47）
proc means data = n mean median p1 p5 p95 p99 q1 q3 max min;
var Income;
class R_Id;
RUN;
3. UNIVARIATE过程（推荐使用）
UNIVARIATE过程的一般格式为：
PROC UNIVARIATE DATA = <数据集名> [<统计量关键字列表>]；
[VAR <分析变量列表>;]
[BY | CLASS <分组变量名>;]
[HISTOGRAM <变量名称>/<选项列表>;]
[OUTPUT OUT = <数据集名> <统计量关键字> = <自定义变量名>;]
RUN；
UNIVARIATE过程和MEANS过程的格式非常相似，相同的语句和选项其含义也相同，所不同的是某些统计量只能在UNIVARIATE过程中计算（如众数），而且UNIVARIATE过程中具有绘图功能。
其中，HISTOGRAM语句用来指示SAS对其后所指定的变量绘制直方图，其后的选项用来指示SAS添加不同类型的拟合图形（如正态分布的分布密度曲线）。
输出包括五个部分:
第一部分是矩统计量，各统计量已作了介绍。
第二部分为基本的位置和分散程度统计量，位置统计量包括均值、中位数、众数，分散程度统计量包括标准差、方差、极差、四分位间距
第三部分为关于均值等于零的三种检验的结果，包括t检验、符号检验和符号秩检验。
第四部分为各个重要的分位数。
第五部分是观测数据的五个最低值和五个最高值。
*因为这个编程含有最齐全的结果，大家做一个这个编程，所有的数据就可以自己调了，但是要找到那个对的哦！！
三、程序绘图
1. GCHART过程
(1) 语法格式
PROC GCHART DATA = <数据集名>；
<图形关键字> <变量名称>/<选项列表>
RUN；
GCHART过程可以使用的图形关键字及其所绘制的图形类型见表
Discrete 把数字变量当成离散变量处理
GROUP=变量名指定并排分组变量
SUBGROUP=变量名按分组变量的值分段
Patternid=Midpoint|group|subgroup，规定连续性图形的图案按数字列表中
的中心点值|并排分组值|重叠分组值的次序呈现
SUMVAR = 变量名（数值变量）指定要进行统计计算的变量，也就是“TYPE = 统计量关键字”选项中统计量的计算所依据的变量
举例啦！！
2）画条形图（直方图）
例如：proc gchart data = ;
vbar Income; （分析变量！）
run;
其中绘图用的变量用VBAR语句给出，如果把VBAR改成HBAR则条形方向变为
横向。用GCHART绘制的条形图和在INSIGHT中绘制的直方图有所不同，它在
横轴标的是区间的中点值，而在INSIGHT中横轴标的是区间的端点值。
可以指定分组的变量，例如在每个区段内再分段（就可以出现一个条形出现两个颜色哦！！）
proc gchart data = ;
vbar Income / subgroup = R_Id; (前一个是分析变量，后一个是分组变量哦) run;
3)画三维条形图
使用BLOCK关键字可以画三维条形图。例如，画出数据集中Income变量的三维条形图的代码如下：
proc gchart data = ;
block Income/ group = R_Id; (前一个是分析变量，后一个是分组变量) Run;
4）画饼形图
使用PIE关键字可以画饼形图，PIE3D关键字可以画三维饼形图。例如，画出数据集中Income变量的三维饼形图的代码如下：
proc gchart data = ;
PIE3D Income; （分析变量哦！！）
run;
2．使用GPLOT过程绘制散点图和连线图
1）GPLOT过程的一般格式
PROC GPLOT DATA = <数据集名>;
PLOT <纵轴变量> * <横轴变量> [= <变量>][/<选项>];
[SYMBOLn <选项>;]
RUN；
PLOT语句的选项
散点图
绘制家庭总收入对家庭总支出的散点图，代码如下：
proc gplot data = ;
plot Income*outgo; （分析变量哦！）
run;
如果换成这个样子，图像上面会出现星星或点型，而且线条颜色不同
proc gplot data = ;
plot Income*outgo = r_id;
symbol1 color=black v = star;
symbol2 color=blue v = dot;
run;
连线图
为了绘制连线，只要在SYMBOL语句中指定i = join。例如绘制家庭总收入对家庭编号的连线图，代码如下：
proc gplot data = ;
plot Income*id;
symbol i=join v=star;
run;
也可以分地区绘制家庭总收入对家庭编号的连线图，代码如下：
如果换成这个样子，图像上面会出现星星或点型，而且线条颜色不同
proc gplot data = ;
plot Income*id=r_id;
symbol1 color=black i=join v = star;
symbol2 color=blue i=join v = dot;
run;
四、正态性检验
1. 分布拟合图
用“insight”绘图
选择菜单“Analyze（分析）”→“Distribution (Y)（分布）”，打开“Distribution (Y)”对话框
设置正态性！！
2.绘制QQ图
要选择QQ图的选项！！1）选择菜单“Curves（曲线）”→“QQ Ref Line（QQ参考线）”，打开“QQ Ref Line”对话框。选择“Method（方法）”栏下的“Least Squares（最小二乘）”单击“OK”按钮得到带参考线的QQ图
选择最小二乘法！！
2）选择菜单“Graphs（图形）”→“QQ Plot（QQ图）”，打开“QQ Plot”对话框。选择“Distribution（分布）”栏下的“Lognormal QQ Plot （对数正态QQ图）”，单击“OK”按钮得到对数正态QQ图
选择对数正态！！
3.正态性检验
注意：前两种检验都是从图线上直观看出结果，不是很准确，最后这种是最准确的！！建议大家做正态性检验时，用这种方法！！
1）在INSIGHT中继续上述操作：选择菜单“Curves（曲线）”→“Test for Distribution（分布检验）”，打开“Test for Distribution”对话框。单击“OK”按钮，得到分析变量的经验分布和拟合的正态累计分
布曲线图。
2）列举了拟合正态分布的均值（即样本均值）和标准差（即样本标准差），并提供了Kolmogorov D统计量的数值，而相应的p值 > =
α，所以不能拒绝原假设，可以认为分析变量总体分布为正态分布。这
是检验的一步，注意看P值与的比较，当P值大于时，就可以确定这个
分析变量总体分布为正态分布！！
在“分析家”绘图
1. 绘制分布拟合图和QQ图
1）首先在“分析家”中打开数据集；
2）选择主菜单“Statistics”→“Descriptive”→“Distributions…”，打开“Distributions”对话框。
选择分布拟合图和QQ图！！
2. 分布检验
1）继续上述步骤。在分析家窗口的项目管理器中双击“Fitted Distributions of Gcjg”项，得到检验结果
2）分析结果时，注意看P值与的比较，当P值大于时，就可以确定这个分析变量总体分布为正态分布！！
用编程方法进行检验
用编程方法是最方便的方法，也比较省时间，所以建议大家用这种方法！！
使用UNIVARIATE过程
在PROC UNIVARIATE语句中加上NORMAL选项可以进行正态性检验。
例如：proc univariate data =normal;
var weight; （分析变量！！）
run;
检验结果：结果中给出了分析变量的四种正态性检验结果，其中Shapiro-Wilk 检验是首选的。当看到p值很大大于，所以在水平下不能拒绝原假设，即认为分析变量服从正态分布
五、假设实验
1．总体均值的区间估计
用“insight”计算统计量
1) 启动INSIGHT模块，并打开数据集；
2) 选择菜单“Analyze（分析）”→“Distribution(Y)（分布）”；
3) 在打开的“Distribution(Y)”对话框中进行区间估计的设置
将分析变量放入Y
4）单击Output,在打开的对话框中选中Basic Confidence Interval
5) 两次单击OK按钮
结果包括一个名为“95％Confidence Intervals（95%置信区间）”的列表，表中给出了均值、标准差、方差的估计值（Estimate）、置信下限（LCL）和置信上限（UCL）
若想得到其他置信水平的置信区间：选择“表”→“置信区间”→“其他”，然后可以修改置信水平
用“分析家”计算统计量
1) 在“分析家”模块中打开数据集；
2) 选择菜单“Statistics(统计)”→“Hypothesis Tests(假设检验)”→“One Sample t – test for a Mean(单样本均值t - 检验)”；
3) 在打开的“One Sample t – test for a Mean”对话框中设置均值的置信区间
先选择分析变量，然后单击“test”后选择“interval”，写置信区间
用编程方法计算统计量
Means过程实现：
proc means data= clm alpha=;
/*关键字clm用于计算置信区间，“alpha=”用于指定显著性水平 */
var weight; （分析变量！）
run;
ttest过程实现：
proc ttest data= alpha=;
/* “alpha=”用于指定显著性水平 */
var weight;
run;
univariate过程实现：
proc univariate data= cibasic(alpha=;
/* 关键字“cibasic(alpha=)”用于指定显著性水平 */
var weight;
run;
重点介绍使用TTEST过程：
TTEST过程可以执行单样本均值的t检验、配对数据的t检验以及双样本均值比较的t检验。
语法格式
–PROC TTEST <选项列表>；
– [CLASS <分组变量名>；]
– [VAR <分析变量名列表>；]
– [PAIED <变量名列表>；] [BY <分组变量名>；]
–RUN；
第一句和最后一句是必需的，中间的可以交换位置！
CLASS语句所指定的分组变量是用来进行组间比较的；而BY语句所指定的分组变量是用来将数据分为若干个更小的样本，以便SAS分别在各小样本内进行各自独立的处理。
VAR语句引导要检验的所有变量列表，SAS将对VAR语句所引导的所有变量分别进行组间均值比较的t检验。
PAIED语句用来指定配对t检验中要进行比较的变量对，其后所带的变量名列表一般形式及其产生的效果见表
PROC TTEST语句后可跟的选项及其表示的含义如表所示
1）使用最简代码求均值、标准差的置信区间：
?proc ttest data = sjcj;
?run;
2）结果分析：代码运行结果给出两个变量在95%置信水平下的均值、标准差的置信区间，以及对原假设μ0= 0所作的t检验的p值
3. 单样本总体均值的假设检验
?proc ttest h0=70alpha = data=sjcj;
?run;
结果分析：代码运行结果除了给出变量A在99%置信水平下的均值、标准差的置信区间外，还给出对假设μ0 = 70，所作的t-检验的p值
注意：颜色一样的地方是代码所代表的含义，一一对应的！！
显示t统计量的p值大于时，不能拒绝原假设：均值 = 70。
4. 配对两样本均值的假设检验
?proc ttest data=sjcj;
? paired A*B;（两个分析变量！！要相关
的）
?run;
代码运行结果给出了对原假设μ1–μ2 = 0所作的t检验的p值
结果分析：显示t统计量的p值< ，因此拒绝原假设，p值＞，不能拒绝原假设。
5. 独立两样本均值的假设检验
过程TTEST还可以用于进行独立双样本均值比较的t检验法。它的用法为
–PROC TTEST DATA = <数据集名>;
– CLASS <分组变量名>;
– VAR <分析变量名列>;
–RUN;
使用这一格式要求将两个样本中被比较均值的变量的观测值记在同一分析变量下，不同的样本用另一个分类变量的不同值加以区分，而且分类变量只能取两个值，否则将报错。
讲分析变量记录在同一分析变量f之下，而两种方法的差别是由分类变量g的值加以区分的。检验代码如下：
原理类似后面相关分析和回归分析中的建数据集！！！
?proc ttest data=zzcpsj;
《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》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)
实验一数据的描述性统计分析 一、选择题 1、以下（ B ）语句对变量进行分组，在使用前需按分组变量进行排序？ 以下（ C ）语句可对变量进行分类，在使用前不必按分类变量进行排序？ 用（ A ）语句可以选择输入数据集的一个行子集来进行分析？ （A）WHERE语句（B）BY语句（C）CLASS语句（D）FREQ语句2、排序过程步中必须用什么语句对变量进行排序？（ A ） （A）BY语句（B）CLASS语句（C）WHERE语句 3、如果要对数据集中的数据进行正态性检验，需要使用哪个过程？（ B ）（A）MEANS （B）UNIV ARIATE （C）FREQ 4、用UNIV ARIATE过程进行数据分析，要求此过程输出茎叶图、正态概率图等，应在语句中加上什么选项？（plot ） 5、用UNIV ARIATE过程进行数据分析，在输出结果中哪个统计量是对样本均值 为零的T检验的概率值？( A ) （A）T: Mean (B)Prob>|S| (C)Sgn Rank (D)Prob>|T| 二、假设某校100名女生的血清总蛋白含量（g/L）服从均值为75，标准差为3的正态分布，试产生样本数据，并利用SAS软件解决下面问题： 1、计算样本均值、方差、标准差、极差、四分位极差、变异系数、偏度、峰度； 2、画出直方图（垂直条形图）； 3、画出茎叶图、盒形图和正态概率图； 4、试进行正态性检验。 Data N; DO i=1to100; x=75+3*normal(12345); output; end; proc print; run; proc univariate data=N; var x; run; proc gchart data=N; block x; run; proc univariate data=N plot; var x;
一、数据集的建立 1.导入Excel数据表的步骤如下： 1) 在SAS应用工作空间中，选择菜单“文件”→“导入数据”，打开导 入向导“Import Wizard”第一步：选择导入类型（Select import type）。 2) 在第二步的“Select file”对话框中，单击“Browse”按钮，在 “打开”对话框中选择所需要的Excel文件，返回。然后，单击“Option” 按钮，选择所需的工作表。（注意Excel文件要是2003的！！） 3) 在第三步的“Select library and member”对话框中，选择导入数据集所存放的逻辑库以及数据集的名称。 4 ) 在第四步的“Create SAS Statements”对话框中，可以选择将系统生成的程序代码存放的位置，完成导入过程。 2.用INSIGHT创建数据集 1）启动SAS INSIGHT模块，在“SAS INSIGHT：Open”对话框的”逻辑库“列表框中，选定库逻辑名 2）单击“新建”按钮，在行列交汇处的数据区输入数据值 （注意列名型变量和区间型变量，这在后面方差分析相关性分析等都要注意！！） 3）数据集的保存: ?“文件”→“保存”→“数据”； ?选择保存的逻辑库名，并输入数据集名； ?单击“确定”按钮。即可保存新建的数据集。 3.用VIEWTABLE窗口建立数据集 1）打开VIEWTABLE窗口 2）单击表头顶端单元格，输入变量名 3）在变量名下方单元格中输入数据
4）变量类型的定义：右击变量名/column attributes… 4.用编程方法建立数据集 DATA 语句； /*DATA步的开始，给出数据集名*/ Input 语句；/*描述输入的数据，给出变量名及数据类型和格式等*/ （用于DATA步的其它语句） Cards； /*数据行的开始*/ [数据行] ； /*数据块的结束*/ RUN; /*提交并执行*/ 例子：data=数据集名字; input name$ phone room height; ($符号代表该列为列名型，就是这一列是文字！！ 比如名字，性别，科目等等) cards; rebeccah 424 112 （中间是数据集，中间每一行末尾不要加逗号，但是carol 450 112 数据集最后要加一个分号！！） louise 409 110 gina 474 110 mimi 410 106 alice 411 106 brenda 414 106 brenda 414 105 david 438 141 betty 464 141 holly 466 140 ; proc print data=; （这一过程步是打印出数据集，可要可不要！） run;
第三章描述性统计分析 3.1 3.2 3.4相关概念 集中趋势的数据描述表示分布形状的统计量 3.3离散趋势的数据描述
3.1 描述性统计的相关概念
统计学是通过样本数据研究总体数据的一门学科。 ?总体（population）是指所研究对象的全体组成的集合。?样本（sample）是指从总体中抽取部分对象（个体）组 成的集合。 –要通过对样本的研究达到了解总体的目的，必须要求样本具有代表性。 –保证样本具有代表性的一种常用方法是简单随机抽样。指总体的每个个体有同样的可能被抽到成为样本的一个观测值。总体 样本 总体和样本
统计量和参数 ?统计量(statistics)：用来描述样本特征的概括性值，如样本均值（x）等。?参数(parameter)：用来描述总体特征的概括性值，如总体均值（μ）等。 均值方差标准差 总体参数μσ2σ 样本统计量x s2s 总体均值又称为期望(Expectation)；总体参数通常是未知的。 统计量可由样本数据计算得到。样本统计量能否概括总体的特征?——推断性统计
什么是描述性统计 目的 获得对数据的总体感觉以及评估数据质量。 定义 对数据进行频数统计、计算特征统计量和将数据图形化的过程称为描述统计。实现方式 1.用表格工具或图形化方法来反映样本数据总体分布情况。 2.用数据特征统计量来反映数据的集中趋势、离散趋势、分布形状。
?偏度、峰度 表示数据分布形状的统计量03 ?极差、半极差、方差、标准差、变异系数 表示数据离散程度的统计量 02?均值、中位数、众数、百分位数 表示数据集中趋势的统计量 01样本统计量
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
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。
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。
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。
第十三课PROC TRANSPOSE转置数据 集 一、转置数据集的概念 在对数据库的操作中，有时需要把数据库的行和列进行交换，也可称转置。SAS系统中TRANSPOSE过程能完成对SAS数据集的转置，即把观测（行）变为变量（列），变量变为观测。该过程从读入的一个数据集中创建一个新的数据集。新数据集中包含三类变量： ●一是由输入数据集中的观测转置后创建的新变量，又称转置变量，如_NAME_、 COL1、COL2、COL3…… ●二是从输入数据集中拷贝过来的变量，使用COPY语句定义这个变量，新数据集 中COPY过来的变量与输入数据集中的变量具有相同的名字和值 ●三是为了识别新数据集中每条观测的来源用ID语句定义的变量值作为新数据集创 建的新变量 二、使用PROC TRANSPOSE过程转置数据集 1.用于TRANSPOSE过程的常用语句 Proc Transpose
图13.1 由CLASS转置生成的新数据集NEWCLASS 3.设定新数据集中的转置变量名 新数据集中的转置变量名是可以由用户自己设定的。 ●通过PROC TRANSPOSE语句的选项NAME=COURSE，修改了省缺的新变量名 _NAME_为COURSE ●还可以通过选项PREFIX=NO，修改了省缺的新变量名COL1、COL2、COL3、 COL4、COL5为NO1、NO2、NO3、NO4、NO5 ●如果新变量名COL1、COL2、COL3、COL4、COL5想用输入数据集CLASS中 NAME变量中的对应值来替代，使用ID命令定义NAME即可。这样命名新变量的优点是通过新变量名就可以很容易地识别原数据集中的观察行 修改程序如下： Proc Transpose Data=CLASS Out=NEWCLASS Name=COURSE ; Var TEST1 TEST2 TEST3 ; Id Name ; Run ; 转置生成的新数据集NEWCLASS的结果如图13.2所示。
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
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
第一课SAS系统简介 一.SAS系统 1什么是SAS系统 SAS系统是一个模块化的集成软件系统。所谓软件系统就是一组在一起作业的计算机程序。 SAS系统是一种组合软件系统。基本部分是Base SAS软件 2SAS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 ●数据显示 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。 3SAS系统的主要模块 SAS系统包含了众多的不同的模块，可完成不同的任务，主要模块有： ●SAS/BASE（基础）——初步的统计分析 ●SAS/STAT（统计）——广泛的统计分析 ●SAS/QC（质量控制）——质量管理方面的专门分析计算 ●SAS/OR（规划）——运筹决策方面的专门分析计算 ●SAS/ETS（预测）——计量经济的时间序列方面的专门分析计算 ●SAS/IML（距阵运算）——提供了交互矩阵语言 ●SAS/GRAPH（图形）——提供了许多产生图形的过程并支持众多的图形设备 ●SAS/ACCESS（外部数据库接口）——提供了与大多数流行数据库管理系统的方便接 口并自身也能进行数据管理 ●SAS/ASSIST（面向任务的通用菜单驱动界面）——方便用户以菜单方式进行操作 ●SAS/FSP（数据处理交互式菜单系统） ●SAS/AF（面向对象编程的应用开发工具）
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
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Wilcoxon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。 在试验中，试验因素有时会受到某个重要的定量的非试验因素的影响，
第二课显示管理系统 一、显示管理系统窗口 1.显示管理系统（Display Manager）三个主要窗口: ●PROGRAM EDITOR窗口：提供一个编写SAS程序的文本 编缉器 ●LOG窗口：显示有关程序运行的信息 ●OUTPUT窗口：显示程序运算结果的输出 2.显示管理系统的常用窗口 ●KEYS 查看及改变功能键的设置 ●LIBNAME 查看已经存在的SAS数据库 ●DIR 查看某个SAS数据库的内容 ●VAR 查看SAS数据集的有关信息 ●OPTIONS 查看及改变SAS的系统设置 假设我们准备自定义F12功能键为OPTIONS命令，打开KEYS窗口后在F12的右边的空白区键入OPTIONS，完毕之后在命令框中键入END命令退出KEYS窗口。 二、显示管理系统命令 1.显示管理系统命令的发布 有四种命令的发布方式都可达到相同结果。 ●在命令框中直接键入命令 ●按功能键 ●使用下拉式菜单 ●使用工具栏 例如，我们要增加一个OUTPUT窗口，相应地四种操作如下： ●命令框中直接键入OUTPUT和Enter ●功能键F7 ●Window/Output ●Options / Edit tools ①Add按钮选择Tool，新增了一个空白按钮 ②Command命令框中输入：OUTPUT；Help Text命令框中输入：Add new button create by DZX；Tip Text命令框中输入：Output。
③再单击Browse命令挑选一个合适的按钮。 ④单击Move Dn按钮将OUTPUT按钮移动到最后Help按钮之后。 ⑤单击Add按钮选择Separator，使Help按钮和新增OUTPUT命令按钮 之间有一个空白的分组间隙。 ⑥单击Save按钮。 2.文本编辑行命令 文本编辑行命令的主要作用是为在PROGRAM EDITOR窗口方便和高效地输入和修改SAS程序提供一组编辑命令。文本编辑行命令可归为两个子类： ●命令行命令——在命令框中输入NUMS命令 ●行命令——在行号上键入执行指定功能的字母来完成编辑功能 例如，我们在PROGRAM EDITOR窗口中的第一行到第三行输入假设的数据和程序：“Data and program line one ”，“Data and program line two”，“Data and program line three”。 若想在第1行与第2行之间插入空行： ●在第1行的行号前键入i(或I，或i1、I1) ●若想保存和调入程序： ●在命令框中键入：FILE "D:\SAS\ABC02.SAS" ●先把光标定位到指定某行，再在命令框中键入：INCLUDE "D:\SAS\ABC02.SAS" 三、SAS系统的几组重要命令 1.向SAS系统寻求帮助命令 ●F1键和F2键提供信息相当于简明的SAS使用手册 2.显示管理系统命令框常用命令 类型命令描述 显示管理命令BYE 退出SAS CLEAR [window-name] 清除指定的窗口中的内容 END 退出当前窗口 FILE "filename" 存储到指定文件 HELP 帮助 INCLUDE "filename" 引入指定文件 KEYS 进入KEYS窗口 LIBNAME 确认SAS数据库的内容 LOG 进入LOG窗口 NUMS 打开和关闭文本编辑器的数字区OPTIONS 进入OPTIONS窗口 OUTPUT 进入OUTPUT窗口
SAS统计分析与应用 姓名： 班级： 学号：
SAS系统是世界公认的权威性统计软件之一，是一个大型集成信息分析管理系统。 本次论文是用SAS系统对2005年度全国百强县（市）社会经济综合发展指数作统计分析，并解释结果。（原始数据见附录）。 选出46个县（市）的情况作为统计分析数据，其中分析的项目为：发展水平、发展活力、发展潜力。运用SAS软件，运用主成分分析的方法对数据进行处理： （一）对于所选取的统计数据用MEANS过程进行简单描述统计分析，得出数据平均值、数据标准差等。 （二）对于所选取的统计数据用INSIGHT模块做主成分分析计算协方差矩阵的特征值或是计算相关系数矩阵的特征值（Eigenvalue）、上下特征值之差（Difference）、各主成分的方差贡献率（Proportion）以及累积贡献率（Cumulative）、简单统计量、相关系数矩阵、相关系数矩阵的特征值以及相关系数矩阵的特征向量。系统默认计算相关系数矩阵的特征值和特征向量。 （三）由相关系数矩阵的两个最大特征值的特征向量，可以写出第一主成分的得分。 从以上结论分析可以知道百强县（市）的综合经济实力，经济增长水平、经济发展活力、城乡居民生活水平、社会公共事业服务能力等方面取得了新进展。从而明确的了解百强县经济发展进入了持续快速健康发展的新阶段。 关键字：主成分分析、简单统计量、相关系数矩阵、相关系数矩阵的特征值及其特征向量、方差贡献率。
摘要 (1) 一、基本介绍 (1) 1.1、研究目的 (1) 1.2、采用方法 (1) 1.3、理论知识 (1) 二、数据的预处理 (1) 三、运行结果及分析 (3) 3.1.使用INSIGHT模块做主成分分析 (3) 3.2.主成分的结果分析 (4) 四、结果分析 (5) 五、参考文献 (7) 六、附录 (8) 2005年度全国百强县（市）社会经济综合发展指数测评结果.. 8
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;