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”（MVA）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。
1．SAS的设计思想
SAS的设计思想是为统计学家和科学工作者提供这样的一个工具，利用它可以完成包括从简单的描述性系统到复杂的多变数分析的各种运算，从而使人们从繁重的计算任务中解脱出来，有更多的时间和精力用于分析和解释计算的结果，而不必为如何获得这些结果花费过多的时间和精力。
2．SAS的功能
SAS是数据管理和分析软件包，能够完成各种统计分析，矩阵运算和绘图等。
SAS的各项功能由功能模块完成。其中BASA模块为必需模块，其它模块可任选。供选择的模块包括统计（STAS），矩阵运算（IML），绘图（GRAPH）和全屏幕操作（FSP）等20余个。
基础模块（BASE），具有以下功能：进行数据存储，调入，追加，拷贝和文件处理；编写报告，打印图表；进行数据排序，分类等操作；完成一些基本统计数计算（如平均数和相关系数）；与一些软件包（dBASE，LOTUS等）及大型机进行数据交换和通讯。BASE模块为SAS系统的核心模块。
统计模块（STAT）提供一些高度可靠，完整的统计分析过程。主要有方差分析（包括一元，多元的单因素及多因素实验设计的方差分析），线性相关和回归分析（包括聚类分析，主成份分析，因子分析，典范相关分析）以及非参数测验等，
共计26个过程。每个过程还提供多种不同算法和选项，从而SAS系统成为一个全面，细致，科学的统计分析方法集。STAT模块为SAS系统的核心和精华。
矩阵运算模块（IML）是一种交互式矩阵语言。可直接进行矩阵运算（加法，乘法，求逆，计算特征值和特征向量等），适用于高级统计，工程运算和数学分析。
绘图模块（GRAPH）能在微机的绘图设备上绘制图形。可制作三维图形，地图和幻灯等。
全屏幕操作模块（FSP）为一交互式全屏幕软件。利用他可以建立，修改和浏览SAS数据集中的观察值，定义用户屏幕等。
3．SAS的特点
SAS把数据存取，管理，分析和展现有机地融为一体。主要特点如下：
1）功能强大，统计方法齐，全，新
SAS提供了从基本统计数的计算到各种试验设计的方差分析，相关回归分析以及多变数分析的多种统计分析过程，几乎囊括了所有最新分析方法，其分析技术先进，可靠。分析方法的实现通过过程调用完成。许多过程同时提供了多种算法和选项。例如方差分析中的多重比较，提供了包括LSD，DUNCAN，TUKEY测验在内的10余种方法；回归分析提供了9种自变量选择的方法（如STEPWISE，BACKWARD，FORWARD，RSQUARE等）。回归模型中可以选择是否包括截距，还可以事先指定一些包括在模型中的自变量字组（SUBSET）等。对于中间计算结果，可以全部输出，不输出或选择输出，也可存储到文件中供后续分析过程调用。
2）使用简便，操作灵活
SAS以一个通用的数据（DATA）步产生数据集，尔后以不同的过程调用完成各种数据分析。其编程语句简洁，短小，通常只需很小的几句语句即可完成一些复杂的运算，得到满意的结果。结果输出以简明的英文给出提示，统计术语规范易懂，具有初步英语和统计基础即可。使用者只要告诉SAS“做什么”，而不必告诉其“怎么做”。同时SAS的设计，使得任何SAS能够“猜”出的东西用户都不必告诉它（即无需设定），并且能自动修正一些小的错误（例如将DATA语句的DATA 拼写成DATE，SAS将假设为DATA继续运行，仅在LOG中给出注释说明）。对运行时的错误它尽可能地给出错误原因及改正方法。因而SAS将统计的科学，严谨和准确与便于使用者有机地结合起来，极大地方便了使用者。
3）提供联机帮助功能
使用过程中按下功能键F1，可随时获得帮助信息，得到简明的操作指导。
参考资料：https://www.doczj.com/doc/ae5501425.html,/lab/newshtml/ruanjiantuijian/20041026104039.htm
Introduction to PROC MIXED Table of Contents 1.Short description of methods of estimation used in PROC MIXED 2.Description of the syntax of PROC MIXED 3.References 4. Examples and comparisons of results from MIXED and GLM - balanced data: fixed effect model and mixed effect model, - unbalanced data, mixed effect model 1. Short description of methods of estimation used in PROC MIXED. The SAS procedures GLM and MIXED can be used to fit linear models. Proc GLM was designed to fit fixed effect models and later amended to fit some random effect models by including RANDOM statement with TEST option. The REPEATED statement in PROC GLM allows to estimate and test repeated measures models with an arbitrary correlation structure for repeated observations. The PROC MIXED was specifically designed to fit mixed effect models. It can model random and mixed effect data, repeated measures, spacial data, data with heterogeneous variances and autocorrelated observations.The MIXED procedure is more general than GLM in the sense that it gives a user more flexibility in specifying the correlation structures, particularly useful in repeated measures and random effect models. It has to be emphasized, however, that the PROC MIXED is not an extended, more general version of GLM. They are based on different statistical principles; GLM and MIXED use different estimation methods. GLM uses the ordinary least squares (OLS) estimation, that is, parameter estimates are such values of the parameters of the model that minimize the squared difference between observed and predicted values of the dependent variable. That approach leads to the familiar analysis of variance table in which the variability in the dependent variable (the total sum of squares) is divided into variabilities due to different sources (sum of squares for effects in the model). PROC MIXED does not produce an analysis of variance table, because it uses estimation methods based on different principles. PROC MIXED has three options for the method of estimation. They are: ML (Maximum Likelihood), REML (Restricted or Residual maximum likelihood, which is the default method) and MIVQUE0 (Minimum Variance Quadratic Unbiased Estimation). ML and REML are based on a maximum likelihood estimation approach. They require the assumption that the distribution of the dependent variable (error term and the random effects) is normal. ML is just the regular maximum likelihood method,that is, the parameter estimates that it produces are such values of the model parameters that maximize the likelihood function. REML method is a variant of maximum likelihood estimation; REML estimators are obtained not from maximizing the whole likelihood function, but only that part that is invariant to the fixed effects part of the linear model. In other words, if y = X b + Zu + e, where X b is the
PROC REPORT基础一、PROC REPORT格式： PROC REPORT data= SAS-data-set options ; COLUMNS variable_1 …. variable_n; DEFINE variable_1; DEFINE variable_2; . . . DEFINE variable_n; COMPUTE blocks BREAK … ; RBREAK … ; RUN; COLUMNS：指定输出到报表的列 DEFINE：上述列的格式等 COMPUTE：计算模块 BREAK / RBREAK：生成合计，或报表其它类型的格式。 PROC REPORT的选项Options有很多，下面介绍几个常用的：DATA= 指定做报表的数据集 PROMPT= PROMPT模式 NOWINDOWS= 不输出到结果 REPORT = 指定一个存储的报表来生成新报表 OUTREPT= 指定新路径来存放报表 OUT= 建立新数据集 HEADLINE 在报表变量标题和内容间生成一个水平分隔线HEADSKIP 在报表变量标题和内容间生成一行空格 2 先生成一个基本的报表 先生成数据： data mnthly_sales; length zip $ 5 cty $ 8 var $ 10; input zip $ cty $ var $ sales; label zip="Zip Code" cty="County" var="Variety" sales="Monthly Sales"; datalines; 52423 Scott Merlot 186. 52423 Scott Chardonnay 156.61 52423 Scott Zinfandel 35.5 52423 Scott Merlot 55.3 52388 Scott Merlot 122.89
绪论:SAS软件入门 在当今的信息时代，我们每天都生活在纷繁复杂的数据海洋中，如何管理好这些各式各样的数据，如何从每天接触到的海量数据中提取出对我们工作、生活有用的信息，帮助我们做出有利自己决策的信息，提高工作的效率和排除各种干扰数据对我们造成的伤害就成了一个非常重要的问题。数据已经成为我们工作生活中和外界交流的一种必不可少的语言，读懂数据肯定需要借助一些方法和工具，统计分析理论为我们处理分析数据提供了很多很好的方法和理论。但是面对海量数据的处理分析工作,没有计算机相关的应用软件是不可能完成的,而SAS软件就是一款这样功能强大的应用软件系统。 SAS（Statistical Analysis System）是由美国北卡罗来纳州的SAS institute公司开发的一款统计软件，它被广泛应用在商业、科研和金融领域。SAS不仅具有强大的统计分析功能，而且具有一般数据库软件的数据管理功能。 SAS软件是一个模块化、集成化的大型应用软件系统。它由几十个专用模块构成，如:SAS/BASE,SAS/STAT,SAS/ETS,SAS/OR, SAS/IML和SAS/GRAPH等等, 功能非常强大，包括数据访问、数据储存及管理、图形处理、数据分析、应用开发、运筹学方法、报告编制、计量经济学与预测,医学统计与应用和生存分析等等。 SAS系统基本上可以分为四大部分：SAS数据库部分；SAS分析核心；SAS开发呈现工具；SAS对分布处理模式的支持及其数据仓库设计。 SAS系统主要完成以数据为中心的四大任务：数据访问；数据呈现；数据管理；数据分析。截止2007年，软件最高版本为SAS9.2。 运用SAS的技术水平可以分为以下三个层面。第一层面：会使用SAS菜单以及一些菜单界面的SAS模块，如INSIGHT、ANALYST等，了解初步的SAS BASE语句，能用SAS系统作简单的数据分析和加工处理，具有一定的数理统计知识，掌握一定的SAS STAT过程。第二层面：精通SAS BASE，能用SAS语言编写复杂的SAS程序，能用SAS BASE进行大型的、复杂的数据加工整理和展现，掌握SAS和外部数据文件的接口，会进行复杂的统计建模和分析等，初步掌握一种基于SAS的开发工具。第三层面：在一、二层次基础上，进一步掌握SAS/AF、SAS/IML等，能开发基于SAS的数据管理和分析模块。 本绪论目的就是让初学者能够快速地熟悉SAS系统的应用，利用SAS语言具有丰富的数据管理功能，对数据读入、输出、复制、拆分、排序、合并、修改和查询等等操作，完成一些简单的数据处理和分析，即快速提升到SAS使用技术的第一层次水平上来。
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”（MVA）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。 1．SAS的设计思想 SAS的设计思想是为统计学家和科学工作者提供这样的一个工具，利用它可以完成包括从简单的描述性系统到复杂的多变数分析的各种运算，从而使人们从繁重的计算任务中解脱出来，有更多的时间和精力用于分析和解释计算的结果，而不必为如何获得这些结果花费过多的时间和精力。 2．SAS的功能 SAS是数据管理和分析软件包，能够完成各种统计分析，矩阵运算和绘图等。 SAS的各项功能由功能模块完成。其中BASA模块为必需模块，其它模块可任选。供选择的模块包括统计（STAS），矩阵运算（IML），绘图（GRAPH）和全屏幕操作（FSP）等20余个。 基础模块（BASE），具有以下功能：进行数据存储，调入，追加，拷贝和文件处理；编写报告，打印图表；进行数据排序，分类等操作；完成一些基本统计数计算（如平均数和相关系数）；与一些软件包（dBASE，LOTUS等）及大型机进行数据交换和通讯。BASE模块为SAS系统的核心模块。 统计模块（STAT）提供一些高度可靠，完整的统计分析过程。主要有方差分析（包括一元，多元的单因素及多因素实验设计的方差分析），线性相关和回归分析（包括聚类分析，主成份分析，因子分析，典范相关分析）以及非参数测验等，
常用统计软件介绍 《概率论与数理统计》是一门实践性很强的课程。但是,目前在国内,大多侧重基本方法的介绍,而忽视了统计实验的教学。这样既不利于提高学生创新精神和实践能力,也使得这门课程的教学显得枯燥无味。为此,我们介绍一些常用的统计软件，以使学生对统计软件有初步的认识,为以后应用统计方法解决实际问题奠定初步的基础。 一、统计软件的种类 1.SAS 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。尽管价格不菲，SAS已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。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。尽管现在已经尽量“傻瓜化”，但是仍然需要一定的训练才可以使用。因此,该统计软件主要适合于统计工作者和科研工作者使用。 2.SPSS SPSS作为仅次于SAS的统计软件工具包，在社会科学领域有着广泛的应用。SPSS是世界上最早的统计分析软件，由美国斯坦福大学的三位研究生于20世纪60年代末研制。由于SPSS容易操作，输出漂亮，功能齐全，价格合理,所以很快地应用于自然科学、技术科学、社会科学的各个领域，世界上许多有影响的报刊杂志纷纷就SPSS 的自动统计绘图、数据的深入分析、使用方便、功能齐全等方面给予了高度的评价与称赞。迄今SPSS软件已有30余年的成长历史。全球
约有25万家产品用户，它们分布于通讯、医疗、银行、证券、保险、制造、商业、市场研究、科研教育等多个领域和行业，是世界上应用最广泛的专业统计软件。在国际学术界有条不成文的规定，即在国际学术交流中，凡是用SPSS软件完成的计算和统计分析，可以不必说明算法，由此可见其影响之大和信誉之高。因此,对于非统计工作者是很好的选择。 3.Excel 它严格说来并不是统计软件，但作为数据表格软件，必然有一定统计计算功能。而且凡是有Microsoft Office的计算机，基本上都装有Excel。但要注意，有时在装 Office时没有装数据分析的功能，那就必须装了才行。当然，画图功能是都具备的。对于简单分析，Excel 还算方便，但随着问题的深入，Excel就不那么“傻瓜”，需要使用函数，甚至根本没有相应的方法了。多数专门一些的统计推断问题还需要其他专门的统计软件来处理。 4.S-plus 这是统计学家喜爱的软件。不仅由于其功能齐全，而且由于其强大的编程功能，使得研究人员可以编制自己的程序来实现自己的理论和方法。它也在进行“傻瓜化”,以争取顾客。但仍然以编程方便为顾客所青睐。 5.Minitab 这个软件是很方便的功能强大而又齐全的软件，也已经“傻瓜化”，在我国用的不如SPSS与SAS那么普遍。
SAS软件介绍 一、概述 SAS是美国SAS软件研究所研制的一套大型集成应用软件系统，具有完备的数据存取、数据管理、数据分析和数据展现功能。尤其是创业产品—统计分析系统部分，由于其具有强大的数据分析能力，一直为业界著名软件，在数据处理和统计分析领域，被誉为国际上的标准软件和最权威的优秀统计软件包，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，发挥着重要的作用。 SAS系统是一个用于数据分析和决策支持的大型集成式、模块化的组合软件系统，它由三十多个专用模块组合而成，功能包括：客户机/服务器计算、数据访问、数据存储及管理、应用开发、图形处理、数据分析、报告编制、质量控制、项目管理、计算机性能评估、运筹学方法、计量经济学与预测等等。各个模块之间既相互独立又相互交融与补充，可以根据具体应用建立相应模块的信息分析与应用系统。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。 二、功能特点 1、操作界面友好，具有自己的SAS语言和多窗口操作功能，操作简便，直观清晰； 2、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； 3、它独特的“多硬件厂商结构”（MVA）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下皆可运行； 4、SAS采用模块式设计，用户可根据需要选择不同的模块组合。使其具有实适用性强，应用面广的特点； 5、有灵活、强大的数据库接口和功能模块接口。 三、功能模块 1、Base SAS Base SAS作为SAS系统的核心，负责数据管理，交互应用环境管理，进行用户语言处理，调用其它SAS模块。Base SAS 为SAS系统的数据库提供了丰富
NSAS压力容器管口强度分析软件介绍NSAS (Nozzle Strength Analysis System) 压力容器管口强度分析软件(以下简 称NSAS) 是由北京希格玛仿真技术有限公司开发的专用有限元计算软件，可对压力容器设计行业中各种常见的壳体管口进行局部应力分析及强度评定。NSAS软件操作界面简单，结合压力容器工程师设计工作的特点，将有限元分析过程进行了封装，可自动依据相关标准出具应力分析报告，大幅提高压力容器工程师的工作效率，是一款压力容器工程师得力的辅助设计软件。 NSAS目前提供了柱壳开孔，正锥开孔，碟形、半球形、椭圆形封头开孔、平盖上开孔等6大类壳体上的各向管口（柱壳径向、偏心和任意角度斜接管；正锥径向、法向和偏心接管；各封头轴向、法向和偏心接管；垂直和倾斜）的应力分析模型；在接管与壳体连接的焊缝区提供了倒角和倒圆两种外形细节的参数控制；各模型均提供了无补强、补强圈补强和整体锻件补强等三种接管形式；载荷形式考虑了内压和管口载荷（三向力和三向力矩）。对实际工程设计中遇到的大部分壳体管口均可自动建立有限元模型并进行应力分析和强度评定。 NSAS界面结合压力容器工程师工作流程进行了优化，用户只需根据管口与壳体连接形式选择相应的模块，输入几何、材料、载荷参数，软件即可自动建立有限元模型并进行应力分析计算，用户无需学习通用有限元软件使用中从底层建立几何模型、网格划分等内容，便可快速掌握软件的使用。软件中对模型进行有限元网格剖分、加载计算、结果后处理及应力分析报告的生成均能自动优化完成，应力分析计算完成后程序自动选取危险路径进行应力线性化处理，并依据JB4732-95《钢制压力容器－分析设计标准》（2005年确认）标准进行应力分类与校核，最终自动生成详实的应力分析计算报告，整个过程均由本公司开发的独特的有限元计算模块快速完成，无需人工干预。 NSAS无论在工程项目报价阶段还是详细设计阶段均可使用，计算简单快捷，既可以对壳体上管口进行局部应力强度校核，也可以在疲劳设备整体应力分析前对各个管口的局部进行初步校核试算，大大提高压力容器工程师进行应力分析工作的效率。
SAS软件知识要点总结 李 明 注意:数据集要有名字，变量要有名字，所以 SAＳ中对名字（数据集名、变量名、数据库名,等等）有约定:SAS 名字由英文字母、数字、下划线组成，第一个字符必须就是字母或下划线,名字最多用8 个字符，大写字母与小写字母不区分。比如，nａme,abｃ,ａBＣ，ｘ1,yｅar12，_NULL_等就是合法得名字,且aｂc 与aBC 就是同一个名字，而ｃlass—1(不能有减号）、a biｔ(不能有空格）、serial＃(不能有特殊字符）、Documents(超长)等不就是合法得名字. 二、MODEL 语句 MＯDEＬ语句在一些统计建模过程中用来指定模型得形式。其一般形式为 MODEL 因变量＝自变量表／选项； 比如 moｄel ｍath=chinｅse; 即用语文成绩预测数学成绩。 注意：ＭODＥL就就是指出谁就是因变量,谁就是自变量； 三、ＢＹ语句与CLASS 语句 ＢY语句在过程中一般用来指定一个或几个分组变量，根据这些分组变量值把观测分组，然后对每一组观测分别进行本过程指定得分析。在使用带有BY 语句得过程步之前一般先用 SORＴ过程对数据集排序 注意:BY语句就就是按某给定指标分类(组） 在一些过程(如方差分析)中,使用CLＡＳS 语句指定一个或几个分类变量,它实际相当于因变量.而在另一些过程（如MEＡNS）中，CＬＡSS 语句作用与BY语句类似,可以指 定分类变量，把观测按分类变量分类后分别进行分析。使用CLASＳ时不需要先按分类变量 排序。 注意:CＬASS语句得作用有两个:1、指定（分类变量)，本身就就是因变量; ２、与ＢY类似,指定分类变量并分类； 四、OＵTPUT 语句 在过程步中经常用OUＴPUT 语句指定输出结果存放得数据集.不同过程中把输出结果