请您仔细阅读每一个陈述，根据您一周的实际感觉做出回答。采用4级评分，将所选答案数字写在每题后，其标准为：“1”表示没有或很少时间有；“2”表示有时有；“3”表示大部分时间有；“4”表示绝大部分或全部时间都有。请将答案写在（）内
1、我觉得比平常容易紧张和着急。( )
2、我无缘无故地感到害怕。( )
3、我容易心里烦乱或觉得惊恐。( )
4、我觉得我可能将要发疯。( )
5、我觉得一切都很好，也不会发生什么不幸。( )
6、我手脚发抖打颤。( )
7、我因为头痛，颈痛和背痛而苦恼。( )
8、我感觉容易衰弱和疲乏。（）
9、我觉得心平气和，并且容易安静坐着。（）
10、我觉得心跳很快。（）
11、我因为一阵阵头晕而苦恼。（）
12、我有晕倒发作或觉得要晕倒似的。（）
13、我呼气吸气都感到很容易(呼吸困维)。
14、我手脚麻木和刺痛。（）
15、我因为胃痛和消化不良而苦恼。（）
16、我常常要小便。（）
17、我的手常常是干燥温暖的。（）
18、我脸红发热。（）
19、我容易入睡并且一夜睡得很好。（）
20、我做恶梦。（）
请您仔细阅读每一个陈述，根据您一周的实际感觉做出回答。采用4级评分，将所选答案数字写在每题后，其标准为：“1”表示没有或很少时间有；“2”表示有时有；“3”表示大部分时间有；“4”表示绝大部分或全部时间都有。请将答案写在（）内
1、我感到情绪沮丧，郁闷。（）
2、我感到早晨心情最好。（）
3、我要哭或想哭。（）
4、我夜间睡眠不好。（）
5、我吃饭象平时一样多。（）
6、我的性功能正常。（）
7、我感到体重减轻。（）
8、我为便秘烦恼。（）
9、我的心跳比平时快。（）
10、我无故感到疲劳。（）
11、我的头脑象往常一样清楚。（）
12、我做事情象平时一样不感到困难。（）
13、我坐卧不安，难以保持平静。（）
14、我对未来感到有希望。（）
15、我比平时更容易激怒。（）
16、我觉得决定什么事很容易。（）
17、我感到自已是有用的和不可缺少的人。（）
18、我的生活很有意义。（）
19、假若我死了别人会过得更好。（）
20、我仍旧喜爱自己平时喜爱的东西。（）
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
实验1 SAS基本操作 随着图形界面、用户友好等程序思想的发展，SAS陆续提供了一些不需编程就能进行数据管理、分析、报表、绘图的菜单操作功能，其中做得比较出色的有INSIGHT模块和Analyst 模块。对于常用的一些统计分析方法，SAS系统中的如下三种方法可以达到同样的目的： ● INSIGHT（“交互式数据分析”） ● Analyst（“分析家”） ●直接编程 一般来说，INSIGHT模块在数据探索方面比较有特色，最为直观，便于步步深入；“分析家”可提供自动形成的程序，而且在属性数据分析和功效函数计算方面较INSIGHT强；编程方式是功能最强的，尤其是一些特殊或深入的分析功能只能用编程实现，但相对来说，编程较难熟练掌握。 在SAS系统中建立的众多SAS文件，可按不同需要将其归入若干个SAS逻辑库，以便对SAS文件进行访问和管理。利用SAS系统功能直接建立数据集的方法很多，都需要将数据现场录入，费时费力。较为简便的方法是，利用Excel录入数据，并作简单处理，然后将Excel数据表导入到SAS数据集中。另外，也可以先将数据整理为文本文件（*.txt文件），再将文本文件导入为SAS数据集。在对数据进行深入分析之前往往要利用INSIGHT或“分析家”对数据进行必要预处理。 1.1 实验目的 通过实验熟悉SAS操作界面，掌握逻辑库的建立、数据集的导入与导出，掌握SAS的两个最为重要的模块：INSIGHT和“分析家”中对数据的预处理方法。 1.2 实验内容 一、建立逻辑库 二、数据集的导入与导出 三、在INSIGHT中对数据的预处理 四、在“分析家”中对数据的预处理 1.3 实验指导 首先建立存放数据的文件夹，如：“D:\SAS_SHIYAN”，其中再建两个文件夹：“原始数据”（用以存放本课程有关实验的Excel数据表及其他数据文件）和“SAS数据集”（用以存放本课程学习中生成的SAS数据集）。
SAS 软件与统计应用实验 实验 2 SAS编程基础 SAS 语言和其它计算机语言一样，也有其专有的词汇（即关键字）和语法。关键字、名 字、特殊字符和运算符等按照语法规则排列组成SAS 语句，一个SAS 程序由若干数据步、过程步组合而成，而每一个程序步通常由若干语句构成。SAS 程序是在Editor 窗口中进行编辑，提交运行后可以在Log 窗口中显示有关信息和提示，在Output 窗口显示运行的结果。 2.1实验目的 通过实验了解 SAS 编程的基本概念，掌握 SAS 编程的基本方法，掌握 SAS 数据步对数据集的管理和对数据的预处理。 2.2实验内容 一、建立逻辑库与数据集，包括逻辑库的建立、直接输入数据建立数据集与读取外部数 据文件建立数据集。 二、数据文件的编辑与整理，包括数据集的横向合并与纵向合并、数据集内容的复制、 变量的增加与筛选、数据集的拆分和数据的排序。 2.3实验指导 一、建立逻辑库与数据集 1. 建立逻辑库 【实验 2-1】编程建立逻辑库。 (1) 首先在 D 盘创建一个文件夹，如D:\SAS_SHYAN\SAS 数据集。 (2)建立逻辑库 mylib ，编辑并运行下面程序语句即可。 libname mylib "D:\sas_shiyan\sas 数据集 "; 2.直接输入数据建立数据集 【实验 2-2】将表 2-1(sy2_2.xls) 中的数据直接输入建立数据集 sy2_2，并将其存入逻辑库 mylib 中。 表 2-1职工工资 编号姓名性别工作日期职称部门基本工资工龄工资奖金扣款实发工资3003王以平男1992-8-1助工生产62030050001420 1
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
SAS中的描述性统计过程 (2012-08-01 18:07:01) 转载▼ 分类：数据分析挖掘 标签： 杂谈 SAS中的描述性统计过程 描述性统计指标的计算可以用四个不同的过程来实现，它们分别是means过程、summary 过程、univariate过程以及tabulate过程。它们在功能范围和具体的操作方法上存在一定的差别，下面我们大概了解一下它们的异同点。 相同点：他们均可计算出均数、标准差、方差、标准误、总和、加权值的总和、最大值、最小值、全距、校正的和未校正的离差平方和、变异系数、样本分布位置的t检验统计量、遗漏数据和有效数据个数等，均可应用by语句将样本分割为若干个更小的样本，以便分别进行分析。 不同点： （1）means过程、summary过程、univariate过程可以计算样本的偏度（skewness）和峰度（kurtosis），而tabulate过程不计算这些统计量； （2）univariate过程可以计算出样本的众数（mode），其它三个过程不计算众数； （3）summary过程执行后不会自动给出分析的结果，须引用output语句和print过程来显示分析结果，而其它三个过程则会自动显示分析的结果； （4）univariate过程具有统计制图的功能，其它三个过程则没有； （5）tabulate过程不产生输出资料文件（存储各种输出数据的文件），其它三个均产生输出资料文件。 统计制图的过程均可以实现对样本分布特征的图形表示，一般情况下可以使用的有chart过程、plot过程、gchart过程和gplot过程。大家有没有发现前两个和后两个只有一个字母‘g’（代表graph）的差别，其实它们之间（只差一个字母g的过程之间）的统计描述功能是相同的，区别仅在于绘制出的图形的复杂和美观程度。 chart过程和plot过程绘制的图形类似于我们用文本字符堆积起来的图形，只能概括地反映出资料分布的大体形状，实际上这两个过程绘制的图形并不能称之为图形，因为他根本就没有涉及一般意义上图形的任何一种元素（如颜色、分辨率等）。而gchart过程和gplot过程给出的是真正意义上的图形，可以用很多的语句和选项来控制图形的各方面的性质和特征。 chart和gchart与plot和gplot的区别则体现在不同的作图功能，前两个过程可以绘制出的图形主要有条形图（包括横条和竖条）、圆图、环形图和星形图等，后两个过程通常用一个记录中的两个变量值表示点的坐标来绘制图形，如散点图和线图等。 描述性统计过程的一般格式 1. means过程的一般格式
《SAS软件应用基础》期中考试参考答案 【考前说明事项】 请按要求将答案、操作步骤、程序直接输入在本文件中指定位置处；考试结束时将名为“姓名@SAS”的文件上传到服务器上“temp”目录下，教师将从该目录中收集试卷。另外，为防止意外，请随时保存文档！ 【试题】 一．填充（20%） 1．一般SAS程序的运行信息将在LOG窗口显示；而程序的的运行结果，若有文本信息输出的话，将在OUTPUT窗口显示。 2．要运行已编辑好的SAS程序，可以点击RUN->SUBMIT菜单；一般有关统计分析的常用模块，SAS都组织在解决方案->分析菜单里。 3．SAS数据步程序一般都以关键字DATA开始，以关键字RUN;结尾。 4．SAS变量只有两种基本类型字符型和数值型；而日期型数据在存贮时将折算成与1960年1月1日的间隔天数。 5．SAS变量的属性有Name、Label、Format、Informat、Length 和Type六项。 6．SAS数据集sasuser.class位于SAS数据库sasuser中，它在WINDOWS下的物理文件名应该是class.7bdat。 7．SAS的临时数据库是指work库，在该库中的数据文件，在退出SAS后将丢失。 8．在SAS软件中单词USS表示加权平方和，Q1表示四分之一分位数。 9．在data等语句里,指定数据集时,数据集名后可跟多个数据集的选项,但所有数据集选项必须在圆括号内,用空格分隔。 10．在SAS中使用INPUT语句读入数据时，有四种基本的输入模式，它们分别是“列模式”、“格式化模式”、“自由列表模式”和“命名模式。 二．纠错题（20%） 二．1．正确程序如下： datatest; inputcode price; cards; 60038118 60026216 procprint; run; 1．将有问题的语句涂上红色，并写出正确的程序。 data test input code, price; proc print; cards; 600381 18 600262 16 run; 二．2．正确程序如下： datatmp;
第一章SAS系统概况 SAS（Statistic Analysis System）系统是世界领先的信息系统，它由最初的用于统计分析经不断发展和完善而成为大型集成应用软件系统;具有完备的数据存取、管理、分析和显示功能。在数据处理和统计分析领域，SAS系统被誉为国际上的标准软件系统。 SAS系统是一个模块化的集成软件系统。SAS系统提供的二十多个模块（产品）可完成各方面的实际问题，功能非常齐全，用户根据需要可灵活的选择使用。 ●Base SAS Base SAS软件是SAS系统的核心。主要功能是数据管理和数据加工处理，并有报表生成和描述统计的功能。Base SAS软件可以单独使用，也可以同其他软件产品一起组成一个用户化的SAS系统。 ●SAS/AF 这是一个应用开发工具。利用SAS/AF的屏幕设计能力及SCL语言的处理能力可快速开发各种功能强大的应用系统。SAS/AF采用先进的OOP（面向对象编程）的技术，是用户可方便快速的实现各类具有图形用户界面（GUI）的应用系统。 ●SAS/EIS 该软件是SAS系统种采用OOP（面向对象编程）技术的又一个开发工具。该产品也称为行政信息系统或每个人的信息系统。利用该软件可以创建多维数据库（MDDB），并能生成多维报表和图形。 ●SAS/INTRNET ●SAS/ACCESS 该软件是对目前许多流行数据库的接口组成的接口集，它提供的与外部数据库的接口是透明和动态的。 第二章Base SAS软件 第一节SAS编程基础 SAS语言的编程规则与其它过程语言基本相同。 SAS语句 一个SAS语句是有SAS关键词、SAS名字、特殊字符和运算符组成的字符串，并以分号（；）结尾。 注释语句的形式为：/*注释内容*/ 或*注释内容。 二、SAS程序 一序列SAS语句组成一个SAS程序。SAS程序中的语句可分为两类步骤：DA TA步和
很全的sas基础知识 SAS里面的PROC一览 The ACECLUS Procedure :聚类的协方差矩阵近似估计（approximate covariance estimation for clustering） The ANOVA Procedure ：方差分析 The BOXPLOT Procedure ：箱形图 The CALIS Procedure ：结构方程模型 The CANCORR Procedure ：典型相关分析 The CANDISC Procedure ：主成分分析和典型相关分析 The CATMOD Procedure ：类别分析 The CLUSTER Procedure ：聚类分析，包括11种（average linkage, the centroid method, complete linkage, density linkage (including Wong’s hybrid and th-nearest-neighbor methods), maximum likelihood for mixtures of spherical multivariate normal distributions with equal variances but possibly unequal mixing proportions, the flexible-beta method, McQuitty’s similarity analysis, the median method, single linkage, two-stage density linkage, and Ward’s minimum-variance method，机器翻译为：平均联动，重心法，完全连锁，密度连接（包括Wong混合模型，最近邻的方法），最大的可能性，McQuitty的相似性分析，中位数法，单联动，两阶段密度联动，Ward最小方差法）。 The CORRESP Procedure ：简单的对应分析和多元对应分析（MCA） The DISCRIM Procedure ：生成分类器的判别标准 The DISTANCE Procedure ：距离，不相似或相似性分析 The FACTOR Procedure ：因子分析和因子旋转 The FASTCLUS Procedure ：快速聚类分析（给定计算出来的距离） The FREQ Procedure ：频率统计 The GAM Procedure ：广义可加模型 The GENMOD Procedure ：广义线性模型，泊松回归、贝叶斯回归等 The GLIMMIX Procedure ：generalized linear mixed models (GLMM)，广义线性混合模型The GLM Procedure ：最小二乘法模型，包括回归、方差、协方差、多元方差分析、偏相关。The GLMMOD Procedure ：广义线性模型设计 The GLMPOWER Procedure ：预测力和样本大小的线性模型分析 The GLMSELECT Procedure ：变量选择，包括Lasso和LAR等。 The HPMIXED Procedure ：线性混合模型，包括固定效应、随机效应等。 The INBREED Procedure ：协方差或近亲繁殖系数。 The KDE Procedure ：单变量和二元核密度估计 The KRIGE2D Procedure ：二维克里格法，包括各向异性和嵌套的半方差图模型 The LATTICE Procedure ：简单的栅格设计实验的方差分析和协方差分析 The LIFEREG Procedure ：生存分析中的参数模型，包括各种截尾数据 The LIFETEST Procedure ：生存分析的相关检验 The LOESS Procedure ：非参数模型、多维数据、支持多因变量、直接和插值的kd树、统计推断、自动平滑参数的选择、执行迭代时有异常值的数据。 The LOGISTIC Procedure：logit回归
实验五 回归分析SAS 过程（2） 实验目的： 1.会对实际问题建立有效的多元回归模型，能对回归模型进行残差分析； 2.掌握SAS 输出结果用于判别回归方程优良性的不同统计量，能对回归模型进行运用，对实际问题进行预测或控制. 实验要求:编写程序，结果分析． 实验内容： 1.误差的正态性检验有几种方法，何时认为误差项服从正态分布？ 答：1.学生化残差 2.残差正态性的频率检验 3.残差的正态QQ 图检验 判断 若散点),()()(i i r q ),,2,1(n i 大致在一条直线上 相关系数：1)()() )((1 )(12)(1)()( n i i n i i i i i q q r r q q r r 认为i r ),,2,1(n i 来自正态分布，接受误差正态性检验． 2.回归方程的选取的穷举法中，评价回归方程优良性的准则有哪些？根据 准则何 时方程最优？ 答：1）修正的复相关系数准则或均方残差准则（)(2p R a 或p MSE 准则） 2）p C 准则 3）预测平方和准则（p PRESS 准则） 拟合所有可能的121 M 个回归方程，画出p C 图:),(p C p ,在p C 图中选取最接近参考直线p C p 的点所对应的回归方程为最优方程．
3.简述逐步回归方法的思想和步骤． 基本思想：逐个引入自变量建立回归方程，每次引入对Y影响最显著的自变量, 并对方程中旧变量逐个进行检验,把变为不显著的变量逐个从方程中剔除掉,最终得到的方程中,既不漏掉对Y显著影响的变量,又不包含对Y 影响不显著的变量. 添加或删除某个自变量的准则是用残差平方和的相对减少或增加来衡量． 步骤：（1）修正的复相关系数准则、 C准则选择模型 p （2）预测平方和准则选择PRESSp最优回归方程 （3）最优模型的拟合检验 4.做2.6 2.8（选作） 2.9 注意：可以选课外综合题目。 2.6 程序： data examp2_6; input x1 x2 y; cards; 8.3 70 10.3 8.6 65 10.3 8.8 63 10.2 10.5 72 16.4 10.7 81 18.8 10.8 83 19.7 11.0 66 15.6
第4章SAS过程步与过程步语句 摘要：本章讲授过程步一般形式，SAS过程步产用常用语句，程序设计中通用的SAS语句，学习过程步常用有关语句功能及其用法。为后面统计分析过程的调用作好准备。 SAS过程步用来调用系统提供的标准常用过程或统计分析过程，对指定的SAS 数据集进行处理，并将分析结果显示输出到OUTPUT窗口。一个过程步是一个功能程序模块，调用不同的过程可实现用不同方法对数据进行分析。 §4.1 SAS过程步的一般形式 通常，SAS过程步的一般形式为： PROC 过程名选择项; [其他相关过程步语句;] RUN; 说明： 1．ROC表示一个过程的开始；“过程名”可以是后面各章节将要介绍的常用过程名或统计过程名。不同的过程有不同的专用SAS名，而且各有 一些可供选择的选择项（参数），对于同一过程，给定不同的参数，输 出不同的计算结果和不同表格形式。 2．选项：选择项一般以关键字为核心构成，常用下面三种形式： ①关键字在过程中，一个关键字代表该过程的某一特性，若关键字作为选项出现，则过程处理数据或输出结果时，这一特性予以考虑。否则，忽略这一特性。 ②关键字=值过程的某一特性可取不同的值，则指定该特性的书写格式为： 特性关键字=特性值（数字或字符串）。 ③关键字=SAS数据集有些过程需要特定的输入数据集，有些过程可以建立一些特殊的数据集。过程指定特别输入输出数据集的选项书写格式为： 关键字=数据集名 该形式规定输入或输出的数据集，最常用的是DATA=数据集，指出本过程要处理的数据集名称，若缺省，则使用最新建立的数据集。如“PROC PRINT DATA=new;”。 3．其他相关过程步语句：有VAR、ID、BY、CLASS、WEIGHT等过程步语句，将在下一节中讲述。 4．RUN的作用是通知系统开始执行本过程程序段，当一个程序文件中有几个过程时，它们可共用一个RUN语句。
典型判别分析 SAS/STAT/Candisc 过程 典型判别分析的思路从几何的概念来说，是将高维空间的样本点投影到低维空间，利用低维空间的变量做判别分析，从而使分析更加直观，即对原始数据进行坐标变换，寻求能使总体尽可能分开的方向。 从代数的概念来说，就是根据一个分类变量和几个定量变量，通过典型判别过程得出典型变量，典型变量是定量变量的线性组合。典型判别分析得出与组有最大可能多重相关的变量的线性组合，最大的多重相关叫做第一典型相关，其线性组合称为第一典型变量1u ，线性组合的相关系数称为典型系数，次大的叫做第二典型相关，其线性组合称为第二典型变量2u 。 Candisc 过程可使用的语句为： 数据集选项： DATA=SAS-data-set （SAS 数据集）：指定欲分析的数据集。 OUT=SAS-data-set （SAS 数据集）：生成一个包含原始数据和典型变量得分的数据集。 OUTSTAT=SAS-data-set （SAS 数据集）：生成一个type=corr 包含各种统计量的输出数据集。 典型变量选项： NCAN=n ：指定将被计算的典型变量的个数。n 的值必须小于或等于变量的个数。 u 能使总体单位
打印选项： BCORR：类间相关系数。 PCORR：合并类内相关系数。 TCORR全样本相关系数。 WCORR每一类水平的类内相关系数。 BCOV：类间协方差。 PCOV：合并类内协方差。 TCOV：全样本协方差。 WCOV：每一类水平的类内协方差。 BSSCP：类间SSCP矩阵。 PSSCP：合并类内修正SSCP矩阵。 TSSCP：全样本修正SSCP矩阵。 WSSCP：每一类水平的类内修正SSCP矩阵。 ANOVA：检验总体中每一个变量类均值相等的假设的单变量统计量。 SIMPLE：全样本合类内的简单描述性统计量。 ALL：产生以上所有的打印选项。 NOPRINT：不打印。 一般语句 By variables; By语句与Proc candisc一起使用可以对由BY变量分组的观测进行独立分析。 Class variable; Class变量的值定义分析的组，类水平由有格式的Class变量的值确定。Class变量可以是数字变量也可以是字符变量。 Var variables; Var语句指定分析中包括的定量变量。如果省略Var语句，分析包括未在其他语句中列出的全部变量。 程序示例：该例是Fisher的Iris数据进行典型判别分析。数据从三种刚毛弋尾花品种各采集了50各样本。测量其萼片长度、萼片宽度、花瓣长度和花瓣宽度。做典型判别分析并观察第一和第二个典型变量的散点图，是否与原始数据的结果相符。 data iris; input sepallen sepalwid petallen petalwid species @@; label sepallen='Sepal Length in mm.' sepalwid='Sepal Width in mm.' petallen='Petal Length in mm.' petalwid='Petal Width in mm.'; cards; 数据行； proc candisc data=iris ncan=2 out=outcan distance anova; class species; var sepallen sepalwid petallen petalwid; proc print data=outcan; run; proc plot; plot can2*can1=species;run;
一、DATA语句 DATA语句的作用是表明数据步的开始并给出数据集 的名称。 DATA语句的格式为： DATA 数据集的名称； 数据集的名称必须以英文字母开始，最长不超过8个字符。 二、CARDS语句 CARDS语句的作用是与“;”呼应,标志数据行的开始与结束。 CARDS语句的格式为： CARDS; 数据行 ; 如果使用CARS语句，在CARDS的后面必须紧跟数据行，并且在一个数据步中最多只能使用一个CARDS语句。 三、INPUT 语句 INPUT语句的作用是描述输入记录中的数据，并把输入值赋给相应的变量。INPUT语句的格式为： INPUT 数据的变量名、顺序及类型； 用INPUT语句是为了读取外部文件的数据或跟在CARDS语句后面的数据。 SAS默认用INPUT语句读取的是数值类型变量的值。若在变量后加’$’，则该变量为字符串类型变量。 为从一行读入多个观测值，应使用行保持符’@@’限制度数指针，使其保持在这一行上读数，知道数据读完为止。 例如： Input x y@@; Cards; 2 3 4 5 6 7 8 ; 四、INFILE语句 Infile语句的作用是指明外部数据文件的名称，并从这个外部数据文件中读取数据。 INFILE语句的格式为： INFILE ‘外部数据文件名’； 例如，在D盘上有一个名称为xiao.txt的数据文件， 其中数据排列为： A 3.16 B 2.9 B 5.8 B 3 A 4.9 A 4.17 用INFILE语句读取数据的代码为： Data ex; Infile ‘D:xiao.txt’; Input z$ x@@; Proc print;
sas有两种语句：数据步和过程步。在sas中，通过数据步和过程步来使用sas 语言的元素。 数据步：是一组语句组合：从外部文件中读取数据；将数据写入到外部文件中；读取sas数据文件和视图；创建sas数据文件和视图。 过程步：对sas数据集进行分析和产生报表。例如：对数据集进行分析、画图、查询和打印等操作。 逻辑库：由一组sas文件组成。sas软件系统的信息组织有两层，第一层是sas逻辑库，第二层是sas文件。 sas逻辑库是一个逻辑概念，本事并不是物理实体，它对应的实体是操作系统下一个文件夹或几个文件夹中的一组sas文件。 sas逻辑库是一组存储在同一目录下被同一引擎访问的文件，其他文件也可以存放在该目录下，但是只有能被sas识别的文件才能显示在逻辑库中。 建立sas逻辑库：用libname语句 libname libref
第二章 SAS 编程基础 第一节常量、变量与观测值 2.1.1 观测值 描述单一整体，如个别人、一个实验动物、一年、一个地区某些特性的一系列数据值称为观测值，又称观察。 2.1.2 变量 给定特性的数据值的集合组成了变量。在SAS数据集中，每一个观测值是由各个变量的数据值组成。在数据集中每一列数据是一个变量。 1．命名 SAS变量名和其他名称如数据集名等的命名规则都相同，它可以多至8个字符长，第一个字符必须是字母(A，B，C，…．，Z)，或者是下划线(_)，后面的字符可以是数字或下划线。空格不能出现在SAS名中，特殊字符(如$，@，#)也不允许在SAS名中使用。SAS 系统保留了一定的名称作为特殊的变量名，这些名称以下划线开始和结尾。如_N_和_ERROR_等。 2．变量特性 SAS变量有两种类型，数值型和字符型。字符型变量在名后用一“$”号来表示。除了他们的类型外，S A S变量还有下列特性：长度、输入格式、输出格式和标记。 变量的长度特性，是指在SAS数据集中用以存储它的每一个值的字节数。缺省长度是8(为了存储长度与缺省值不同的变量，需使用LENGTH语句)。 变量的特性，或者明确地说明，或者在它们首次出现时的上下文中给出定义。例如： DATA A； C='BAD'； PUT C； C='GOOD'; PUT C; RUN; C在第一次出现时已被定义成字符型变量，长度为3，因此第二次再向c中赋值GOOD时，由于c已被定义成长度为3，故c中只存有‘GOO’。 PUT语句的作用是把变量的值输出到LOG窗口。 变量的其他特性将在后面逐渐介绍。 3．变量清单的简化表示 在SAS程序中定义了完整的变量清单后，就可以在后面许多语
数据统计分析一般可遵循以下思路: (1)先确定研究目的，根据研究目的选择方法。不同研究目的采用的统计方法不同，常见的研究目的主要有三类：①差异性研究，即比较组间均数、率等的差异，可用的方法有t检验、方差分析、χ2检验、非参数检验等。②相关性分析，即分析两个或多个变量之间的关系，可用的方法有相关分析。③影响性分析，即分析某一结局发生的影响因素，可用的方法有线性回归、logistic回归、Cox回归等。 (2)明确数据类型，根据数据类型进一步确定方法：①定量资料可用的方法有t检验、方差分析、非参数检验、线性相关、线性回归等。②分类资料可用的方法有χ2检验、对数线性模型、logistic回归等。下图简要列出了不同研究目的、不同数据类型常用的统计分析方法。 (3)选定统计方法后，需要利用统计软件具体实现统计分析过程。SAS中，不同的统计方法对应不同的命令，只要方法选定，便可通过对应的命令辅之以相应的选项实现统计结果的输出。 (4)统计结果的输出并非数据分析的完成。一般统计软件都会输出很多结果，需要从中选择自己需要的部分，并做出统计学结论。但统计学结论不同于专业结论，最终还需要结合实际做出合理的专业结论。
第一部分：统计描述 1.定量资料的统计描述指标及SAS实现； （1）数据分布检验：PROC UNIVARIATE ①基本格式： ②语句格式示例： 1.PROC UNIVARIATE normal;/*normal选项表示进行正态性检验*/ 2.CLASS group;/*指定group为分组变量*/ 3.VAR weight;/*指定分析变量为weight*/ 4.RUN; ③结果：正态性检验(tests for normality)结果，常用的是Shapiro-Wilk 检验和Kolmogorov-Smirnov检验。当例数小于2000时，采用Shapiro-Wilk检验W值为标准；当例数大于2000时，SAS中不显示Shapiro-Wilk检验结果，采用Kolmogorov-Smirnov检验D值为判断标准。正态性检验的P≤0.05提示不服从正态分布，P＞0.05提示服从正态分布。 注：若服从正态分布，进行PROC MEANS过程步；若不服从则计算百分位数，转（3） （2）数据描述（符合正态分布的数据）：PROC MEANS ①基本格式： 关键字（可以无视）：不写任何关键字时默认输出n，mean，std，max，min； n：有效数据记录数（有效样本量） median：中位数 mean：均数 qrange：四分位数间距 std：标准差 var：方差 clm：95%可信区间 max、min：最大、最小值 ②语句格式示例： 1.PROC MEANS n mean std median qrange clm;/*关调用proc means过 程，要求输出的指标有例数、均值、标准差、中位数、四分位数间距、 95%可信区间*/ 2.CLASS group;/*指定group为分组变量*/ 3.VAR weight;/*指定分析变量为weight*/ 4.Run; ③结果以“均数±标准差”表示 （3）偏正态分布的统计描述：
在SAS系统中提供了大量的菜单操作，不过它灵活与强大的功能更体现在编程上，本书的实验全部是以程序完成的，所以这里对SAS的菜单操作系统不作介绍，想了解相关内容的读者可以参考其它相关SAS书籍。 在SAS程序中，对数据的分析处理可划分为两大步骤： （１）将数据读入SAS系统建立的SAS数据集，称为数据步（DATA）； （２）调用SAS的模块处理和分析数据集中的数据，称为过程步（PROC）。 每一数据步都是以DATA语句开始，以RUN语句结束。而每一过程步则都是以PROC语句开始，以RUN语句结束。当有多个数据步或过程步时，由于后一个DATA或PROC语句可以起到前一步的RUN语句的作用，两步中间的RUN语句也就可以省略。但是最后一个的后面必须有RUN语句，否则不能运行。 SAS还规定，每个语句的后面都要用符号“；”作为这个语句结束的标志。 在编辑SAS程式时，一个语句可以写成多行，多个语句也可以写成一行，可以从一行的开头写起，也可以从一行的任一位置写起。每一行输入完成后，用ENTER键可以使光标移到下一行的开头处，和我们在Windows下进行Word文档编辑相似。 例如：data zhouhm; input name $ sex$ math Chinese; cards; 王家宝男82 98 李育萍女89 106 张春发男86 90 王刚男98 109 刘颍女80 110 彭亮男92 105 ； proc print data = zhouhm; proc means data = zhouhm mean; var math Chinese; run; 绪2.1 data数据步简介
sas第八章描述性统计过程
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第八章描述性统计过程 以下过程都可用于计算基本统计量，如频数、均值等，但它们又各有特色： UNIVARIATE 进行单变量统计，包括分位数及描绘分布图。 SUMMMARY 按观测值分组计算基本单变量统计值。分组是由 CLASS语句中的变量所决定。统计结果可输出到SAS 数据集中而不产生打印输出。 MEANS 计算均值及其他描述统计量。 TABULATE 打印基本统计的复杂表格。 CORR 求变量间相关系数。 进行基本统计的其他过程还包括： CHART 画频数、均值、总和的条形图、立体直方图、饼图 及星图。 FREQ 对分类变量计算频数分布，并作多维列联表。 SAS基本统计过程及其一些重要统计量 统计量MEANS UNIVARIATE SUMMARY TABULATE CORR 非缺项值数(N) √√√√ 缺项值数(NMISS) √√√√√权重和(SUMWEIGH_T) √√√√ 均值(MEAN) √√√√√和(SUM) √√√√√最小值(MIN) √√√√√最大值(MAX) √√√√√全距(RANGE) √√√√ 未修正平方和(USS) √√√√ 修正平方和(CSS) √√√√ 方差(VAR) √√√√ 标准差(STD) √√√√√变异系数(CV) √√√√ 偏度(SKEWNESS) √√ 峰度(KURTOSIS) √√ T统计量值(t) √√√√ 大于t值的概率(PRT) √√√√ 中位数(MEDIAN) √ 四分位数(QUARTILE) √ 众数(MODE) √ 输出到SAS数据集Yes Yes Yes No Yes CLASS语句Yes No Yes Yes No BY语句Yes Yes Yes Yes Yes