SAS中的描述性统计过程
SAS是一种强大的统计分析软件，提供了丰富的描述性统计分析过程。这些过程可以帮助统计分析师对数据进行总体的描述和了解。下面将详细
介绍SAS中的描述性统计过程及其应用。
一、数据准备
在进行描述性统计之前，需要准备数据。SAS可以导入各种格式的数
据集，如SAS数据集、CSV文件、Excel文件等。导入数据后，可以使用SAS的数据步骤对数据进行预处理，包括数据清洗、缺失值处理、变量转
换等。这样可以确保数据的质量和完整性。
二、数据探索
1.频数统计
SAS提供了PROCFREQ过程来计算变量的频数、百分比和交叉表。可
以使用该过程来了解变量的分布情况、缺失值情况和数据异常情况。通过
频数统计，可以发现数据集中的异常值或需要进一步处理的特殊情况。
2.描述性统计
SAS中的PROCMEANS和PROCSUMMARY过程可计算变量的均值、标准差、最大值、最小值、中位数等描述性统计量。这些统计量可以帮助我们了解
数据的中心趋势、离散程度和分布情况。此外，我们还可以使用PROCUNIVARIATE过程来绘制直方图、箱线图和正态概率图，以更直观地
了解数据的分布情况。
3.相关分析
SAS提供了PROCCORR过程来计算变量之间的相关系数。通过相关分析，可以了解变量之间的线性关系强度和方向。PROCCORR还可以生成相
关矩阵和散点图，帮助我们观察变量之间的关系。
4.排序和排名
SAS提供了PROCRANK过程来对变量进行排序和排名。排序可以帮助
我们找出变量中的异常值或极端值。排名可以用于对变量进行等级分类，
如将考试成绩按照从高到低进行排名。
5.缺失值处理
SAS提供了多种方法来处理缺失值，如删除带有缺失值的观测、使用
均值或中位数代替缺失值、使用插补方法进行缺失值估计等。可以使用PROCMEANS、PROCUNIVARIATE和PROCMI过程对缺失值进行处理。
三、数据汇总和报告
1.数据表汇总
SAS中的PROCTABULATE和PROCREPORT过程可以生成数据表和报告。
这些过程可以对数据进行分组、计算汇总统计量、生成交叉表和计算占比等。通过这些过程，可以将原始数据转化为更直观和易于理解的汇总表格。
2.报告生成
SAS提供了PROCREPORT过程来生成定制化的报告。可以通过该过程
来对数据进行排序、分组、计算统计量和绘制图表等。PROCREPORT还可
以添加表头、脚注、批注和分页控制等。
3.导出结果
SAS可以将分析结果导出为各种格式的文件，如SAS数据集、CSV文件、Excel文件、HTML文件等。可以使用PROC EXPORT过程将结果导出为CSV文件或Excel文件，方便进一步分析或与其他软件共享。
综上所述，SAS提供了丰富的描述性统计过程，可以帮助统计分析师对数据进行全面的描述和探索。通过这些过程，可以获得关于数据的中心趋势、离散程度、分布情况和变量之间的关系等有用信息。这些数据分析结果可以帮助我们更好地理解数据，并作出相应的决策和预测。
几种描述性统计分分析的SAS过程 描述性统计是统计学中的一种方法，用于总结和描述数据集的主要特征。它有助于了解数据的整体分布、偏差和离散性等。SAS（统计分析系统）是一种流行的统计软件，具有丰富的分析功能。以下是几种常用的SAS过程，用于执行描述性统计分析。 1.PROCMEANS：PROCMEANS是一种计算统计指标的SAS过程，包括均值、总和、最小值、最大值、标准差等。可以使用该过程对数值变量进行 描述性统计，并在输出中显示这些统计指标。可以通过指定多个变量和分 组变量来计算针对不同子组的统计指标。该过程还可以生成频数和百分比。 2.PROCFREQ：PROCFREQ是一种用于计算分类变量频数和百分比的SAS 过程。它可以计算每个类别的频数，并使用该信息生成频数表。该过程还 可以计算两个或更多分类变量之间的交叉频数表，并计算出每个类别的百 分比。 3.PROCUNIVARIATE：PROCUNIVARIATE是一种用于执行单变量分析的SAS过程。它可以计算变量的均值、标准差、峰度、偏度等统计指标。该 过程可以绘制直方图、箱线图、正态检验图和PP图等，以帮助理解数据 的分布特征。还可以执行分位数分析、离散度分析和异常值识别等。 4.PROCCORR：PROCCORR是一种用于计算变量之间相关性的SAS过程。它可以计算变量间的皮尔逊相关系数，并使用协方差矩阵和相关系数矩阵 来描述变量之间的线性关系。该过程还可以绘制散点图矩阵和相关系数图，以直观地显示变量之间的关系。 5.PROCGLM：PROCGLM是一种用于执行多因素方差分析的SAS过程。 它可以根据自变量的水平和交互作用来分解因变量的方差，并进行显著性
SAS的基本统计分析 SAS（统计分析系统）是一种广泛使用的统计分析软件，被广泛应用 于数据分析和建模。它提供了各种强大的统计分析功能，包括描述性统计、推断统计、回归分析、多元分析等。在本文中，我们将介绍SAS的一些基 本统计分析功能。 1.描述性统计分析： 描述性统计是对数据集的基本特征进行分析和总结。SAS提供了各种 描述性统计分析功能，包括计算均值、中位数、百分位数、方差、标准差等。例如，我们可以使用SAS的`MEANS`过程计算数据集中的变量的均值 和标准差。 2.推断统计分析： 推断统计分析是根据样本数据推断总体的参数估计和假设检验。SAS 提供了一系列的推断统计分析功能，包括参数估计、置信区间估计、假设 检验等。例如，我们可以使用SAS的`TTEST`过程进行两个样本的t检验，或者使用`ANOV`过程进行方差分析。 3.回归分析： 回归分析用于研究自变量与因变量之间的关系，并建立预测模型。在SAS中，我们可以使用`REG`过程进行回归分析。该过程提供了许多回归 模型，如一元线性回归、多元线性回归、逻辑回归等。我们可以通过回归 分析来了解变量之间的关系，发现影响因变量的重要因素，并进行预测。4.多元分析：
多元分析是一种分析多个自变量对因变量的影响的方法。SAS提供了 多种多元分析的方法，如多元方差分析（MANOVA）、主成分分析（PCA）、因子分析等。我们可以使用SAS的`GLM`过程进行多元方差分析，或者使 用`FACTOR`过程进行因子分析。 5.时间序列分析： 时间序列分析是一种对时间相关数据进行建模和预测的方法。SAS提 供了一些时间序列分析的功能，如自回归移动平均模型（ARMA）、自回归 积分移动平均模型（ARIMA）等。我们可以使用SAS的`ARIMA`过程进行时 间序列分析，拟合ARIMA模型并进行预测。 6.非参数统计分析： 非参数统计分析是一种不需要对总体进行任何假设的统计分析方法。SAS提供了一些非参数统计分析的功能，如Wilcoxon秩和检验、 Kruskal-Wallis检验等。我们可以使用SAS的`NPAR1WAY`过程进行单样 本或多样本的非参数统计分析。 总之，SAS是一种功能强大的统计分析软件，提供了丰富的统计分析 功能，包括描述性统计、推断统计、回归分析、多元分析、时间序列分析 和非参数统计分析等。通过使用SAS，我们可以对数据进行深入的探索和 分析，并得出有关数据集和总体的结论。无论是学术研究、市场调研还是 商业决策，SAS都是一个很好的工具。
SAS统计分析教程方法总结 SAS（Statistical Analysis System）是一种流行的统计分析软件， 被广泛应用于各个领域的数据分析和决策支持中。本文将总结SAS统计分 析教程的方法，以帮助读者更好地理解和应用SAS软件。 1.数据导入与数据清洗： 在进行统计分析之前，首先需要将数据导入SAS软件中。SAS支持多 种数据格式，如Excel、CSV等。可以使用INFILE和INPUT语句读取数据，并使用DATA步骤定义变量。在导入数据后，通常需要对数据进行清洗， 包括处理缺失值、异常值等。SAS提供了多种数据处理函数，如MEAN、SUM等，可以帮助完成数据清洗和处理工作。 2.描述性统计分析： 描述性统计分析可以了解数据的特征和分布情况。例如，可以使用PROCMEANS计算数据的均值、标准差、最小值、最大值等；使用PROCFREQ 计算离散变量的频数和频率等。此外，SAS还提供了PROCUNIVARIATE、PROCSUMMARY等过程，可以方便地进行更加复杂的描述性统计分析。 3.统计图表绘制： 统计图表是数据分析中常用的可视化工具，能够直观地展示数据的特 征和趋势。SAS提供了PROC SGPLOT和PROC GPLOT等过程，可以绘制各 种类型的统计图表，如直方图、散点图、柱状图等。通过调整图形参数， 可以使图表更加美观和易读。此外，SAS还支持使用ODS（Output Delivery System）输出图表到不同的输出格式中。 4.假设检验与推断统计：
假设检验是统计分析中常用的方法，可以用来判断数据之间是否存在 显著差异。在SAS中，可以使用PROCTTEST、PROCANOVA等过程进行单样本、双样本和多样本假设检验。此外，SAS还支持非参数检验方法，如PROCNPAR1WAY等。除了假设检验，推断统计也是重要的统计分析方法， 用于对总体参数进行估计和推断。在SAS中，可以使用PROCMEANS、PROCREG等过程进行点估计和区间估计。 5.回归分析： 回归分析是一种常用的统计建模方法，用于研究自变量与因变量之间 的关系。在SAS中，可以使用PROCREG和PROCGLM等过程进行回归分析。 通过分析得到的回归系数和偏差项，可以分析变量之间的关系并进行预测。此外，SAS还支持多元回归、逐步回归、方差分析等更复杂的回归分析方法。 6.时间序列分析： 时间序列分析是一种用于分析时间相关数据的方法，常用于经济学、 金融学、气象学等领域。在SAS中，可以使用PROCARIMA和PROCTIMESERIES等过程对时间序列数据进行建模和分析。通过对时间序 列数据的分析，可以得到趋势、季节性以及周期性等信息，并进行预测和 模拟。 综上所述，SAS软件提供了强大而全面的统计分析工具，可以满足各 种数据分析需求。通过学习和应用SAS统计分析教程中的方法，读者可以 更好地理解和应用SAS软件，提高数据分析和决策支持的能力。
SAS中的描述性统计过程 SAS是一种强大的统计分析软件，提供了丰富的描述性统计分析过程。这些过程可以帮助统计分析师对数据进行总体的描述和了解。下面将详细 介绍SAS中的描述性统计过程及其应用。 一、数据准备 在进行描述性统计之前，需要准备数据。SAS可以导入各种格式的数 据集，如SAS数据集、CSV文件、Excel文件等。导入数据后，可以使用SAS的数据步骤对数据进行预处理，包括数据清洗、缺失值处理、变量转 换等。这样可以确保数据的质量和完整性。 二、数据探索 1.频数统计 SAS提供了PROCFREQ过程来计算变量的频数、百分比和交叉表。可 以使用该过程来了解变量的分布情况、缺失值情况和数据异常情况。通过 频数统计，可以发现数据集中的异常值或需要进一步处理的特殊情况。 2.描述性统计 SAS中的PROCMEANS和PROCSUMMARY过程可计算变量的均值、标准差、最大值、最小值、中位数等描述性统计量。这些统计量可以帮助我们了解 数据的中心趋势、离散程度和分布情况。此外，我们还可以使用PROCUNIVARIATE过程来绘制直方图、箱线图和正态概率图，以更直观地 了解数据的分布情况。 3.相关分析
SAS提供了PROCCORR过程来计算变量之间的相关系数。通过相关分析，可以了解变量之间的线性关系强度和方向。PROCCORR还可以生成相 关矩阵和散点图，帮助我们观察变量之间的关系。 4.排序和排名 SAS提供了PROCRANK过程来对变量进行排序和排名。排序可以帮助 我们找出变量中的异常值或极端值。排名可以用于对变量进行等级分类， 如将考试成绩按照从高到低进行排名。 5.缺失值处理 SAS提供了多种方法来处理缺失值，如删除带有缺失值的观测、使用 均值或中位数代替缺失值、使用插补方法进行缺失值估计等。可以使用PROCMEANS、PROCUNIVARIATE和PROCMI过程对缺失值进行处理。 三、数据汇总和报告 1.数据表汇总 SAS中的PROCTABULATE和PROCREPORT过程可以生成数据表和报告。 这些过程可以对数据进行分组、计算汇总统计量、生成交叉表和计算占比等。通过这些过程，可以将原始数据转化为更直观和易于理解的汇总表格。 2.报告生成 SAS提供了PROCREPORT过程来生成定制化的报告。可以通过该过程 来对数据进行排序、分组、计算统计量和绘制图表等。PROCREPORT还可 以添加表头、脚注、批注和分页控制等。 3.导出结果
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
实验三SAS描述统计分析 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。其目的是为了揭示数据的集中趋势、分散程度和数据分布形态，展示极端数据，最后做出说明现象本质的初步结论。 用图形对数据进行描述性统计分析具有直观、鲜明、形象、便捷等特点，在表达统计数据时可以给人留下深刻的印象。统计图形的种类很多，利用SAS可以方便的绘制常用的统计图形。 3.1 实验目的 掌握使用SAS对数据作描述性统计分析的方法。掌握SAS/GRAPH所提供的常用图形功能，能用SAS的统计图形对数据进行描述性统计分析。 3.2 实验内容 一、用INSIGHT计算统计量、绘制统计图形 二、用“分析家”计算统计量、绘制统计图形 三、编程实现描述性统计（MEANS、UNIVARIATE、FREQ过程）、编程绘制统计图（GPLOT 和GCHART过程） 3.3 实验指导 一、用INSIGHT计算统计量 【实验3-1】按性别分别计算SASHELP.CLASS中身高的均值、标准差、中位数和其它四分位数，简单分析学生身高的状况。 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：SASHELP.CLASS，单击“Open（打开）”按钮，即可在INSIGHT中打开数据窗口，如图3-1左所示。 2. 用Distribution菜单项计算统计量 (1) 选择菜单“Analyze（分析）”→“Distribution (Y)（分布）”，打开“Distribution (Y)”对话框。在数据集CLASS的变量列表中，选择height，然后单击“Y”按钮，height被选为分析变量，选择sex，然后单击“Group”按钮，sex被选为分组变量，如图3-1右所示。
SAS统计分析教程方法总结 SAS（统计分析系统）是一种用于数据管理和统计分析的软件。它提 供了多种功能和方法，用于数据清洗、数据处理、建模和预测等统计分析 任务。下面是关于SAS统计分析教程方法的总结。 1. 数据导入：SAS可以导入多种数据格式，如文本文件、Excel文件 和数据库中的数据。它提供了多种方法，如PROC IMPORT和DATA步骤， 用于将数据导入SAS系统中进行分析。 2.数据清洗：在进行统计分析之前，需要对数据进行清洗和处理。SAS提供了多种方法，如对缺失值进行处理、删除异常值、处理重复数据等。使用DATA步骤和相关的SAS函数可以实现这些任务。 3.描述统计分析：描述统计分析是对数据的基本特征进行总结和描述。SAS提供了多种统计方法，如计算均值、中位数、标准差、最大值和最小 值等。使用PROCMEANS和PROCUNIVARIATE等SAS过程可以实现这些任务。 4.探索性数据分析（EDA）：探索性数据分析是对数据进行可视化和 探索性分析的过程。SAS提供了多种绘图方法，如直方图、散点图、箱线 图和概率图等。使用PROCSGPLOT和PROCBOXPLOT等SAS过程可以实现这 些任务。 5.统计推断：统计推断是通过样本数据来推断总体数据的过程。SAS 提供了多种统计方法，如假设检验、置信区间和方差分析等。使用PROCTTEST、PROCANOVA和PROCFREQ等SAS过程可以实现这些任务。 6.预测建模：预测建模是根据历史数据来预测未来的趋势和模式。SAS提供了多种建模方法，如线性回归、逻辑回归和决策树等。使用PROCREG、PROCLOGISTIC和PROCHPSPLIT等SAS过程可以实现这些任务。
SAS编程基础教程系列 SAS（Statistical Analysis System）是一种功能强大的统计分析软件，可用于数据管理、数据分析、数据可视化等多个领域。本文将介绍SAS编程的基础知识，包括SAS语言、数据操作、数据处理和统计分析等内容。 一、SAS语言基础 SAS语言是一种独特的编程语言，它包含了一系列的数据步（Data Step）和过程步（Proc Step）。数据步用于数据处理和变换，而过程步则用于数据分析和统计计算。 SAS语言的基本语法如下： 1.数据步的语法： data <输出数据集>; set <输入数据集>; <数据处理语句>; run; 其中，<输出数据集>是生成的新数据集的名称，<输入数据集>是需要进行操作的原始数据集的名称，<数据处理语句>是对数据进行处理和变换的具体操作，run表示数据步的结束。 2.过程步的语法： proc <过程名称> data=<输入数据集>;
<参数设置>; run; 其中，<过程名称>表示需要执行的具体过程，data=<输入数据集>表 示需要进行操作的数据集的名称，<参数设置>是对过程进行具体设置的操作。 二、数据操作 1.数据导入与导出： 使用SAS可以从多种数据源导入数据，包括Excel、CSV、数据库等。导入数据时需要使用`proc import`过程，并设置相应的参数。 导出数据时，可以使用`proc export`过程将数据输出为Excel、CSV 等格式。 2.数据集创建与删除： 使用`data`语句可以创建新的数据集，其中可以使用`set`语句将已 有的数据集导入到新的数据集中。 使用`proc delete`过程可以删除已存在的数据集。 3.数据查询与筛选： 使用`if`语句可以进行数据的筛选操作，例如： if 条件 then <执行语句>; 其中，<执行语句>表示当条件满足时需要执行的具体操作。 三、数据处理
样本量计算SAS程序大全 样本量计算是研究设计中非常重要的一环，它用于确定研究所需的样 本数量，以保证研究的可靠性和有效性。SAS（Statistical Analysis System）是一种流行的统计分析软件，它提供了多种方法用于计算样本量。在本文中，我们将介绍一些常用的SAS程序，用于样本量的计算。 一、描述性统计方法： 描述性统计方法是最常见的样本量计算方法之一、它基于对研究变量 的统计特征进行估计，如均值、标准差等，然后根据所需的显著性水平和 效应大小，通过一定的公式计算出样本量。 在SAS中，可以使用PROCPOWER来进行描述性统计方法的样本量计算。以下是一个简单的示例程序： PROCPOWER; DESCRIPTIVE; MEANDIFF=5; STDDEV=10; ALPHA=0.05; RUN; 在这个示例中，使用DESCRIPTIVE选项指定使用描述性统计方法。然后，通过设置MEANDIFF（效应大小）、STDDEV（标准差）和ALPHA（显著 性水平）的值，来计算所需的样本量。 二、T检验方法：
T检验方法是另一种常用的样本量计算方法，它用于比较两组样本均值的显著性差异。在SAS中，可以使用PROCPOWER来进行T检验方法的样本量计算。以下是一个简单的示例程序： PROCPOWER; TTEST; MEANS=(1012); ALPHA=0.05; RUN; 在这个示例中，使用TTEST选项指定使用T检验方法。然后，通过设置MEANS（两组样本均值）和ALPHA的值，来计算所需的样本量。 三、双样本比较方法： 双样本比较方法是用于比较两个独立样本所得的数据的差异性的一种方法。在SAS中，可以使用PROCPOWER来进行双样本比较方法的样本量计算。以下是一个简单的示例程序： PROCPOWER; TWOSAMPLETEST; MEAN1=10; MEAN2=12; STDDEV1=5; STDDEV2=6;
第一部分：基本统计方法 注：主要讲述过程：means(描述性统计)；freq(算频数表)；univariate(检验)；anova(方差分析)；ttest(检验)；glm(广义线性回归)；npar1way（非参,wilcox） 一：计量资料的统计分析方法 1.01均值+频数表+百分位数+正态检验、茎叶图、箱形图、正态概率图 data ex2_1; input x@@; low=2.3; dis=0.3; z=x-mod(x-low,dis); cards; 3.96 4.23 4.42 3.59 5.12 4.02 4.32 3.72 4.76 4.16 4.61 4.26 3.77 4.20 4.36 3.07 4.89 3.97 4.28 3.64 4.66 4.04 4.55 4.25 4.63 3.91 4.41 3.52 5.03 4.01 4.30 4.19 4.75 4.14 4.57 4.26 4.56 3.79 3.89 4.21 4.95 3.98 4.29 3.67 4.69 4.12 4.56 4.26 4.66 4.28 3.83 4.20 5.24 4.02 4.33 3.76 4.81 4.17 3.96 3.27 4.61 4.26 3.96 4.23 3.76 4.01 4.29 3.67 3.39 4.12 4.27 3.61 4.98 4.24 3.83 4.20 3.71 4.03 4.34 4.69 3.62 4.18 4.26 4.36 5.28 4.21 4.42 4.36 3.66 4.02 4.31 4.83 3.59 3.97 3.96 4.49 5.11 4.20 4.36 4.54 3.72 3.97 4.28 4.76 3.21 4.04 4.56 4.25 4.92 4.23 4.47 3.60 5.23 4.02 4.32 4.68 4.76 3.69 4.61 4.26 3.89 4.21 4.36 3.42 5.01 4.01 4.29 3.68 4.71 4.13 4.57 4.26 4.03 5.46 4.16 3.64 4.16 3.76 ;
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处理流程 SAS (Statistical Analysis System) 是一种广泛使用的统计分析软件，它提供了丰富的数据处理、数据分析和报告生成功能。下面是一般的SAS 处理流程的步骤： 1. 数据准备：首先，你需要准备你要分析的数据。这可以包括从外部数据源导入数据，或者使用SAS 的数据步骤创建数据集。你可以使用DATA 步骤定义变量，并使用SET、MERGE 或UPDATE 语句将数据导入数据集中。 2. 数据处理：一旦数据准备好，你可以使用SAS 的数据步骤对数据进行处理。例如，你可以使用SORT 或SQL 语句对数据进行排序，使用WHERE 或IF 语句进行条件筛选，使用BY 语句对数据进行分组，使用计算变量来创建新的变量等。 3. 数据分析：在数据准备和处理完成后，你可以使用SAS 的统计分析过程对数据进行分析。SAS 提供了各种各样的统计分析过程，包括描述统计、回归分析、方差分析、聚类分析等。你可以选择适当的过程来分析你的数据，并根据需要设置分析选项和参数。 4. 结果展示：一旦分析完成，你可以使用SAS 的报告生成功能来展示你的结果。你可以使用PROC PRINT 或PROC REPORT 来创建表格输出，使用PROC CHART 或PROC GPLOT 来创建图表，使用PROC TABULATE 来生成汇总报告等。你还可以使用ODS（Output Delivery System）来将结果导出为其他格式，如HTML、PDF 或Excel。 5. 结果解释和交流：最后，你需要解释和交流你的结果。这可能包括编写分析报告、制作幻灯片或图表，或与他人讨论你的分析结果。SAS 提供了丰富的输出选项和格式，帮助你有效地解释和共享你的结果。 需要注意的是，SAS 处理流程可以根据具体的分析需求和数据特点进行调整和定制。上述步骤提供了一般的指导，但具体的流程可能因项目和分析目的而异。
sas知识点总结 SAS（Statistical Analysis System）是一种统计分析软件，由美国SAS公司开发。SAS软件 主要用于数据管理、数据分析、统计建模、商业智能等各种领域的数据分析。SAS是业界 领先的数据分析软件，被广泛应用于金融、医疗、零售、制造、政府等各个领域。 本文将对SAS软件的一些主要知识点进行总结，包括数据导入导出、数据清洗、数据处理、数据分析、统计建模和报告生成等内容，以便读者能够全面了解并掌握SAS软件的使用。 一、数据导入导出 1. 数据导入 SAS软件支持多种数据格式的导入，包括CSV、Excel、SPSS、STATA等常见格式。可以 通过DATA步骤或PROC IMPORT来导入数据。 例如，使用DATA步骤来导入CSV文件： ```SAS DATA dataset; INFILE 'input.csv' DLM=','; INPUT var1 var2 var3; RUN; ``` 2. 数据导出 SAS软件同样支持多种数据格式的导出，可以通过DATA步骤或PROC EXPORT来导出数据。 例如，使用PROC EXPORT来导出数据为Excel文件： ```SAS PROC EXPORT DATA=dataset OUTFILE='output.xlsx' DBMS=EXCEL REPLACE; RUN; ```
二、数据清洗 数据清洗是数据分析的重要步骤，用于处理数据中的错误、缺失、重复等问题，使数据符合分析要求。 1. 缺失值处理 SAS软件提供多种方法来处理缺失值，包括删除、填充、插值等。 ```SAS DATA dataset; SET dataset; IF var1=. THEN var1=0; /*填充缺失值为0*/ RUN; ``` 2. 异常值处理 SAS软件可以通过PROC UNIVARIATE或PROC MEANS来检测异常值，并采取适当的处理方法。 ```SAS PROC UNIVARIATE DATA=dataset NOPRINT; VAR var1; OUTPUT OUT=outliers PCTLPTS=5,95 PCTLPREDS=5,95; RUN; ``` 三、数据处理 SAS软件提供多种数据处理方法，包括数据合并、排序、转换、抽样、分组等。 1. 数据合并 可以使用DATA或PROC SQL来进行数据合并，包括合并行和列。 ```SAS DATA merged_data;
sas笔记 一、基本操作 Editor窗口打开sas程序（扩展名*.sas） Log窗口 Output窗口 Explorer窗口Results窗口蓝色绿色 Set Merge If （if。。。thendelete） Drop（keep） 二、描述性统计 1. Proc Format value height 0-50=‘<50’ 50-60=‘50-60’ 60- high=‘>60’ 2. Proc freq data=名字 order=freq Tables 列表变量名/out=数据集名 norow nocol nopercent（table y*x） Format Label weight=‘高度’ By 变量 3. Proc univariate data=名字 Var 分析变量 Histogram 变量/midpoints=7 to 29 by 2 4. Proc mens 5. Proc gchart Vbar竖直或hbar 横向 Vbar math / group=sex Pie sex/type=percent（以百分数显示） Block math/group=sex 图形关键字 Block Hbar 绘制的图形类型方块图水平的条形图 图形关键字 pie pie3d 绘制的图形类型饼形图三维饼形图 hbar3d Vbar vbar3d 6.Proc gplot Plot x*y Symbol value=star color=red 选项 Value = 符号 Color = 颜色 CV =颜色 H = n POINTLABEL i = 连线方式 CI = 颜色 L = n Width = n 意义
SAS软件统计应用举例 引言：本报告主要研究的是sas的方差分析,并对数据进行了简单的描述性统计分析，对数据进行描述性分析有利于对数据产生初步的判断和结论。INSIGHT模块的单因素方差分析功能包含在回归分析的功能模块FIT中，分析的结果将得到类似回归分析的方差分析模型，通过方差分析和方差分析模型可以判断分类自变量对数值因变量有无显著的影响。 1 实例 考察一个实验，它研究四种广告效果：当地报纸广告，当地广播广告，店内销售员，店内展示，该省共分为144个销售点，每种广告方式随机地在36个销售点实施。在每个销售点以千美元为单位计量其销售水平，见excel表格（本数据来自第五章课后习题的第六题）。考察各种广告方式下其平均销售水平是否有显著差异。 2 描述性分析步骤及结果分析 1）首先在INSIGHT模块中打开数据集Mylib.ggxg； 2）选择菜单Analyze（分析）→Histogram/Bar Chart（Y）对话框。在数据集ggxg的变量列表中，选择SALES变量单击Y按钮。单击Output（输出）按钮，在打开的对话框中选择Labels选项，单击ok按钮返回对话框。 3）单击ok按钮即可得到直方图，如下图所示： 从上图中可以看出销售水平在(64，72)和（72，80）最多，其它的销售水平均比在这两个区间的低。 下面绘制盒型图: 1) 选择菜单Analyze（分析）→Box Plot/Mosaic Plot(Y)命令。 2）打开Box Plot/Mosaic Plot(Y)对话框，在数据集ggxg的变量列表中，选择SALES变量单击Y按钮。单击Output（输出）按钮，在打开的对话框中选择Labels选项，取消Y Axis Vertical 选项，单击ok按钮返回对话框。 3）单击ok按钮即可得到盒型图，如下图所示：
实验报告 实验项目名称SAS的描述统计功能所属课程名称统计分析及SAS实现实验类型验证性实验 实验日期2016-10-20 班级数学与应用数学 学号 姓名 成绩
⑴利用INSIGHT模块画出直方图： 图2.1 INSIGHT模块绘制频数直方图⑵利用“分析家”绘制频数直方图：
图2.2“分析家”绘制频数直方图 ⑶编程绘制频数直方图： proc gchart data=lmf.p21; vbar grade; run; 图2.3 编程绘制频数直方图 ②求出上述数据的平均值、中位数、四分之一分位点及四分之三分位点： ⑴利用INSIGHT模块求平均值、中位数、四分之一分位点及四分之三分位点： 图2.4 利用INSIGHT模块求统计量 表2.1 利用INSIGHT模块求矩统计量： 矩统计量（moment）
表2.2 利用INSIGHT模块求分位数： 分位数（quantiles） 由表2.1、表2.2得出，均值（mean）为77.7167，中位数（med）为81.0000，四分之一分位点（Q1）为72.0000，四分之三分位点（Q3）为86.0000。 ⑵利用“分析家”求平均值、中位数、四分之一分位点及四分之三分位点：Ⅰ. 利用Summary Statistics菜单计算描述性统计量： 图2.5 Summary Statistics菜单计算描述性统计量 Ⅱ. 利用Distributions菜单计算描述性统计量： 表2.3 利用“分析家”模块求矩统计量： 矩统计量（moment）
表2.4 “分析家”求基本统计测度： 基本统计测度（Basic Statistical Measure） 表2.5 “分析家”求分位数： 分位数（quantiles） 由表2.3、表2.4、表2.5得出，均值（mean）为77.71667，中位数（med）为81.00000，四分之一分位点（Q1）为72.0，四分之三分位点（Q3）为86.0。 ⑶利用编程求平均值、中位数、四分之一分位点及四分之三分位点： proc means data=lmf.p21 mean median Q1Q3; var grade; run; 表2.6 编程求数据的平均值、中位数、四分之一分位点及四分之三分位点： 由表2.6得出，均值（mean）为77.7166667，中位数（med）为81.0000000，四分之一分位点（Q1）为72.0000000，四分之三分位点（Q3）为86.0000000。