20个SAS过程步

SAS过程步简介SAS过程步的一般形式为：PROC 过程名 [ DATA=输入数据集] [选项];过程语句1 [/ 选项 ];过程语句2 [/ 选项];……RUN;1．VAR语句VAR语句在过程步中用于指定分析变量。

VAR语句的语法格式为：VAR 变量名1 变量名2 … 变量名n;变量名列表可以使用省略的形式，如x1-x3 等。

应用实例：var math chinese;2．MODEL语句MODEL语句在统计建模过程中用来指定模型的形式。

语法格式为：MODEL 因变量 = 自变量列表 / 选项; 应用实例：model y=x1 x2 x3 ;3．BY语句BY语句在过程步中用来指定一个或几个分组变量，根据这些分组变量值可以把观测记录分组，然后对每一组观测分别进行指定的分析。

在使用带有BY语句的过程步之前，应先用SORT过程按BY语句指定的变量对数据集排序。

例如，假设我们已经把class1数据集按性别排序，则下面PRINT 过程可以把男、女生分别列出：proc print data=class1 ; by sex;run;4．OUTPUT语句过程步中经常用OUTPUT语句指定输出结果存放的数据集。

不同过程中把输出结果存入数据集的方法各有不同，OUTPUT语句是使用频繁的语句之一。

其语法格式为：OUTPUT OUT=输出数据集名关键字=变量名关键字=变量名…;其中用OUT=给出了存放结果数据集的名字，关键字用于定义输出变量名，用“关键字=变量名”的方式指定了系统自动输出变量与存储变量之间的对应关系。

等号后面的变量名指定了输出数据集中的存储变量名称。

例如：proc means data=data_prg.class1; var math; output out=result02 n=n mean=meanmath var=varmath;run;proc print data=result02; run;在DATA步中也可以用FORMAT语句规定变量的输出格式，用LABEL 语句规定变量的标签，用LENGTH语句规定变量的存储长度，用ATTRIB语句同时规定变量的各属性。

为区分过程名称的拼写，故意部分小写，以便识别和记忆。

基本SAS程序代码结构：---------PROC MODE data=Arndata.moddat; /* 命令的解释*/var yx1-x6; /* 命令的解释 */model y = x1-x6;run;------------------------------------------正态性检验PROC UNIvariate---------PROC UNIvariate data=Arndata.unidat;var x1;run;------------------------------------------相关分析和回归分析PROC REG 回归---------PROC REG data=Arndata.regdat;var y x1-x6;model y = x1-x6 / selection=stepwise; /* 加入逐步回归选项 */printcli;/* 加入输出预测结果部分，还可以输出acov,all,cli,clm,collin,collinoint,cookd,corrb,covb,dw(时序检验统计量),i,influence,p,partial,pcorr1,pcorr2,r,scorr1,scorr2,seqb,spec,ss1,ss2,stb,tol,vif(异方差检验统计量),xpx*/plot y*x2 /conf95; /* 做散点图 */run;---------------------------------------------------DATA Arndata.regdat;x2x2 = x2*x2;x1x2 = x1*x2;PROC REG data=Arndata.regdat;var y x1 x2 x2x2x1x2 ; /* 多项式回归,非线性回归 */model y = x1 x2 x2x2 x1x2 / selection=stepwise; /* 加入逐步回归选项 */print cli;plot y*x2 /conf95; /* 做散点图 */run;------------------------------------------PROC RSreg 二次响应面回归PROC ORTHOreg 病态数据回归PROC NLIN 非线性回归PROC TRANSreg 变换回归PROC CALIS 线性结构方程和路径分析PROC GLM 一般线性模型PROC GENmod 广义线性模型方差分析PROC ANOVA 单因素均衡数据和非均衡数据---------PROC ANOVA data=Arndata.anovadat; /* 命令的解释 */classtyp; / * 命令的解释 */model y =typ; /* 可以看出此处是单因素方差分析(分类型自变量对数值型自变量的影响) */run;------------------------------------------PROC GLM 多因素非均衡数据:---------PROC GLM data=Arndata.glmdat; /* 命令的解释*/class typeatypeb; /* 命令的解释 */model y = typeatypeb; /* 可以看出此处是不考虑交互作用的多因素方差分析(分类型自变量对数值型自变量的影响) */run;---------------------------------------------------PROC GLM data=Arndata.glmdat; /* 命令的解释*/class typeatypeb; /* 命令的解释 */model y = typea typebtypea*typeb; /* 可以看出此处是考虑交互作用的多因素方差分析(分类型自变量对数值型自变量的影响) */run;------------------------------------------主成分分析PROC PRINcomp---------PROC PRINcomp data=Arndata.pmdat n=4 out=w1outstat=w2 ;varx1-x6;PROC print data=w1;PROC plot data=w1vpct=80;/* 一句话，其实print就是plot输出图形的文字形式而已 */plot prin1*prin2 $ districts='*'/haxis=-3.5 to 3 by 0.5 HREF=-2,0,2vaxis=-3 to 4.5 by 1.5HREF=-2,0,2; /* 主成分的散点图，也就是载荷图 */run;------------------------------------------因子分析PROC FACTOR---------PROC FACTOR data=Arndata.factordat simplecorr ;var yx1-x6;title'18个财务指标的分析';title2'主成分解';run;PROC FACTOR data=Arndata.factordatn=4 ; /* 选择4个公共因子 */var y x1-x6;run;PROC FACTOR data=Arndata.factordat n=4rotate=VARImaxREorder;/* 因子旋转：方差最大因子法 */var y x1-x6;run;------------------------------------------PROC SCORE---------PROC FACTOR data=Arndata.factordat n=4rotate=VARImax REorder score out=score_Out; /* 输出因子得分矩阵 */run;PROC print data=score_Out;var districts factor1 factor2 factor3 factor4;run;PROC plot data=score_Out;plot factor1*factor2 $ districts='*' / href=0 Vref=0; /* 因子的散点图，也就是载荷图 */run;------------------------------------------典型相关分析PROC CANcorr基本SAS程序代码结构：---------DATAjt(TYPE=CORR);/* TYPE=CORR 表明数据类型为相关矩阵，而不是原始数据, type还可以是cov,ucov,factor,sscp,ucorr等*/input names$ 1-2(x1 x2 y1-y3)(6.); /* name $ 表示读取左侧的变量名，1-2表示变量名的字符落在第1,2列上 */cards;x1 1 0.8 ……x2 ……y1 ……y2 ……y3 ……;PROC CANcorr data=Arndata.cancorrdatedf=70redundancy; /* 误差自由度的参考值，默认值是n=1000； redundancy表示输出冗余度分析的结果*/var x1 x2;with y1 y2 y3;run;------------------------------------------对应分析 /* 交叉表分析的拓展，寻找行和列的关系，一般行指代各种cases，而列代表各种visions */PROC CORResp---------PROC CORResp data=Arndata.correspdatout=result;varx1-x6;id Type;run;options ps=40;proc plot data=result;plot dim2*dim1="*" $ Type / boxhaxis=-0.2 to 0.3 by 0.1Vaxis=-0.1 to 0.3 by 0.1Href=0 Vref=0;run;------------------------------------------聚类分析PROC CLUSTER---------PROC CLUSTER data=Arndata.clusdatmethod=ave outtree=clusdat_Out;var x1-x6;id datid;run;proc tree horizontal; /* 做聚类树*/run;------------------------------------------PROC FASTclus---------PROC FASTclus data=Arndata.clusdatmaxclusters=3 list out=clusdat_Out;var x1-x6;id datid;run;------------------------------------------PROC ACEclusPROC VARCLUS---------PROC VARclus data=Arndata.clusdat; /* 系统默认使用主成分法聚类 */var x1-x6;run;---------PROC VARclus hierarchy data=Arndata.clusdat; /* 保证分析过程中不同水平的谱系结构 */var x1-x6;run;---------PROC VARclus centroid data=Arndata.clusdatouttree=clusdat_out; /* 使用重心法聚类 */var x1-x6;run;------------------------------------------PROC TREE---------PROC TREE data=Arndata.clusdat horizontal; /* 使用TREE过程绘制聚类谱系图 */var x1-x6;run;------------------------------------------判别分析PROC DISCRIM---------PROC DISCRIM data=Arndata.discrimdatlistout=discrimdat_Out distance pool=yes;class Typ; /* 指定分类变量 */var x1-x6; /* 用于建立判别识别函数的变量 */id iddiscrim; /* 标注样本的变量 */run;---------第二种方法，将需要判别的新样本放在testdata里：---------PROC DISCRIM data=Arndata.discrimdat1testdata=Arndata.discrimdat2testlisttestout=discrimdat_Out; /* 将原来的几个选项加注test标示*/class Typ; /* 指定分类变量 */var x1-x6; /* 用于建立判别识别函数的变量 */id iddiscrim; /* 标注样本的变量 */run;------------------------------------------PROC STEPdisc：逐步判别分析过程---------PROC STEPdisc method=stepwise data=Arndata.discrimdatSLentry=0.10 SLstay=0.10; /* 设定引入和剔除的显著性水平 */class Typ; /* 指定分类变量 */var x1-x6; /* 用于建立判别识别函数的变量 */run;------------------------------------------PROC CANdisc：Fisher判别分析过程---------PROC CANdisc data=Arndata.discrimdat out=discrimdat_Outdistance simple;class Typ; /* 指定分类变量 */var x1-x6; /* 用于建立判别识别函数的变量 */run;proc print data=discrimdat_Out;run;------------------------------------------。

sas处理流程SAS处理流程是数据分析过程中非常重要的一环，完整的SAS处理流程可以分为以下几个步骤：1.数据准备：从原始数据中进行数据清洗、筛选、预处理等工作，以备后续分析使用。

2.数据探索：采用统计学的方法，对数据进行探索性分析，发现数据的分布、关联、异常等特点。

3.数据预处理：对数据进行标准化、归一化、缺失值处理等操作，提供合适的数据质量用于后续建模。

4.数据分析建模：采用统计学的方法，选择合适的建模算法，构建合适的模型，并对模型进行评估。

5.模型优化：对模型进行参数优化、特征选择、组合、交叉验证等操作，提高模型的预测精度。

6.模型评估与应用：对模型进行评估，包括准确度、精确度、召回率、F1值等指标，根据需求应用模型。

在SAS处理流程中，需要掌握SAS软件的基本用法，包括数据输入输出、数据处理、变量定义、图表绘制等操作，同时还需要有扎实的数据分析能力和建模经验，这些都是SAS处理流程的基础。

另外，还需要注意数据的质量和完整性，避免出现错误的结果，同时对于结果的解释和应用也需要非常清晰。

总之，SAS处理流程是数据分析中不可或缺的一环，只有通过完整的步骤进行处理，才能得到准确的结果，并为后续决策提供有效数据支撑。

具体来说，SAS处理流程中的每个步骤都有一些细节需要注意：1.数据准备：在数据的清洗、筛选、预处理等过程中，需要注意数据类型、缺失值和异常值的处理，以及数据的规范性和易用性。

2.数据探索：数据探索是对数据的一个全面的了解，应注意相关性分析、多变量分析、异常值分析以及可视化等方面，以找出数据中的规律、趋势和关联。

3.数据预处理：数据处理是为后续建模做好准备，应注意标准化、归一化、缺失值处理，特征选择等，以保证数据的可靠性和有效性。

4.数据分析建模：在数据模型的构建过程中应注意选择合适的建模算法，对模型参数进行调整，同时需要通过合适的评估指标来评估模型的好坏，不断进行优化。

5.模型优化：对于建好的模型，需要进行优化，如调整参数、特征选择、模型组合以及特征组合和单模型，以达到最佳预测效果。

第49章 SAS过程简介用编程法运行SAS，通常需要两步，第一步，叫SAS数据步，此步产生SAS数据集；第二步，叫SAS过程步，此步调用SAS软件包中真正的程序（称为SAS过程）处理提供的SAS 数据集。

本章将介绍以下主要内容：其一，SAS过程步的一般形式；其二，SAS/BASE模块中常用的一些过程及其主要功能；其三，SAS/STAT模块中常用的一些过程及其主要功能。

49.1 SAS过程步的一般形式SAS过程步的一般形式为：PROC 过程名 DATA=输入数据集 选项;过程语句 / 选项;过程语句 / 选项;……RUN;其中PROC是过程步开始的标志，在PROC后至少要留一个空格，紧随其后的是一个英文单词（如PRINT、SORT、…），该单词叫SAS过程名。

SAS软件中有很多模块（如SAS/BASE、SAS/STAT、SAS/GRAPH、…），每个模块中都有很多具体的SAS过程。

在PROC后写上一个具体的过程名，就是要求SAS系统调用该过程对给定的SAS数据集进行处理。

写在“PROC 过程名”之后的内容，都叫作PROC语句的选择项，简称PROC语句的选项。

所谓“选项”，就是根据用户的需要，可选可不选，用来规定过程运行的一些设置。

若某些选项没选，SAS系统就取隐含的或默认的或缺省的内容。

例如，当“DATA=输入数据集”未被选定时，SAS系统就使用在此之前最后生成的数据集为分析之用的数据集。

如果有多个选项，彼此之间需用空格分开。

每个SAS语句都以分号结束，而每个过程步一般以RUN 语句结束。

还有一种所谓“交互式过程”可以在遇到RUN语句时不结束过程运行，只有遇到QUIT语句或者下一个过程步、数据步时才结束。

在一个SAS过程步中，根据需要，可以写多个SAS过程步语句。

49.2 SAS/BASE模块中常用的一些过程及其主要功能49.2.1 CHART过程CHART过程可以产生垂直和水平直方图、块形图、饼图和星形图。

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数据分析完整笔记1. SAS INSIGHT启动：方法1：Solution→Analysis→Interactive Date Analysis方法2：在命令栏内输入insight方法3：程序编辑窗口输入以下代码，然后单击 Submit按钮；Proc insight；Run；1.1 一维数据分析用 sas insight做直方图、盒形图、马赛克图。

直方图：Analysis→Histogram/Bar Chart盒形图：Analysis→Box plot马赛克图：Analysis→Box plot/Mosaic plot（Y）1.2 二维数据分析散点图：Analysis→Scattery plot(Y X）曲线图：Analysis→Line plot（ Y X）1.3 三维数据分析旋转图：Analysis→Rotationg Plot曲面图：Analysis→Rotationg Plot设置 Fit Surface等高线图：Analysis→Countor plot1.4 分布分析包括：直方图、盒形图、各阶矩、分位数表，直方图拟合密度曲线，对特定分布进行检验。

1.4. 1 Analysis→Distribution（Y）第一部分为盒形图，第二部分为直方图，第三部分为各阶矩，第四部分为分位数表。

1.4.2 添加密度估计A：参数估计：给出各种已知分布（正态，指数等），只需要对其中参数进行估计；Curves→Parametric DensityB：核估计：对密度函数没有做假设，曲线性状完全依赖于数据；Curves→Kernel Density1.4.3 分布检验Curves→CDF confidence bandCurves→Test for Distribution1.5 曲线拟合Analysis→Fit（Y X）:分析两个变量之间的关系1.6 多变量回归Analysis→Fit（Y X）1.7 方差分析Analysis→Fit（Y X）1.8 相关系数计算Analysis→Multivariate1.9 主成分分析Analysis→Multivariate2.SAS ANALYST启动：方法1：Solution→Analysis→Analyst方法2：在命令栏内输入analyst2.1 分类计算统计量：Data→Summarize by group2.2 随机抽样：Data→Random Sample2.3 生成报表：Report→Tables2.4 变量计算：Date→Transform2.5 绘制统计图2.5.1 条形图：Graph→Bar Chart→Horizontal2.5.2 饼图：Graph→Pie Chart2.5.3 直方图：Graph→Histogram2.5.4 概率图：Graph→Probality plot2.5.5 散点图：Graph→Scatter plot2.6 统计分析与计算2.6.1 计算描述性统计量Statistics →Deｓｃｒｉｐｔive→Summart Statistics只计算简单统计量Statistics →Deｓｃｒｉｐｔive→Distribution可计算一个变量的分布信息Statistics →Deｓｃｒｉｐｔive→Correlations可计算变量之间的相关关系Statistics →Deｓｃｒｉｐｔive→Frequency counts可计算频数2.6.2 列联表分析Statistics →Table Analysis2.7假设检验2.7.1单样本均值Z检验：检验单样本均值与某个给定的数值之间的关系Statistics →Hypothesis tests→One-Sample Z-test for a mean2.7.2单样本均值t检验：适用于不了解变量的方差情形推断该样本来自的总体均数μ与已知的某一总体均属μ0是否相等Statistics →Hypothesis tests→ One-Sample t-test for a mean2.7.3单样本比例检验：检验取离散值的变量取某个值的比例Statistics →Hypothesis tests→One-Sample test for a proportion2.7.4单样本方差检验：检验样本方差是否等于给定的值。

sas处理流程SAS处理流程SAS是一种常用于数据分析和统计建模的软件，其处理流程主要分为数据准备、数据清洗、数据分析和模型建立四个步骤。

以下将详细介绍每个步骤的具体流程。

1. 数据准备数据准备是SAS处理流程的第一步，其目的是将原始数据转化为可进行后续处理的数据格式。

具体而言，数据准备包括数据导入、数据格式转换、数据合并和数据拆分等操作。

其中，数据导入是将原始数据从外部文件中导入到SAS中，常见的数据格式包括Excel、CSV、XML等。

数据格式转换是将数据转化为SAS可以识别的格式，如将日期格式转换为SAS日期格式、将字符型变量转换为数值型变量等。

数据合并是将两个或多个数据集合并成一个数据集，常见的合并方式有追加、合并和交叉等。

数据拆分是将一个数据集拆分为多个数据集，常见的拆分方式有随机抽样、分层抽样和分组抽样等。

2. 数据清洗数据清洗是SAS处理流程的第二步，其目的是检查和修复数据中的错误和异常值，以确保数据的质量和准确性。

数据清洗包括缺失值处理、异常值处理、重复值处理和数据类型检查等操作。

其中，缺失值处理是检查和处理数据中的缺失值，常见的处理方法有删除、替换和插值等。

异常值处理是检查和处理数据中的异常值，常见的处理方法有删除、替换和离群点检测等。

重复值处理是检查和处理数据中的重复值，常见的处理方法有删除和合并等。

数据类型检查是检查数据的类型是否正确，如数值型变量是否为数值型、字符型变量是否为字符型等。

3. 数据分析数据分析是SAS处理流程的第三步，其目的是对数据进行各种分析和统计建模，以发现数据中的规律和趋势。

数据分析包括统计分析、数据可视化和机器学习等操作。

其中，统计分析是使用各种统计方法对数据进行分析，如描述性统计、假设检验和回归分析等。

数据可视化是将数据转化为可视化图形，以便更直观地了解数据的分布和趋势，常见的可视化图形有散点图、直方图和饼图等。

机器学习是使用机器学习算法对数据进行建模和预测，常见的算法有决策树、支持向量机和神经网络等。

SAS数据分析完整笔记1. SAS INSIGHT启动：方法1：Solution→Analysis→Interactive Date Analysis方法2：在命令栏内输入insight方法3：程序编辑窗口输入以下代码，然后单击 Submit按钮；Proc insight；Run；1.1 一维数据分析用 sas insight做直方图、盒形图、马赛克图。

直方图：Analysis→Histogram/Bar Chart盒形图：Analysis→Box plot马赛克图：Analysis→Box plot/Mosaic plot（Y）1.2 二维数据分析散点图：Analysis→Scattery plot(Y X）曲线图：Analysis→Line plot（ Y X）1.3 三维数据分析旋转图：Analysis→Rotationg Plot曲面图：Analysis→Rotationg Plot设置 Fit Surface等高线图：Analysis→Countor plot1.4 分布分析包括：直方图、盒形图、各阶矩、分位数表，直方图拟合密度曲线，对特定分布进行检验。

1.4. 1 Analysis→Distribution（Y）第一部分为盒形图，第二部分为直方图，第三部分为各阶矩，第四部分为分位数表。

1.4.2 添加密度估计A：参数估计：给出各种已知分布（正态，指数等），只需要对其中参数进行估计；Curves→Parametric DensityB：核估计：对密度函数没有做假设，曲线性状完全依赖于数据；Curves→Kernel Density1.4.3 分布检验Curves→CDF confidence bandCurves→Test for Distribution1.5 曲线拟合Analysis→Fit（Y X）:分析两个变量之间的关系1.6 多变量回归Analysis→Fit（Y X）1.7 方差分析Analysis→Fit（Y X）1.8 相关系数计算Analysis→Multivariate1.9 主成分分析Analysis→Multivariate2.SAS ANALYST启动：方法1：Solution→Analysis→Analyst方法2：在命令栏内输入analyst2.1 分类计算统计量：Data→Summarize by group2.2 随机抽样：Data→Random Sample2.3 生成报表：Report→Tables2.4 变量计算：Date→Transform2.5 绘制统计图2.5.1 条形图：Graph→Bar Chart→Horizontal2.5.2 饼图：Graph→Pie Chart2.5.3 直方图：Graph→Histogram2.5.4 概率图：Graph→Probality plot2.5.5 散点图：Graph→Scatter plot2.6 统计分析与计算2.6.1 计算描述性统计量Statistics →Deｓｃｒｉｐｔive→Summart Statistics只计算简单统计量Statistics →Deｓｃｒｉｐｔive→Distribution可计算一个变量的分布信息Statistics →Deｓｃｒｉｐｔive→Correlations可计算变量之间的相关关系Statistics →Deｓｃｒｉｐｔive→Frequency counts可计算频数2.6.2 列联表分析Statistics →Table Analysis2.7假设检验2.7.1单样本均值Z检验：检验单样本均值与某个给定的数值之间的关系Statistics →Hypothesis tests→One-Sample Z-test for a mean2.7.2单样本均值t检验：适用于不了解变量的方差情形推断该样本来自的总体均数μ与已知的某一总体均属μ0是否相等Statistics →Hypothesis tests→ One-Sample t-test for a mean2.7.3单样本比例检验：检验取离散值的变量取某个值的比例Statistics →Hypothesis tests→One-Sample test for a proportion2.7.4单样本方差检验：检验样本方差是否等于给定的值。

sas教程
SAS（Statistical Analysis System）是一种统计分析系统，广泛
应用于数据处理和分析，包括数据管理、数据挖掘、统计分析、报告和图形等功能。

以下为SAS教程的简要介绍。

1. SAS基础知识
- SAS软件介绍：包括SAS系统的特点和优势，以及它在数据分析领域的应用。

- SAS编程环境：涵盖SAS软件的主要组成部分和运行环境。

- SAS语法规则：介绍SAS的基本语法和编程规范。

2. 数据处理与管理
- 数据导入和导出：学习如何将外部数据导入到SAS中，并将SAS数据导出到其他文件格式。

- 数据清洗和转换：介绍数据清洗的基本方法，包括缺失值处理、异常值处理和数据格式转换等。

- 数据合并和拆分：讲解如何将多个数据集合并成一个以及如
何将一个数据集拆分成多个。

3. 数据分析与统计
- 描述性统计分析：学习如何计算和分析数据的基本统计量，
包括均值、中位数和标准差等。

- 数据可视化：探讨如何使用SAS创建各种类型的图表和图形，以便更好地展示数据的分布和趋势。

- 统计分析：涵盖常用的统计分析方法，如回归分析、方差分
析和聚类分析等。

4. 报告与输出
- 数据报表：学习如何生成数据报表，包括频数表、交叉表和汇总报告等。

- 输出管理：介绍SAS如何管理和导出分析结果，以便进一步处理和分享。

除了上述内容，SAS还提供了许多高级功能和扩展，如宏语言、SQL查询和模型建立等。

通过学习和掌握SAS的基本知识和技巧，可以更加高效地进行数据处理和分析，并得出有用的结果和结论。

SAS分析常用的过程过程步大全为区分过程名称的拼写，故意部分小写，以便识别和记忆。

基本SAS程序代码结构：---------PROC MODE data=Arndata.moddat; /* 命令的解释*/var y x1-x6; /* 命令的解释 */model y = x1-x6;run;------------------------------------------正态性检验PROC UNIvariate---------PROCUNIvariate data=Arndata.unidat;var x1;run;------------------------------------------相关分析和回归分析PROC REG 回归---------PROC REG data=Arndata.regdat;var y x1-x6;model y = x1-x6 / selection=stepwise;/* 加入逐步回归选项 */print cli; /* 加入输出预测结果部分，还可以输出acov,all,cli,clm,collin,collinoint,cookd,corrb,covb,dw(时序检验统计量),i,influence,p,partial,pcorr1,pcorr2,r,scorr1,scorr2,seqb,spec,ss1,ss2,stb,tol, vif(异方差检验统计量),xpx*/plot y*x2 / conf95; /* 做散点图 */run;---------------------------------------------------DATA Arndata.regdat;x2x2 = x2*x2;x1x2 = x1*x2;PROC REG data=Arndata.regdat;var y x1 x2 x2x2 x1x2 ; /* 多项式回归,非线性回归 */model y = x1 x2 x2x2 x1x2 / selection=stepwise; /* 加入逐步回归选项*/print cli;plot y*x2 / conf95; /* 做散点图 */run;------------------------------------------PROC RSreg 二次响应面回归PROC ORTHOreg 病态数据回归PROC NLIN 非线性回归PROC TRANSreg 变换回归PROC CALIS 线性结构方程和路径分析PROC GLM 一般线性模型PROC GENmod 广义线性模型方差分析PROC ANOVA 单因素均衡数据和非均衡数据---------PROC ANOVA data=Arndata.anovadat; /* 命令的解释 */class typ; /* 命令的解释 */model y = typ; /* 可以看出此处是单因素方差分析(分类型自变量对数值型自变量的影响) */run;------------------------------------------PROC GLM 多因素非均衡数据:---------PROC GLM data=Arndata.glmdat; /* 命令的解释*/class typea typeb; /* 命令的解释 */model y = typea typeb; /* 可以看出此处是不考虑交互作用的多因素方差分析(分类型自变量对数值型自变量的影响) */run;---------------------------------------------------PROC GLM data=Arndata.glmdat; /* 命令的解释*/class typea typeb; /* 命令的解释 */model y = typea typeb typea*typeb; /* 可以看出此处是考虑交互作用的多因素方差分析(分类型自变量对数值型自变量的影响) */run;------------------------------------------主成分分析PROC PRINcomp---------PROCPRINcomp data=Arndata.pmdat n=4 out=w1 outstat=w2 ;var x1-x6;PROC print data=w1;PROC plot data=w1 vpct=80; /* 一句话，其实print就是plot输出图形的文字形式而已 */plot prin1*prin2 $ districts='*'/haxis=-3.5 to 3 by 0.5 HREF=-2,0,2vaxis=-3 to 4.5 by 1.5 HREF=-2,0,2; /* 主成分的散点图，也就是载荷图 */run;------------------------------------------因子分析PROC FACTOR---------PROC FACTOR data=Arndata.factordat simple corr ;var y x1-x6;title'18个财务指标的分析';title2'主成分解';run;PROC FACTOR data=Arndata.factordatn=4 ; /* 选择4个公共因子 */ var y x1-x6;run;PROC FACTOR data=Arndata.factordat n=4rotate=VARImaxREorder; /* 因子旋转：方差最大因子法 */var y x1-x6;run;------------------------------------------PROC SCORE---------PROC FACTOR data=Arndata.factordat n=4rotate=VARImax REorder score out=score_Out; /* 输出因子得分矩阵 */run;PROC print data=score_Out;var districts factor1 factor2 factor3 factor4;run;PROC plot data=score_Out;plot factor1*factor2 $ districts='*' / href=0 Vref=0; /* 因子的散点图，也就是载荷图 */run;------------------------------------------典型相关分析PROC CANcorr基本SAS程序代码结构：---------DATAjt(TYPE=CORR); /*TYPE=CORR 表明数据类型为相关矩阵，而不是原始数据, type还可以是cov,ucov,factor,sscp,ucorr等*/input names$ 1-2(x1 x2 y1-y3)(6.); /* name $ 表示读取左侧的变量名，1-2表示变量名的字符落在第1,2列上 */cards;x1 1 0.8 ……x2 ……y1 ……y2 ……y3 ……;PROC CANcorrdata=Arndata.cancorrdatedf=70 redundancy; /* 误差自由度的参考值，默认值是n=1000；redundancy表示输出冗余度分析的结果 */var x1 x2;with y1 y2 y3;run;------------------------------------------对应分析 /* 交叉表分析的拓展，寻找行和列的关系，一般行指代各种cases，而列代表各种visions */PROC CORResp---------PROC CORRespdata=Arndata.correspdat out=result;var x1-x6;id Type;run;options ps=40;proc plot data=result;plot dim2*dim1="*" $ Type / boxhaxis=-0.2 to 0.3 by 0.1Vaxis=-0.1 to 0.3 by 0.1Href=0 Vref=0;run;------------------------------------------聚类分析PROC CLUSTER---------PROC CLUSTER data=Arndata.clusdatmethod=ave outtree=clusdat_Out;var x1-x6;id datid;run;proc tree horizontal; /* 做聚类树 */run;------------------------------------------PROC FASTclus---------PROC FASTclus data=Arndata.clusdatmaxclusters=3 list out=clusdat_Out;var x1-x6;id datid;run;------------------------------------------PROC ACEclusPROC VARCLUS---------PROC VARclus data=Arndata.clusdat;/* 系统默认使用主成分法聚类 */var x1-x6;run;---------PROC VARclus hierarchy data=Arndata.clusdat; /* 保证分析过程中不同水平的谱系结构 */var x1-x6;run;---------PROC VARclus centroid data=Arndata.clusdatouttree=clusdat_out; /* 使用重心法聚类 */ var x1-x6;run;------------------------------------------PROC TREE---------PROC TREE data=Arndata.clusdat horizontal; /* 使用TREE过程绘制聚类谱系图*/var x1-x6;run;------------------------------------------判别分析PROC DISCRIM---------PROC DISCRIM data=Arndata.discrimdatlist out=discrimdat_Out distance pool=yes;class Typ; /* 指定分类变量 */var x1-x6; /* 用于建立判别识别函数的变量 */id iddiscrim; /* 标注样本的变量 */run;---------第二种方法，将需要判别的新样本放在testdata里：---------PROC DISCRIM data=Arndata.discrimdat1testdata=Arndata.discrimdat2testlist testout=discrimdat_Out; /* 将原来的几个选项加注test标示 */class Typ; /* 指定分类变量 */var x1-x6; /* 用于建立判别识别函数的变量 */id iddiscrim; /* 标注样本的变量 */run;------------------------------------------PROC STEPdisc：逐步判别分析过程---------PROC STEPdisc method=stepwise data=Arndata.discrimdatSLentry=0.10 SLstay=0.10; /* 设定引入和剔除的显著性水平 */class Typ; /* 指定分类变量 */var x1-x6; /* 用于建立判别识别函数的变量 */run;------------------------------------------PROC CANdisc： Fisher判别分析过程---------PROC CANdiscdata=Arndata.discrimdatout=discrimdat_Outdistance simple;class Typ; /* 指定分类变量 */var x1-x6; /* 用于建立判别识别函数的变量 */run;proc print data=discrimdat_Out;run;-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------友情协助：特征库豆瓣统计学小组 /group/stats。