SAS系统和数据分析PROC步中的通用语句

SAS中保存统计分析步的结果至数据集中在我们做完统计分析步（如proc reg等）后，有时想要将某些数据保存在数据集中，较为简单的常用方法有下面三种：使用proc步输出选项，使用output语句，使用ods output的方法。

下面以较为常用的proc reg步进行举例说明：1.使用proc reg步输出选项在proc reg ; 的options中可以选择outest= 选项来产生一个数据集，用于存储参数估计值、模型拟合的相关统计值等；同时还有edf、outseb、tableout、sse等选项（其他更多选项参见SAS help文档），可以将你想要的统计分析存储于outest= 生产的数据集中。

•OUTEST= outputs a data set that contains parameter estimates and other model �0�3t summary statistics•EDF outputs the number of regressors, the error degrees of freedom, and the model R2 to the OUTEST= data set•OUTSEB outputs standard errors of the parameter estimates to the OUTEST= data set•TABLEOUT outputs standard errors, con�0�3dence limits, and associated test statistics of the parameter estimates to theOUTEST= data set例：proc reg data=sashelp.class outest=result1 edf sse;model weight=height;quit;数据集work.result1如下：2.使用proc reg步的output语句在proc reg步中，output语句语法如下：output <out=SAS-data-set >< keyword=names > < . . . keyword=names > ;使用output语句可保存模型拟合后，模型诊断检验的一些数据。

sas显示前10条语句SAS（统计分析系统）是一种用于数据管理、统计分析和预测建模的软件。

它提供了广泛的功能和工具，可以处理各种类型的数据，并生成可视化的结果。

下面是关于SAS的前10条语句的列举，满足题目要求。

1. 运行SAS软件并打开数据集：```proc import datafile='C:\data\dataset.xls' out=work.dataset dbms=xls replace;run;```这个语句将导入名为dataset.xls的Excel文件，并将其保存为名为dataset的SAS数据集。

2. 查看数据集的前几行：```proc print data=work.dataset(obs=10);run;```这个语句将打印出名为dataset的数据集的前10行。

3. 计算数据集的描述性统计量：```proc means data=work.dataset;var var1 var2 var3;run;```这个语句将计算名为dataset的数据集中var1、var2和var3变量的均值、标准差和其他描述性统计量。

4. 绘制数据集的直方图：```proc univariate data=work.dataset;histogram var1;run;```这个语句将绘制名为dataset的数据集中var1变量的直方图。

5. 进行线性回归分析：```proc reg data=work.dataset;model var1 = var2 var3;run;```这个语句将对名为dataset的数据集进行线性回归分析，以预测var1变量。

6. 创建新变量并计算其值：```data work.dataset;set work.dataset;new_var = var1 + var2;run;```这个语句将在名为dataset的数据集中创建名为new_var的新变量，并将其值设置为var1和var2的和。

SAS基础语句⼀、新建逻辑库Libname 逻辑库名 “路径”;Libname ana “C:\Desktop\SAS培训”;⼆、导⼊数据表1、⼿⼯导⼊可直接从“⽂件-导⼊数据”，从外部导⼊excel、csv等格式的数据表。

2、代码导⼊proc importdatafile="D:\base.csv"out=ana.limit_base replace;getnames=yes;/*以第⼀⾏为变量名称*/delimiter=','; /*分隔符*/GUESSINROWS=225409;/*SAS默认读取前20⾏判断数据类型，故可能判断错，需将此参数设置⼤⼀点*/ run;三、数据加⼯（data步）1、复制数据（set）Data test1;Set test;Run;2、保留字段（keep）Keep 字段名Data test2;Set test;Keep cust_no credit_dna4;Run;3、删除字段（drop）drop字段名Data test3;Set test;drop cust_no credit_dna4;Run;4、字段重命名（rename）Rename 旧字段名=新字段名Data test4;Set test;rename cust_no=cust_no_1;Run;5、字段运算Data test5;Set test;C=a+b;6、条件判断（if……then……）If 条件 then 结果Data test6;Set test;If 0<=a<10 then z=”01.[0,10)”;else if 10<=a<20 then z=”02.[10,20)”;else if 20<=a<30 then z=”03.[20,30)”;else z=”04.>=30”;run;7、删除记录（delete）Data test7;Set test;If a=10 then delete;Run;8、筛选记录（where、if）（1）whereData test8_1;Set test;Where x>10;Run;（2）ifData test8_2;Set test;Where if>10;Run;Data test8_3;Set test;Z=x+y;If z>10;Run;9、数据纵向合并（set，相当于sql中的union）Data test9;Set table_1 table_2;Run;10、数据横向合并（merge）Merge之前需对数据集按照关联字段进⾏排序。

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。

sas 中的proc summary的简易用法在SAS（统计分析系统）中，proc summary是一个非常常用的过程，用于对数据进行汇总和统计分析。

它可以帮助用户快速、准确地计算数据的各种统计量，并生成相应的汇总报告。

本文将介绍proc summary的基本用法，包括如何使用它进行简单的数据汇总和统计分析。

一、简介1.1 proc summary概述proc summary是SAS中用于汇总和统计数据的过程。

它可以对数据进行求和、平均值、中位数、标准差等统计计算，还可以生成频数表、交叉表等汇总报告。

通过proc summary，用户可以快速了解数据的整体特征，发现数据的规律和异常值，为后续的分析和建模工作奠定基础。

1.2 proc summary的优势相比于手动编写数据统计分析的代码，proc summary有以下几个显著的优势：- 简洁高效：proc summary只需要一行或几行代码，就可以完成对数据的多种统计计算，极大地提高了统计分析的效率。

- 灵活多样：proc summary支持对多个变量进行统计计算，可以通过选项参数指定不同的统计方法和输出格式，满足用户不同的统计需求。

- 结果可读性好：proc summary生成的汇总报告结构清晰，包含多种统计量和描述性统计信息，便于用户直观地理解和解释数据。

二、基本用法2.1 proc summary语法proc summary的基本语法如下所示：```sasproc summary data=dataset;var variable1 variable2 ...;output out=summary_data mean=mean_value sum=sum_value; run;```其中，data=dataset指定输入的数据集名称；var variable1 variable2 ...指定需要进行统计计算的变量；outputout=summary_data mean=mean_value sum=sum_value指定输出的汇总数据集和需要计算的统计量。