SAS上机实习-8页文档资料

一、封面【课程名称】【实验名称】【学生姓名】【学号】【班级】【指导教师】【实验日期】二、实验目的简要说明本次实验的目的和预期达到的效果。

三、实验原理简述实验所涉及的基本原理和理论知识。

四、实验环境1. 软件环境：- 操作系统：________________- 编译器/解释器：________________- 其他相关软件：________________2. 硬件环境：- CPU：________________- 内存：________________- 硬盘：________________五、实验步骤1. 步骤一：________________- 详细描述第一步的具体操作和实现方法。

2. 步骤二：________________- 详细描述第二步的具体操作和实现方法。

3. 步骤三：________________- 详细描述第三步的具体操作和实现方法。

4. 步骤四：________________- 详细描述第四步的具体操作和实现方法。

5. 步骤五：________________- 详细描述第五步的具体操作和实现方法。

六、实验结果与分析1. 结果展示：- 展示实验过程中得到的数据、图表、代码等结果。

2. 结果分析：- 分析实验结果是否符合预期，解释实验现象和结果。

七、实验总结1. 实验收获：- 总结本次实验中获得的知识和技能。

2. 实验不足：- 反思实验过程中遇到的问题和不足，提出改进措施。

3. 实验建议：- 对实验内容、方法和步骤提出改进建议。

八、实验报告附件1. 实验数据：- 附件中提供实验过程中所得到的数据。

2. 实验代码：- 附件中提供实验过程中编写的代码。

3. 实验图表：- 附件中提供实验过程中生成的图表。

九、指导教师评语【指导教师签名】【日期】---请注意，以上模板仅供参考，具体实验报告内容需根据实际实验课程的要求进行调整。

实验报告应详细记录实验过程、结果和分析，以体现学生的实验能力和对知识的掌握程度。

浙江万里学院集中实践课程报告课程名称：SAS软件系别：信息与计算科学系专业班级：信息与计算科学082姓名：杨政学号：08010051指导教师 :毕建欣起止日期 : 2011年6月27日-2011年7月8日目录1实践日志 (1)2 实践来源及背景 (3)3 实践内容 (3)4 实践总结与体会 (5)5 集中实践课程考核表 (7)1 实践日志实践第一周日期星实践内容（讨论、学习或上机等内容）签名期今天我们学习了 SAS系统简介； SAS功能模块以及分2011-6-27 一类； SAS系统的特点； SAS技术水平的三个层次； SAS 的工作界面；数据库的操作，如新建，复制，创建快捷方式，移动，隐藏，改变列，对数据排序，导入与导出数据等等。

今天我们学习了SAS语言；数据步与过程步；数据集与变量；SAS程序；程序执行与输出；SAS表达式；2011-6-28二数值与字符之间的转换；错误类型与处理；SAS文件系统；数据步创建SAS数据集等等。

今天我们学习了SAS函数定义； SAS函数自变量与结果； SAS函数分类；日期时间函数；常用概率分布函2011-6-29 三数；分位数函数；样本统计函数； SAS Call 子程序；DATA语句；选项说明；特殊数据集名；一个 DATA语句下多个数据集名； INPUT语句；列输入方式等等。

今天我们学习了格式化输入方式；命名输入方式及应用举例； CARDS与 CARDS4语句；PUT语句；指针控制；列方式输出；格式化输出； BY语句； FIRST.变量和2011-6-30四LAST.变量； SET语句；数据集选项说明若干举例；MERGE语句； UPDATE语句； MODIFY语句； FILE 语句；INFILE 语句等等。

今天我们做了第五章的SAS函数及其应用与第六章的2011-7-1五数据步文件管理的复习题。

实践第二周日期星实践内容（讨论、学习或上机等内容）签名期今天我们学习了数据步修改与选择观测语句；赋植语句；结果变量类型；结果变量长度；表达式类型确定结果变量长度的准则；累加语句及其应用举例；DELETE语句； LOSTCARD语2011-7-4一句及其执行步骤； ABORT语句； ABEND选项说明； RETURN选项说明； n 选项说明 ;WHERE语句的性质； WHERE和子集 IF 语句的比较； OUTPUT语句； REMOVE语句； REPLACE语句； MISSING 语句；PUT语句和 LIST 语句比较； CALL语句；NULL语句；ERROR语句等等。

1 7 26 6 60 78.52 1 29 15 52 74.33 11 56 8 20 104.34 11 31 8 47 87.65 7 526 33 95.66 11 55 9 22 109.27 3 71 17 6 102.78 1 31 22 44 72.59 2 54 18 22 93.110 21 47 4 26 115.911 1 40 23 34 83.812 11 66 9 12 113.213 10 68 8 12 109.4data ch;input X1 X2 X3 X4 Y @@;cards;7 26 6 60 78.51 29 15 52 74.311 56 8 20 104.311 31 8 47 87.67 52 6 33 95.611 55 9 22 109.23 71 17 6 102.71 31 22 44 72.52 54 18 22 93.121 47 4 26 115.91 40 23 34 83.811 66 9 12 113.210 68 8 12 109.4;proc reg;model Y=X1-X4;model Y=X1-X4/selection=stepwise; run;SAS 系统2012年03月20日星期二下午04时44分30秒 1The REG ProcedureModel: MODEL1Dependent Variable: YNumber of Observations Read 13Number of Observations Used 13Analysis of VarianceSum of MeanSource DF Squares Square F Value Pr > FModel 4 2664.41342 666.10335 112.01 <.0001Error 8 47.57581 5.94698Corrected Total 12 2711.98923Root MSE 2.43864 R-Square 0.9825Dependent Mean 95.39231 Adj R-Sq 0.9737Coeff Var 2.55644Parameter EstimatesParameter StandardV ariable DF Estimate Error t Value Pr > |t|Intercept 1 64.24943 69.85996 0.92 0.3846X1 1 1.54135 0.74253 2.08 0.0716X2 1 0.48787 0.72161 0.68 0.5181X3 1 0.09265 0.75244 0.12 0.9050X4 1 -0.16470 0.70692 -0.23 0.8216SAS 系统2012年03月20日星期二下午04时44分30秒 2The REG ProcedureModel: MODEL2Dependent Variable: YNumber of Observations Read 13Number of Observations Used 13Stepwise Selection: Step 1Variable X4 Entered: R-Square = 0.6750 and C(p) = 139.2134Analysis of VarianceSum of MeanSource DF Squares Square F Value Pr > FModel 1 1830.56771 1830.56771 22.85 0.0006Error 11 881.42152 80.12923Corrected Total 12 2711.98923Parameter StandardVariable Estimate Error Type II SS F Value Pr > FIntercept 117.52913 5.25492 40082 500.22 <.0001X4 -0.73789 0.15438 1830.56771 22.85 0.0006Bounds on condition number: 1, 1----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------Stepwise Selection: Step 2Variable X1 Entered: R-Square = 0.9732 and C(p) = 5.2269Analysis of VarianceSum of MeanSource DF Squares Square F Value Pr > FModel 2 2639.27585 1319.63792 181.48 <.0001Error 10 72.71338 7.27134Corrected Total 12 2711.98923Parameter StandardVariable Estimate Error Type II SS F Value Pr > FIntercept 103.06213 2.09468 17603 2420.82 <.0001X1 1.43961 0.13651 808.70814 111.22 <.0001X4 -0.61372 0.04797 1190.00441 163.66 <.0001Bounds on condition number: 1.0641, 4.2564----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------Stepwise Selection: Step 3Variable X2 Entered: R-Square = 0.9824 and C(p) =3.0152SAS 系统2012年03月20日星期二下午04时44分30秒 3The REG ProcedureModel: MODEL2Dependent Variable: YStepwise Selection: Step 3Analysis of VarianceSum of MeanSource DF Squares Square F Value Pr > FModel 3 2664.32325 888.10775 167.69 <.0001Error 9 47.66598 5.29622Corrected Total 12 2711.98923Parameter StandardVariable Estimate Error Type II SS F Value Pr > FIntercept 72.65273 14.09711 140.67274 26.56 0.0006X1 1.45119 0.11662 820.06061 154.84 <.0001X2 0.40235 0.18502 25.04740 4.73 0.0577X4 -0.24878 0.17273 10.98617 2.07 0.1837Bounds on condition number: 18.94, 116.36----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------Stepwise Selection: Step 4Variable X4 Removed: R-Square = 0.9784 and C(p) = 2.8625Analysis of VarianceSum of MeanSource DF Squares Square F Value Pr > FModel 2 2653.33707 1326.66854 226.19 <.0001Error 10 58.65216 5.86522Corrected Total 12 2711.98923Parameter StandardVariable Estimate Error Type II SS F Value Pr > FIntercept 52.59495 2.30089 3064.65541 522.51 <.0001X1 1.46840 0.12208 848.54499 144.67 <.0001X2 0.66123 0.04615 1204.06563 205.29 <.0001Bounds on condition number: 1.0551, 4.2205----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------All variables left in the model are significant at the 0.1500 level.No other variable met the 0.1500 significance level for entry into the model..；SAS 系统2012年03月20日星期二下午04时44分30秒 4The REG ProcedureModel: MODEL2Dependent Variable: YSummary of Stepwise SelectionVariable V ariable Number Partial Model Step Entered Removed Vars In R-Square R-Square C(p) F Value Pr > F1 X4 1 0.6750 0.6750 139.213 22.85 0.00062 X1 2 0.2982 0.9732 5.2269 111.22 <.00013 X2 3 0.0092 0.9824 3.0152 4.73 0.05774 X4 2 0.0041 0.9784 2.8625 2.07 0.1837。

河北工业大学经济管理学院《计量经济学》课程上机指导书（2014年春季学期）班级：学号：姓名：2014年3月上机实习指导书1——EViews的基本使用一、实验目的1．认识计量经济学软件包EViews82．掌握EViews8的基本使用3．建立工作文件并将数据输入存盘二、实验要求熟悉E Views的基本使用三、实验数据四、实验内容（一）怎样启动EViews 8？安装软件后，开始==>程序==> Eviews 8==>Eviews 8。

或者，在桌面双击"EVIEWS"图标，或者双击Eviews8工作文件，进入EVIEWS，启动“EVIEWS”软件。

（二）怎样用EViews 8开始工作进入Eviews8 窗口以后，用户必须创建一个新的工作文件或者打开一个已经存在的工作文件，才能开始工作。

1、创建一个新的工作文件在主菜单上选择File，并点击其下的New，然后选择Workfile。

Eviews将弹出Workfile Creat 窗口。

要求用户输入工作文件的workfile structure type: 如果你的数据是非日期型的截面数据或时间间隔不一致的时间序列数据选unstructured/undated，然后在data specification的Observations 中输入观测值个数；如果你的数据是日期型的选dated——regular frequency，然后在data specification中选择数据的频度，如：年度，季度，月度，周等，最后输入开始日期和结束日期：如果数据是月度数据，则按下面的形式输入（从Jan. 1950 到 Dec. 1994）： 1950:01 1994:12，如果数据是季度数据，则按下面的形式输入（从1st Q. 1950到3rd Q. of 1994）：1950:1 1995:3，如果数据是年度数据，则按下面的形式输入（从1950 到 1994） 1950 1994，如果数据是按周的数据，则按下面的形式输入（从2001年1月第一周到2010年1月第四周）： 2001 1 2010 4；如果你的数据是平衡的面板数据选balanced panel，然后在data specification中输入起始日期（同时间序列数据）及观测对象的个数（同截面数据）。

数据分析与统计软件上机实验报告实验目的➢初步掌握sas软件的使用方法和语言结构➢学会运用sas软件进行简单的数据处理实验内容1某小学60名11岁学生的身高（单位cm）的数据如下126 149 143 141 127 123 137 132 135 134 146 142 135 141 150 137 144 137 134 139 148 144 142 137 147 138 140 132 149 131 139 142 138 145 147 137 135 142 151 146 129 120 143 145 142 136 147 128 142 132 138 139 147 128 139 146 139 131 138 149 （1）计算均值、方差、标准差、变异系数、偏度、峰度；（2）计算中位数，上、下四分位数，四分位极差，三均值；（3）做出直方图；（4）做出茎叶图；解答1)使用sas软件编程答案为：统计量身高N 有效60缺失0均值139.0000中值139.0000标准差7.06387方差49.898偏度-.510偏度的标准误.309峰度-.126峰度的标准误.608百分位数25 135.000050 139.000075 144.7500变异系数=标准差/均值=5.08%2)部分结果在问题(1)中中位数：139.0000四分位极差=Q3-Q1=144.75-135=9.75三均值=0.25*Q1+0.5*M+0.25*Q3=139.4375 3)使用软件画图得到4)使用sas软件画图得到程序附录（1）DATA DQGZ;INPUT X @@;CARDS;126 149 143 141 127 123 137 132 135 134 146 142 135 141 150 137 144 137 134 139 148 144 142 137 147 138 140 132 149 131 139 142 138 145 147 137 135 142 151 146 129 120 143 145 142 136 147 128 142 132 138 139 147 128 139 146 139 131 138 149 PROC MEANS N MEAN STD VAR USS CSS;RUN;（4）身高 Stem-and-Leaf PlotFrequency Stem & Leaf1.00 Extremes (=<120)1.00 12 . 35.00 12 . 678897.00 13 . 112224418.00 13 . 555677777888899999 13.00 14 . 011222222334413.00 14 . 55666777789992.00 15 . 01Stem width: 10.00Each leaf: 1 case(s)。

SAS上机指导一、SAS系统的熟悉与了解 (4)二、SAS编程 (5)1.创建数据集 (5)1.1 自由格式 (5)1.2列方式 (5)1.3规定格式 (5)2.数据集的整理 (6)2.1建立新变量、累加、选择变量 (6)2.2条件语句 (6)2.3循环语句 (6)2.4数据集的连接与合并 (7)2.5 SAS与外部数据的交换 (8)三、Means和Univariate过程 (10)1.计算统计量 (10)2.图形概括 (10)四、随机数的产生与模拟 (11)1.非均匀随机数的产生 (11)1.1逆变换法 (11)1.2合成法 (11)1.3筛选抽样法 (11)2. Monte Carlo方法在解确定性问题中的应用 (12)3. 随机模拟方法在随机服务系统中的应用 (14)4. 随机模拟方法在理论研究中的应用 (14)五、区间估计和假设检验 (17)1.正态总体的均值、方差的区间估计 (17)2. 均值、方差的假设检验 (18)3.正态性检验 (19)4. 非参数秩和检验 (20)六、方差分析 (21)七、回归分析 (23)八、附录：insight简介 (24)SAS系统上机一、SAS系统的熟悉与了解1起动SAS系统2 SAS系统的窗口PGM、LOG、OUTPUT、KEY、DIR、V AR、LIB3 SAS菜单条（不同的窗口其内容有所不同）4工具栏5 命令条：在里面输入显示管理（DM）命令后回车或点击前面的对号6状态栏其左边显示一些重要的帮助信息或提示。

右边有一个用于更改工作目录的图标，双击它可改变SAS的当前的工作目录，7了解菜单栏8 在程序窗口输入以下程序，data bodyfat;inPUt sex $ fatpct @@;fat=fatpct/100;cards;M 13.3 F 22 M 19 F 26 M 20 F 16 M 8 F 12 M 18 F 21.7M 22 F 23.2 M 20 F 21 M 31 F 28 M 21 F 30 M 12 F 23M 16 M 12 M 24RUN；PROC means data=bodyfat;var fatpct;run;（1）执行该程序，看看LOG窗、OUTPUT窗的表示，并将这两个窗口的内容保存（2）回到程序窗口，将原程序调回，并将该程序保存到磁盘（3）三个窗口的切换（4）退出SAS系统，并重新启动，在程序窗口中打开刚才保存的SAS程序。

2020
上机实验内容报告格式文档
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上机实验内容报告要求
一、《软件技术基础》上机实验内容
1．顺序表的建立、插入、删除。

2．带头结点的单链表的建立（用尾插法）、插入、删除。

二、提交到个人10m硬盘空间的内容及截止时间
1．分别建立二个文件夹，取名为顺序表和单链表。

2．在这二个文件夹中，分别存放上述二个实验的相关文件。

每个文件夹中应有三个文件(.c文件、.obj文件和.exe文件)。

三、实验报告要求及上交时间（用a4纸打印）
1．格式：
《计算机软件技术基础》上机实验报告
用户名se××××学号姓名学院
①实验名称：
②实验目的：
③算法描述（可用文字描述，也可用流程图）：
④源代码：（.c的文件）
⑤用户屏幕（即程序运行时出现在机器上的画面）：
2．对c文件的要求：
程序应具有以下特点：a可读性：有注释。

b交互性：有输入提示。

c结构化程序设计风格：分层缩进、隔行书写。

四、实验报告内容
0．顺序表的插入。

1.顺序表的删除。

2．带头结点的单链表的插入。

3.带头结点的单链表的删除。

注意：1.每个人只需在实验报告中完成上述4个项目中的一个，具体安排为：将自己的序号对4求余，得到的数即为应完成的项目的序号。

例如：序号为85的同学，85%4=1，即在实验报告中应完成顺序表的删除。

2.实验报告中的源代码应是通过编译链接即可运行的。

3.提交到个人空间中的内容应是上机实验中的全部内容。

第一次SAS上机试验一、试验目标1、基本数据的录入打印2、外部数据的输入（EXCLE/TXT）3、基本图形的编程，重点为gplot二、学习经典案例1、基本数据的录入打印体会数据步和过程步title '95级1班学生成绩排名';data c9501;input name $ 1-10 sex $ math chinese;avg = math*0.5 + chinese/120*100*0.5;cards;李明男 92 98张红艺女 89 106王思明男 86 90张聪男 98 109刘颍女 80 110;run;proc print;run;proc sort data=c9501;by descending avg;run;proc print;run;quit；体会标签的作用proc print data=c9501 noobs label;var name sex math chinese avg;label name='姓名' sex='性别' math='数学' chinese='语文' avg='平均分';run;体会by分组的作用proc sort data=c9501;by sex;run;proc print data=c9501;by sex;run;2、外部数据的输入（EXCLE/TXT）点击前面！体会IMPORT的作用，inflation的excle文件放在f:\mydata\sas\目录下，inflation 的excle文件有几个sheet表格，其中一个sheet就是ACPI,如下：PROC IMPORTdatafile="f:\mydata\sas\inflation.xls"OUT=ACPIDBMS=excel2000 REPLACE ;sheet='ACPI';getnames=yes;run;proc print DATA=ACPI(obs=5);run;三、基本图形的编程体会gplot的强大功能，特别注意symbol中的参数（数据点图形 v，颜色 c 等）的赋值不同时，图形发生的改变。

上机实习一：SAS和Excel应用基础实验性质：基础层次实验目的：1.熟练掌握Excel和SAS软件的基本方法；2.握用Excel和SAS软件进行试验数据的处理方法；3.正确分析算机处理结果；主要试材及仪器设备：计算机、Winxp、office2003、实验内容：1.牛血清蛋白浓度与吸光值的关系 ()牛血清蛋白浓度mg/ml 吸光值1 吸光值2 吸光值3 平均值1表 1牛血清蛋白浓度与吸光值的关系图1牛血清蛋白浓度与吸光值的关系由表1和图1 可以看出牛血清蛋白浓度与吸光值成正比的关系，随着浓度的增大，吸光值也随着增大。

]2.肉丸子在灭菌、冷却过程中表面温度用110℃的压力锅对初始温度为25 ℃袋包装肉丸灭菌，20min后用25℃的水冷却10min，求肉丸子在灭菌、冷却过程中表面温度。

初温t0 20 ℃灭菌温度tz 110 ℃灭菌时间t1 20 min冷却温度tw 25 ℃冷却时间t2 10 min时间，min表面温度0 202 1104 1106 1108 11010 11012 11014 11016 11018 11020 11022 2524 2526 2528 2530 2532 2534 2536 2538 2540 25表2：肉丸子在灭菌、冷却过程中表面温度由表2可以看出肉丸子110℃高温灭菌，在25℃冷却，而表面温度与周围环境温度差不多。

从本题中我学会绝对引用和相对引用，用vb编辑器和插入函数。

3.果酒酿制过程中酸度和酒度的相关关系在酿制果酒过程中，对果酒进行抽样，测定其酸度和酒度，数据如表，现对两指标进行线性相关分析，以研究两指标是否存在一定的关系。

实验内容1试用产生标准正态分布的随机数normal(seed)产生参数为10的卡方分布随机数100个。

2根据数据集：（1）创建一个仅包含地区、销售的产品类型、销售数量和销售额的数据集。

（2）分别创建一个仅包含产品类型a100和产品类型a200和SAS数据集。

（3）选择一个人口在50000以上的部分子集。

3 以下数据来自7位同学的高考语文、数学和英语成绩，试用编程的方法计算出平均成绩在75以上的男同学的人数。

实验步骤：实验1：data a (drop=i) ;do i=1to100by1;z=normal(0)**2+normal(0)**2+normal(0)**2+normal(0)**2+normal(0)**2+no rmal(0)**2+normal(0)**2+normal(0)**2+normal(0)**2+normal(0)**2; output;end;结果如下：实验2：（1）data biao1;input region$ product$ quantity price; cards;es a100 150 3750so a100 410 10250es a100 350 8750so a100 710 17750es a100 750 18750so a100 760 19000es a100 150 3000so a100 410 8200es a100 350 7000so a100 710 14200es a100 750 15000so a100 760 152000es a200 165 4125so a200 425 10425es a200 365 9125ne a100 200 5000we a100 180 4500ne a100 600 15000we a100 780 19500ne a100 800 20000we a100 880 22000ne a100 200 4000we a100 180 3600ne a100 600 12000we a100 780 15600ne a100 800 16000we a100 880 17600ne a200 215 5375we a200 195 4875ne a200 615 15375;实验结果：（2）data biao2;input region$ citisize$ pop product$ saketype$ quantity price; cards;es s 25000 a100 r 150 3750so s 48000 a100 r 410 10250es m 125000 a100 r 350 8750so m 348000 a100 r 710 17750es l 62500 a100 r 750 18750so l 748000 a100 r 760 19000es s 25000 a100 s 150 3000so s 48000 a100 w 410 8200es m 125000 a100 w 350 7000so m 348000 a100 w 710 14200es l 62500 a100 w 750 15000so l 748000 a100 w 760 15200ne s 37000 a100 r 200 5000we s 32000 a100 r 180 4500ne m 237000 a100 r 600 15000we m 432000 a100 r 780 19500ne l 837000 a100 r 800 20000we l 93200 a100 r 880 22000ne s 37000 a100 w 200 4000we s 32000 a100 w 180 3600ne m 237000 a100 w 600 12000we m 432000 a100 w 780 15600ne l 837000 a100 w 800 16000we l 932000 a100 w 880 17600;data biao3;input region$ citisize$ pop product$ saketype$ quantity price; cards;es s 25000 a200 r 165 4125so s 48000 a200 r 425 10425es m 125000 a200 r 365 9125ne s 37000 a200 r 215 5375we s 32000 a200 r 195 4875ne m 237000 a200 r 615 15375;run;（3）data biao4;input region$ citisize$ pop product$ saketype$ quantity price; if pop <= 50000then delete;cards;es s 25000 a100 r 150 3750so s 48000 a100 r 410 10250es m 125000 a100 r 350 8750so m 348000 a100 r 710 17750es l 62500 a100 r 750 18750so l 748000 a100 r 760 19000es s 25000 a100 s 150 3000so s 48000 a100 w 410 8200es m 125000 a100 w 350 7000so m 348000 a100 w 710 14200es l 62500 a100 w 750 15000so l 748000 a100 w 760 15200es s 25000 a200 r 165 4125so s 48000 a200 r 425 10425es m 125000 a200 r 365 9125ne s 37000 a100 r 200 5000we s 32000 a100 r 180 4500ne m 237000 a100 r 600 15000we m 432000 a100 r 780 19500ne l 837000 a100 r 800 20000we l 93200 a100 r 880 22000ne s 37000 a100 w 200 4000we s 32000 a100 w 180 3600ne m 237000 a100 w 600 12000we m 432000 a100 w 780 15600ne l 837000 a100 w 800 16000we l 932000 a100 w 880 17600ne s 37000 a200 r 215 5375we s 32000 a200 r 195 4875ne m 237000 a200 r 615 15375；run;实验结果：实验3：data biao5;input sex$ yuwen shuxue yingyu @@;ave=sum(yuwen+shuxue+yingyu)/3;if ave>75 & sex='m'then n+1;else delete;cards;m 82 78 69 f 90 78 89 m 79 86 98 m 76 56 80 f 72 76 81 f 69 78 91 m 92 71 85;实验结果：。

SAS实习作业一—SAS数据集的建立与转换1.下表为某邮购服务部的部分顾客记录：姓名性别地区日期金额章文男华东1996-3-20 1099王国铭男华东1996-5-19 39童子敏女华北1996-1-5 986刘念新男东北1997-10-1 3581李思今女华北1997-4-4 659关昭女东北1996-11-5 358赵霞女东北1998-9-6 2010用数据步把此数据输入到SAS数据集；2．使用Infile 语句将名为炉钢中的SI含量.txt文件转换成SAS数据集。

3．将名为股票情况一览表.xls中的数据导入到SAS数据集中。

实验目的：初步了解SAS软件的使用，学会用各种方式建立数据集，以及将各种类型的数据转换成SAS数据集。

实验步骤与实验过程：1. 用数据步把此数据输入到SAS数据集首先，打开SAS进入SAS界面，在Program Editor中输入如下程序其次，点击工具栏上的图标或者菜单栏上的Run菜单打开Submit子菜单，运行表一中的程序得以下数据集：2．使用Infile 语句将名为luganghanliang.txt文件转换成SAS数据集。

首先，在Program Editor 编辑器中输入如下程序；其次，点击工具栏上的图标或者菜单栏上的Run菜单打开Submit子菜单，运行上图中的程序得以下数据集（部分）：3．将名为gupiaoqingkuang.xls中的数据导入到SAS数据集中。

首先，选择file 菜单下的Import Data 子菜单，进入如下对话框：其次，点击Next按钮进入以下对话框，选择股票情况一览表.xls所在路径；然后，点击ok按钮进入如下对话框然后点击next按钮进入如下对话框，将生成的数据集存放在数据库zhf中，并将数据集命名为Gupiao最后，点击Finish 完成数据的导入，得数据集如下：至此，作业1完成。

SAS实习作业二—SAS语言初步及SAS语言的数据管理功能1复制到数据集admit2中。

Purpose of assignment:U se SAS to import structure data is an important application of using SAS to manipulate data. This assignment will give students the opportunity to use SAS Data step programming to important EXCEL file and CSV file.Data∙ASS3_DAT2.xlsx: An EXCEL file∙ASS3_DAT3.csv: A CSV (comma separated file) fileProblem 1 (20 Points)1.Create a libname “MYASS” for the EXCEL file ASS3_DAT2.xlsxe PROC Contents to show all tables in ASS3_DAT2.xlsx in short format, i.e., only table namesin the EXCEL file (as the figure shown below)e Data Step to create few more variables and name the SAS data set created temprory SASdata sets “Single” and “Multiple”a.Read all three worksheets in a single data step using the “SET” statementb.Not include the variable theo_othc.Create a new numerical variable POR_Slot using the formula “theo_slot / theo_all” iftheo_all ≠ 0. Let POR_Slot = 1 if theo_all = 0 or theo_all is missinge substr function and input function to create two new numerical variable s “Year”and “Month” using the character variable YYMMe.Add “Label” and “Format” for three newly created variables.f.Created two new data sets “Single” and “Multiple” while “Single” has all observationswith Visits=1 and “Multiple” has all observations with Visits ≠ 1.e the Contents procedure to show the data set “Single” created in Part (3)e “libname” statement to dissociate the libref “MYASS”Problem 2 (20 Points)e Data Step to read the data file “ASS3_DAT3.csv” to create two temporary SAS data set s“Single” and “Multiple”a.Read this data set using “infile” and “input” statementb.All variables in “ASS3_DAT3.csv” are the same as the variables in “ASS3_DAT2.xlsx”e length statement before the input statement to define the length for charactervariabl e “YYMM” and “BKT_CLASS”d.Create a new variable POR_Slot using the formula “theo_slot / theo_all” if theo_all ≠ 0.Let POR_Slot = 1 if theo_all = 0 or theo_all is missinge substr function and input function to create two new numerical variables “Year”a nd “Month” using the variable character YYMMf.Add “Label” and “Format” for three newly created variables.g.Created two new data sets “Single” and “Multiple” while “Single” has all observationswith Visits=1 and “Multiple” has all observations with Visits ≠ 1.h.Not include the variable theo_oth in output data filese the Contents procedure to show the data set “Multiple” created in Part (3)。

重庆医科大学--卫生统计学统计软件包SAS上机练习题（一）1、SAS常用的窗口有哪三个？请在三个基本窗口之间切换并记住这些命令或功能键。

2、请在PGM窗口中输入如下几行程序，提交系统执行，并查看OUTPUT窗和LOG窗中内容，注意不同颜色的含义；并根据日志窗中的信息修改完善程序。

DATS EX0101;INPUTT NAME $ AGE SEX;CARDS;XIAOMIN 19 1LIDONG 20 1NANA 18 2PROD PRONT DATS=EX1;RUN;PROC PRINT DATA=EX1;VAR NAME AGE;RUN;3、将第2题的程序、结果及日志保存到磁盘。

4、试根据如下例1的程序完成后面的问题：表1某班16名学生3门功课成绩表如下问题：1）建立数据集;2）打印至少有1门功课不及格同学的信息；（提示，使用if语句）参考程序:data a;in put id sh wl bl; cards ;083 68 71 65084 74 61 68085 73 75 46086 79 80 79087 75 71 68084 85 85 87085 78 79 75086 80 76 79087 85 80 82088 77 71 75089 67 73 71080 75 81 70118 70 54 75083 70 66 84084 62 73 65099 82 70 79Jrun;data b;set a;if sh<60 or wl< 60 or bl< 60 then output ; run;proc print data=b;var id sh wl bl;run;5、根据下列数据建立数据集表2销售数据开始时间终止时间费用2005/04/28 25MAY2009 $123,345,0002005 09 18 05OCT2009 $33,234,5002007/08/12 22SEP2009 $345,60020040508 30JUN2009 $432,334,500提示：（格式化输入；数据之间以空格分隔，数据对齐；注意格式后面的长度应以前一个位置结束开始计算，如果读入错误，可试着调整格式的宽度；显示日期需要使用输出格式）开始时间，输入格式yymmdd10.终止时间，输入格式date10.费用，输入格式dollar12.参考程序:data a;input x1 yymmdd10.x2 datelO. x3 dollar13. cards ;2005/04/28 25MAY2009 $123,345,0002005 09 18 05OCT2009 $33,234,5002007/08/12 22SEP2009 $345,60020040508 30JUN2009 $432,334,500 proc print run;proc print ;format x1 yymmdd10.x2 date9. x3 dollar13.run;6、手机号码一编码规则一般是：YYY-XXXX-ZZZ，其YYY为号段；XXXX一般为所在地区编码；ZZZZ为对应的个人识别编号。

上机实习资料一、操作员及权限设置（以系统管理员身分登陆[系统管理]，增加操作员。

完成第二步后再给操作员赋权）账套主管：编号999，你的姓名（如王二）。

负责建账及账套初始化、编制会计报表工作；凭证录入员：你搭档的名字（如张三）。

负责所有凭证的输入工作；凭证审核签字员，你的名字2（如王二2），负责所用凭证出纳签字及审核。

二、账套信息（以系统管理员身分登陆[系统管理]，新建账套。

完成这个步骤后，给增加的操作员赋权）账套号及名称：学号后3位，实习账套，账套路径默认；账套启用日期：2013年12月01日，会计期间：1月1日——12月31日。

单位名称：万丰宏伟（简称：宏伟），地址：万丰市花溪大道68号号，法定代表人：刘新阳，开户银行：中国工商银行花溪大道分理处，账号：12000056783，纳税人登记号：52010272213158。

企业类型：工业企业，行业性质：股份制；账套主管：你的姓名（注意，系统默认为DEMO，如果在这里不选择，请在后期赋权时进行修改）。

要求按行业性质预留会计科目。

记账本位币：人民币（RMB）。

对客户、供应商不分类，无外币核算。

部门编码级次：122，结算方式编码级次;12，会计科目编码级次：42222。

对数量、单价等核算时小数位为2。

其他系统默认。

启用总账子系统，启用日期为2013年12月1日。

三、总账参数设置（以账套主管身分登陆[总账]，选择套进行参数设置。

）凭证制单时，不采用序时控制，不进行支票管理里，不对资金往来赤字控制，客户与供应商往来款项在总账系统核算，制单权限不控制到科目，不可修改他人填制的凭证，打印凭证页脚姓名，涉及现金及银行存款的凭证必须经出纳签字。

其他系统默认。

四、部门及职员档案（以账套主管身分登陆[企业门户]，进行以下的初始设置。

）七、设置会计科目。

（注意：请按教材第7页及第8页、第9页表中的科目表进行科目的增加与修改并注意不要漏掉指定科目步骤，否则后期出纳无法对凭证进行签字。

SAS上机实习一内容：1.了解SAS运行的限制，系统时间设定。

2.熟悉SAS的启动，显示界面。

3.SAS程序的结构4.外部数据文件的建立与作业流中输入数据。

5.简单编程的编写、运行，log窗口和output窗口的显示。

6.学会使用SAS系统提供的帮助功能。

7.熟悉下列命令的用法：a.options （经常用的有linesize pagesize nodate nonumber等）b.注释行（comment）有两种写法：一是用在命令行之前，需要输入以*打头的说明文字，以分号结尾，如：“*这是啤酒大麦提取物的数据；”。

二是放在命令行的后面，其格式是“/*………..*/；”c.TITLEn ‘标题名称’；指定输出第n行的标题。

n=1~10，默认为第一行标题。

bel 变量名=‘标签’，如：label sex=’性别’name=’姓名’；（或者叫变量标签，SPSS相同）。

e.By 变量名（或用class变量名）；在很多过程中用这两个命令实现分组，在不同的过程中有不同的分组方式，请参照具体的过程说明。

8.练习并剖析下列过程及其运行结果a.proc means；b.proc freq；/*次数分布表*/；c.proc gchart；/*离散型数据的柱形图*/；vbar number;run;d.proc capability graphics noprint；/*连续型数据的柱形图*/；var height;histogram;run;或proc capability graphics noprint；/*连续型数据的柱形图*/；var height;histogram /midpoints=142 to 169 by 3 vscale=count; /*表示组距是3，组中值从142-169，输出频数直方图*/；run;e.利用proc means进行单个样本的t检验、配对样本的t检验。

9.练习数据a.120个体重超过3公斤的新生儿资料（用来练习次数分布表和离散型数据的柱形图）：8 8 7 6 7 5 9 8 8 5 6 7 7 8 6 7 8 9 7 6 8 8 6 10 3 7 6 7 7 7 6 7 7 7 6 7 6 6 7 7 8 8 4 9 8 6 67 7 6 7 8 8 9 7 6 8 10 7 7 7 6 8 7 9 7 8 8 7 8 8 9 8 7 6 5 7 8 7 7 5 9 6 8 7 8 7 6 8 5 5 9 4 78 8 8 7 5 8 6 8 7 5 5 7 7 5 8 9 8 5 7 8 8 7 9 8 5 3 10 3b.某高粱品种的株高数据（用来练习次数分布表和连续型数据的柱形图），提示：利用下面的数据编制次数分布表时，在程序的前面加上下面的过程：proc format;value hfmt141-143=’141-143’144-146=’144-146’……168-170=’168-170’;run;并在相应的proc freq过程中，加下列两句：table height;format height hfmt.;155 153 159 155 150 159 157 159 151 152159 158 153 153 144 156 150 157 160 150150 150 160 156 160 155 160 151 157 155159 161 156 141 156 145 156 153 158 161157 149 153 153 155 162 154 152 162 155161 159 161 156 162 151 152 154 157 162158 155 153 151 157 156 153 147 158 155148 163 156 163 154 158 152 163 158 154164 155 156 158 164 148 164 154 157 165158 166 154 154 157 167 157 159 170 158c.检验课堂例题发芽啤酒大麦的提取物总体均数是否为：75。

2013年3月19日星期二5-6地点：贵州民族大学数学模型与信息处理实验室（13-208）课题：SAS数据集的创建；几个常用的SASii程。

目的.要求与内容：目的：通过实验掌握用set语句修改SAS数据集的方法，以及sort, print, sum等常用的SAS过程，并能够灵活使用。

要求：操作系统为Windows XP的计算机，并装载有SAS9.2。

内容：1.利用data步创建如下数据集，存放在sasuser中，命名为chj,并计算个人总成绩（定义为变量total）o2.上题1.中得到的数据集chj中有变量xm, yw sx t total,现用set步筛选出总分＞150的名单，保存为新的数据集chjgtl50o提示:｛：. data步中⑴关键诃set调用L冇数据矢进行修改,data newname；Set oldname；If*** then output：Run：3.从题1 •的数据集chj中提取变量xm和total,保存为数据集total。

提示：set： keep；4.辙入下列程序，编译之后观察输出结果，分别以注释的形式（如input步之后的/*魏为追尾符，表示不按观测分行*/。

）说明proc步中每一行程序的用途。

（注：注释部分用/* */引起来，不彩响程序的编译）data sample2；input x y z@@；/*§©为追尾符，表示不按观测分行*/cards；111123178654342455467143562■■proc sort; /♦ */by x；/* ♦/run：proc print；/* */by x；/* ♦/pageby x；/* ♦/sum y z； /* */ run：在程序中试着将proc sort；后的byx；改为by descending x；观察输出结果的变化并说明proc sort； by x；与proc sort； by descending x；的区别。

sas实践总结与体会在过去的一段时间里，我参与了SAS（统计分析系统）的实践学习和应用。

通过这次实践，我深刻领悟到了SAS强大的功能和应用价值。

在本文中，我将分享我在SAS实践中的总结与体会，并对其应用进行探讨。

一、SAS简介SAS是全球领先的商业智能和数据分析解决方案提供商，广泛应用于各个行业的数据处理和分析工作中。

其优势在于完善的统计分析功能和强大的数据挖掘能力。

作为一名使用SAS的初学者，我深感它的便捷和高效，下面是我在实践中的体会。

二、SAS实践总结1. 数据导入与清洗在使用SAS进行数据分析之前，我们首先需要将原始数据导入到SAS软件中并进行清洗。

SAS提供了丰富的数据导入方法，可以根据不同的数据格式选择适当的导入方式。

在数据清洗方面，SAS的数据处理功能非常强大，可以进行缺失值处理、异常值检测和数据转换等操作，使数据更加准确和可靠。

2. 数据探索与描述性统计在导入和清洗完数据后，我们需要对数据进行进一步的探索和分析。

SAS提供了丰富的统计分析函数，可以对数据进行描述性统计、频数分析、相关分析和统计图表展示等。

这些功能使我们对数据有了更全面的了解，为后续的数据建模和预测分析提供了依据。

3. 数据建模与预测分析在分析阶段，SAS的强大之处体现在其数据建模和预测分析功能上。

SAS提供了多种建模方法，包括回归分析、决策树、聚类分析和时间序列分析等。

这些方法可以帮助我们从数据中挖掘出有价值的信息，进行预测和决策。

在实践中，我使用了SAS的回归分析方法，成功地建立了一个可靠的预测模型，为业务决策提供了支持。

4. 结果输出与报告生成最后，在分析完成后，我们需要将结果输出和生成报告。

SAS提供了多种结果输出的功能，包括数据集输出、图表输出和报告生成等。

通过这些功能，我们可以将分析结果以可视化的形式展示出来，并生成专业的报告，方便与他人分享和交流。

三、SAS实践的体会通过这次SAS的实践学习和应用，我对数据分析有了更深入的理解，并且体会到了SAS的强大和便捷之处。