sas 程序应用总结

SAS主要内容提取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。

Explorer ：资源管理SAS的逻辑库分为临时库和永久库两种。

临时库只有一个，名为Work，存放在Work中的SAS文件叫临时文件，这些临时文件当退出SAS系统时会被自动删除。

SAS文件是指储存在SAS逻辑库中的成员，SAS的用户文件的主要类型有：SAS数据集SAS程序SAS逻辑库名最多用8个字符；数据集和变量的名字最多用32个字符。

3. SAS数据集包括两部分1、描述部分包括：Name(变量名)、Type(类型)、Length(长度)、Format(输出格式)、Informat(输入格式)、Label(标签)。

2，数据部分操作部分：数据集的导入1) 在SAS应用工作空间中，选择菜单“File”→“Import Data…”，打开导入向导“Import Wizard”第一步：选择导入类型（Select import type）。

2) 在第二步的“Select file”对话框中，单击“Browse”按钮，在“打开”对话框中选择所需要的Excel文件，返回。

然后，单击“Option”按钮，选择所需的工作表。

3) 在第三步的“Select library and member”对话框中，选择导入数据集所存放的逻辑库以及数据集的名称。

4) 在第四步的“Create SAS Statements”对话框中，可以选择将系统生成的程序代码存放的位置，完成导入过程。

在insight中为了区分变量在分析中的不同作用，又按变量的测量水平分为两类：1、区间型变量(interval variable)：区间型变量必须是数值型变量，可以对其观测值进行四则运算，计算各种统计量；2、列名型变量(nominal variable)：列名型变量可以是数值型的，也可以是字符型的，在INSIGHT中常起分类作用。

1997年第3期 统计与信息论坛 1997年9月25日SA S软件应用的几点经验朱　钰摘　要　文章参考了一些统计著作,并结合笔者的实际应用心得,就SA S统计软件的应用谈了自己的看法。

关键词　SA S软件　比例风险回归　方差分析　广义逆矩阵　误差　平方和在统计发展的过程中,统计计算经历了不同的阶段,由单独的手工计算到使用各种各样的计算器作为辅助计算手段的阶段,再到现在以计算机为主要手段的统计计算阶段。

在统计计算发展的不同阶段中,统计计算与统计方法的关系也各有不同。

在手工统计计算阶段,统计计算直接与统计方法相联系,不懂统计方法便无法实现统计运算;在使用各种各样的计算器(无论是机械的还是电子的)的阶段,这些计算手段的作用只是加快了计算的速度,统计计算与统计方法之间的关系并没有受到影响;在以作为计算手段的现阶段,统计计算与统计方法之间的关系产生了巨大的变化。

这种变化源于统计软件包的发明和使用。

统计软件包是将各种统计计算过程所编成的便于使用的程序。

有些程序太简单、太方便了,以至操作者不需要理解统计方法也可以完成统计计算。

这就带来了统计方法以及相应的统计计算结果被误用及滥用的危险性。

消除这种危险性的一种途径就是对各种统计软件包的深入了解与掌握,也就是说,关于统计软件包的学习与研究,应该是当前统计方法的使用者普遍重视的问题,应该把对已有的普遍应用的统计软件的应用研究看作和统计方法的学习同样的重要。

目前,国内关于国际流行的统计软件的介绍往往有过于简略的倾向。

这种倾向对于上述的危险性起着不良的作用。

对于统计软件的使用,首先应该熟读该软件的使用说明或手册,弄清楚该软件的编写特点,以及在处理具体的问题时该软件采用的是哪一家的理论,然后才能运行该软件,并对输出结果进行分析。

在对一个软件多次使用之后,逐渐找出该软件的弱点,并采取相应的补救办法,达到对该软件灵活使用或高级运用。

以下拟就本人使用SA S统计软件的几点经验,以实际应用较多的方差分析方法为主对以上观点略作说明。

sas实践总结与体会SAS是一套用于数据分析与管理的软件，在各种企业、机构和学术界中广泛应用。

在实践中，我结合自己的经验，总结出了一些关于SAS使用的体会和总结，旨在帮助初次接触SAS的人士更好地理解并使用这一软件。

一、前期准备在运用SAS进行数据分析之前，需要进行一些基本的前期准备工作，包括建立可用的数据源并进行数据清洗、理解SAS语法并掌握SAS程序的编写与操作。

此外，还需要考虑项目的目标和数据分析的需求，并为此做出准备。

建立可用的数据源并进行数据清洗是一项至关重要的工作，如果数据不准确或存在缺失，则结果无法保证准确。

在数据清洗中，需要关注数据的格式、缺失值、异常值和重复等问题，并根据数据类型、范围和特征采取相应的清洗方法和策略。

理解SAS语法并掌握SAS程序的编写与操作是使用SAS的基础，要成功进行数据分析需要熟练运用SAS语言和工具。

需要熟悉SAS的各种操作和函数，掌握数据预处理、数据转换和模型建立等基本操作，以及熟悉宏、数组、循序操作和条件判断等高级编程技术。

二、数据预处理在进行数据分析之前，需要对数据进行预处理。

数据预处理是数据分析的第一步，可以清除无用信息，减小数据文件的体积，提高数据的质量，更好地适应数据分析需求。

常见的预处理方法包括数据缩放、数据标准化、缺失值处理和重采样等方法。

数据缩放是一种常见的数据预处理方法，用于将数据归一化到相同的尺度上，消除变量之间的量纲差异，方便后续的数据分析。

数据缩放的方法包括最小-最大缩放、标准化缩放和对数变换等方法，根据数据的特点和分析目标选择不同的方法进行缩放。

缺失值处理是另一种常用的预处理方法，用于处理数据中存在的缺失值。

常见的缺失值处理方法包括删除法、替换法、插补法和基于模型的方法，根据数据的特点和缺失值的特征选择相应的缺失值处理方法。

需要注意的是，缺失值处理可能会影响结果的准确性，因此需要在处理缺失值之前对数据进行充分的分析和理解。

三、模型建立在数据预处理之后，需要根据分析目的和数据特征选择适当的模型进行建立。

目录SAS基础 (2)创建数据集 (2)其他软件产生的标准格式文件与SAS数据集之间的互相转换。

(2)从外部文件(文本文件)读取数据 (2)排序 (4)计算产生新变量 (4)数据集的拆分 (4)数据集的合并 (5)纵向连接 (5)横向合并 (5)计量资料的描述 (6)计算几何均数 (6)制作频数表 (6)单变量描述 (7)多变量描述 (8)两样本均数的比较 (9)单一总体均数的可信区间 (9)两总体均数相差的可信区间 (9)单样本均数的t检验 (10)原始数据已知-ttest (10)原始数据未知 (10)配对资料两样本均数比较的t检验 (11)MEANS (12)UNIVARIATE (12)TTest (12)成组资料两样本均数比较的t检验 (13)两样本均数的等效性检验 (13)完全随机设计资料的方差分析 (14)相关 (15)绘制散点图 (15)绘制分层散点图 (17)Pearson相关系数及其置信区间的计算 (17)Spearman相关系数的计算 (18)简单线性回归 (18)简单线性回归方程的估计及假设检验 (18)绘制回归直线置信带、预测带 (19)根据输出的残差数据绘制残差图 (19)多变量回归分析 (20)卡方检验 (21)独立四格表资料的卡方检验 (21)配对四格表资料率的比较的卡方检验 (22)R*C表资料的卡方检验 (23)关联性分析 (24)基于秩次的非参数检验 (25)配对样本的符号秩和检验 (25)单样本的符号秩和检验 (25)两独立样本的秩和检验 (26)多组独立样本的秩和检验 (28)随机区组样本的秩和检验 (28)Logistic回归与生存分析 (29)Logistic回归 (29)二分类Logistic回归 (29)有序LOGISTIC回归 (31)多分类LOGISTIC回归 (31)生存分析 (32)寿命表方法进行生存率的估计 (32)K-M法进行生存率的估计 (33)Cox回归 (34)SAS基础创建数据集其他软件产生的标准格式文件与SAS数据集之间的互相转换。

关于SAS软件应用小结SAS（STATISTICAL ANALYSIS SYSTEM）是由美国NORTH CAROLINA州立大学1966年开发的统计分析软件。

1976年SAS软件研究所（SAS INSTITUTE INC。

）成立，开始进行SAS系统的维护、开发、销售和培训工作。

期间经历了许多版本，并经过多年来的完善和发展，SAS系统在国际上已被誉为统计分析的标准软件，在各个领域得到广泛应用。

SAS (Statistical Analysis System)是一个模块化、集成化的大型应用软件系统。

它由数十个专用模块构成，功能包括数据访问、数据储存及管理、应用开发、图形处理、数据分析、报告编制、运筹学方法、计量经济学与预测等等。

SAS系统基本上可以分为四大部分：SAS数据库部分；SAS分析核心；SAS开发呈现工具；SAS对分布处理模式的支持极其数据仓库设计。

SAS系统主要完成以数据为中心的四大任务：数据访问；数据管理(sas 的数据管理功能并不很出色，而是数据分析能力强大所以常常用微软的产品管理数据，再导成sas数据格式．要注意与其他软件的配套使用）；数据TechWeb旗下Intelligent Enterprise网站称SAS是商业分析领域的…优势公司‟中国北京，（2009年1月14日）－商业分析领域的全球领先公司SAS被评为2009年12家最具影响力的商业技术供应商之一，这已是SAS连续第8年获此殊荣。

SAS和其他获奖公司由于在实现战略目标方面的卓越远见、技术创新和客户向导而获得信息周刊技术网络（InformationWeek Business Technology Network）旗下“智能企业”（Intelligent Enterprise）网站的肯定。

候选公司名单由“智能企业”编辑部联合12名独立评委提出，最终获奖者由主编Doug Henschen决定。

他说：“我们连续10年评出Intelligent Enterprise编辑选择奖，以引导读者了解这些具有创新精神和影响力的供应商。

SAS程序汇总SAS（Statistical Analysis System）是一种广泛使用的统计分析软件，具有强大的数据处理与分析能力。

以下是一份SAS程序汇总，包括数据读取、数据清洗、统计分析和报告生成等常用功能。

1.数据读取SAS可以读取多种数据格式，包括CSV、Excel、Access等。

下面是一个读取CSV格式文件的示例代码：```sasdata mydata;infile 'data.csv' dlm=',' firstobs=2;input id $ age height weight;run;```2.数据清洗在数据清洗过程中，可以删除重复值、处理缺失值、去除异常值等。

以下是一个处理缺失值和异常值的示例代码：```sasdata clean_data;set mydata;if missing(age) then age = mean(age); /* 处理缺失值 */if weight > 200 then delete; /* 去除异常值 */run;```3.统计分析SAS提供了丰富的统计分析功能，包括描述统计、方差分析、回归分析等。

以下是一个简单的描述统计分析的示例代码：```sasproc means data=clean_data mean std min max;var age height weight;run;```4.报告生成SAS可以生成各种类型的报告，包括表格、图表、统计分析结果等。

以下是一个生成简单表格和图表的示例代码：```sasods html file='report.html';proc print data=clean_data;title 'Cleaned Data Set';run;proc sgplot data=clean_data;scatter x=age y=weight;title 'Scatter Plot of Age and Weight';run;ods html close;```以上仅是一些常用的SAS程序示例，实际应用中可能需要根据具体需求进行调整和扩展。

sas总结SAS总结SAS（Statistical Analysis System）统计分析系统，是一款非常强大的数据分析软件。

它具有广泛的应用领域，包括统计分析、数据挖掘、预测建模等等。

本文将对SAS进行总结，探讨其特点、应用以及对个人和企业的影响。

1. SAS的特点SAS凭借其丰富的数据分析功能和强大的处理能力，成为了许多行业中的首选工具。

其特点主要表现在以下几个方面：首先，SAS具有高度的灵活性。

它可以处理各种类型的数据，包括结构化和非结构化数据，支持多种数据格式，如文本、Excel、数据库等。

这使得使用SAS进行数据分析变得十分便捷和灵活。

其次，SAS提供了丰富的数据处理和分析功能。

无论是基本的统计分析还是高级的数据挖掘技术，SAS都能胜任。

它支持各种常见的统计分析方法，如描述性统计、假设检验、方差分析等，并且可以通过编程进一步扩展其功能，满足各种复杂的数据分析需求。

另外，SAS具有出色的数据可视化能力。

它提供了多种图表和图形界面，可以用于可视化数据分析结果。

这些图表可以帮助用户更直观地理解数据，发现数据中的规律和趋势，并提供有力的决策支持。

2. SAS的应用范围SAS的应用范围非常广泛，几乎涵盖了各个行业和领域。

以下是一些典型的应用案例：在金融领域，SAS被广泛应用于风险管理、信用评估、欺诈检测等方面。

它可以通过对大量数据的分析，帮助金融机构识别风险，减少损失，并提升业务效率。

在医疗健康领域，SAS可以用于疾病预测、临床试验分析等。

它可以帮助医生和研究人员发现疾病的潜在因素，提供更好的治疗方案，促进医疗技术的进步。

在市场营销领域，SAS可以用于客户细分、市场预测等。

通过对大量客户和市场数据的分析，可以帮助企业了解客户需求，制定更精准的营销策略，提高市场竞争力。

除此之外，SAS还被广泛运用于教育、电信、制造等行业。

它的灵活性和强大的功能，使得它成为了数据分析的首选工具。

3. SAS对个人和企业的影响对个人来说，掌握SAS的技能可以为其职业发展增添一道亮丽的风景线。

sas实践总结与体会在sas实践中，我收获了很多经验和体会。

不仅提升了我的数据处理能力，还加深了我对统计学和机器学习的理解。

以下是我对sas实践的总结和体会。

1. 掌握基本操作在实践中，我首先学会了sas的基本操作。

掌握了数据导入、数据清洗、数据变换等基本技能。

通过实际操作，我熟悉了sas的界面和命令，能够快速准确地实现各种数据处理任务。

2. 进行统计分析sas提供了丰富的统计分析功能，我通过实践学会了如何进行描述性统计、假设检验、方差分析等常用分析方法。

同时，我也学习了如何绘制图表、生成报告，将统计分析结果直观地展示出来，更好地理解数据。

3. 进行机器学习建模sas不仅可以进行传统的统计分析，还可以进行机器学习建模。

我在实践中了解了机器学习的基本原理和常见算法，例如线性回归、决策树、随机森林等。

通过使用sas进行建模，我可以对数据进行预测和分类，提取有用的信息。

4. 解决实际问题在实践中，我遇到了很多实际问题，例如缺失值处理、异常值检测、特征选择等。

通过sas的实践，我学会了如何针对不同问题选择合适的处理方法，并进行有效的解决。

sas提供了很多强大的函数和技术，帮助我解决了许多实际难题。

5. 发现数据的价值通过sas的实践，我认识到数据的重要性和价值。

数据可以帮助我们了解问题的本质，揭示事物间的规律性。

通过对数据进行处理和分析，我们可以从中发现有用的信息，支持决策和推动业务发展。

总之，通过sas的实践，我不仅增加了数据处理和分析的能力，还提升了解决实际问题的能力。

sas是一个强大的数据处理和分析工具，对于从事数据分析和机器学习的人来说，是必备的技能之一。

通过不断实践和学习，我相信我会在sas的应用上越来越熟练，为实际问题的解决提供更好的支持。

SAS软件知识要点总结李明注意：数据集要有名字，变量要有名字，所以 SAS 中对名字（数据集名、变量名、数据库名，等等）有约定：SAS 名字由英文字母、数字、下划线组成，第一个字符必须是字母或下划线，名字最多用8 个字符，大写字母和小写字母不区分。

比如，name，abc，aBC，x1，year12，_NULL_等是合法的名字，且abc 和aBC 是同一个名字，而class-1（不能有减号）、a bit（不能有空格）、serial#（不能有特殊字符）、Documents（超长）等不是合法的名字。

二、MODEL 语句MODEL 语句在一些统计建模过程中用来指定模型的形式。

其一般形式为MODEL 因变量＝自变量表 / 选项;比如model math=chinese;即用语文成绩预测数学成绩。

注意：MODEL就是指出谁是因变量，谁是自变量；三、BY 语句和CLASS 语句BY语句在过程中一般用来指定一个或几个分组变量，根据这些分组变量值把观测分组，然后对每一组观测分别进行本过程指定的分析。

在使用带有BY 语句的过程步之前一般先用SORT 过程对数据集排序注意：BY语句就是按某给定指标分类（组）在一些过程（如方差分析）中，使用CLASS 语句指定一个或几个分类变量，它实际相当于因变量。

而在另一些过程（如MEANS）中，CLASS 语句作用与BY 语句类似，可以指定分类变量，把观测按分类变量分类后分别进行分析。

使用CLASS 时不需要先按分类变量排序。

注意：CLASS语句的作用有两个：1.指定（分类变量），本身就是因变量；2.与BY类似，指定分类变量并分类；四、OUTPUT 语句在过程步中经常用 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 语句是用得最多的一种，其一般格式为：OUTPUT OUT＝输出数据集名关键字＝变量名关键字＝变量名⋯;其中用OUT＝给出了要生成的结果数据集的名字，用“关键字＝变量名”的方式指定了输出哪些结果（关键字的例子比如MEANS 过程中的MEAN，VAR，STD 等等），等号后面的变量名指定了这些结果在输出数据集中叫什么名字。

SAS常用程序1 利用SAS软件描述样本数据用SAS可以对样本数据进行全面描述，得出样本的各种特征数以及频数分布图。

（篇幅长，可点击“视图”－“文档结构图定位阅读”）1.1 用MEANS语句描述数据例 2.1计算课本上习题1.2的平均数和标准差。

解在进行分析之前，最好先建立一个外部数据文件。

如果不建立外部数据文件，在作业流中输入数据也可以。

一般来说，在数据量比较大，有可能重复使用时，最好建立一个数据文件。

在这里我们创建一个称为2-1data.dat 的外部数据文件，存储在A盘中。

用MEANS 过程描述数据的最基本的程序如下：options linesize=76;data abc;infile ‘a:\2-1data.dat’;input x;run;proc means;run;提交SAS运行后，所得结果如下：表2－1：例2.1输出的结果The SAS SystemAnalysis Variable : X省时得到的基本结果。

若需要对数据作更详细的描述，则要指明所需的统计量（关于统计量的概念见课本2.2.4）。

用MEANS过程所计算的统计量，在这里也一并列出。

下面还会反复提到“变量”这一名词，关于变量的概念见课本MEANS过程所计算的统计量是用关键词表示，这些关键词及其含义如下：N：输入的观测值（观测值的概念见课本2.2.1）个数NMISS：每个变量所含缺失值的个数MEAN：变量的平均数STD：变量的标准差MIN：变量的最小值MAX：变量的最大值RANGE：变量的极差SUM：变量所有值的和VAR：变量的方差USS：每一变量原始数据的平方和（未校正平方和）CSS：每一变量的离均差平方和（校正平方和）CV：变异系数STDERR：每一变量的标准误差（平均数的标准差）T：在H0:μ= 0时的t值（见课本5.1.4）PRT：在H0:μ= 0 的假设下，统计量t 大于t临界值绝对值的概率SKEWNESS：偏斜度KURTOSIS：峭度CLM：置信区间的上限和下限（见课本6.2.1）LCLM：置信区间的下限UCLM：置信区间的上限另外，在PROC MEANS语句中还有12个选项，其中几个主要选项如下：DATA＝（SAS 数据集）：指出SAS 数据集的名称，若省略，则使用最近产生的数据集MAXDEC＝（数字）：指出所输出的结果中，小数部分的最大位数（0－8），缺省时为8 位FW＝（域宽）：指出打印的结果中每个统计量的域宽，缺省时为12VARDEF＝（DF / N）：VARDEF＝DF为缺省值，表示计算方差时，使用n-1 作分母，VARDEF＝N表示计算方差时，使用观测值个数n 作分母ALPHA＝（α值）：指出在计算置信区间时，选用的显著水平例2.2计算课本上习题1.2的离均差平方和，方差，偏斜度和平均数的0.95置信区间。

sas实践总结与体会在当今数字化的时代，数据的分析和处理变得愈发重要。

SAS 作为一款功能强大的数据分析软件，为我们提供了丰富的工具和方法来应对各种数据相关的任务。

通过一段时间的 SAS 实践，我积累了不少宝贵的经验，也有了许多深刻的体会。

首先，SAS 的学习曲线并非平坦。

初接触时，面对其众多的功能模块和复杂的语法规则，确实感到有些不知所措。

但随着不断的学习和实践，逐渐发现只要掌握了一些核心的概念和常用的命令，就能逐渐上手并完成一些基本的数据分析任务。

在实际的项目中，数据的导入和清理是第一步，也是至关重要的一步。

有时候，我们拿到的数据可能存在缺失值、异常值或者格式不一致等问题。

SAS 提供了一系列强大的工具，如 PROC IMPORT、PROC SQL 等，帮助我们将数据顺利地导入到系统中，并进行初步的筛选和整理。

在这个过程中，需要耐心和细心，确保数据的质量和准确性。

例如，有一次在处理一个包含大量销售数据的文件时，发现其中部分产品的价格出现了负数，经过仔细检查，原来是数据录入时的错误。

通过使用 SAS 的条件判断和数据替换功能，成功地纠正了这些错误，为后续的分析打下了坚实的基础。

数据探索和可视化也是 SAS 实践中的重要环节。

通过使用 PROC SGPLOT 等过程，我们可以直观地了解数据的分布、趋势和关系。

比如，绘制柱状图来比较不同地区的销售业绩，或者绘制折线图观察产品销量随时间的变化。

这些可视化的结果能够帮助我们快速发现数据中的规律和异常，从而提出有针对性的分析思路。

在进行数据分析时，SAS 的统计分析功能发挥了巨大的作用。

无论是描述性统计分析，还是假设检验、回归分析等，SAS 都提供了相应的过程和方法。

例如，在研究消费者年龄与购买行为之间的关系时，使用了线性回归分析，通过 SAS 输出的结果，不仅能够得到回归方程的系数和显著性水平，还能对模型的拟合优度进行评估。

这让我们能够准确地判断变量之间的关系，并做出合理的预测和决策。

单样本的t检验配对t检验Data a;Input x1 x2@@;d=x1-x2;datalines;输入数据；run;proc ttest;var d;run;两组计量资料的t检验data a;do g=1 to 2;input x@@;output;end;datalines;输入数据；proc ttest;class g;var x;run;配伍设计的方差分析（随机区组设计）data a;do g=1 to 4;(g为处理因素横着的指标)do j=1 to 5;（j为区组个数竖着的指标）input x@@;output;end;end;datalines;输入数据；run;proc anova;class g j;model x=g j;means g/snk;(means为多组比较比较处理因素的作用，注意指标用处理因素的数量)run;完全随机设计的多组资料方差分析data a;do g=1 to 3;(g 为不同的处理水平)input x@@;output;end;datalines;输入数据；proc anova;class g;model x=g;means g/snk;(两两组多重比较)means g/hovtest;（方差齐性检验）run;四格表资料卡方检验data a;input r c f@@;（r c代表行和列，f代表中间的频数值）datalines;1 1 a （注意数据的输入格式）1 2 b2 1 c2 2 drun;proc freq;(计数资料全都用这个)weigjht f;table r*c/chisq expected;（chisq为卡方检验 expected为输出理论频数关联性分析时用agree）run；配对计四格表卡方检验data a;input r c f@@;datalines;1 1 a1 2 b2 1 c2 2 drun;proc freq;weight f;table r*c/chisq agree; （配对四格表用agree）run;多个样本率/多组r*c表卡方检验都一样的只是输入数据时在继续加上3 1 e3 2 f4 1 r4 2 t (等等的都是这样输下去) 两两比较proc freq;weight f;table r*c/chisq;where r in(1,2); (两两比较的方法把括号里的组数换了就好)构成比比较（注意都是手工编秩次）和上面的都一样，注意数据的输入（需要手工编组的，卡方检验和组数不同的）两两比较是也是在程序后面加where 和比较组号配对设计秩和检验data a;input x1 x2@@;d=x1-x2;datalines;输入数据；proc univariate normal mu0=0;(这个很特殊好好记住)var d;run;单样本的秩和检验和配对的秩和检验一样的，只是d=x-题中给出的中位数等值data a;input x@@;d=x-2.5;datalines;输入数据；proc univariate normal mu0=0;var d; run;两组计量资料的秩和检验两组人数相同的可以用do g=1 to 2 那种自动编组两组人数不同的要手工编组data a;input g x@@;datalines;1 a 1 b 1 c 1 d 1 e2 r 2 t 2 y 2 urun;proc apnr1way data=a wilcoxon;class g;var x;run;多组计量资料的秩和检验和两个组的都一样只是输入数据时手工多一个组或自动输入两组等级资料的秩和检验data a;do g=1 to 2;（g为不同观察组别有几个组就是几 g是非等级的）do x=1 to 4(x表示分了几个等级)input f@@;(f表示中间的频数值);output;end;end;datalines;直接输入中间那部分数据就好;proc npar1way data=a wilcoxon;class g;(分组情况)var x;（要分析的等级情况 x代表分了几个等级）freq f;（f为频数）run；多组等级资料的秩和检验data a;do x=1to4;（x代表有几个等级）do g=1to3;（g代表有几个组）input f@@；output;end;end;datalines;双向有序的等级资料相关分析。

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。

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：```SASDATA 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：```SASPROC EXPORT DATA=datasetOUTFILE='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。

```SASDATA 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。