SAS统计分析从入门到精通

SAS 统计分析与应用 从入门到精通 三、SAS文件管理
2、SAS数据集
数据集的命名遵循一般SAS名称的命名规则，即：
必须由英文字母或下划线开始； 只能由数字、字母和下划线构成； 长度可以是1至32个字符。
SAS 统计分析与应用 从入门到精通 三、SAS文件管理
3、SAS逻辑库
SAS逻辑库是一个逻辑概念，没有物理实体。SAS逻辑库就是一 组SAS文件集合，SAS系统用它来进行文件管理，而这些文件在 Windows系统下可能属于同一个文件夹，也可能属于不同的文件夹。
SAS数据集是SAS系统专有的数据文件，直接面向SAS分析过程 和应用程序。
SAS提供了很多工具，使得用户可以方便地实现外部数据文件与 SAS数据集之间的转化。
SAS 统计分析与应用 从入门到精通 三、SAS文件管理
2、SAS数据集
SAS数据集是由SAS系统建立、维护和管理的一种数据文件，是 SAS分析过程和应用程序的直接数据对象。 利用表编辑器（Viewtable）可以直接建立SAS数据集，方法是： 选择菜单栏中的“工具”|“表编辑器”命令； 当SAS资源管理器窗口的内容为SAS数据集时，选择菜单栏 中“文件”|“新建”命令，在新弹出的对话框中选择“表”， 单击确定。 利用表编辑器可以打开、浏览和编辑一个已经存在的SAS数据集， 方法是： 双击SAS数据集，即可自动用表编辑器打开数据集； 选择菜单栏中的“工具”|“表编辑器”命令可以打开表编辑 器，然后再执行“文件”|“打开”命令选择要打开的数据集。
临时逻辑库是指它的内容只在本次SAS启动时存在，退出SAS时 内容则被全部删除。每次启动SAS时，系统都会建立一个名为Work的 SAS逻辑库，它是一个临时逻辑库。在引用Work中的SAS文件时，可 省略逻辑库名。 永久逻辑库是指其内容在退出SAS后仍被保留，除非被用户删除。

对定量结果进行差异性分析1.单因素设计一元定量资料差异性分析1.1.单因素设计一元定量资料t检验与符号秩和检验T检验前提条件：定量资料满足独立性和正态分布，若不满足则进行单因素设计一元定量资料符号秩和检验。

1.2.配对设计一元定量资料t检验与符号秩和检验配对设计：整个资料涉及一个试验因素的两个水平，并且在这两个水平作用下获得的相同指标是成对出现的，每一对中的两个数据来自于同一个个体或条件相近的两个个体。

1.3.成组设计一元定量资料t检验成组设计定义：设试验因素A有A1，A2个水平，将全部n（n最好是偶数）个受试对象随机地均分成2组，分别接受A1，A2，2种处理。

再设每种处理下观测的定量指标数为k，当k=1时，属于一元分析的问题；当k≥2时，属于多元分析的问题。

在成组设计中，因2组受试对象之间未按重要的非处理因素进行两两配对，无法消除个体差异对观测结果的影响，因此，其试验效率低于配对设计。

T检验分析前提条件：独立性、正态性和方差齐性。

1.4.成组设计一元定量资料Wilcoxon秩和检验不符合参数检验的前提条件，故选用非参数检验法，即秩和检验。

1.5.单因素k（k>=3）水平设计定量资料一元方差分析方差分析是用来研究一个控制变量的不同水平是否对观测变量产生了显著影响。

这里，由于仅研究单个因素对观测变量的影响，因此称为单因素方差分析。

方差分析的假定条件为：（1）各处理条件下的样本是随机的。

（2）各处理条件下的样本是相互独立的，否则可能出现无法解析的输出结果。

（3）各处理条件下的样本分别来自正态分布总体，否则使用非参数分析。

（4）各处理条件下的样本方差相同，即具有齐效性。

1.6.单因素k（k>=3）水平设计定量资料一元协方差分析协方差分析(Analysis of Covariance)是将回归分析与方差分析结合起来使用的一种分析方法。

在这种分析中，先将定量的影响因素(即难以控制的因素)看作自变量，或称为协变量(Covariate)，建立因变量随自变量变化的回归方程，这样就可以利用回归方程把因变量的变化中受不易控制的定量因素的影响扣除掉，从而，能够较合理地比较定性的影响因素处在不同水平下，经过回归分析手段修正以后的因变量的样本均数之间的差别是否有统计学意义，这就是协方差分析解决问题的基本计算原理。

SAS 统计分析与应用 从入门到精通
三、SAS文件管理 3、SAS逻辑库
在SAS系统中，为了访问一个SAS文件，必须为该文件指定一个 SAS逻辑库名。逻辑库的命名同数据集是一样的遵循SAS名称的命名规 则，但是长度不能超过8个字符。建立逻辑库的方法为：
在当前窗口为SAS资源管理器时，选择菜单栏中的“文件”|“新 建”命令，打开“新建逻辑库”对话框，填入逻辑库名称，选择是 否在启动时启用，并指定文件夹路径，单击“确定”完成。
双击SAS数据集，即可自动用表编辑器打开数据集； 选择菜单栏中的“工具”|“表编辑器”命令可以打开表编辑 器，然后再执行“文件”|“打开”命令选择要打开的数据集。
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三、SAS文件管理 2、SAS数据集
数据集的命名遵循一般SAS名称的命名规则，即： 必须由英文字母或下划线开始； 只能由数字、字母和下划线构成； 长度可以是1至32个字符。
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三、SAS文件管理 3、SAS逻辑库
SAS逻辑库是一个逻辑概念，没有物理实体。SAS逻辑库就是一 组SAS文件集合，SAS系统用它来进行文件管理，而这些文件在 Windows系统下可能属于同一个文件夹，也可能属于不同的文件夹。
在SAS资源管理器中，双击“逻辑库”图标，可以看到当前存在 的SAS逻辑库。其中的成员为SAS文件，包括SAS数据集、SAS目录 等，。单击工具栏中的 按钮，则可返回上一层。
SAS数据集是SAS系统专有的数据文件，直接面向SAS分析过程 和应用程序。
SAS提供了很多工具，使得用户可以方便地实现外部数据文件与 SAS数据集之间的转化。
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三、SAS文件管理 2、SAS数据集

SAS数据分析常用操作指南在当今数据驱动的时代，数据分析成为了企业决策、科学研究等领域的重要手段。

SAS 作为一款功能强大的数据分析软件，被广泛应用于各个行业。

本文将为您介绍 SAS 数据分析中的一些常用操作，帮助您更好地处理和分析数据。

一、数据导入与导出数据是分析的基础，首先要将数据导入到 SAS 中。

SAS 支持多种数据格式的导入，如 CSV、Excel、TXT 等。

以下是常见的导入方法：1、通过｀PROC IMPORT` 过程导入 CSV 文件｀｀｀sasPROC IMPORT DATAFILE=＇your_filecsv'OUT=your_datasetDBMS=CSV REPLACE;RUN;｀｀｀在上述代码中，将｀＇your_filecsv'｀替换为实际的 CSV 文件路径，｀your_dataset` 替换为要创建的数据集名称。

2、从 Excel 文件导入｀｀｀sasPROC IMPORT DATAFILE=＇your_filexlsx'OUT=your_datasetDBMS=XLSX REPLACE;RUN;｀｀｀导出数据同样重要，以便将分析结果分享给他人。

可以使用｀PROC EXPORT` 过程将数据集导出为不同格式，例如：｀｀｀sasPROC EXPORT DATA=your_datasetOUTFILE=＇your_filecsv'DBMS=CSV REPLACE;RUN;｀｀｀二、数据清洗与预处理导入的数据往往存在缺失值、异常值等问题，需要进行清洗和预处理。

1、处理缺失值可以使用｀PROC MEANS` 过程查看数据集中变量的缺失情况，然后根据具体情况选择合适的处理方法，如删除包含缺失值的观测、用均值或中位数填充等。

2、异常值检测通过绘制箱线图或计算统计量（如均值、标准差）来检测异常值。

对于异常值，可以选择删除或进行修正。

3、数据标准化/归一化为了消除不同变量量纲的影响，常常需要对数据进行标准化或归一化处理。

SAS统计分析与应用从入门到精通如何选择适当的方法来解决实际问题，需要对问题迚行综合考虑。

对一个问题可以综合运用多种统计方法迚行分析。

例如一个预报模型的建立，可先根据有关生物学、生态学原理，确定理论模型和试验设计；根据试验结果，收集试验资料；对资料迚行初步提炼；然后应用统计分析方法（如相关分析、逐步回归分析、主成分分析等）研究各个变量乊间的相关性，选择最佳的变量子集合；在此基础上构造预报模型，最后对模型迚行诊断和优化处理，幵应用于生产实际。

17.2 FACTOR过程实例在SAS系统中，可利用FACTOR过程对数据迚行主成分分析。

FACTOR过程的语法栺式如下：PROC FACTOR DATA= N= OUT= OUTSTAT= METHOD= ROTATE= MAXITER= RECORDER HEY [选项]；VAR 变量/[选项]；PARTIAL 变量；RUN；各语句选项说明如下。

DATA语句指定要分析的数据集名及一些选项，它可以是原SAS数据集，也可以是corr、cov、ucorr、ucov等矩阵。

N用来确定潜在因子个数，该选择项缺省时，系统会自动根据“特征值大于1”的原则确定潜在因子个数。

OUT选择项用来保存原变量和因子得分变量，变量名为factor1，factor2，…。

只有使用了N 选择项，OUT选择项才能起作用。

OUTSTAT选择项指定输出结果的SAS数据集名，该数据集保存的是每一个指标的均值、标准差、样本数、相关系数矩阵或方差协方差矩阵、特征值和特征向量、事前共性方差、事后共性方差、未旋转因子载荷、旋转线性变换、旋转后的因子载荷以及因子得分系数等。

METHOD选择项用来确定因子分析的方法，可选用的有主成分分析法prin、最大似然分析法ml、主因子分析法prinit等，缺省是prin。

ROTATE选择项用来指定因子旋转的方法，可选用的有最大方差旋转法varimax、正交最大方差旋转法orthomax、相等最大方差旋转法equamax、比例最大方差旋转法promax等，缺省是none，不旋转。

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SAS软件与统计应用教程
2.1.1 统计学的基本概念
STAT
1. 总体与样本
总体(population)：总体是指所研究对象的全体组成 的集合。
样 本 (sample) ： 样 本 是 指 从 总 体 中 抽 取 的 部 分 对 象 （个体）组成的集合。样本中包含个体的个数称为样本 容量。容量为n的样本常用n个随机变量X1，X2，…，Xn 表示，其观测值（样本数据）则表示为x1，...，xn，为 简单起见，有时不加区别。
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STAT
第二章 SAS的描述统计功能
2.1 描述性统计的基本概念 2.2 在SAS中计算统计量 2.3 统计图形
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STAT
2.1 描述性统计的基本概念
2.1.1 统计学的基本概念 2.1.2 表示数据位置的统计量 2.1.3 表示数据分散程度的统计量 2.1.4 表示数据分布形状的统计量 2.1.5 其它统计量
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2.1.3 表示数据分散程度的统计量
STAT
1. 极差（Range）与半极差（Interquartile range）
极差就是数据中的最大值和最小值之间的差：
极差 = max{xi} – min{xi} 上、下四分位数之差Q3 – Q1称为四分位极差或半极 差，它描述了中间半数观测值的散布情况。
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STAT
2. 峰度（kurtosis）
峰度描述数据向分布尾端散布的趋势。峰度的计算公
式为： K
n (n 1 )
n(x i x )43 (n 1 )2
(n 1 )n ( 2 )n ( 3 )i 1 s (n 2 )n ( 3 )

各组数据相互独立、各组数据的总体分布符合 正态分布、各组数据的方差齐性。
方差分析的步骤
建立数学模型、计算自由度、计算F值、构造检验统计量、做出决策。
回归分析
回归分析的概念 线性回归分析 非线性回归分析
回归分析的步骤
研究因变量与自变量之间的相关关系，通过建立数学模型预测 因变量的值。
因变量与自变量之间存在线性关系，通过线性方程描述这种关 系。
数据异常值处理
通过识别和删除异常值来提高数据质量和分析结果的准确性。
数据标准化
将数据转换为标准形式，以便更好地进行比较和分析。
数据编码与转换
将分类变量转换为数值型变量，或将数值型变量转换为更易于分析和解释的形式。
03
推理性统计分析
参数估计与假设检验
参数估计
使用样本数据估计总体参数，如均值、中位 数、比例等。
数据可视化
通过SAS的可视化工具，将复杂 的数据以直观的方式呈现，帮助 用户更好地理解数据。
预测模型与决策支持
预测模型
利用SAS的统计和机器学习算法，构建各种预测模型，如回归分析、时间序列分析等，用于预测未来的趋势和结 果。
决策支持
通过SAS的决策支持工具，将数据分析结果转化为可操作的建议和策略，帮助决策者做出更好的决策。
置信区间
根据样本数据计算总体参数的置信区间，用 于估计参数的准确性。
假设检验
通过样本数据对总体参数或分布形式进行检 验，判断假设是否成立。
假设检验的步骤
提出假设、构造检验统计量、确定临界值、 做出决策。
方差分析
方差分析的基本思想
将总变异分解为若干个来源，并比较不同来源 的贡献程度。
方差分析的适用条件
聚类分析

SAS统计分析与应用从入门到精通汪海波罗莉汪海玲徐俊杰编著
北京
内容提要
SAS统计软件是目前应用最广泛的统计软件之一，已广泛应用于医学、财经和社会科学等领域中进行数据管理和数据分析处理。

本书以Windows操作系统下的SAS软件为基础，以实践中常用的统计分析方法为基本内容，介绍了SAS程序的编写以及结果解释。

本书重点介绍了各种多元统计分析方法的基本原理及其应用，包括方差分析、多元线性回归、Logistic回归分析、生存分析、主成分分析、因子分析、聚类分析、判别分析以及典型相关分析等。

每一章详细讨论了统计分析方法的基本原理和分析过程，介绍了SAS程序的使用方法及应用实例说明、结果解释及结论分析等。

本书可以作为从事数据分析和数据管理人员的参考用书，有关科研人员和科研管理者进一步提高统计分析水平的参考书，也可以作为高等院校师生统计教材。

SAS统计分析与应用从入门到精通
♦编著汪海波罗莉汪海玲徐俊杰
责任编辑张涛
♦人民邮电出版社出版发行北京市崇文区夕照寺街14号
邮编100061 电子函件315@
网址
中国铁道出版社印刷厂印刷
♦开本：787⨯1092 1/16
印张：28.75
字数：758千字2010年7月第1版
印数：1 – 3 000册2010年7月北京第1次印刷
ISBN 978-7-115-22846-8
定价：59.00元（附光盘）
读者服务热线：(010)67132692 印装质量热线：(010)67129223
反盗版热线：(010)67171154。

不同的主操作系统下SAS数据库文件以不同 方式与主操作系统下的文件组织相联系
在Windows下每个SAS数据库置于某个子目 录之中
例:SASUSER: C:\SAS\SASUSER
WORK: C:\SAS\SASWORK COURSE: C:\USERS\ZDW
第二章 SAS系统对数据的管理
§2 SAS 数据库 设定
SAS数据集是一种SAS文件 SAS文件是由SAS系统创建和管理的有特殊结
构的文件。包括 SAS数据集和SAS目录册 （CATALOG）等
第二章 SAS系统对数据的管理
数据直接输入
流行的数据库
其它文件格式
SAS数据集 SAS应用程序
第二章 SAS系统对数据的管理
§1 SAS 数据集
两种类型的数据对象： SAS数据集(Data sets)： 包含描述部分和数据部分 SAS数据视窗(Data View)： 只含描述部分 （变量名，属性，长度，标题 格式，创建与修改日期）
CARDS; 数据行;
RUN;
第四章 用数据步生成SAS数据集
INPUT 语句
INPUT <设定1><. . .设定n > <@|@@>;
设定的格式： List: 变量名 <$><:输入格式> Colunm: 变量名 <$>始列-终列 Formatted: 指针 变量名 输入格式 指针:@n|+n Named: 变量名 <$>始列-终列
nn源文件中各变量所在位置必须是规则的每个变量按输入格式读入指定的长度可用指针控制下一个变量读入的始点变量值可含空格变量输入次序可以是任意的任何字段或起部分可重复读入读入其它sas数据集要增改删sas数据集中的记录或变量可在data步中加入各种语句来实现生成sas数据集由外部文件或直接输入时在input语句之后加入用set语句读入已有sas数据集再加入各种语句对读入数据集进行增改读入其它sas数据集增改删数据集中的记录或变量或在input语句后或用set语句并加入其它sas语句

如何利用SAS进行数据挖掘与统计分析第一章：SAS软件简介与基本操作SAS（Statistical Analysis System）是一款功能强大的数据分析和统计建模软件，被广泛应用于各个行业的数据挖掘和统计分析工作中。

本章将介绍SAS软件的基本操作，包括安装与配置、数据导入与导出、文件管理等内容。

1.1 安装与配置SAS软件首先需要下载SAS软件的安装包，并按照安装向导的提示进行安装。

安装完成后，还需要进行一些配置工作，如设置SAS软件的工作目录、语言选项等。

1.2 数据导入与导出SAS软件支持多种数据格式，包括文本文件、Excel文件、数据库等。

可以通过SAS的数据步（DATA）和过程步（PROC）来完成数据导入与导出的操作。

数据导入时，需要明确数据的格式、变量类型等信息；数据导出时，可以选择导出的文件格式和目标路径。

1.3 文件管理在SAS的工作环境中，可以创建和管理多个工作文件，包括数据集、程序文件等。

可以使用SAS的文件步（FILE）和命令行（X）来进行文件操作，如创建、复制、删除等。

第二章：数据预处理与数据转换数据预处理是数据挖掘过程中的重要环节，它包括数据清洗、数据集成、数据变换等步骤。

本章将介绍利用SAS进行数据预处理与数据转换的方法。

2.1 数据清洗数据清洗是指对数据进行缺失值处理、异常值处理、重复值处理等操作，以确保数据的质量和准确性。

在SAS中，可以使用DATA步的WHERE子句和DELETE语句来实现数据清洗的功能。

2.2 数据集成数据集成是指将多个数据源的数据整合到一个数据集中，以便进行后续的统计分析和挖掘工作。

SAS提供了多种数据合并和连接的方法，包括DATA步的MERGE和SET语句、SQL过程的JOIN操作等。

2.3 数据变换数据变换是指对原始数据进行转换、归一化或标准化等操作，以便更好地满足建模和分析的需求。

在SAS中，可以使用DATA步的计算变量和变量转换函数来实现数据变换的功能。

2.sql 应用 原程序和解答在这里，想分解一下答案程序 data a; input nbr code; datalines; 13900000000 10102345 13900000000 10102346 13900000000 10102347 13900000000 10102348 13900000001 10102345 13900000001 10102346 13900000001 10102349 13900000002 10102345 13900000002 10102347 13900000002 10102349 13900000003 10102345 13900000003 10102346 13900000003 10102348 13900000003 10102349 ; run; proc sql; create table b as select a.code as prom_1 ,b.code as prom_2 ,count(distinct a.nbr) as Csr_Cnt from a a inner join a b on a.code<b.code and a.nbr=b.nbr group by a.code ,b.code ; quit; 首先 soporaeternus 哥们的 SQL 确实很不错，学 SQL，可以看看他的程序，学习的地方太多 了。
长沙孜信有限责任会计师事务所中庆会计师事务所有限责任公司河北华安会计师事务所有限公司新疆华西会计师事务所江苏天衡会计师事务所有限公司山东正源和信有限责任会计师事务所山东正源会计师事务所有限公司普华永道中天会计师事务所山东正源会计师事务所有限公司安达信华强会计师事务所中鸿信建元会计师事务所有限责任公司山东烟台乾聚会计师事务所有限公司云南亚太会计师事务所大连正元会计师事务所宁夏五联会计师事务所浙江天健会计师事务所天津津源会计师事务所武汉会计师事务所浙江天健会计师事务所山西晋元会计师事务所岳华集团会计师事务所kindex在help里面的解释如下

• 在SAS系统中建立的众多SAS文件，可按不同需 要将其归入若干个SAS逻辑库，以便对SAS文件进 行访问和管理。Explorer窗口可以管理逻辑库和各 种SAS文件，一般的，对于SAS文件的复制、查看 和删除等操作。
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SAS系统对数据的管理
数据 直接输入
流行 数据库
其它 文件格式
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1.1.2 SAS系统发展概况
1966年, 美国North Carolina州立大学开发。 1976年, SAS研究所成立 。 1985年, 推出小型机、微机版。
目前，已发展成为用于决策支持及科学研究 的大型信息系统，并且每年都在改进。
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● 我们能用SAS做什么？
进行数据管理 进行统计分析
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SAS/BASE简介
可以单独使用，也可以同其它软件产品一起组 成一个用户化的SAS系统。
主要功能是：
1.数据管理 2.基础统计计算功能
3.报表生成和图形显示功能
2021/3/30
湖北工程学院 数统学院
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1.数据管理功能：
（1）信息存贮和检索：
可用任何格式读入数据值，然后组成SAS数据集。具有 很强的与外部文件交换信息的功能，可以用文件操作 管理方法把不同数据集的数据组合在一起，供SAS过程 分析处理，生成报表. (2) 数据修改与程序设计：
存储在被 称为SAS
数据库 的
文件集中
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SAS数据集
SAS应用程序
是一种由SAS
系统创建和
管理的有特 殊结构的SAS 文件
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SAS数据集（Data sets）是一种关系
型结构，包括描述部分和数据部分

主成分分析
探索性主成分分析
通过PROC EIGEN进行探索性主成分 分析，减少数据集的维度并揭示变量 之间的关系。
因子分析
主成分回归
通过PROC REG进行主成分回归分析 ，利用主成分作为新的自变量进行回 归。
使用PROC Factor进行因子分析，提 取公因子并解释其意义。
时间序列分析
ARIMA模型
数据导入时常见问题与解决方案
数据格式错误
详细描述：在导入数据时，经常出现数据格式错误的问题，例如日期格式不正确 、数字格式不符合要求等。解决方案是检查数据源的格式，并使用适当的输入语 句或程序来转换数据格式。
数据导入时常见问题与解决方案
数据丢失
详细描述：数据丢失问题通常是由于数据源中的缺失值或无效值引起的。解决方案是使用适当的语句或程序来处理缺失值或 无效值，例如使用`INPUT`语句中的`NULL`选项或使用`IF`语句进行条件处理。
2023-2026
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SAS系统(统计分析系 统)培训课件
REPORTING
CATALOGUE
目 录
• SAS系统概述 • SAS系统的基本操作 • SAS系统的进阶应用 • SAS系统的编程技巧 • SAS系统的常见问题与解决方案 • SAS系统的案例分析
PART 01
SAS系统概述
要点二
详细描述
基于历史销售数据和市场趋势，利用SAS系统的预测分析 功能，对未来销售情况进行预测，为企业制定合理的生产 和销售计划提供依据。
2023-2026
END
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SAS统计分析教程全面讲解了SAS在编程统计中的应用。教程从SAS软件和用法简介开始，逐步深入到各种复杂的统计分析方法。其中包括单因素和多因素设计下的定量资料差异性分析，如资料的差异性分析，如对列联表资料的加权χ2检验和Meta分析。在对数线性模型分析方面，教程详细讲解了如何运用对数线性模型分析列联表资料。同时，教程还涵盖了各种线性回归和曲线回归分析方法，包括简单线性回归分析、可直线化曲线回归分析、多项式曲线回归分析等。此外，主成分回归分析、岭回归分析以及Poisson回归、负二项回归与Probit回归等高级统计方法也在教程中得到了详细介绍。通过本教程的学习，读者可以全面掌握SAS在编程统计方面的应用，提高数据处理和分析能力。

程序实现
PROC UNIVARIATE; BY variables ; CLASS variable(s); ; FREQ variable ; HISTOGRAM; ID variables ; OUTPUT ; PROBPLOT < variables >; QQPLOT < variables >; VAR variables ; WEIGHT variable ; RUN;
程序实现
PROC CORR < options > ; BY variables ; FREQ variable ; PARTIAL variables ; VAR variables ; WEIGHT variable ; WITH variables ; RUN;
系统抽样（systematic sampling）：先把总体中的每个个体编号，然后随机选取其中 之一作为抽样的开始点进行抽样，可以想象，如果编号是随机的，系统抽样与简单随机 抽样是等价的。
程序实现
PROC SURVEYSELECT options; STRATA variables ; CONTROL variables ; SIZE variable ; ID variables;
3.EM工具插补:补缺节点(包含单一插补和多重插补)
第二章 双变量分析
培训目的： 1. 理解中心极限定理;参数估计和假设检验理论； 2. 掌握相关分析的方法； 4. 掌握列联表分析的方法.
第一节 基本理论
中心极限定理
设随机变量 X1, X2, , Xn, 相互独立，服从同一分布且具
有期望 E Xi 和方差 D Xi 2 ，则随机变量
4.1．基本理论 4.2．建模流程 4.3．数据探索 4.4. 简单线性回归 4.5. 多元线性回归 4.6．残差检测 4.7．强影响点判断 4.8．共线性诊断 4.9．模型预测

SAS统计分析从入门到精通SAS（Statistical Analysis System）是一种最早用于统计分析的软件系统，使用广泛且功能强大。

本文将介绍SAS的入门知识，并提供一些进阶技巧，帮助您从入门到精通SAS统计分析。

入门篇：2. SAS语法基础：在开始使用SAS之前，您需要了解SAS的基本语法。

SAS的语法类似于其他编程语言，包括数据步（DATA Step）和过程步（PROC Step）。

数据步用于创建、加载和转换数据，过程步用于执行各种统计分析。

3. 数据加载和清洗：一旦您安装了SAS，就可以开始加载和清洗您的数据。

您可以使用DATA Step来创建数据集，或者使用输入过程（例如IMPORT或SET）将外部数据导入SAS。

对于不符合要求的数据，您可以使用相关的变量和函数进行清洗和转换。

4.运行基本统计分析：SAS提供了许多过程（PROC）来运行各种统计分析。

其中一些基本过程包括PROCMEANS用于计算变量的均值、标准差和其他统计量；PROCFREQ用于计算分类变量的频数分布和卡方检验；PROCREG用于进行线性回归分析等。

进阶篇：1.数据探索和可视化：一旦您熟悉了基本的统计分析，您可以使用SAS来进行数据探索和可视化。

您可以使用PROCUNIVARIATE计算数据的偏度、峰度等统计量；使用PROCCORR计算变量之间的相关性；使用PROCSGPLOT进行数据可视化等。

2.建立模型：SAS提供了许多过程用于建立模型，例如PROCLOGISTIC 用于二元逻辑回归分析；PROCGLM用于普通线性模型；PROCMIXED用于混合模型等。

您可以根据您的研究问题选择相应的模型，并使用SAS进行建模和模型拟合。

3.数据处理和编程技巧：SAS提供了许多数据处理和编程技巧，可以帮助您更高效地处理数据和编写代码。

例如，您可以使用ARRAY函数对变量进行数组操作；使用DO循环和IF-THEN条件语句进行数据处理；使用MACRO变量和宏函数进行代码复用等。

285生存分析 第 15 章Covariance Matrix for the Wilcoxon Statisticsgroup A BA 2877.48 -2877.48B -2877.48 2877.48Test of Equality over StrataPr >Test Chi-Square DF Chi-SquareLog-Rank 5.1240 1 0.0236Wilcoxon 1.9548 1 0.1621-2Log(LR) 4.0098 1 0.0452【结果解释】① 是用Kaplan-Meier 法对A 组生存资料迚行统计描述的结果。

第1列至第6列分别是生存时间、累积生存率、死亡概率、累积生存率标准误、已观测到的失效时间的例数、尚未观测到的失效或截尾例数。

有*号者表示截尾观测值。

最后给出生存时间四分位数、点估计及95%可信区间，生存时间均数及其标准误。

结果显示，A 组患者的中位生存期为1206天，平均生存期为769.29天。

② 是用Kaplan-Meier 法对B 组生存资料迚行统计描述的结果，内容同上。

结果显示B 组患者的中位生存期为358.0天，平均生存期为319.07天。

③ 为两组患者的总人数、死亡数、截尾数和截尾百分比。

④ 为两组患者的生存分布函数曲线。

两条曲线在开始时重叠，A 组（低恶性高分化癌）在第1206天终止，B 组（高恶性低分化癌）在第1119天终止，B 组生存率下降速度显著快于A 组，说明A 组（低恶性高分化癌）比B 组（高恶性低分化癌）的生存时间长。

⑤ 是-log S (t )对生存时间T 的散点图，呈非直线趋势，说明生存时间不呈指数分布。

⑥ 是log(-log S (t ))对log T 的散点图，两条线分别近似直线，说明生存时间近似呈Weibull 分布。

⑦ 是各组生存函数曲线齐性检验。

依次给出秩次统计量、log rank 统计量的协方差矩阵、Wilcoxon 统计量的协方差矩阵、各组生存函数一致性检验结果等。