sas期末复习 PPT
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sas期末复习-幻灯片(1)
2.2.1 用INSIGHT计算统计量
▪ 选择选项矩统计量和分位数，取消默认的选 项：“Box Plot/Mosaic Plot”和 “Histogram/Bar Chart”，单击“OK”按钮，即 可得到变量Income按“R_Id”分组的各种矩统 计量（Moments）和分位数（Quantiles），如 图所示。
结果显示t统计量的p值 = 0.0005 < 0.05，因此拒绝 原假设。说明两套试卷有显著差异。
将两批工人的测量结果看作两个样本，但其数据 都放在一个数据集之中，所需的时间值是记录在同 一分析变量f之下，而两种方法的差别是由变量g的 值加以区分的，所以g可作为分类变量。检验代码如 下：
proc ttest data=zzcpsj;
等需要重点掌握。
逻辑库和SAS文件
Libname aa “e:\sasdata”; 定义一逻辑库aa
Data aa.class;
新建一数据集class
....
....
Sas中数据集 aa.Class
SAS数据集
SAS逻辑库
aa
E:\sasdata
Windows下文件 Class.sas7bdat
proc print data=c200501; format math 9.1 chinese 9.1;
run;
使得列出的数学、语文成绩宽度占9位，带一位小数。
参数与统计量
参数(parameter)：参数是用来描述总体特征的概括性值
。如总体平均值（μ）、总体方差（2）、总体比例（π）
等。 统计量(statistics)：统计量是用来描述样本特征的概括
libname mylib1 "e:\data\";
完整版-全等三角形总复习PPT教学课件
AC=BC
∠BCE=∠DCA
DC=EC
∴ △ACD≌△BCE (SAS)
∴ BE=AD
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6. 如图A、B、C在一直线上，△ABD，△BCE都是等边 三角形，AE交BD于F，DC交BE于G，求证：BF＝BG。
AB
＝
DB
∠ABE ＝ ∠ DBC
BE＝BC ∴△ABE≌△DBC(SAS)
D
C
2
1
A
B
思路3： 已知一边一角（边与角相邻）：
找夹这个角的另一边
AD=CB （SAS）
找夹这条边的另一角
∠ACD=∠CAB（ASA）
找边的对角
∠D=∠（B AAS）
15
如图，已知∠B= ∠E，要识别△ABC≌ △AED，需 要添加的一个条件是--------------
A
D
C
E
思路4：
找夹边
AB=AE (ASA)
∴ △ADC ≌ △EDB
D
C
∴ AC = EB
在△ABE中，AE < AB+BE＝AB+AC
E
即 2AD < AB+AC
∴ AD 1 (AB AC) 2
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12.如图,已知AC∥BD，EA、EB分别平分∠CAB和∠DBA， CD过点E，则AB与AC+BD相等吗？请说明理由。
C A
∵ QD⊥OA，QE⊥OB，QD＝QE（已知）． ∴点Q在∠AOB的平分线上．（到角的两边的距
离相等的点在角的平分线上）
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2.如图, △ABC的角平分线BM,CN相交于点P, 求证：点P到三边AB、BC、CA的距离相等
《SAS统计分析介绍》PPT课件
精选ppt
19
FORMAT语句可以为变量输出规定一个输出格式，比如 proc print data=score;
format math 5.1 chinese 5.1;
run;
使得列出的数学、语文成绩宽度占5位，带一位小数。 事实上，在生成数据集的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 语句规定变量的存贮长度，用ATTRIB语句同时规定变量的各属 性。在数据步中规定的变量属性是附属于数据集本身的，是永 久的；在过程步中规定的变量属性（标签、输出格式等）只用 于此过程的本次运行。
关 分 析
定性资料 （ R*C表）
双向无序 双向有序、属性不同
双向有序、属性相同
直线相关分析 Spearman秩相关 c2检验 Spearman秩相关、线性趋势检验 一致性检验(kappa系数的假设检验)
一个应变量，一个自变量：直线回归分析
回 归
应变量为连续型定量变量，服从正态分 布
一个应变量，多个自变量：多重线性回归 分析
在VAR后面给出变量列表：
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，
math-chinese等。
如果数据集中有几个变量依次为
math,english,chinese，则
var math-chinese 与
var math english chinese 等价。
5.304312 标准误差均 值
3645 584713.9 72.40189 0.56804 263832.5
0.140937
99% 95% 90% 75% Q3 50% 中位数
SAS定理的证明ppt
上找出隐含的已知条件，即要会看图），也可是我们学过的公理、定理和
定义。另外证明三角形全等时还要注意对应顶点应书写在对应的位置上！
例 2：如右下图，正在修建的某高速公路要通过一座大山，现要从这座山中挖一条隧道，
为了预算这条隧道的造价，必须知道隧道的长度，即这座山A、B两处的距离，你能想
出一个办法，测出AB的长度吗？
分析： 要想直接测出AB的长度是不可能的，怎么办？ 我
们应在大山外的开阔地选择一合适的地点O，使得从点
O可以到达A 、B两处，并测出AO与BO的长度。 连结
AO并延长AO至A' ，使OA'=OA ； 连结BO并延长BO
至B'，使OB'=OB ，再连结A'B'，然后只需证 A'B'=A
． B，问题就解决了。显然我们根据边角边定理易证 △A'
下面我们就利用平移和旋转的知识来探讨 三角形全等的判定方法㈠：边角边定理！
二、讲授新课：
问题： 如果在△ABC和△A'B'C'中，AB=A'B'，∠B=∠B'， BC=B'C'，那么△ABC和△A'B'C'全等吗？
探究㈠：⑴、如果△ABC和△A'B'C'的位置关系如图①所示，则两个三
⑴、角形全等吗？
△ABC ≌ △A'B'C'。
归纳： 通过对上面有相同已知条件，只是图形的位置不同的三个小题的探讨
与分析，我们可得出判定三角形全等的一种方法：
边角边定理 有两边和它们的夹角对应相等的两个三 角形全等（可简写成“边角边”或“SAS”）。
三、教学实例：
全等三角形的判定(SAS)(课堂PPT)
∴AM=BN
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在△AMD与△BND中
AM=BN ∠A=∠B AD=BD
(已证） （已证） （已知）
∴△AMD≌△BND（SAS） ∴DM=DN.
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全等三角形与其他图形的综合
• 如图，四边形ABCD、DEFG都是正方形，连接AE、CG. 求证：(1)AE＝CG；(2)AE⊥CG. 证明：(1)∵四边形ABCD、DEFG都是正方形，
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3.如图，点E、F在AC上，AD//BC，AD=CB，AE=CF.
求证：△AFD≌△CEB.
证明： ∵AD//BC，
A
∴ ∠A=∠C，
E
∵AE=CF，
∴AE+EF=CF+EF，
D F
即 AF=CE.
B
C
在△AFD和△CEB中，
AD=CB (已知），
∠A=∠C (已证），
AF=CE (已证），
A
△ABC和△ABD满
足AB=AB ,AC=AD,
∠B=∠B,但△ABC
与△ABD不全等. B
C
D
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画一画：
画△ABC 和△DEF，使∠B =∠E =30°， AB =DE
=5 cm ，AC =DF =3 cm ．观察所得的两个三角形是
否全等？
M
D
C
A
B
结论 有两边和其中一边的对角分别相等的两个
(2)设AE与DG相交于M， AE与CG相交于N， 在△GMN和△DME中， 由(1)得∠CGD＝∠AED 又∵∠GMN＝∠DME， ∠DEM＋∠DME＝90° ∴∠CGD＋∠GMN＝90° ∴∠GNM＝90°，∴AE⊥CG.
sas复习
SAS复习提纲一、数据的输入及输出菜单方式文件-----数据导入/数据导出SAS数据的work工作区输入和调用解决方案—分析—分析家PROC IMPORT 方式PROC IMPORTdatafile="f:\mydata\sas\inflation.xls"OUT=ACPIDBMS=excel2000 REPLACE ;sheet='ACPI';getnames=yes;run;proc print DATA=ACPI(obs=15);run;编辑窗口操作方法PROC DATA;INPUT X Y @@;CARDS;XXXXXXXX;RUN;PROC PRINT DATA=XX;V AR __;RUN;二、排序及分组data example3;input name $ 1-10 sex $ math chinese; 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 110run；proc print data=example3noobs label;label name='姓名' sex='性别'math='数学成绩' chinese='语文成绩'; run;proc sort data=example3;by sex;run;proc print data=example3 noobs;by sex;run;三、简单的运算原有数据集data=case1；其中有变量x y计算Z=x^3+1/yData case2；Set case1；Z=x^3+1/yRun；data example2;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= example2;by descending avg;run;proc print;run;四、简单正态随机数的产生data example4;do time=-50 to 1000 by 1;noise=rannor(12345);if time>0 then output ;end ;print data= example4;run;1t t t y y με-=++ ~(0,1)t N εdata a;mu=0;y1=5;do time=-100 to 1100;noise=rannor(785); y=mu+y1+noise;if time>0 then output ; y1=y;end ;五、基本描述统计proc means data=;var x;run;proc univariate data=;var x; run;PROC MEANS DATA =shenzheng MEAN STD Q1 MEDIAN Q3 skew kurt ; VAR open close r1;RUN ;六、图形PROC CHART/PROC GCHARTVBAR HBAR BLOCK PIE STAR data example1;input name$1-11 sex$ title$ age;cards;Zhouli M P 50Yuke F AP 48Liping F AP 47Liuling M L 37Wangfang F L 28Zhulin M P 44Yuhong F AP 40Liqing F AP 42Liulijun M L 30Wangfang F L 25Leiming M AP 32Fangjin M L 26Liuming M AP 36;run;proc print data=example1;run;quit;PROC CHART DATA=example1;VBAR sex;HBAR sex;BLOCK Sex;PIE Title;star Title;RUN;PROC GCHART DATA=example1;VBAR sex;HBAR sex;BLOCK Sex;PIE Title;star Title;RUN;/*5个高分辨率图形/PROC PLOT/PROC GPLOT [1] PROC PLOTDATA example2;n=0;DO x=0TO360BY5;y=sin(x*3.14159/180);OUTPUT;END;PROC PLOT ;PLOT y*x='+'/vref=0;RUN;DATA example3;DO x=0TO360BY30;y=sin(x*3.14159/180);z=2*x/180-2;OUTPUT;END;PROC PLOT ;PLOT y*x='+' z*x='*'/OVERLAY vref=0; run;DATA example4;DO x=-10TO10BY1;DO y=-10TO10BY0.5;z=sqrt(x*x+y*y);OUTPUT;END;END;PROC PLOT;PLOT y*x=z/CONTOUR;RUN;[2] PROC GPLOTDATA example5;input milk@@;time=intnx('month','1jan1962'd,_n_-1); format time date.;cards;589 561 640 656 727 697 640 599 568 577 553 582 600 566 653 673 742 716 660 617 583 587 565 598 628 618 688 705 770 736 678 639604 611 594 634 658 622 709 722 782 756 702 653 615 621 602 635 677 635 736 755 811 798 735 697 661 667 645 688 713 667 762 784 837 817 767 722 681 687 660 698 717 696 775 796 858 826 783 740 701 706 677 711 734 690 785 805 871 845 801 764 725 723 690 734 750 707 807 824 886 859 819 783 740 747 711 751 804 756 860 878 942 913 869 834 790 800 763 800 826 799 890 900 961 935 894 855 809 810 766 805 821 773 883 898 957 924 881 837 784 791 760 802 828 778 889 902 969 947 908 867 815 812 773 813 834 782 892 903 966 937 896 858 817 827 797 843 ;run;proc gplot;plot milk*time;symbol v=square i=join c=red;run;七、报表及列列联表一维PROC FRE Q DATA=CLASS;TABLE AGE;RUN;quit;二维PROC FREQ;TABLE SEX*AGE;RUN;quit;列联表从这些罪行的组合看，是否于性别无关。
第14章全等三角形期末复习PPT课件(沪科版)
第14章 全等三角形的判定
复习要点 1.全等三角形的定义
能够完全重合的两个三角形称为全等三角形. 2.全等三角形的性质：
全等三角形的对应边相等. 全等三角形的对应角相等. 全等三角形的对应边上的高相等. 全等三角形的对应边上的中线相等. 全等三角形的对应角的平分线相等.
复习要点 3.全等三角形的判定方法
C
D
∴BC=DC.
16. 如图，已知AC=BD， BC、AD相交于点E，且
BC⊥AC，BD⊥AD. AD 是∠BAC的平分线. 求证：BC
是∠ABD的平分线.
C
证明：∵ BC⊥AC，BD⊥AD，
D
∴∠C=∠D=90°.
在△RtABC和Rt△BAD中
AB=BA
A
B
AC=BD
∴ △RtABC ≌ Rt△BAD (HL)
要证：DE=AE－DC A 要证：AE=BD DC=BE 要证： △ABE≌△BCD
D 1E
∠ABE=∠BCD.
B
C
∠ABC=120° ∠D=60°
例2 如图，在△ABC中， ∠ABC=120°， AB=BC，
BD是∠ABC内的射线 ，若连接DC， ∠D=60°，点E是
线段BD上一点，且∠1=60°. 求证：DE=AE－DC.
一般三角形：SSS SAS ASA AAS 直角三角形：HL SAS ASA AAS
结论：判定两个三角形全等的条件中 至少有一组边对应相等.
复习要点
判定两个三角形全等的条件中至少有
一组边对应相等.
4. 判
S SSS
定
S
SAS
全 第一
等 的
找边S
A HL ASA
思
复习要点 1.全等三角形的定义
能够完全重合的两个三角形称为全等三角形. 2.全等三角形的性质：
全等三角形的对应边相等. 全等三角形的对应角相等. 全等三角形的对应边上的高相等. 全等三角形的对应边上的中线相等. 全等三角形的对应角的平分线相等.
复习要点 3.全等三角形的判定方法
C
D
∴BC=DC.
16. 如图，已知AC=BD， BC、AD相交于点E，且
BC⊥AC，BD⊥AD. AD 是∠BAC的平分线. 求证：BC
是∠ABD的平分线.
C
证明：∵ BC⊥AC，BD⊥AD，
D
∴∠C=∠D=90°.
在△RtABC和Rt△BAD中
AB=BA
A
B
AC=BD
∴ △RtABC ≌ Rt△BAD (HL)
要证：DE=AE－DC A 要证：AE=BD DC=BE 要证： △ABE≌△BCD
D 1E
∠ABE=∠BCD.
B
C
∠ABC=120° ∠D=60°
例2 如图，在△ABC中， ∠ABC=120°， AB=BC，
BD是∠ABC内的射线 ，若连接DC， ∠D=60°，点E是
线段BD上一点，且∠1=60°. 求证：DE=AE－DC.
一般三角形：SSS SAS ASA AAS 直角三角形：HL SAS ASA AAS
结论：判定两个三角形全等的条件中 至少有一组边对应相等.
复习要点
判定两个三角形全等的条件中至少有
一组边对应相等.
4. 判
S SSS
定
S
SAS
全 第一
等 的
找边S
A HL ASA
思
SAS复习整理(全)
一、数据集的建立1.导入Excel数据表的步骤如下：1) 在SAS应用工作空间中，选择菜单“文件”→“导入数据”，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。
（注意Excel文件要是2003的！！）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。
2.用INSIGHT创建数据集1）启动SAS INSIGHT模块，在“SAS INSIGHT：Open”对话框的”逻辑库“列表框中，选定库逻辑名2）单击“新建”按钮，在行列交汇处的数据区输入数据值（注意列名型变量和区间型变量，这在后面方差分析相关性分析等都要注意！！）3）数据集的保存:•“文件”→“保存”→“数据”；•选择保存的逻辑库名，并输入数据集名；•单击“确定”按钮。
即可保存新建的数据集。
3.用VIEWTABLE窗口建立数据集1）打开VIEWTABLE窗口2）单击表头顶端单元格，输入变量名3）在变量名下方单元格中输入数据4）变量类型的定义：右击变量名/column attributes…4.用编程方法建立数据集DATA 语句； /*DATA步的开始，给出数据集名*/Input 语句；/*描述输入的数据，给出变量名及数据类型和格式等*/（用于DATA步的其它语句）Cards； /*数据行的开始*/[数据行]； /*数据块的结束*/RUN; /*提交并执行*/例子：data=数据集名字mylib.a;input name$ phone room height; ($符号代表该列为列名型，就是这一列是文字！！比如名字，性别，科目等等)cards;rebeccah 424 112 1.5648 （中间是数据集，中间每一行末尾不要加逗号，但是carol 450 112 5.6235 数据集最后要加一个分号！！）louise 409 110 1.2568gina 474 110 1.3652mimi 410 106 1.6542alice 411 106 1.6985brenda 414 106 1.3698brenda 414 105 1.8975david 438 141 1.6547betty 464 141 1.5647holly 466 140 1.5624;proc print data=whb.phones; （这一过程步是打印出数据集，可要可不要！）run;*数据集中的框架我会用加粗来显示，大家主要记加粗的，下面的编程部分都是这样！！二、基本统计分析1.用INSIGHT计算统计量1）在INSIGHT中打开数据集在菜单中选择“Solution（解决方案）”→“Analysis（分析）”“Interactive Data Analysis （交互式数据分析）”，打开“SAS/INSIGHT Open”对话框，在对话框中选择数据集，单击“Open （打开）”按钮，即可在INSIGHT中打开数据窗口2）选择菜单“Analyze（分析）”→“Distribution (Y)（分布）”，打开“Distribution (Y)”对话框。
武汉大学SAS总复习笔记(精品版)
第1章SAS基础1.SAS工作界面与方式2.常用工作模块–VIEWTABLE模块✧Viewtable第一行显示变量的标签–初识INSIGHT模块✧表格的列称为变量，表格的行称为观测✧变量分为：字符型和数值型（按变量的测量水平可分为：区间型变量和列名型变量）–初识“分析家”3.SAS文件的管理方式✧逻辑库(临时+永久)✧数据集(描述部分+数据部分-变量、观测)4.数据集的建立5.SAS编程初步第2章SAS的描述统计功能• 2.1 描述性统计的基本概念总体：总体是指所研究对象的全体组成的集合。
样本：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。
参数：参数是用来描述总体特征的概括性值。
统计量：统计量使用来描述样本特征的概括性值。
–表示数据位置的统计量✧均值：所有观测值得平均值，是描述数据取值中心位置的一个度量。
✧中位数：中位数是描述观测数据中心位置的统计量，大体上其数据大小为观测值的一半。
优点是不受个别极端数据的影响。
✧众数：观测值中出现最多的数称为众数。
✧百分位数：分位数也是描述数据分布和位置的统计量。
–表示数据分散程度的统计量✧极差与半极差：极差就是数据中的最大值和最小值之间的差。
半极差是上下四分位数之差，描述了中间半数观测值得散布情况。
✧方差与标准差：反映数据对其均值中心的某种离散程度。
✧变异系数：将标准差表示为均值的百分数。
–表示数据分布形状的统计量✧偏度：刻画数据对称性的指标。
（均值对称时为零，左侧数据分散时为负，右侧时为正）✧峰度：描述数据向分布尾端散布的趋势。
（标准正态分布时为零，尾部较正态分布分散时为正，集中时为负）–正态分布• 2.2 在SAS中计算统计量• 2.3 统计图形（定量变量和分类变量的图形表示）–什么类型数据适合用什么图形定量变量：✧直方图数值型变量展示变量取值的分布可以估计总体的概率密度，组距对直方图的形态影响很大。
可以看出数据分布的疏密。
SAS系统(统计分析系统)培训课件
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
ONE
KEEP VIEW
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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libname mylib1 "e:\data\";
SAS编程基础
变量名
例如：
数据集名
data f2005;
input number name $;
cards;
200541001 zhao 200541002 qian 200541003 sun 200541004 li ;
❖ CARDS语句表明后面是数据行； 1.cards必须与input配合使用； 2.在一个data步中只能使用一个cards; 3.Cards必须是data步中最后一个语句； 4.分号单独使用一行,或者省略；
SAS程序概述
❖2. SAS语言书写规则 ▪ 一个SAS语句有两个重要特征：
由SAS关键词（keyword）开始； 总是以分号“;”结束； 所有的标点符号必须采用英文半角的输入方式
1.4 SAS编程初步
❖ SAS系统不仅可以用交互式方式进 行数据操作和统计分析，还具备强 大的编程语言功能。
❖ 在SAS系统中，可以利用EDITOR 窗口编写程序；
proc print data=c200501; format math 9.1 chinese 9.1;
run;
使得列出的数学、语文成绩宽度占9位，带一位小数。
参数与统计量
参数(parameter)：参数是用来描述总体特征的概括性值
。如总体平均值（μ）、总体方差（2）、总体比例（π）
等。 统计量(statistics)：统计量是用来描述样本特征的概括
▪ 同一受试对象处理前后的数据； ▪ 同一受试对象两个部位的数据； ▪ 同一样品用两种方法（仪器等）检验的结果；
▪ 配对的两个受试对象分别接受两种处理后的数据。
❖ 配对t检验的实质同于单样本t检验，可将此类资料看成是
差均值数的m 0样=0本的均比数较d，所其代检表验的统未计知量总构体造均如数下m：d 与已知总体
变量分为两种类型：字符型变量和数值型变量。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： ● 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； ● 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。
❖ 基本思想：首先假设原假设是真的成立，然后考虑在原假 设成立的条件下，已经观测到的样本信息出现的概率，如 果这个概率很小，这就表明一个概率很小的事件在一次试 验中发生了，这与小概率原理相违背，表明原来的假设有 问题，应予以否定，即拒绝这个假设。
❖ “概率很小”：一般在检验之前都事先指定，比如概率为
▪ P＞ α，在P值的显著性水平条件下，如果能够观测到 小概率事件发生，则说明假设可能没有任何问题。因 为观测一个概率比较大的事件，其发生的可能性本来 就比较大，故不能对假设做出否定的判断。
❖ 因此，在SAS系统中进行假设检验，往往从P值入手
配对设计资料t检验的基础理论
❖ 配对设计主要有四种情况：
1.1.3 SAS对数据文件的管理
❖ SAS每次启动时会自动指定5个 逻辑库 ▪ Work，Sasuser，Sashelp， Gismaps，Maps ▪ Sasuser库保存与用户个人设 置有关的文件 ▪ Sashelp库保存与SAS帮助系 统、例子有关的文件。
逻辑库和SAS文件
Libname aa “e:\sasdata”; 定义一逻辑库aa
0.05，0.01等，用a表示，称为显著性水平或检验水平。
概率P值
❖ 实际的显著性水平：概率P值
▪ SAS系统根据样本分布和样本数据自动计算一个实际 的显著性水平：概率P值
▪ P< α，说明实际计算的显著性水平比理论的显著性水 平更小，小概率事件在一次实验中发生的几率更小（ 比理论设定的概率还小）。此时在P值的显著性水平条 件下，如果还能够观测到小概率事件发生，则说明假 设更加不可靠，应拒绝原假设；
2.3.1 定量变量的图形表示
1. 直方图 2. 盒形图 3. 散点图 4. 线图
主要了解各种图形的组成，不要求命令方式
第二部分 sas统计部分 ❖ 会要求写程序
3.1 区间估计与假设检验的基本概念
❖3.1.1 区间估计 ▪ 统计学中的几种分布 ▪ 抽样误差 ▪ 区间估计
❖3.1.2 假设检验
计算中心
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;
各个过程步的功能一定要很清楚
(5) FORMAT语句和LABEL语句 过程步中的FORMAT语句可以为变量输出规定一个 输出格式，比如:
语句B
[ELSE 语句B；]
计算中心
选择语句
SELECT (选择表达式); WHEN(值列表) 语句; WHEN(值列表) 语句; …… OTHERWISE 语句;
END;
表达式1
假
表达式2式n-1
假
真 语句1
真 语句2
真
真
语句 ... 语句n-1 3
语句n
其中“选择表达式”是一个取数值、字符型值的变量或表达式，“值列表”为一项 或者若干项,多项之间逗号分开,每项可以是一个与选择表达式相同取值类型的表达式。 “语句”可以是单个语句或复合语句。执行SELECT结构时,先计算出选择表达式和 值列表中的所有值,然后把选择表达式值由前向后与值列表中的值相比,发现相等值则 执行对应的语句，然后退出SELECT结构（不再查看后面的值列表）. 如果选择表达式的值不等于任何值列表中的值则执行OTHERWISE对应的语句，这 种情况下没有OTHERWISE语句会出错。
大家应该也有点累了，稍作休息
大家有疑问的，可以询问和交流
10
SAS程序概述
❖1. 数据步与过程步
▪ SAS程序包括多个步骤和一些控制语句，一 般情况下由两种类型的程序步（steps）组成： 数据步（DATA steps）和过程步（PROC steps）。有时SAS程序还包括一些全程语句， 用以控制贯穿整个SAS程序的某些选项、变量 或程序运行的环境。
run;
例如：
data f2005; input number name $ @@; cards；
200541001 zhao 200541002 qian 200541003 sun 200541004 li ; run;
分支语句
❖ IF语句
IF 表达式；
Y
N
表达式1
或
IF 表达式 THEN 语句A； 语 句 A
结果显示t统计量的p值 = 0.5734，不能拒绝 （57.34%的把握）原假设：均值 = 70。
▪ 4. 配对两样本均值的假设检验
在例3-8中检验两套试卷有无显著差异，代码如 下：
proc ttest data=sjcj; paired A*B;
run;
代码运行结果给出了对原假设μ1 – μ2 = 0所作的t 检验的p值，如图3-16所示。
❖1.4.2 指定逻辑库
▪ 1. 一个逻辑库连接一个文件夹
建立逻辑库，又称为指定逻辑库，其实质是把一 个库名和一个实际文件夹(此文件夹必须已经存在) 联系起来，指定逻辑库的命令语句为全程语句，其 格式如下：
LIBNAME <逻辑库名> "<路径>"；
例如指定的库名为“Mylib1”，路径为： “e:\data\”，SAS语句如下：
复习
题型
❖ 单选 ❖ 填空
以上主要是sas基础部分 ❖ 分析和问答题：第三章到第五章，每章一个大题
第一部分 sas基础
使用SAS
对于常用的一些统计分析方法，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
Insight和分析家不要求具体的步骤。 命令方式中比如建库，建立数据集，set，merge
2.2.1 用INSIGHT计算统计量
❖3. 计算统计量
选择菜单“Analyze（分析）”→“Distribution (Y) （分布）”，打开“Distribution (Y)”对话框。在数 据集sryzc的变量列表中，选择Income为分析变量， 选择R_Id，为分组变量。
单击“Output（输出）”按钮，在打开的对话框中 包含描述性统计量选项。
Data aa.class;
新建一数据集class
....
....
Sas中数据集 aa.Class
SAS数据集
SAS逻辑库
aa
E:\sasdata
Windows下文件 Class.sas7bdat
1.1.3 SAS对数据文件的管理
❖ SAS的名字 SAS的名字（数据集名、变量名、逻辑库名等 等）有以下命名规则：
RUN；
其中，PROC TTEST和RUN语句是必须的，其 余语句都是可选的，而且可调换顺序。
▪ 3. 单样本总体均值的假设检验
在例3-8中增加原假设选项以及置信水平，代码 如下：
proc ttest h0=70 alpha = 0.01 data=sjcj; var A;
run;
代码运行结果除了给出变量A在99%置信水平下 的均值、标准差的置信区间外，还给出对假设μ0 = 70，所作的t-检验的p值，如图3-15所示。
68.27%
-2.58 -1.96 -1 905
%99 %
1 1.96 2.58
SAS编程基础
变量名
例如：
数据集名
data f2005;
input number name $;
cards;
200541001 zhao 200541002 qian 200541003 sun 200541004 li ;
❖ CARDS语句表明后面是数据行； 1.cards必须与input配合使用； 2.在一个data步中只能使用一个cards; 3.Cards必须是data步中最后一个语句； 4.分号单独使用一行,或者省略；
SAS程序概述
❖2. SAS语言书写规则 ▪ 一个SAS语句有两个重要特征：
由SAS关键词（keyword）开始； 总是以分号“;”结束； 所有的标点符号必须采用英文半角的输入方式
1.4 SAS编程初步
❖ SAS系统不仅可以用交互式方式进 行数据操作和统计分析，还具备强 大的编程语言功能。
❖ 在SAS系统中，可以利用EDITOR 窗口编写程序；
proc print data=c200501; format math 9.1 chinese 9.1;
run;
使得列出的数学、语文成绩宽度占9位，带一位小数。
参数与统计量
参数(parameter)：参数是用来描述总体特征的概括性值
。如总体平均值（μ）、总体方差（2）、总体比例（π）
等。 统计量(statistics)：统计量是用来描述样本特征的概括
▪ 同一受试对象处理前后的数据； ▪ 同一受试对象两个部位的数据； ▪ 同一样品用两种方法（仪器等）检验的结果；
▪ 配对的两个受试对象分别接受两种处理后的数据。
❖ 配对t检验的实质同于单样本t检验，可将此类资料看成是
差均值数的m 0样=0本的均比数较d，所其代检表验的统未计知量总构体造均如数下m：d 与已知总体
变量分为两种类型：字符型变量和数值型变量。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： ● 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； ● 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。
❖ 基本思想：首先假设原假设是真的成立，然后考虑在原假 设成立的条件下，已经观测到的样本信息出现的概率，如 果这个概率很小，这就表明一个概率很小的事件在一次试 验中发生了，这与小概率原理相违背，表明原来的假设有 问题，应予以否定，即拒绝这个假设。
❖ “概率很小”：一般在检验之前都事先指定，比如概率为
▪ P＞ α，在P值的显著性水平条件下，如果能够观测到 小概率事件发生，则说明假设可能没有任何问题。因 为观测一个概率比较大的事件，其发生的可能性本来 就比较大，故不能对假设做出否定的判断。
❖ 因此，在SAS系统中进行假设检验，往往从P值入手
配对设计资料t检验的基础理论
❖ 配对设计主要有四种情况：
1.1.3 SAS对数据文件的管理
❖ SAS每次启动时会自动指定5个 逻辑库 ▪ Work，Sasuser，Sashelp， Gismaps，Maps ▪ Sasuser库保存与用户个人设 置有关的文件 ▪ Sashelp库保存与SAS帮助系 统、例子有关的文件。
逻辑库和SAS文件
Libname aa “e:\sasdata”; 定义一逻辑库aa
0.05，0.01等，用a表示，称为显著性水平或检验水平。
概率P值
❖ 实际的显著性水平：概率P值
▪ SAS系统根据样本分布和样本数据自动计算一个实际 的显著性水平：概率P值
▪ P< α，说明实际计算的显著性水平比理论的显著性水 平更小，小概率事件在一次实验中发生的几率更小（ 比理论设定的概率还小）。此时在P值的显著性水平条 件下，如果还能够观测到小概率事件发生，则说明假 设更加不可靠，应拒绝原假设；
2.3.1 定量变量的图形表示
1. 直方图 2. 盒形图 3. 散点图 4. 线图
主要了解各种图形的组成，不要求命令方式
第二部分 sas统计部分 ❖ 会要求写程序
3.1 区间估计与假设检验的基本概念
❖3.1.1 区间估计 ▪ 统计学中的几种分布 ▪ 抽样误差 ▪ 区间估计
❖3.1.2 假设检验
计算中心
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;
各个过程步的功能一定要很清楚
(5) FORMAT语句和LABEL语句 过程步中的FORMAT语句可以为变量输出规定一个 输出格式，比如:
语句B
[ELSE 语句B；]
计算中心
选择语句
SELECT (选择表达式); WHEN(值列表) 语句; WHEN(值列表) 语句; …… OTHERWISE 语句;
END;
表达式1
假
表达式2式n-1
假
真 语句1
真 语句2
真
真
语句 ... 语句n-1 3
语句n
其中“选择表达式”是一个取数值、字符型值的变量或表达式，“值列表”为一项 或者若干项,多项之间逗号分开,每项可以是一个与选择表达式相同取值类型的表达式。 “语句”可以是单个语句或复合语句。执行SELECT结构时,先计算出选择表达式和 值列表中的所有值,然后把选择表达式值由前向后与值列表中的值相比,发现相等值则 执行对应的语句，然后退出SELECT结构（不再查看后面的值列表）. 如果选择表达式的值不等于任何值列表中的值则执行OTHERWISE对应的语句，这 种情况下没有OTHERWISE语句会出错。
大家应该也有点累了，稍作休息
大家有疑问的，可以询问和交流
10
SAS程序概述
❖1. 数据步与过程步
▪ SAS程序包括多个步骤和一些控制语句，一 般情况下由两种类型的程序步（steps）组成： 数据步（DATA steps）和过程步（PROC steps）。有时SAS程序还包括一些全程语句， 用以控制贯穿整个SAS程序的某些选项、变量 或程序运行的环境。
run;
例如：
data f2005; input number name $ @@; cards；
200541001 zhao 200541002 qian 200541003 sun 200541004 li ; run;
分支语句
❖ IF语句
IF 表达式；
Y
N
表达式1
或
IF 表达式 THEN 语句A； 语 句 A
结果显示t统计量的p值 = 0.5734，不能拒绝 （57.34%的把握）原假设：均值 = 70。
▪ 4. 配对两样本均值的假设检验
在例3-8中检验两套试卷有无显著差异，代码如 下：
proc ttest data=sjcj; paired A*B;
run;
代码运行结果给出了对原假设μ1 – μ2 = 0所作的t 检验的p值，如图3-16所示。
❖1.4.2 指定逻辑库
▪ 1. 一个逻辑库连接一个文件夹
建立逻辑库，又称为指定逻辑库，其实质是把一 个库名和一个实际文件夹(此文件夹必须已经存在) 联系起来，指定逻辑库的命令语句为全程语句，其 格式如下：
LIBNAME <逻辑库名> "<路径>"；
例如指定的库名为“Mylib1”，路径为： “e:\data\”，SAS语句如下：
复习
题型
❖ 单选 ❖ 填空
以上主要是sas基础部分 ❖ 分析和问答题：第三章到第五章，每章一个大题
第一部分 sas基础
使用SAS
对于常用的一些统计分析方法，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
Insight和分析家不要求具体的步骤。 命令方式中比如建库，建立数据集，set，merge
2.2.1 用INSIGHT计算统计量
❖3. 计算统计量
选择菜单“Analyze（分析）”→“Distribution (Y) （分布）”，打开“Distribution (Y)”对话框。在数 据集sryzc的变量列表中，选择Income为分析变量， 选择R_Id，为分组变量。
单击“Output（输出）”按钮，在打开的对话框中 包含描述性统计量选项。
Data aa.class;
新建一数据集class
....
....
Sas中数据集 aa.Class
SAS数据集
SAS逻辑库
aa
E:\sasdata
Windows下文件 Class.sas7bdat
1.1.3 SAS对数据文件的管理
❖ SAS的名字 SAS的名字（数据集名、变量名、逻辑库名等 等）有以下命名规则：
RUN；
其中，PROC TTEST和RUN语句是必须的，其 余语句都是可选的，而且可调换顺序。
▪ 3. 单样本总体均值的假设检验
在例3-8中增加原假设选项以及置信水平，代码 如下：
proc ttest h0=70 alpha = 0.01 data=sjcj; var A;
run;
代码运行结果除了给出变量A在99%置信水平下 的均值、标准差的置信区间外，还给出对假设μ0 = 70，所作的t-检验的p值，如图3-15所示。
68.27%
-2.58 -1.96 -1 905
%99 %
1 1.96 2.58