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用SAS作统计分析培训

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SAS统计分析报告教程方法总结材料

SAS统计分析报告教程方法总结材料

SAS统计分析报告教程方法总结材料统计分析是对数据进行理性、全面和深入的分析，以发现其中的规律、趋势和关联性。

SAS（Statistical Analysis System）是一个流行的统计分析软件，广泛应用于数据分析、研究和报告编制领域。

本文将介绍SAS统计分析报告的编制方法，帮助读者了解如何利用SAS软件进行统计分析，并撰写专业的统计分析报告。

一、数据导入与准备在进行统计分析之前，首先需要导入数据并对数据进行清洗和准备。

SAS软件支持多种数据格式的导入，包括CSV、Excel、数据库等。

可以使用PROC IMPORT或DATA STEP语句来将数据导入SAS环境中，并使用DATA STEP或PROC SQL语句对数据进行清洗和准备，包括删除缺失值、解决数据异常值等。

二、描述性统计分析描述性统计分析是对数据集中的变量进行统计概括和描述。

在SAS中，可以使用PROCMEANS、PROCFREQ、PROCUNIVARIATE等过程来计算变量的均值、标准差、中位数、众数、频数分布等描述性统计指标。

通过描述性统计分析可以初步了解数据的分布情况，为后续的统计测试和模型建立奠定基础。

三、统计检验统计检验是用来检验数据之间的关系或差异是否显著的一种方法。

在SAS中，可以使用PROCTTEST、PROCANOVA、PROCCORR等过程进行假设检验，检验两组或多组数据之间的显著性差异或相关性。

在进行统计检验时，需要设置显著性水平和备择假设，以便进行准确的统计分析。

四、图形展示图形展示是将数据通过图表的形式呈现出来，更直观地展示数据的特征和规律。

在SAS中，可以使用PROCGPLOT、PROCSGPLOT、PROCGCHART等过程来绘制各种类型的图表，包括直方图、散点图、折线图、饼图等。

通过图形展示，可以更清晰地了解数据的分布情况和变量之间的关系，为数据分析和报告提供有力支持。

五、报告编制报告编制是统计分析的最后一步，将分析结果整理成报告文档，进行数据解释和结论归纳。

SAS统计与数据分析实用技巧

SAS统计与数据分析实用技巧

SAS统计与数据分析实用技巧Chapter 1: 引言数据分析在当今信息时代扮演着重要角色，而SAS统计工具是业界广泛使用的数据分析软件。

本文将介绍一些SAS统计与数据分析的实用技巧，帮助读者更好地理解和应用这一强大的工具。

Chapter 2: 数据管理与准备在开始数据分析前，合理、有效地管理和准备数据至关重要。

这一章节将重点介绍SAS中的数据导入、数据清洗和变量管理等技巧。

例如，我们可以使用PROC IMPORT命令将不同格式的数据导入SAS环境，再运用数据清洗技巧（如缺失值处理、异常值检测等）提高数据质量。

Chapter 3: 描述性统计分析描述性统计分析是数据分析的基础，也是数据探索的第一步。

我们将介绍如何使用SAS进行常见的描述性统计分析，包括求均值、标准差、中位数等。

同时，还能通过PROC UNIVARIATE命令生成直方图、箱线图等图表，以直观展示数据的分布特征。

Chapter 4: 数据可视化数据可视化是数据分析中非常重要的环节，它能帮助我们更好地理解数据背后的规律和趋势。

我们将介绍如何使用SAS中的PROC SGPLOT命令绘制各种图表，包括散点图、折线图、柱状图等。

此外，还会介绍一些高级的可视化技巧，如在图表中添加标签、调整颜色和样式等，使图表更具吸引力。

Chapter 5: 统计推断统计推断是数据分析中从样本数据推断总体特征的过程。

我们将介绍如何使用SAS进行常见的统计推断分析，包括参数估计、假设检验和置信区间计算等。

通过PROC MEANS和PROC TTEST等命令，我们可以得到样本统计量和对总体特征的推断。

Chapter 6: 回归分析回归分析是一种用于探究变量间关系的强大工具，常用于预测和因果分析。

在这一章节，我们将介绍如何使用SAS进行单变量和多变量线性回归分析，包括模型建立、系数估计和模型诊断等。

通过PROC REG命令，我们可以快速得到回归分析的结果和诊断图表。

培训课件SAS统计分析及应用.ppt

培训课件SAS统计分析及应用.ppt

每列叫做一个变量〔Variable〕
SAS数据集等价于关系数据库系统中的一个表， 实际上一个SAS数据集有时也称作一个表。 在数据库术语中一个观测称作一个记录，一 个变量称作一个域。
在C0401数据集中：
有 5个观测，分别代表5个学生的情况，
每个学生有5个数据，
分别为姓名、性别、数学成绩、语文成绩、
.。
12
• 程序是文本，可在任何文本编辑工具中输入 Windows中的记事本
• Word也可输入这样包含中文的程序
• 输入后使用复制复制、粘贴命令将输入的程序粘 贴到SAS系统程序窗口。
• 〔即在记事本中复制输入的程序，然后在SAS系统 程序窗口中使用粘贴命令，把程序复制到SAS中〕。
• 运行此程序，只要用鼠标单击工具栏的提交 〔Submit〕图标 ，或用Run菜单下的Submit命令， 或者直接按下F8键〔Windows XP)或者F6 〔Windows 7)，就可运行程序。如果选中某一段程 序，然后进展调用，那么系统只执行被选中的局部。
SAS程序与其它编程语言相似，采用缩进格式，使得 源程序构造清楚，容易读懂。
SAS程序的程序注释有以下两种格式：
注释语句：以星号“*〞开场，可占多行，以分号“;〞 完毕。～
注释段落：用“/*〞和“*/〞包括起来的任何字符，可 占多行。
程序中要有适当的注释，使程序的可读性强。
.。
18
四、SAS程序的数据步
语句完毕。通常情况下，过程语句与数据步中的语句不同，数 据步中的语句不能用在过程步中。
• 过程步语句一般以某一个关键字开头，比方VAR、BY、 TABLES、WEIGHT等，语句中有一些有关说明，如果有选择 项的话要写在斜杠后。

SAS统计分析课件2

SAS统计分析课件2

Proc freq过程需与tables 语句同时使用，若缺省， 则对所有变量做一个频数 表
Slide 13
三 计量资料的统计量描述 常见的数据统计描述量及意义 a 表示位置的特征量:均值,众数,中位数,百分位数 表示位置的特征量:均值,众数,中位数,百分位数 均值:数据的平均值.----Mean 众数:观测值中出现最频繁的数值----Mode 中位数:观测值排序中处于中间位置的值---Median 百分位数:中位数的推广.----P99
Slide 4
统计资料的描述
图形描述 表格描述 统计量描述 一 图形描述
A 散点图与曲线图 data student; input class sex $ age weight height @@; cards; 1 f 15 46 156 1 f 14 41 149 1 m 15 50 160 1 m 13 48 155 1 m 14 38 150 2 m 16 55 165 2 m 16 60 170 2 f 17 50 160 2 f 16 60 165 2 m 17 65 175 3 f 18 65 165 3 f 17 58 160 3 m 18 70 180 3 f 18 61 162 3 m 17 68 176 ; run； ；
Slide 6
Proc gplot; Symbol1 i=none v=b line=1 c=r; Symbol2 i=none v=a line=2 c=b; Plot weight*age=1 height*age=2/overlay; Run;
该程序分别画出了体重对年龄和身高对年龄的散点图
Slide 7
n(n + 1) ∑ ( xi − x )4 3(n − 1)2 Kurtosis g2 = (n − 1)(n − 2)(n − 3) s4 (n − 2)(n − 3)

SAS公司的JMP软件培训教程

SAS公司的JMP软件培训教程
6.4 6.4 6.3 6.3 6.4 6.4 6.3 6.3 6.4 6.4 6.5 6.5 6.3 6.4 6.3 6.5
Time
8:00am 8:00am 8:00am 8:00am 8:00am 8:30am 8:30am 8:30am 8:30am 8:30am 9:00am 9:00am 9:00am 9:00am 9:00am 9:30am
File>new. 使用已有数据表单；
点击：File>open 点击如下所示的图标也可。
新建，打开，保存
8/1/2024 03:21
5
JMP操作
选择所需行或列: 连续可鼠标拖放，非连续可CTRL+CLICK
增加行及增加列： 方法1、在空白的相依行处或相应列出双
击即可增加一行或一列。 方法2、点击：Raws>Add rows增加行 点击：cols>add columns增加
在Constant前打勾，并在其后栏目内填5。
Chart Type选为Mean,R,S.并在其下的 Mean及R前的框内打勾。
选中K Sigma，并在其前的栏目内填入3。 即我们以3Sigma标准来做控制图。
8/1/2024 03:21
35
制作Xbar-R图
点击
Chart, 既可 得出 控制 图。
8/1/2024 03:2缺陷（或打开 工作表：02-jmp trma-paretochart）。
2、点击图标： Pareto Charts只将 defects加入Y。见下 页图。
3、点击OK,既可得 出柏拉图。
8/1/2024 03:21
21
柏拉图
8/1/2024 03:21
Test for Normality

SAS统计分析(第八讲)

SAS统计分析(第八讲)

6
(1)似然比检验
G 2(ln Lk 1 ln LK )
k=0，1，┄，m。m为自变量的个数 。G近似服从自由度
为ν（ν=m-k）的χ2分布，当
变量对回归有统计学意义。 (2). Wald检验
2 2 时，表示新加入的 k个自 ,
Wald检验时将回归方程中各参数的估计值βj与0的比较， 统计量为
1
2
2016/8/27
1
0
71
538
17
Model Fit Statistics 模型拟合统计
Intercept Only 仅有截距 440.558 444.970 438.558 Intercept and Covariates 所有变量 428.427 指标越小表示 437.251 模型拟合的越 424.427 好
/*选项为对模型进行拟合优度检验*/ Output out=b1 p=pr; /*在数据集b1中含有每个个体的预测概率值*/
proc print data=b1; run;
2016/8/27 23
The LOGISTIC Procedure
0001oddsratioestimatespoint95waldeffectestimateconfidencelimits28621688485220183620associationpredictedprobabilitiesobservedresponses预测概率与观察反应变量间的关联度percentconcordant313somers02044个指标的和谐百分比绝对值越percentdiscordant109gamma0482大表示预不和谐百分比测概率与反percenttied577taua0042应变量的关结点百分比联度越高pairs381980602对子数等于反应变量为0的例数乘以反应变量为1的例数20183621obslevelpr00903520183622与冠心病d发病的关系分别随访儿茶酚胺水平高和低两组人群7年期间冠心病发病数见表93

SAS软件和统计应用教程(1)PPT课件

SAS软件和统计应用教程(1)PPT课件

-
2
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。
SAS软件与统计应用教程
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
-
1
SAS软件与统计应用教程
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
SAS软件与统计应用教程
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。
SAS软件与统计应用教程
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 )

第三讲SAS的基本统计分析

第三讲SAS的基本统计分析
The NPAR1WAY Procedure Wilcoxon Scores (Rank Sums) for Variable Weight Classified by Variable Sex Sum of Expected Std Dev Mean Sex N Scores Under H0 Under H0 Score ----------------------------------------------------------------------------------------------------- M 10 119.0 100.0 12.225943 11.900000 F 9 71.0 90.0 12.225943 7.888889 Average scores were used for ties. Wilcoxon Two-Sample Test Statistic 71.0000 Normal Approximation Z -1.5132 One-Sided Pr < Z 0.0651 Two-Sided Pr > |Z| 0.1302 t Approximation One-Sided Pr < Z 0.0738 Two-Sided Pr > |Z| 0.1476 Z includes a continuity correction of 0.5. Kruskal-Wallis Test Chi-Square 2.4151 DF 1 Pr > Chi-Square 0.1202
一些单变量检验问题
一些单变量检验问题
结果有三个部分：两个总体的WEGIHT简单统计量，两样本均值的检验，以及两样本方差是否相等的检验。标准的两样本t检验要求两总体方差相等，所以第三部分结果检验两样本方差是否相等。如果检验的结果为相等，则可使用精确的两样本t检验，看第二部分结果的Equal那一行。如果方差检验的结果为不等，则只能使用近似的两样本t检验，看第二部分结果的Unequal那一行。这里我们看到方差检验的p值为0.9114不显著，所以可以认为方差相等，所以我们看Equal行，p值为0.0001在0.05水平下是显著的，所以应认为男、女生的WEGIHT分数有显著差异，女生体重要低。

《试验设计与统计分析SAS实践教程》课件第4章

《试验设计与统计分析SAS实践教程》课件第4章

(1) 采用gplot过程编写绘制散点图的SAS程序如下：
goptions reset=all ftext=swiss htext=1.55;
symbol1 V=star H=1.75 CV=black;
symbol2 V=square H=1.75 CV=B;
symbol3 V=hash H=1.75 CV=R;
CAT 0.7514 0.6080 0.5420 0.7080 0.7514 0.6500 0.6170 0.7600 0.5540 0.5746 0.5040 0.6630 0.6290 0.7640 0.8060 1.0500
Treats T0 T0 T0 T0 T1 T1 T1 T1 T2 T2 T2 T3 T3 T3 T3 T3
POD 0.100 0.260 0.560 0.600 0.100 0.146 0.440 0.533 0.400 0.330 0.300 0.100 0.150 0.350 0.210 0.150
22.9
34.8
9.53
4.40
6
6.679
22.3
28.6
8.67
4.50
7
6.401
20.9
27.3
9.79
4.29
8
6.284
20.2
62.3
7.62
4.73
9
6.249
22.2
31.0
7.84
5.10
10
5.707
20.4
26.8
7.75
4.52
11
5.702
20.8
27.3
8.91
5.05
haxis=axis1 vaxis=axis2;

SAS统计分析与应用(第四讲)

SAS统计分析与应用(第四讲)

详细描述
多元线性回归分析通过建立多元线性方程组来描述多个因变量与多个自变量之间的关系，并利用最小二乘法来估计回归系数。这种方法可以用于预测多个因变量的值，并评估多个自变量对因变量的影响程度。
数学模型
Y1 = β01 + β11X1 + β21X2 + ... + ε1
多元线性回归分析
Y2 = β02 + β12X1 + β22X2 + ... + ε2
01
双因素方差分析是用于比较两个分类变量对数值型因变量的影响的统计方法。
02
它通过分析两个分类变量对数值型因变量的交互作用和单独作用，判断两个分类变量对数值型因变量的影响是否显著。
双因素方差分析
04
回归分析
总结词
一元线性回归分析是用来研究一个因变量与一个自变量之间的线性关系的回归分析方法。
数学模型
01
02
03
04
t检验
用于比较两组Biblioteka 据的均值是否存在显著差异，如独立样本t检验和配对样本t检验。
方差分析
用于比较两组或多组数据的方差是否存在显著差异，如单因素方差分析和多因素方差分析。
卡方检验
用于比较实际观测频数与期望频数之间的差异，如拟合优度检验和独立性检验。
非参数检验
不依赖于总体分布的假设检验方法，如符号检验、秩次检验等。
Y = β0 + β1X + ε
参数解释
Y是因变量，β0是截距，β1是斜率，X是自变量，ε是误差项。
详细描述
一元线性回归分析通过建立线性方程来描述因变量和自变量之间的关系，并利用最小二乘法来估计回归系数。这种方法可以用于预测因变量的值，并评估自变量对因变量的影响程度。

sas系统(统计分析系统培训课件讲课稿

sas系统(统计分析系统培训课件讲课稿
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

SAS统计分析与应用第二讲

SAS统计分析与应用第二讲
▪ 弹出新建类型窗口，选择“表”，单击确定 ，就产生了一空表格。
▪ 向表中输入变量名称，属性，数据
将其他格式的数据文件导入数据集
▪ SAS系统可以转换的标准格式的数据文件包 括：
利用SAS ASSIST创建数据集
▪ 单击“解决方案”菜单下的ASSIST选项，启 动SAS ASSIST模块。
▪ 单击“继续” ▪ 选择“Data Mgmt”，Create data选项。 ▪ 数据输入
马赛克图
▪ 使用马赛克图命令可以对离散变量做马赛克 图.
二维数据探索
▪ SAS INSIGHT 可以绘制二维数据的散点图, 曲线图,散点图列表
▪ 散点图可以将两个变量的值以散点的形式在 图上表现出来.通过散点图,可以粗略地观察两 个变量之间是否有数量关系
▪ 曲线图以曲线的形式给出两个变量之间的关 系
周六,日的含量明显低于其他几天
三维数据探索
▪ 通过绘制旋转图,三维曲面图,等高线图来揭示 多个变量之间的关系.
▪ 旋转图,三维的散点图,可旋转. ▪ 三维曲面图,就是在旋转图中将点拟合为一个
曲面.如果预测到一个变量可能由其他两个变 量决定,就可以绘制这个变量的响应曲面. ▪ 等高线图,将地表高度相同的点连成一环线直 接投影到平面形成水平曲线，不同高度的环 线不会相合.
▪
3. 各阶矩
▪
4. 分位数
添加密度估计
▪ 参数估计: 给出各种已知分布,只需对其中的 参数进行估计
▪ 核估计: 对密度函数没有作假设, 曲线的形状 完全依赖数据
参数估计
▪ 选择菜单中的 Parametric Density, 弹出对话 框:
正态分布曲线
核估计
▪ 选择Curves菜单中的Kernel Density,弹出对 话框:

SAS系统(统计分析系统)培训课件

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
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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
THANKS
感谢观看
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REPORTING
高度的用户认可

SAS统计分析教程

SAS统计分析教程
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。

学会使用SAS进行数据分析与统计

学会使用SAS进行数据分析与统计

学会使用SAS进行数据分析与统计第一章：SAS简介与安装1.1 SAS的定义与发展历程1.2 SAS的应用领域与优势1.3 SAS的安装与配置步骤第二章：SAS基本语法与数据处理2.1 SAS数据集的创建与导入2.2 数据集的基本操作（查询、排序、合并等）2.3 数据集的转换与处理（缺失值处理、变量转换等）第三章：SAS统计分析3.1 描述性统计分析（中心趋势与离散程度测量）3.2 统计图表（直方图、散点图、箱线图等）3.3 参数检验方法（t检验、方差分析等）3.4 非参数检验方法（秩和检验、卡方检验等）3.5 回归分析（线性回归、逻辑回归等）第四章：SAS数据挖掘与建模4.1 数据挖掘的概念与方法论4.2 数据挖掘过程与流程4.3 数据探索与预处理4.4 分类与预测模型的建立4.5 模型评估与应用第五章：SAS与大数据分析5.1 大数据与SAS的关系与发展趋势5.2 大数据的存储与处理5.3 大数据分析的典型方法与应用5.4 SAS在大数据分析中的优势与应用案例第六章：SAS与业务决策支持6.1 SAS在决策支持系统中的作用6.2 基于SAS的数据驱动决策方法6.3 风险管理与预警系统的建立6.4 模拟与优化决策的实现6.5 基于SAS的智能决策系统案例分析第七章：SAS的应用案例分析7.1 金融行业中的风险控制与信用评估7.2 医疗保险领域中的疾病预测与费用预测7.3 零售行业中的用户行为分析与精准营销7.4 制造业中的质量控制与生产优化7.5 市场调研与品牌分析中的应用案例第八章：SAS的发展与前景展望8.1 SAS在数据科学领域的地位与作用8.2 SAS的发展趋势与技术创新8.3 SAS对于人才发展的需求8.4 对于SAS未来的个人职业规划建议总结：本文分析了SAS的基础语法与数据处理、统计分析、数据挖掘与建模、大数据分析、业务决策支持以及应用案例等多个方面。

SAS作为一种功能强大的数据分析与统计工具，在各行各业的实际应用中发挥着重要的作用。

SAS统计分析(第二讲)

SAS统计分析(第二讲)

分位数： MEDIA|P50 （中位数）、 Q3|P75 （上四分位数）、 Q1|P25 （下四分位数）、QRANGE（四分位间距）、P1、P5、P10、P90、P95、 P99。

分布度量：SKEW（偏度系数）、KURT（峰度系数）。
可信区间： CLM （ 95% 可信区间）、 LCLM （ 95% 可信区间下限）、 UCLM（95%可信区间上限）。
1 1 2 2
1.20 1.87 0.64 1.34
1 1 2 2
1.20 2.07 0.75 1.35
1 1 2 2
1.39 1 1.53 2.11 0.76 2 0.81 1.48 2 1.58 2 1.87
output out=b1 mean=mean std=sd stderr=se cv=cv min=min max=max t=t prt=p; run;
禁止统计结果在output窗输出 详细的频数表 进行正态性检验 生成统计图：茎叶图，盒状图，正态概率图
mu0=总体均值 指定要比较的总体均值,缺省时总体均值为0。
2016/8/27
14
HISTOGRAM 语句的[绘图选择项]
vscale=count /* 纵轴用频数绘制直方图, 缺省时用频率绘
制直方图*/
蓝色。*/
2016/8/27 15
例2-3
data ex2_3;
infile 'e:\sasx\sas2\ex2_3.txt'; input x @@; proc univariate normal plot; var x ;
run;
2016/8/27
16
The UNIVARIATE Procedure Variable: x Moments N (样本含量) 101 Mean (均数) 119.537624 Std Deviation (标准差) 4.77359092 Skewness (偏度 g1) 0.18165194 Uncorrected SS (平方和) 1445492.31 Coeff Variation (变异系数) 3.99337947 Sum Weights (总权重） 101 Sum Observations (合计） 12073.3 Variance （方差） 22.7871703 Kurtosis （峰度 g2) 0.03146705 Corrected SS (离均差平方和) 2278.71703 Std Error Mean (标准误) 0.47499005
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Analyst Application
分析员应用(Analyst Application)是在SAS系 统中进行基本统计分析菜单界面系统
它将常用的统计方法按描述统计，表分析， 假设检验，方差分析和回归分析等栏目提 供菜单，也有制图和建表的功能菜单
它对所进行的每项分析都提供按菜单设定的 要求自动生成的程序
子样（分布及其它特征）
计算统计量
描述
统计量
推断
9
统计模型
参数是总体的特征。
统计量是由样本观测值计算而得到的。
统计量可用于估计总体的参数。
总体参数 样本统计量
均值
X
方差
s2
标准差
s
10
抽样的随机性
子样
子样
总体 子样 子样
子样
对同一个总体可以获得多个不同的样本 这些样本的观测值不全相同，相应的统计
X3
3 -3 1 -7 -38 30 1
6 -3
8
X4
-9 13 -14 -46 -7 13 18
0 8 -1
X5
1 13 -5 45
0 19 -9 4 19 -16
MEAN
7.4 16. -7.6 -5.6 -8.
5.4 7. 5. 10.6 -7. 2.3
8.3
STD
13.3 15.5 18.5 33.4 3.1 1.8 15.4 1.7 1.6
数据取值频数的描述
柱状图与直方图 (Bar chart/Histogram)
SAS 将各种专门分析方法融入为用户提 供的直接使用的专用系统中
4
了解学习SAS的分析决策功能
会找： 针对问题和数据选用合适的 分析工具
会用：选PROC，选Option， 写Statement
会解释：对SAS提供的计算结果给出 解释和分析
5
总体(母体 Population)
关心的对象全体 关心对象的某些指标(Variable)
为：
以连续变化尺度测量
区间型的(Interval) 具有可进行分析的数值
列名型的(Nominal) 有数值或字符值
用于作分类变量
数值型
区间型
字符型
列名型
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SAS/INSIGHT
对数据集的操作
在SAS/INSIGHT中，可对SAS数据集进行 数据输入和浏览 修改测量水平 移动变量显示次序 建立新的变量 按某个变量的值进行排序 选取子集
发命令analyst 用SAS/INSIGHT 发命令insight
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SAS/INSIGHT
是一个可视化的数据探索工具。将统计 方法与交互式地图形显示融合在一起
随时为用户提供数据、图形和分析结果 三方面的内容，便于用户发现奇异数据 及包含在数据中的模式或规律，探索性 地使用各种统计分析方法并观察分析结 果。它为用户提供一种全新的使用统计 分析方法的环境。
它对分析的过程和结果建立项目并进行管理
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Analyst Application
在SAS中进入Analyst: 键入命令ANALYST 用下拉菜单Globals Analyze Statistical Analysis
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Analyst Application
在Analyst中，可对SAS数据集进行 数据输入和浏览 移动变量显示次序 建立新的变量 按某个变量的值进行排序 选取子集 转置数据集
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变量取值的宏观描述
分布全面地描述了变量取值的概况 分布：变量取什麽值，各占多少比例
字符型变量：用表列举其取值和比例或用 柱状图，拼花图(Mosaic)
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变量取值的宏观描述
连续变化数值型变量：用表列举其在各个 范围取值的比例，用直方图，Box图或 次序统计量、经验分布图
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SAS/INSIGHT
量也不一样，这是由抽样偶然性引起的 但当样本的容量增大时，不同样本间的差
异逐渐缩小，这是统计的规律性
11
抽样的随机性
OBS
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
X1
3 18 -0
1 10 -0 -9 -11
6 -7
X2
19 40

-9
rannor2, 原数据rannor1
9.1
17.6
12
抽样的随机性
13
抽样的随机性
14
抽样的随机性
15
抽样的随机性
16
抽样的随机性
17
用SAS作常规统计 的几种常用做法
用SAS作常规统计分析，在交互式运行方 式下常用的做法有：
用编程实现各种任务 用SAS提供的菜单系统实现各种任务
用SAS/ASSIST 用STATISTICAL ANALYST
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SAS/INSIGHT
如何在SAS系统中进入SAS/INSIGHT 键入命令 INSIGHT 用下拉菜单 Globals Analyze Interactive data analysis 通过 SAS/ASSIST 或提交 Proc insight
20
SAS/INSIGHT
在SAS/INSIGHT中，变量按其测量水平分
x 22
?
x 2n
.
... ... ... ...
.
... ... ... ...
Obs m x m1
x m2
...
x mn
计算统计量
7
统计量(Statistics)
子样
总体
描述
推断
统计量--由样本运算而得到的量：
均值，方差
中位数，极差
直方图，经验分布
统计量能集中样本某一方面的信息
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统计模型
母体（分布及其它特征） 抽样
Var1, Var2, . . . ,Var n 总体的分布：这些变量取什麽值，
各占多大比例 总体的分布的特征：均值，方差(及其他
参数) 抽样
6
样本(子样 Sample )
样本：取自总体的若干(有代表性)的个体
Var 1 Var 2 ? Var n
Obs 1 x 11
x 12
?
x 1n
Obs 2 x 21
STAT, QC, ETS, OR INSIGHT, LAB, ASSIST IML
SAS 将其分析功能与其数据管理功能结 合成强大的决策支持系统
3
SAS分析的特点
SAS 将常用的统计方法用程序实现，是 一个高品位的程序系统
SAS 是一个迅速发展的系统：融入最新 的方法，不断适应用户的新需求
SAS 既可由编程也可用图形界面交互式 地实现分析功能
用SAS作统计分析
基本概念和方法浏览 SAS Institute (Shanghai) Co., Ltd.
1
统计的作用
对数据作出概要的描述 基于数据作出推断
(包括评价推断的有效性)
2
SAS系统提供有力的统计分析 功能
Base SAS 和 SAS/GRAPH 包含常规的 分析功能
SAS 有专用于各种分析功能的模块