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SAS软应用之判别分析PPT课件

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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。

第11讲判别分析

第11讲判别分析

协方差矩阵
9.0570 S1= 14.0055
14.0055 86.0570
21.7030 S2= 29.4205
29.4205 47.1680
15.3800 Sw= 21.7130
21.7130 66.6125
各样品到第一类和第二类的距离
d i( 1 ) x 1 7 .8 5 ,x 8 2 9 .1 4 2 0 0 . .0 13 2 9 0 0 0 . .0 0 2 4 2 3 6 4 x x 7 9 1 2 1 7 7 9 8 2 . .8 1 5 4 1 6 8 2 d i( 2 ) x 1 7 .4 0 ,x 4 2 9 .7 1 4 0 0 . .0 13 2 9 0 0 0 . .0 02 4 2 3 6 4 x x 7 9 1 2 1 7 7 9 8 2 . .4 7 0 1 1 6 4 4
N 1 10
N 2 10 N2错=3
13
APE R 1.67%
10 10
N1错=1 N2正=10
第一节 距离判别
在实际应用中，当假定正态总体且协差阵相等时，均值与协方差阵 要用估计值，即
d2x,G 1x1T ˆ1 1x1
d2x,G 2x2T ˆ2 1x2
解 W x ： x T ˆ 1 1 2
ˆ1 2 6 2 2 4 4 3 , ˆ1 ˆ2 6 2 2 4 4 2
W (x ) (x 1 3 ,x 2 4 )1 3 4 1 1 1 4 2 4 x 1 2 x 2 4
判别 W x 函 x 数 1 2 2 ： 1 21 2

《SAS中判别分析》幻灯片

《SAS中判别分析》幻灯片

8.85 3.38 5.17 26.10 .
28.60 2.40 1.20 127.0 . ……
15.00 2.70 5.02 64.00 . ;
Options ps=60 ls=75表示输出 屏幕定义为一页60行，每行75字 符
options ps=60 ls=75; proc print data=d511; run;
数据。
plot can2*can1 = group;
run;
proc print data=can532;
run;
proc discrim data=can532 distance list; class group; var can1 can2;
run;
proc discrim data=can532 pool=no distance list;
8 -20
3
-100 -21.4
7 -15
1
-100 -21.5
15 -40
2
13 -17.2
18
2
2
-5 -18.5
Hale Waihona Puke 15181
10 -18
14
50
1
-8 -14
16
56
1
0.6 -13
26
21
3
-40
-20
22
-50
3
练习三、书p214，5-11题。判断最下边两个待判数据属 于哪一类。实验报告只写结果是哪一类。
x1
x2
x3
type
0.045 0.043 0.265
*(14)POOL=YES或=TEST，系統內定值為=YES，其分析所用的判別函數來 自各類別之共變數矩陣.若選=TEST，則用Ratio Test考驗各類別裏的共變數 矩陣相同程度是否達顯著水準，若達顯著水準，其功用如POOL=NO，若否， 則如POOL=YES. *(15)THRESHOLD=P，指定一個最小的事後機率(posterior probability)

《SAS软件入门教程》课件

《SAS软件入门教程》课件
推论性统计分析是统计分析中更为深入和复杂的一类方法。它基于样本数据，通过参数估计和假设检 验等方法，对总体特征进行推断。常见的推论性统计分析方法包括回归分析、方差分析、卡方检验等 。
高级统计分析
总结词
高级统计分析是在描述性统计分析和推论性统计分析基础上，运用更为复杂和高级的统 计模型和技术，对数据进行深入分析和挖掘的方法。
SAS软件开始商业化，推出 SAS/ETS、SAS/STAT等模块 。
1990年代
SAS软件开始支持互联网和分 布式计算，推出 SAS/CONNECT、 SAS/INSIGHT等模块。
1960年代
SAS软件由美国北卡罗来纳大 学开发，最初主要用于统计分 析。
1980年代
SAS软件不断扩展，推出 SAS/BASE、SAS/EIS、 SAS/IMAGE等模块。
THANKS
THE FIRST LESSON OF THE SCHOOL YEAR
宏变量和宏程序
了解宏变量的定义和使用方法，掌握宏程序 的编写和调用。
自定义过程
了解自定义过程的概念和语法，掌握如何创 建和使用自定义过程。
宏编程和自定义过程的应用
通过案例演示宏编程和自定义过程在数据处 理和分析中的应用。
01
SAS软件实战案例
案例一：数据探索和可视化
总结词
通过SAS软件进行数据探索和可视化，帮助用户更好地理解数据。
使用动态图表
通过动画效果展示数据随时间的变化，使数据变化更加直观。
使用3D图表
在二维图表的基础上增加高度维度，展示更丰富的数据信息。
01
SAS编程技巧
变量处理和数据转换
变量类型
了解和正确使用不同类型的变量，如数值型、字符型 、日期型等。

SAS统计分析软件应用共129页

SAS统计分析软件应用共129页

bmi=weight/height**2;
cards; 1 Judy 1.56 45 /*数据流中每个数据值之间最少有1各空格*/
2 Lucy 1.67 53
; run; /*数据步结束*/ proc print data=sas1_3; run; /*过程步结束*/
/*显示输出sas1_3数据集到output窗口*/
标题栏、菜单栏、工具栏
Editor
程序编辑器窗口
LOG
运行过程日志窗口
Output
结果输出窗口
Explorer
资源管理器窗口
Results
结果索引窗口
SAS常用功能键
三个窗口间切换
F4 Recall
(调回程序)
F5 Editor
(程序) F8 Submit (发送程序)
F6 LOG
SAS — 统计分析系统
Statistical Analysis System
宁夏医科大学公共卫生学院 流行病与卫生统计学系 李吴萍 2019.5
1
第一节 SAS软件简介
1966年美国North Carolina州立大学的两位生物 统计学研究生开始研制SAS系统，直至1976年成立了 SAS软件研究所，正式推出了SAS软件，1985年推出 微机版SAS。
24
第二章 建立SAS数据集
例2_2 SAS程序举例
libname tj ‘d:\user\’; /*创建名为tj的sas数据库*/ data tj.sas2_2; /*创建永久性数据集sas2_2，保存在‘d:\user’
下*/ Input id name$ height weight; bmi=weight/height**2; cards; 1 Judy 1.56 45 2 Lucy 1.67 53 ; run; proc print data=tj.sas2_2; /*将保存在’d:\user’的数据

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 )

SAS判别分析

S A S判别分析-CAL-FENGHAI-(2020YEAR-YICAI)_JINGBIAN课程：SAS判别分析部门：创新业务部-徐宝莲时间：2015/1/16内容概要：1、判别分析的简单介绍2、一般判别分析——PROC DISCRIM3、典型判别分析——PROC CANDISC4、逐步判别分析——PROC STEPDISC1、判别分析的简单介绍判别分析是一种应用性很强的统计方法。

它通常是根据已有的数据资料，来建立一种判别方法，然后再来判断一个新的样品归属哪一类。

判别分析的SAS过程所处理的数据集要求具有一个分类变量和若干个数值型变量。

SAS中进行判别分析的具体目标可以分为以下三条：建立判别函数，以便用来判别某一新的观测值的所属类别；寻找一组数值型变量的线性组合，使得其能够很好地反映各类别之间的差别；筛选出某些能反映类别间差别的变量。

2、一般判别分析——PROC DISCRIM2.1距离判别法距离判别法是通过计算距离函数来进行判别，即样品与哪个总体之间的距离最近，则判断它属于哪个总体。

如何衡量样品与总体间的这种抽象的距离？我们一般利用马氏距离来描述。

对于两总体的情形，设和是两个P维总体，样品X到的距离为,样品X到的距离为，则我们按照下面的准则对样本X进行判别归类：1)若,则判定X属于；2)若,则判定X属于；3)若，则X有待于进一步判定。

2.2Bayes判别法Bayes判别法是基于Bayes统计的思想，即假定事先对所研究的对象有一定的了解，并通过先验概率分布来进行描述，当抽取样本后，用样本来修正先验概率分布，并得到后验概率分布，然后根据后验概率分布进行各种统计推断。

Bayes判别法首先计算给定样品属于各个总体的条件概率，然后比较这些概率值的大小，将样品判归于条件概率最大的总体。

PROC DISCRIM DATA=数据集名<选项>；CLASS变量名列表；PRIORS概率值；BY 分组变量名；RUN;语句说明：1）PROC DISCRIM 语句用来调用DISCRIM 过程。

SAS统计分析软件讲义.ppt

一 命令行命令
• 窗口调用命令(略)
2004-09-06
SAS统计分析软件--概述、显示管
18
理系统
•窗口管理命令
命令
BYE
结束 SAS 会话
描述
CLEAR
删除窗口内容或设置的显示
COMMAND 恢复在活动窗口的命令行或使无效
END
关闭窗口，并从显示屏幕上移走该窗口
ENDSAS
结束 SAS 会话
HOME
• 6.学会自己查看系统帮助；
• 7.能够利用SAS系统处理常见的临床研究数据并 能根据所学的统计知识对计算结果进行解释。
2004-09-06
SAS统计分析软件--概述、显示管
2
理系统
主要内容
• 1.SAS概述； • 2.SAS显示管理系统； • 3.SAS编程基础：
– SAS语句；SAS表达式；SAS常量； – SAS变量；SAS算符；SAS函数； • 4.DADA Step（数据步）； • 5.PROC Step（过程步）； • 6.常用统计分析模块。
2004-09-06
SAS统计分析软件--概
窗口
•输入和编辑文本， 包括SAS语句； •提交SAS语句； •拷贝一个外部文 件到PGM窗口， 或拷贝窗口内容到 外部文件上；
LOG
窗口
包含SAS日志，主要 内容有：
•在当前会话中发布的 SAS语句； •注释、警告和出错信 息； •DATA步应用的一些 结果。
SAS统计分析软件--概述、显示管
10
理系统
第二章 SAS显示管理系统
SAS显示管理系统也可以称为SAS窗口环 境，因为它由一系列窗口组成。通过这些窗口， 用户可发布执行各种不同任务的命令。有些命 令可以在任一窗口里发布，称为全局命令；而 有些命令则只能在特定的窗口发布，称为非全 局命令。

SAS软件应用之判别分析

SAS软件应用之判别分析
判别函数中判别能力检验
• 一个判别函数判别样本归类的功能强弱很大程度 上取决与指标的选取。如果判别函数中特异性强 的指标越多，则判别函数的判别功能也就越强。 相反，不重要的指标越多，判别函数就越不稳定， 其判别效果非但得不到改善，甚至会适得其反。 因此，要建立一个有效的判别函数，指标的选取 很重要，过多过少都不一定合适。一方面要根据 专业知识和经验来筛选指标，另一方面要借助统 计分析方法检验指标的性能。
SAS软件应用之判别分析
判别分析
• 判别分析是一种根据观测变量判断研究样本如何 分类的多变量统计方法，它对于需要根据对样本 中每个个案的观测来建立一个分组预测模式的情 况是非常适用的。分析过程基于对预测变量的线 性组合产生一系列判别函数，但是这些预测变量 应该能够充分地体现各个类别之间的差异。判别 函数是从一个每个个案所属的类别已经确定的样 本中拟合出来的，并且生成的函数能够运用于同 样进行了预测变量观测的新的样本点，以判断其 类别归属。
SAS软件应用之判别分析
FISHER判别分析法
• 根据FISHER判别分析法的基本原理，就是 要选择一组适当的系数，使得类间差异最 大且类内差异最小，即使得下式的Q值达
到最大。Q Q (c1,c2, ,ck)y( (a a) ) y( (b b ) )
• 使得Q值达到最大就是Q的一阶偏导函数等 于0的方程组的解，由
Q0,Q0, ,Q0
c1
c2
ck
SAS软件应用之判别分析
FISHER判别分析法
• 可以得到：
f11c1 f1tct f1kck d1 fs1c1 fstct fskck ds
fk1c1 fktct fkkck dk
• 其中，

试验设计与统计分析SAS实践教程课件：判别分析


C c1, c2 ,
T
cp
X X1, X 2 ,
T
Xp
其中，Y为判别函数，C为判别系数，X为属性变量集。
判别分析和聚类分析虽均为数值分类方法，但两者的分 类方法显著不同。聚类分析事先并不知道样本中的样品分成 几类，完全是根据属性变量的观测和判别准则把样品分成主 观的几类，而判别分析至少有一个已明确知道其分类的“训 练样本”，通过由它建立的判别函数依据判别准则将每个未 知样品判归已知的一个类。
判别分析可划分为多种类型。按照判别函数的内涵，可 划分为Bayes判别分析、Fisher判别分析、欧氏距离判别分析 和逐步判别分析。按照属性变量的概率分布，可划分为多元 正态型和非参数型。按照先验概率的分布类型，可划分为等 概率型(样品的先验概率均相等)、比率型(先验概率与样本中 样品的频率相等)和离散概率型(任意指定样品的先验概率)。
(2) 认为频率较高的卫星遥感观测其数值稳定性和发生 的概率亦较高，故用训练样品在样本中出现的比率(频率)作 为各个类的先验概率估计。SAS在discrim过程中设置选项 priors proportional或priors prop实现这项功能。
(3) 采用discrim过程实现Bayes判别分析。过程选项 data=指定调用训练样本sasuser.xunlian01。过程选项testdata= 指定调用检测样本sasuser.jiance01。语句class指定训练样本 中SamCrop为分类变量。语句priors proportional指定先验概 率与样品的比率成正比，缺省则指定先验概率均相等，也可 以指定一个先验概率的任意离散序列。语句var指定X1～X4 为参与计算的属性变量。缺省则为所有的数值变量。语句id 指定训练样本中Obs为标识观测的变量。语句testclass指定检 测样本中TestCrop为分类变量。语句testid指定检测样本中 TestObs为标识观测的变量。SAS程序如下：
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c1
c2
ck
FISHER判别分析法
• 可以得到：
f11c1 f1t ct f1k ck d1 f s1c1 f st ct f sk ck d s
f k1c1 f ktct f kkck d k
• 其中，
判别分析
• 判别分析的基本原理可以表述为：在一个P维空 间同于R时且中有仅，样 属有本 于K点 这个XK已（个知X总1的体，总中X2体的，G一X13，个，G，…2判，，别GXP3分，）析…，所，它要G属K， 解决的问题是确定这个样本点X具体应该属于那 一个G总体。实际上判别分析的过程分为两个部 分，首先是依据已知样本及其预测变量建立起一 系列分类规则或判别规则，其次是运用这一规则 对样本的原有分类进行检验以确定原有分类错判 率。同时如果原有分类具有较低的错判率，则建 立起来的分类规则可以应用于实际工作中。
第19章 判别分析
学习目标
• 了解判别分析的基本思想； • 熟悉Bayes判别分析法和Fisher判别分析法； • 掌握BAYES参数分析法的判别准则效能的
评估； • 掌握判别分析的SAS过程步：DISCRIM、
CANDISC和STEPDISC过程步。
概述
• 在医学研究和疾病防治工作中，经常会遇 到需要根据观测到的资料对所研究的对象 进行分类的问题。例如，需要根据就诊者 的各项症状、体征及化验指标，作出就诊 者是否患有某种疾病或某种疾病的哪一类 型的诊断；又如，在环境监测中，根据对 某地区的环境污染的综合测定结果判断该 地区属于哪一种污染类型等。
• 对判别分析结果的优劣评价明确尚无系统的检验 理论，只能通过错判率和事后概率错误率的估计 来评估判别分类的有效性。
FISHER判别分析法
• 假设A和B为分类明确的两类症状。在总体A中观 察了p例，在总体B中观察了q例，每一例记录了k 个一指个标线， 性它 函们 数是 ，即x1,：x2 ,, xk 。令y是这k个指标的 y c1x1 c2 x2 ck xk
判别分析
• 判别分析是一种根据观测变量判断研究样本如何 分类的多变量统计方法，它对于需要根据对样本 中每个个案的观测来建立一个分组预测模式的情 况是非常适用的。分析过程基于对预测变量的线 性组合产生一系列判别函数，但是这些预测变量 应该能够充分地体现各个类别之间的差异。判别 函数是从一个每个个案所属的类别已经确定的样 本中拟合出来的，并且生成的函数能够运用于同 样进行了预测变量观测的新的样本点，以判断其 类别归属。
FISHER判别分析法
• 根据FISHER判别分析法的基本原理，就是
要选择一组适当的系数，使得类间差异最
大且类内差异最小，即使得下式的Q值达
到最大。
Q

Q(c1 , c2 ,, ck
)

Байду номын сангаас
y(a)
(a)
y(b)
(b)
• 使得Q值达到最大就是Q的一阶偏导函数等 于0的方程组的解，由
Q 0, Q 0,, Q 0
概述
• 判别分析的任务是根据已掌握的一批分类 明确的样品建立判别函数，使产生错判的 事例最少，进而对给定的一个新样品，判 断它来自哪个总体。判别分析是对样本个 体进行分类的另一种统计分析方法，它和 聚类分析一样，都可以将样本个体按其具 有的特性进行分类。
概述
• 聚类分析和判别分析有很大的区别，判别分析是 根据一批分类明确的样本在若干指标上的观察值， 建立一个判别函数和判别准则，然后以此准则对 新的样本进行分类。由此可知，这两种分类方法 有着本质的不同：①聚类分析可以对样本进行分 类，也可以对指标进行分类；而判别分析只能对 样本进行分类；②聚类分析事先不知道事物的类 别，也不知道分几类；而判别分析必须事先知道 事物的类别，也知道分几类；③聚类分析不需要 分类的历史资料，而直接对样本进行分类；而判 别分析需要分类历史资料去建立判别函数，然后 才能对样本进行分类。
判别分析
• 判别函数是一个关于指标变量的函数。每一个样 本在指标变量上的观察值代入判别函数后可以得 到一确定的函数值，将所有样本按其函数值的大 小和事先规定的判别原则分到不同的组里，并使 得分组结果与原样本归属最吻合。这就是判别分 析方法的基本过程。进行判别分析的目的是根据 样本建立判别函数和判别准则，用以对新的样本 进行归类。不同判别分析方法的区别在于其建立 判别函数的方法和判别准则的规定是不同的。
判别分析
• 判别分析的基本思想是根据一批分类明确的样本 在若干指标上的观察值，建立一个关于指标的判 别函数和判别准则，然后根据这个判别函数和判 别准则对新的样本进行分类，并且根据回代判别 的准确率评估它的实用性。例如，以一批正常和 一批已确诊的病人为样本，收集他们的各项指标， 如化验指标、X线、心脑电图、超声波等诊断指 标，然后利用这批分类明确的样本在这些指标上 的观察值，建立一个关于指标的判别函数和判别 准则（区分正常人和病人的方法），使得按此准 则来判断这批样本归属的正确率达到最高。它有 着广泛的应用价值，尤其在计算机疾病辅助诊断 等医学科学研究中起了重要作用。
d s as bs , s 1,2,, k
p
q
fst (ais as )(ait at ) (bis bs )(bit bt ), s,t 1,2,, k
判别分析
• 判别分析的方法中较常使用的有Bayes判别分析 法和Fisher判别分析法。Fisher判别分析法是以 距离为判别准则来分类，即样本与哪个类的距离 最短就分到哪一类；而Bayes判别分析法是以概 率为判别准则来分类，即样本属于哪一类的概率 最大就分到哪一类。前者仅适用于两类判别，后 者适用于多类判别。
• 其线中性，函c数1,是c2F,IS,HcEk R是判待别估分计析的法未的知判系别数函。数称。上如述
果a是总体A中的一个样本，b是总体B中的一个样 本，这y (a)和y (b)分别是这两个样本的判别函数 值。 • FISHER判别分析法的基本原理是选择一组适当 的系数，使得类间差异最大且类内差异最小。