SAS软件学习
SAS for windows
因 CSDN 不支持 SAS语法注释（*与;），以下代码段注释以 python 中 # 代替
SAS入门
1.系统特点
灵活方便、简单易学、扩展性强、适用性强等。
2.结构组成
| 系统结构 | 应用 |
|---|---|
| Base SAS | SAS系统的基础，提供SAS数据库管理功能 |
| SAS/STAT | 统计分析模块 |
| SAS/ETS | 计量经济与时间序列分析 |
| SAS/OR | 运筹学和工程管理 |
| SAS/QC | 质量控制模块 |
| SAS/IML | 矩阵运算模块 |
| SAS/GRAPH | 绘图模块 |
表的列为变量，行为观察
3.SAS程序
| 主要步骤 | 作用 |
|---|---|
| DATA步 | 产生SAS数据集 |
| PROC步 | 对数据进行分析处理 |
libname saslib base 'c:\sas\data'; #创建逻辑库名称saslib，存放位置'c:\sas\data'
#数据产生段
data saslib.Inventory; #在saslib这个逻辑库中，建立了Inventory这个数据集Input Product_ID $ Instock Price; #输入三列，$代表前面product是字符串Datalines; #认为创建数据停止
P001R 12 125.00 #数据输入
P003T 34 40.00
P301M 23 500.00
;
#数据处理段
proc print data = saslib.inventory; #打印,数据集名称不区分大小写
run;对单个数据集的处理
| 操作 | 作用 |
|---|---|
| set | 纵向操作 |
| merge | 横向操作 |
| modify | 修改数据 |
| update | 更新数据 |
1.选取部分变量/部分观测
#数据产生段
data work.shoes_part1; %work-临时数据集 命名为shoes_part1set sashelp.shoes (keep = Product Stores Sales); #设置值（来源于sashelp逻辑库），keep保持三列
run; #运行
#数据处理段
proc print data = work.shoes_part1 (obs = 5) noobs; #obs-只要前5个观察 noobs不要看obs序列
run;2.循环
#数据步
data work.square;#临时逻辑库work下创建名称为square的数据集do x = 1 to 5 by 2; #创建数据，步长2y = x**2;output; #输入到square数据集里end; #结束循环
run;
#处理步
proc print data = work.square;
run;3.分组与排序
# 数据步
data work.identity;input id sex $ age; #三个数据列
cards; #卡片形式列出来
1001 f 20
1003 m 22
1002 m 20
1001 f 21
;
#处理步
proc sort data = work.identity; #排序by id; #依据id数据值从小到大排列，在work逻辑库中保存处理过后的数据
run;# 数据步
data work.score;input id language $ score;
cards; #卡片形式列出来
1001 English 90
1002 Chinese 93
10001 France 83
;
#处理步
proc sort data = work.score;by id;
run;#数据步
data work.merge_result; #临时逻辑库里创建数据集merge_resultmerge identity score; #合并identity和score数据集by id; #通过id合并
run; #生成
#结果步
proc print data = work.merge_result;
run;对多个数据集的处理
1.数据集的纵向串联
Q：变量个数（列）是否相同？数据是否相同？
A：变量个数或者名称不同，串接时自动对没有的数据进行null值。
方法一：数据步set的命令
方法二：过程步append命令
#数据集1 4*3
data work.Old_Employee;Input Emp_ID $ Emp_Name $ Gender $;datalines;
EQ122 Molly F
ET121 Dillon M
ET124 Helen F
ED123 John M
;
run;
#数据集2 4*3
data work.New_Employee;Input Emp_ID $ Emp_Name $ Dept $;datalines;
ET001 Jimmy TSG
ED003 Emy DSG
EC002 Alfred CSG
EQ004 Kim OSG
;
run;
#数据集1操作
proc print data = work.Old_Employee;title 'Old Employee';
run;
#数据集2操作
proc print data = work.New_Employee;title 'New Employee';
run;
#数据集3-纵向串联 -没有的值自动赋了空值
data work.Employee;set work.Old_Employee work.New_Employee;
run;
#数据3操作
proc print data = work.Employee;title 'All Employee';
run;2.数据集的横向合并
方法：merge(+by)语句
#数据集1
data work.data1;Input Year VarX $;datalines;
1996 X1
1997 X2
1998 X3
1999 X4
2000 X5
;
run;
#数据集2
data work.data2;Input Year VarY $;datalines;
1996 Y1
1996 Y2
1998 Y3
1999 Y4
2000 Y5
;
run;
#数据步
#无by语句-如果不同，后面的数据集的取值会覆盖前面一个数据集的取值
data work.combined1;merge work.data1 work.data2;
run;
#有by语句-不会覆盖，会累加行
data work.combined2;merge work.data1 work.data2;by Year;
run;通常数据列是有序的，即先排序，后横向合并
通过GPLOT过程制作图形
画图-比较-分析
1.制作散点图
proc gplot data = sashelp.class; #gplot，默认+号标记title 'height and weight in class'; #命名plot height*weight; #纵向身高，横向体重
run;
quit;2.连线图
symbol value = dot cv = red #dot表示点 red点的颜色 interpol = join ci = blue; #join直线 blue线的颜色
proc gplot data = sashelp.class;title 'height and weight in class';plot height*weight;
run;
quit; #停止
goptions reset = all; #所有值为默认值状态描述性统计分析
* 在对一组统计数据的分布变化进行深入研究之前，首先需要研究一组数据的特征。为了比较精确地描述一组统计资料的特征，需要使用一些统计指标来描述它。一组数据的统计特征通常包括下三大类：
> 描述数据集中趋势
> 描述数据离散程度
> 描述数据分布
* UNIVARIATE 过程对数值变量给出比较详细的变量分布的描述，其中包括：
> 描述性统计量：数据观察的数量，均值，标准差，中位数等
> 假设检验：分析变量是否服从正态分布，t检验 和 f检验
> 分布拟合假设检验：拟合优化检验，更加严格判断是否是正态分布
UNIVARIATE过程
#数据
data shool; #一般生成在临时逻辑库里
input height @@;
#@:换行后指针移到下一个观测值，两个@@:换行后指针保持到当前记录
#这里数据读入是一列
cards;
170.7 174.1 166.7 179.7 171.0 168.0 177.3 174.5
174.1 173.3 169.0 173.5 173.1 177.5 180.0 173.2
173.1 172.4 173.6 175.3 181.5 170.8 176.4 171.0
171.8 180.7 170.7 173.8 164.9 170.0 177.7 171.4
163.5 178.8 174.9 178.3 174.1 174.3 171.4 173.2
173.7 173.4 174.2 172.9 176.9 168.3 175.1 172.1
166.8 172.8 168.8 172.5 172.8 175.2 170.9 168.6
168.6 169.1 168.8 172.0 168.2 172.8 169.1 173.6
169.6 172.8 175.7 178.8 170.1 175.5 171.7 168.6
171.2 170.1 170.7 173.6 167.2 170.8 174.8 171.8
174.9 168.5 178.7 177.3 165.9 174.2 170.2 169.5
172.1 178.1 171.2 176.0 169.8 177.9 171.6 179.4
183.8 168.3 175.6 175.9 182.2
;
#下面过程步，输出信息量特别大。
proc univariate data=shool normal plot; #normal检验分析变量是否服从或近似正态分布#plot画图var height;#针对变量为身高#默认状态
run;方差分析
用于检验两组或者两组以上的样本的均值是否具备显著性差异的一种数理统计方法。
proc format; value group 1='烫伤对照组' 2='休克期切痂组' 3='非休克期切痂组' ;
run;data temp;
do i=1 to 10;do g=1 to 3; #g代表变量input x@@; output; end;
end;
format g group.; #有没有.反应的是生成数据的格式，有.就是中文名称，没有的话，就是数字符号
cards;
7.76 11.14 10.85
7.71 11.60 8.58
8.43 11.42 7.19
8.47 13.85 9.36
10.30 13.53 9.59
6.67 14.16 8.81
11.73 6.94 8.22
5.78 13.01 9.95
6.61 14.18 11.26
6.97 17.72 8.68
;proc anova data = temp; # anova单因素的方差分析函数，多因素的呢？class g; #制定效应因子变量model x = g; #效应变量的模型结构means g; #对应三组的均值
run;主成分分析
把给定的一组相关变量通过线性变换转变成另一组不相关的变量，这些新的变量按照方差依次递减的顺序排列。
在数学变换中保持变量的总方差不变，使得第一变量具有最大的方差，称为第一主成分，第二变量的方差次大，并且和第一变量不相关，称为第二主成分。依次类推，I个变量就有I个主成分。
主成分分析是把原来多个变量划为少数几个综合指标的一种统计分析方法，是一种降维处理技术。
# 数据集
data exm_00;input x1 x2 x3 y;
cards;
51.3 73.6 36.4 2.99
48.9 83.9 34.0 3.11
42.8 78.3 31.0 1.91
55.0 77.1 31.0 2.63
45.3 81.7 30.0 2.86
45.3 74.8 32.0 1.91
51.4 73.7 36.5 2.98
53.8 79.4 37.0 3.28
49.0 72.6 30.1 2.52
53.9 79.5 37.1 3.27
48.8 83.8 33.9 3.10
52.6 88.4 38.0 3.28
42.7 78.2 30.9 1.92
52.5 88.3 38.1 3.27
55.1 77.2 31.1 2.64
45.2 81.6 30.2 2.85
51.4 78.3 36.5 3.16
48.7 72.5 30.0 2.51
51.3 78.2 36.4 3.15
45.2 74.7 32.1 1.92
;
#处理段
proc princomp data=exm_00 out=out1 prefix=z; #主成分分析函数princomp，out-有原来数据集，和处理后的得分，prefix取新的名字，z1，z2，z3var x1-x3; #考虑的变量，x1，x2，x3
run;
#处理段
proc print data = out1;title 'output:out1';
run;聚类分析
聚类分析是将随机现象归类的统计学方法。
聚类分析也称为群分析、点群分析，它是研究分类的一种多元统计方法。
这些问题的本质就是希望能找到一种合理的方法将一批研究对象按其所属特性分门别类。
- 距离
- 类间距离
- 相关系数：用来描述两个指标之间的相似程度，它是一个无量纲统计量（一般归一化）。在指标聚类分析中，两个指标变量之间的相关系数越大，说明这两个指标变量的性质越相似。
- 类间相似系数：夹角余弦 相关系数，与相似系数不同
FASTCLUS过程
> 用于大样本样品聚类的FASTCLUS过程步使用的是逐步聚类法，其聚类原则是使得类间距离最小。
> 和FASTCLUS过程步的缺点是：
- 没有将原始数据标准化的功能
- 不能自动确定类别数
- 需要确定初始凝聚点
- 不能输出作树状图的聚类信息
划分法（K-均值聚类法）
data ex_11;input x1-x8; #八个变量，30个观测
cards;
7.78 48.44 8 20.51 22.12 15.73 1.15 16.61
10.85 44.68 7.32 14.51 17.13 12.08 1.26 11.57
9.09 28.12 7.4 9.62 17.26 11.12 2.49 12.65
8.35 23.53 7.51 8.62 17.42 10 1.04 11.21
9.25 23.75 6.61 9.19 17.77 10.48 1.72 10.51
7.9 39.77 8.49 12.94 19.27 11.05 2.04 13.29
8.19 30.5 4.72 9.78 16.28 7.6 2.52 10.32
7.73 29.2 5.42 9.43 19.29 8.49 2.52 10
8.28 64.34 8 22.22 20.06 15.52 0.72 22.89
7.21 45.79 7.66 10.36 16.56 12.86 2.25 11.69
7.68 50.37 11.35 13.3 19.25 14.59 2.75 14.87
8.14 37.75 9.61 8.49 13.15 9.76 1.28 11.28
10.6 52.41 7.7 9.98 12.53 11.7 2.31 14.69
6.25 35.02 4.72 6.28 10.03 7.15 1.93 10.39
8.82 33.7 7.59 10.98 18.82 14.73 1.78 10.1
9.42 27.93 8.2 8.14 16.17 9.42 1.55 9.76
8.67 36.05 7.31 7.75 16.67 11.68 2.38 12.88
6.77 38.69 6.01 8.82 14.79 11.44 1.74 13.29
12.47 76.39 5.52 11.24 14.52 22 5.46 25.5
7.27 52.65 3.84 9.16 13.03 15.26 1.98 14.57
13.45 55.85 5.5 7.45 9.55 9.52 2.21 16.3
7.18 40.91 7.32 8.94 17.6 12.75 1.14 14.8
7.67 35.71 8.04 8.31 15.13 7.76 1.41 13.25
9.98 37.69 7.01 8.94 16.15 11.08 0.83 11.67
7.94 39.65 20.97 20.82 22.52 12.41 1.75 7.9
9.41 28.2 5.77 10.8 16.36 11.56 1.53 12.17
9.16 27.98 9.01 9.32 15.99 9.1 1.82 11.35
10.06 28.64 10.52 10.05 16.18 8.39 1.96 10.81
8.7 28.12 7.21 10.53 19.45 13.3 1.66 11.96
6.93 29.85 4.54 9.49 16.62 10.65 1.88 13.61
;proc fastclus data=ex_11 maxc=5 maxiter=20 out=clus; #maxc最多分为5类，maxiter最多迭代次数，out指定输出数据集var x1-x8; #针对变量对象考虑
run;proc tree data=tree horizontal;id _name_;
run;CLUSTER过程
层次聚类 PROC CLUSTER DATA=OUTPUT=METHOD=STANDARD NONORM RSQUARE[选项]
VAR
data ex_22;input id x1-x16;cards;
1 0.7728 18.8701 0.0000 0.7695 0.0000 44.9435 0.0000 16.5758 0.0000 0.0000 7.6919 2.1239 4.9656 3.0461 0.0000 0.0000
2 0.8642 19.9263 0.0000 0.8119 0.7419 45.9775 0.0000 13.6080 0.0000 0.0000 8.5596 1.5317 5.0254 1.3041 0.0000 0.0000
3 0.8243 21.0977 0.0000 0.4241 0.7293 45.1447 0.0000 15.6668 0.0000 0.0000 7.5724 1.8285 4.2709 1.4724 0.0000 0.0000
4 0.9229 20.0757 0.0000 0.7015 0.7018 44.3025 0.0000 15.9571 0.0000 0.0000 7.8116 1.9555 4.1090 1.6377 0.0000 0.0000
5 0.8873 20.7261 0.0000 0.4812 0.8167 45.7282 0.0000 14.6814 0.0000 0.0000 7.9308 1.9205 4.2299 1.5044 0.0000 0.0000
6 0.6894 10.1021 0.8601 2.8247 0.0000 11.0901 2.2253 14.7233 1.2605 1.6238 29.8684 1.4462 16.0572 4.6744 1.5475 0.9376
7 0.6287 17.4562 0.0000 0.8787 0.0000 51.1227 0.0000 16.6821 0.0000 0.0000 6.7399 1.3021 3.6787 1.0890 0.0000 0.0000
8 1.7146 21.0712 1.2745 6.9323 0.0000 11.9821 0.0000 14.2464 0.8387 1.1903 22.3226 1.0350 11.1513 3.2862 1.0540 0.6633
9 0.8440 20.7948 0.0000 0.5289 0.7024 42.4289 0.0000 17.1255 0.0000 0.0000 8.5508 1.9223 4.6346 1.3074 0.0000 0.0000
10 0.9797 23.4313 0.0000 0.4778 0.7890 43.9119 0.0000 14.5129 0.0000 0.0000 7.4513 1.7509 4.0373 1.4142 0.0000 0.0000
11 0.9811 23.5269 0.0000 0.4989 0.8375 42.3814 0.0000 14.8207 0.0000 0.0000 7.5800 1.8551 3.9729 1.3863 0.0000 0.0000
12 1.0560 17.4586 1.0481 1.1591 0.6113 15.8986 2.1618 13.1660 1.1251 1.2887 23.9812 1.5252 11.7911 3.5647 1.2011 0.7989
13 0.3342 10.9218 0.0000 0.9379 0.0000 30.5689 0.0000 16.1205 0.8614 0.9350 20.0491 2.4606 10.9263 2.9423 0.9680 0.5866
14 1.3816 15.9731 1.0270 1.2106 0.5663 20.0942 2.1881 11.7304 1.1318 1.3370 23.1882 1.3790 11.7141 3.5635 1.1838 0.7657
15 1.3435 23.1294 1.2489 0.8939 0.0000 12.3388 2.0595 12.1598 1.1842 1.3267 23.9904 1.1520 11.9333 3.6034 1.1375 0.7110
16 2.3861 19.7456 0.0000 0.9093 0.3389 68.8572 0.0000 4.9522 0.0000 0.0000 0.0000 1.6429 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000
17 1.6180 23.5786 0.0000 2.6597 0.0000 12.3110 0.0000 14.0923 0.8883 1.2167 23.3105 1.3039 11.7462 3.4875 1.1042 0.6779
18 1.0469 23.6999 0.0000 0.7698 0.7172 49.0165 0.0000 12.1561 0.0000 0.0000 5.5289 2.2450 2.8850 0.9707 0.0000 0.0000
19 0.7539 13.0284 0.0000 2.2978 0.8085 30.6336 0.0000 10.4001 0.8754 1.4161 20.6589 2.4703 10.2990 2.9556 0.9522 0.6328
20 1.3813 23.0962 0.0000 1.7688 0.0000 21.8800 0.0000 14.6781 0.7285 0.9902 18 5709 1.5253 9.5387 2.8917 1.0169
21 0.4162 8.6635 0.0000 1.4322 0.6001 28.0838 0.0000 13.7243 1.0979 1.5293 22.6316 2.6314 12.3223 3.4616 1.1200 0.7169
22 2.0717 21.1906 0.0000 1.1577 0.6255 66.8966 0.0000 5.6805 0.0000 0.0000 0.0000 1.6632 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000
23 1.0133 17.2585 0.0000 1.1623 0.6673 19.7117 0.0000 14.8122 1.0789 1.3638 23.0015 1.7719 11.4394 3.3958 1.0658 0.6366
24 0.3346 7.0428 0.0000 1.1386 0.5445 27.0624 0.0000 14.2519 1.1650 1.4980 23.8449 2.5176 13.2688 3.6558 1.1239 0.7382
;
proc cluster data=ex_22 method=average outtree=tree;var x1-x16;id id;
run;proc tree data=tree horizontal;id id;
run;回归分析
相关分析与回归分析的异同
相关分析和回归分析是研究现象之间相关关系的两种基本方法。所谓相关分析，就是用一个指标来表明现象间相互依存关系的密切程度。
因果分析：有没有英国分析。
data exm_33;
input x1 x2 @@;
cards;
1.21 3.90 1.30 4.50 1.39 4.20 1.42 4.83 1.47 4.16
1.56 4.93 1.68 4.32 1.72 4.99 1.98 4.70 2.10 5.20
;
proc gplot;
plot x2*x1='*'; #纵坐标
run;
proc corr; #相关系数
var x1 x2;
run;data exm_44;input x1 x2 x3 y;cards;
51.3 73.6 36.4 2.99
48.9 83.9 34.0 3.11
42.8 78.3 31.0 1.91
55.0 77.1 31.0 2.63
45.3 81.7 30.0 2.86
45.3 74.8 32.0 1.91
51.4 73.7 36.5 2.98
53.8 79.4 37.0 3.28
49.0 72.6 30.1 2.52
53.9 79.5 37.1 3.27
48.8 83.8 33.9 3.10
52.6 88.4 38.0 3.28
42.7 78.2 30.9 1.92
52.5 88.3 38.1 3.27
55.1 77.2 31.1 2.64
45.2 81.6 30.2 2.85
51.4 78.3 36.5 3.16
48.7 72.5 30.0 2.51
51.3 78.2 36.4 3.15
45.2 74.7 32.1 1.92
;proc reg;model y=x1 x2 x3;
run;
########################
model y=x1 x2 x3/influence;
model y=x1 x2 x3/clmcli;
########################如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系编程学习网邮箱：809451989@qq.com进行投诉反馈，一经查实，立即删除！
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关机提示 windows7 正在配置windows 请勿关闭计算机 ，然后等了一晚上也没有关掉。现在电脑无法正常关机以下文字资料是由(历史新知网www.lishixinzhi.com)小编为大家搜集整理后发布的内容，让我们赶快一起来看一下吧！关机提示 windows7 正在配…...
2022/11/19 21:17:05 - 钉钉提示请勿通过开发者调试模式_钉钉请勿通过开发者调试模式是真的吗好不好用...
钉钉请勿通过开发者调试模式是真的吗好不好用 更新时间：2020-04-20 22:24:19 浏览次数：729次 区域： 南阳 > 卧龙 列举网提醒您：为保障您的权益，请不要提前支付任何费用！ 虚拟位置外设器!!轨迹模拟&虚拟位置外设神器 专业用于：钉钉，外勤365，红圈通，企业微信和…...
2022/11/19 21:17:05 - 配置失败还原请勿关闭计算机怎么办,win7系统出现“配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机”，长时间没反应，无法进入系统的解决方案...
前几天班里有位学生电脑(windows 7系统)出问题了，具体表现是开机时一直停留在“配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机”这个界面，长时间没反应，无法进入系统。这个问题原来帮其他同学也解决过，网上搜了不少资料&#x…...
2022/11/19 21:17:04 - 一个电脑无法关闭计算机你应该怎么办,电脑显示“清理请勿关闭计算机”怎么办？...
本文为你提供了3个有效解决电脑显示“清理请勿关闭计算机”问题的方法，并在最后教给你1种保护系统安全的好方法，一起来看看！电脑出现“清理请勿关闭计算机”在Windows 7(SP1)和Windows Server 2008 R2 SP1中，添加了1个新功能在“磁…...
2022/11/19 21:17:03 - 请勿关闭计算机还原更改要多久,电脑显示:配置windows更新失败，正在还原更改，请勿关闭计算机怎么办...
许多用户在长期不使用电脑的时候，开启电脑发现电脑显示：配置windows更新失败，正在还原更改，请勿关闭计算机。。.这要怎么办呢？下面小编就带着大家一起看看吧！如果能够正常进入系统，建议您暂时移…...
2022/11/19 21:17:02 - 还原更改请勿关闭计算机 要多久,配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机，电脑开机后一直显示以...
配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机，电脑开机后一直显示以以下文字资料是由(历史新知网www.lishixinzhi.com)小编为大家搜集整理后发布的内容，让我们赶快一起来看一下吧！配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机&#x…...
2022/11/19 21:17:01 - 电脑配置中请勿关闭计算机怎么办,准备配置windows请勿关闭计算机一直显示怎么办【图解】...
不知道大家有没有遇到过这样的一个问题，就是我们的win7系统在关机的时候，总是喜欢显示“准备配置windows，请勿关机”这样的一个页面，没有什么大碍，但是如果一直等着的话就要两个小时甚至更久都关不了机，非常…...
2022/11/19 21:17:00 - 正在准备配置请勿关闭计算机,正在准备配置windows请勿关闭计算机时间长了解决教程...
当电脑出现正在准备配置windows请勿关闭计算机时，一般是您正对windows进行升级，但是这个要是长时间没有反应，我们不能再傻等下去了。可能是电脑出了别的问题了，来看看教程的说法。正在准备配置windows请勿关闭计算机时间长了方法一…...
2022/11/19 21:16:59 - 配置失败还原请勿关闭计算机,配置Windows Update失败，还原更改请勿关闭计算机...
我们使用电脑的过程中有时会遇到这种情况，当我们打开电脑之后，发现一直停留在一个界面：“配置Windows Update失败，还原更改请勿关闭计算机”，等了许久还是无法进入系统。如果我们遇到此类问题应该如何解决呢࿰…...
2022/11/19 21:16:58 - 如何在iPhone上关闭“请勿打扰”
Apple’s “Do Not Disturb While Driving” is a potentially lifesaving iPhone feature, but it doesn’t always turn on automatically at the appropriate time. For example, you might be a passenger in a moving car, but your iPhone may think you’re the one dri…...
2022/11/19 21:16:57