SAS认证考试相关课程介绍
SAS认证课程列表
一、课程列表
二、课程大纲及简介
1. SAS编程1：基础
课程概述:
本课程是为希望学习SAS编程的人员而专门设计的，它是SAS编程和其他SAS课程的基础。如果您并不希望学习SAS编程或者更喜欢图形化操作，我们建议您学习《SAS Enterprise Guid：查询和报表》的课程。本课程可以帮助您准备SAS Base Programming Exam for SAS 9认证考试。
学习目标:
?熟悉SAS桌面环境
?将各种类型的数据读入SAS数据集中
?对SAS数据集进行校验和清洗
?创建SAS变量和数据子集
?合并SAS数据集
?创建增强列表和总结报表
课程内容:
1. 介绍
?课程结构
?SAS基础概要
2. SAS系统入门
?介绍SAS编程
?提交SAS程序
3. 学习SAS句法
?掌握基本概念
?识别和修正句法错误
4. 熟悉SAS数据集
?查看描述部分和数据部分
?访问SAS数据库
5. 读入SAS数据集
?读入数据入门
?将SAS数据作为输入
?选取部分观测和变量
?增加永久性变量属性
6. 读入Excel格式数据
?读入Excel格式数据
7. 读入固定格式的原始数据文件
?读入标准的分隔符数据
?读入非标准的分隔符数据
8. 整理和清洗数据
?整理和清洗数据入门
?在读入原始数据时检验数据错误
?使用PRINT和FREQ过程呈现数据
?使用MEANS和UNIVARIATE过程呈现数据
?清洗无效数据
9. 生成数据
?创建变量
?创建条件变量
?选择部分观测
10. 拼接SAS数据集
?拼接数据集入门
?扩展数据集
?合并数据集
?一对一合并数据集
?一对多合并数据集
?合并不匹配数据集
11. 增强报表
?通过全局语句
?增加标签和格式
?创建自定义格式
?选取部分观测及对观测进行分组处理
?将结果输出至外部文件
12. 生成汇总报表
?使用FREQ过程
?使用MEANS过程
13. 使用SAS/GRAPH作图入门（自学）
?创建条形图、饼图
?创建点图
?强化输出
2. SAS编程2：利用数据步处理数据
课程概述:
本课程是为希望学习通过SAS DATA和过程步来访问、转换和汇总SAS数据集的人员而专门设计的。它基于《SAS编程 1: 基础》课程介绍的基本概念而展开，所以不建议SAS初学者直接选择此
课程。
本课程可以帮助您准备SAS Base Programming Exam for SAS 9认证考试。学习目标:
?控制SAS数据集的输入和输出
?合并SAS数据集
?汇总、读入、读出不同类型的数据
?执行DO循环和SAS数组处理
?字符、数值和日期变量的转换
课程内容:
1. 简介
?课程结构
?课程概述
?SAS语法概述
?掌握SAS桌面环境（自学）
2. 输入和输出管理
?输出多个观测
?创建多个SAS数据集
?选择变量和观测
3. 汇总数据
?创建累加变量
?对分组数据累加求和
4. 读入原始数据文件
?格式化读入原始数据文件
?控制记录读入
?列表输入附加技术（自学）
5. 数据转换
?操作字符型变量
?操作数值型变量
?转换变量类型
6. 调试技术
?使用PUTLOG语句
?使用DEBUG语句
7. 循环处理数据
?DO循环处理
?SAS数组处理
?使用SAS数组
8. SAS数据集重构
?使用DATA步转置数据集
?使用TRANSPOSE过程
9. SAS数据集合并
?使用数据处理技术进行数据集合并
10. 其它SAS语言
?语言概述
?SQL过程使用
?SAS宏使用
11. 补充内容
?SAS资源
?其它推荐课程
3.SAS SQL1：基础
课程概述:
本课程指导学员学习通过结构化查询语言（SQL）处理数据。本课程可以帮助您准备SAS Base Programming Exam for SAS 9认证考试。
学习目标:
?查询和将数据分组
?汇总和呈现数据
?合并表，包括复杂的合并和拼接
?创建和修改表视图和索引
?通过一个SQL查询替代多个DATA步和PROC步
课程时间: 2天
适合学员:
业务分析人员和SAS编程人员
必备条件:
学习本课程之前，学员应该能够
?在您的操作系统中提交SAS程序
?创建和访问SAS数据集
?使用算数、比较、逻辑运算符
?调用SAS程序
您可以在《SAS编程1：基础》的课程中学习到相关内容。学员不需要提前具备SQL的相关知识。课程内容:
1. 入门
?课程结构
?介绍结构化查询语言（SQL）
?业务场景介绍
2. 基础查询
?SQL过程概览
?指定列
?指定行
3. 显示查询结果
?展示数据
?汇总数据
4. 子查询
?不相关子查询
?相关子查询（自学）
5. SQL合并
?SQL合并简介
?复杂的SQL合并
6. SET运算符
?SET运算符介绍
?EXCEPT运算符
?INTERSECT运算符
?UNION运算符
?OUTER UNION运算符
7. 创建表和视图
?通过SQL语句创建视图
?通过SQL语句创建表（自学）
?完整性约束（自学）
8. 其它SQL特性
?设置SQL过程选项
?字典表和视图
?宏语言和PROC SQL的接口
?程序测试及性能
9. 管理数据表
?索引介绍
?创建索引（自学）
?维护数据表
10. 访问关系型数据库（自学）
?通过LIBNAME和CONNECT语句连接数据库
?使用SQL Pass-Through Facility执行特定数据库的SQL语句
11. 进一步学习
?SAS资源
?课程之外
培训材料:
本课程将提供书面的培训教材，及某些课程相应的课程数据。
使用产品:
本课程需要用到的软件：Base SAS。本课程适合正在使用SAS 8或者SAS 9的学员。
4.SAS宏语言1：基础
课程概述:
本课程介绍SAS宏的基本结构和如何设计、编写、调视宏系统。本课程着重介绍宏程序究竟是如何执行的。
本课程可以帮助您准备接下来的SAS Advanced Programming Exam for SAS 9的认证考试。
学习目标:
?在SAS语句中实现字符替换
?自动和自定义地生成SAS语句
?条件或者循环的构造SAS语句
?使用宏变量和宏函数
课程时间: 2天
适合学员:
有经验的SAS编程人员，他们对SAS数据步处理有深入的了解，同时希望编写可重用的，灵活的SAS程序
必备条件:
学习本课程之前，学员应该完成《SAS编程 2：数据处理技术》课程的学习或者具备相应的知识。尤其是能够
?通过数据步读入和输出SAS数据集或者外部文件
?使用数据步的编程语句比如IF-THEN/ELSE, DO WHILE, DO UNTIL和循环DO语句
?使用SAS数据集选项比如DROP=，KEEP=，OBS=
?使用字符型函数比如SUBSTR，SCAN，INDEX，UPCASE
?通过WHERE语句构造数据子集
?创建和使用SAS日期值和日期常数
?使用SORT，PRINT，CONTENTS，MEANS，FREQ，TABULATE和CHART等SAS过程
课程内容:
1. 宏语言介绍
?课程结构
?宏语言的目的
?程序流
2. 宏变量
?宏变量的介绍
?系统宏变量
?宏变量的引用
?自定义的宏变量
?宏变量的命名限制
?宏函数
3. 宏定义
?定义和调用宏
?宏参数
?宏存储（自学）
4. DATA步和SQL接口
?在DATA步中创建宏变量
?间接引用宏变量
?在DATA步中调用宏变量（自学）
?在SQL中创建宏变量
5. 宏程序
?条件执行过程
?参数验证
?循环执行过程
?全局和局部符号表
6. 补充内容
?SAS资源
?其它推荐课程
培训材料:
本课程将提供书面的培训教材，及某些课程相应的课程数据。
使用产品:
本课程需要用到的软件：Base SAS。本课程适合正在使用SAS 8或者SAS 9的学员。
5.SAS编程3：高级编程技术与性能优化
课程概述:
本课程是为从事数据处理工作的SAS编程人员专门设计的。本课程主要关注数据处理技术、处理性能和系统资源消耗的收益对比来帮助编程人员选择最合适的方式处理数据。
本课程可以帮助您准备SAS Base Programming Exam for SAS 9认证考试。
学习目标:
?管理内存、I/O和CPU资源
?创建和使用索引
?在DATA步中使用Hash和Hiter对象、数组和Format来检索数据
?压缩SAS数据集
?对SAS数据集进行抽样
课程内容:
1. 介绍
?课程结构
?评估运行性能
?SAS DATA步处理
2. 控制I/O和内存
?控制I/O
?管理数据集的大小
?压缩SAS数据集
?控制内存（自学）
?控制页面大小和变量缓区数（自学）
3. 数据访问
?创建索引
?使用索引
?创建样本数据集（自学）
4. 查询技术介绍
?介绍查询技术
?内存查询技术
?磁盘存储技术
5. 使用DATA步数组
?以一维数组作为查询表
?以多维数组作为查询表
?从SAS数据集中载入多维数组
6. 使用DATA步Hash 和 Hiter对象
?介绍
?使用Hash 对象方法
?从SAS数据集中把数据载入Hash 对象
?使用DATA步Hiter对象
?约束查询中使用Hash 对象（自学）
7. 创建和使用格式
?使用Formats作为查询表
?使用Picture Formats（自学）
8. 横向合并数据
?DATA步合并技术和SQL过程合并技术
?通过索引合并数据
?合并汇总数据和明细数据
?有条件地合并数据（自学）
9. SAS数据集排序
?排序
?Group BY方式处理（自学）
10. 编程效率
?介绍
?更灵活的编程（垂直合并原始数据文件）
?创建视图
?通过FILE和PUT语句创建SAS程序文件?通过FCMP过程（自学）
11. 定制SAS 会话（自学）
?介绍
?编辑配置文件
?创建autoexec.sas文件
?使用SA S Registry
12. 补充内容
?SAS资源
?其它推荐课程
sas统计分析报告
《统计软件》报告 聚类分析和方差分析 在统计学成绩分析中的应用 班级：精算0801班 姓名：张倪 学号：2008111500 报告时间：2011年11月 指导老师：郝际贵 成绩：
目录 一、背景及数据来源 (1) 二、描述性统计分析 (2) 三、聚类分析 (4) 四、方差分析 (6) 五、结果分析与结论 (8)
聚类分析和方差分析在统计学成绩分析中的应用 一、背景及数据来源 SAS 系统全称为Statistics Analysis System，最早由北卡罗来纳大学的两位生物统计学研究生编制，并于1976年成立了SAS软件研究所，正式推出了SAS 软件。SAS是用于决策支持的大型集成信息系统，但该软件系统最早的功能限于统计分析，至今，统计分析功能也仍是它的重要组成部分和核心功能。 SAS 系统是一个组合软件系统，它由多个功能模块组合而成，其基本部分是BASE SAS模块。BASE SAS模块是SAS系统的核心，承担着主要的数据管理任务，并管理用户使用环境，进行用户语言的处理，调用其他SAS模块和产品。也就是说，SAS系统的运行，首先必须启动BASE SAS模块，它除了本身所具有数据管理、程序设计及描述统计计算功能以外，还是SAS系统的中央调度室。它除可单独存在外，也可与其他产品或模块共同构成一个完整的系统。各模块的安装及更新都可通过其安装程序非常方便地进行。 本文利用SAS软件进行描述性统计、聚类分析等统计分析方法，将学生按照多指标综合考虑进行聚类。 数据来源：选取2010—2011第一学期统计学选教课成绩单，选取性别系别等变量进行考察。将中文名称改为英文。 数据类型如下所示： 当输入字符型的变量时，需要加上符号$在该变量的后面，用于区分数值型变量，所以用$来作为后缀。删除缺考错误分数等异常值。命名为2010stat.xls
多元统计分析实验报告,计算协方差矩阵,相关矩阵,SAS
院系：数学与统计学学院 专业：__统计学 年级：2009 级 课程名称：统计分析 ____ 学号：____________ 姓名：_________________ 指导教师：____________ 2012年4月28日 （一）实验名称 1. 编程计算样本协方差矩阵和相关系数矩阵；
2. 多元方差分析MANOVA。 （二）实验目的 1. 学习编制sas程序计算样本协方差矩阵和相关系数矩阵; 2. 对数据进行多元方差分析。 （三）实验数据 第一题： 第二题:
（四）实验内容 1. 打开SAS软件并导入数据； 2. 编制程序计算样本协方差矩阵和相关系数矩阵; 3. 编制sas程序对数据进行多元方差分析； 4. 根据实验结果解决问题，并撰写实验报告； （五）实验体会（结论、评价与建议等） 第一题： 程序如下： proc corr data=sasuser.sha n cov; proc corr data=sasuser.sha n no simple cov; with x3 x4; partial x1 x2; run; 结果如下： （1）协方差矩阵 $AS亲坯 曲；15 Friday, Apr： I SB,沙DO COUR过程 x4 目由度=30 Xi x2x3x4x5X? -10.I9B4944-0.45E2GJ5I.3347097-G.1193E48-￡0.e75?GS
-ID. 188494669,36&Q3?9-7.22IO&OS1J5692043I5.49ee^91S.Oa97SM -8.45S2645■7,221050829.S78&S46-6.372E47I-15.3084183-21.7352376-11.5674785 1.3841097 1.G5S2M7t.3726171IJ24?17B 4.e093011 4.4C12473 2.B747CM -G. I1S3S49 1.GS92043-is.soul aa 4.B09B01I68.7978495劣』S670971S.57ai1B3 -IH.05l6l?a15.43S6569-J1.73S2376孔耶124TB27.0387097105.103225&S7.3505S7E： -2D K5752??319-11337204-1L55M7S52r9747?3i19,573118337.3S0&87E33.3SQ6452 (2) 相关系数矩阵 Pearson相关系数” N =引 当HO： Rho=0 时.Prob > |r| Xi Xi xl 1.QQ000 x2 -C.23954 0.2061 x3 -0,30459 0.0957 x4 0.18975 Q.3092 x5 '0.14157 0.4475 x6 -0.83787 0.0630 -0.49292 0.0150 x2-0.23354 1.00000-0.162750.143510.022700.181520.24438 x20.20C10.31:1?0.441?0.90350.32640.1761 x3-0.30459-0.16275 1.00000-0.06219-0.34641-0.^797-0.23674 x30.095?0.381?<.00010.0563o.oses0 JS97 x40.1S8760.14351-0.86219L000000.400540,313650.22610 x40.30920.4412<.0001 D.02EG Q.085S0.2213 x5-0J 41570.02270-0.946410.40054 1.000000.317370.26750 x50.4J750.90350.0G68Q.025&0.08130 + 1620 x6-0.33?e?0.1S162-0.397970.813650.31787LOOOOO0.82976 x60.0S300.32840.02660.08580.0813C0001辺-0.432920.24938-0.288740.22810 D.267600.92976 1.00000 x70,01500J7610.19970.22130JG20<.0001 第二题： 程序如下： proc anova data=sasuser.hua ng; class kind; model x1-x4=k ind; manova h=k ind; run; 结果如下： (1)分组水平信息 The ANNA Procedure Cla^s Level Informat ion Class Level?Values kind 3 123 Number of observatIons CO (2) x1、x2、x3、x4的方差分析
数据分析SAS报告
90-08年人民消费能力分析 一、问题提出 改革开放以来中国经济飞速发展，GDP连续超过德国、日本，现以成为世界上第二大经济体，人民生活水平不断提高，但受金融危机的影响，近几年来物价持续上涨，本月CPI创历史新高，人民的消费能力是否随着GDP的增加而增加呢？本文以中国经济年鉴中的“人民消费支出构成”的数据为依据利用统计软件SAS 进行了相关分析。数据如下 食品衣着居住家庭设备用品及服务交通通讯文教娱乐用品及服务医疗保健其他商品及服务 1990 58.8000 7.7700 17.3400 5.2900 1.4400 5.3700 3.2500 0.7400 1995 58.6200 6.8500 13.9100 5.2300 2.5800 7.8100 3.2400 1.7600 2000 49.1300 5.7500 15.4700 4.5200 5.5800 11.1800 5.2400 3.1400 2005 45.4800 5.8100 14.4900 4.3600 9.5900 11.5600 6.5800 2.1300 2007 43.0800 6.0000 17.8000 4.6300 10.1900 9.4800 6.5200 2.3000 2008 43.6700 5.7900 18.5400 4.7500 9.8400 8.5900 6.7200 2.0900 二、问题分析 1、通过对消费种类进行主成分分析判断人民的消费情况。 2、对主成分标准化后在分析各年的消费能力排名。 三、解决问题 3.1 SAS程序： data examp4_4; input id x1-x8; cards; 1990 58.8000 7.7700 17.3400 5.2900 1.4400 5.3700 3.2500 0.7400 1995 58.6200 6.8500 13.9100 5.2300 2.5800 7.8100 3.2400 1.7600 2000 49.1300 5.7500 15.4700 4.5200 5.5800 11.1800 5.2400 3.1400 2005 45.4800 5.8100 14.4900 4.3600 9.5900 11.5600 6.5800 2.1300 2007 43.0800 6.0000 17.8000 4.6300 10.1900 9.4800 6.5200 2.3000 2008 43.6700 5.7900 18.5400 4.7500 9.8400 8.5900 6.7200 2.0900 ; run; proc corr cov nosimple data=examp4_4; var x1-x8; run; proc princomp data=examp4_4 out=bb; var x1-x8; run; data score1; /*以下程序是对各年按第一主成分得分进行排名并打印结果*/ set bb; keep id prin1;
SAS统计分析教程方法总结
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Wil coxon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。
社会消费品零售总额的SAS报告分析
基于SAS分析湖南省社会消费品零售总额影响因素的研究 【摘要】本文旨在分析1978-2008年改革开放以来，我国社会消费品零售总额变动情况，影响其变动的因素。首先，我们提出了关于收入和消费的主要理论观点，然后再引入其他有关变量，进而建立了理论模型。然后，收集了相关的数据，利用SAS软件对计量模型进行了参数估计和检验，并加以修正。最后，我们对所得的分析结果作了经济意义的分析，详细剖析其成因，进一步进行预测，并相应提出一些政策建议。 【关键词】社会消费品总额财政支出城镇居民家庭人均可支配收入居民消费 一引言 为促进中部地区（山西江西河南湖北湖南和安徽六省）经济快速发展，中共中央提出“中部崛起”的战略。中部六省对中部崛起战略非常拥护，并抱有很高的期望。中部六省希望中共加大对中部崛起的政策支持力度，支持中部建设全国粮食核心主产区，支持中部建立前进制造业基地，支持中部加快老工业基地改造，资源型城市转型和国有企业改革，支持中部解决交通设施的薄弱环节，支持中部治理生态和环境，支持中部教育卫生事业发展，支持中部减轻财政负担。 二理论背景 为了加强在中部崛起竞争力湖南省加快了经济建设的步伐。社会消费品零售总额所计量的是各种经济类型的商业由于经济的发展和社会的进步，特别是社会主义市场经济的建立，商品生产和商品交换的领域进一步扩大，用已确立和描述各类消费品市场对居民和社会集团出售商品总和的商品零售额指标的口径范围也作了相应的调整。社会消费品零售总额的增长体现了该省在市场经济中的竞争力，因此对影响社会消费品零售总额的因素作出分析和验证有着重要的必要性。 社会消费品零售总额是指各种经济类型的批发零售贸易业、餐饮业、制造业和其他行业对城乡居民和社会集团的消费品零售额和农民对非农业居民零售额的总和。这个指标反映通过各种商品流通渠道向居民和社会集团供应的生活消费品来满足他们生活需要，是研究人民生活、社会消费品购买力、货币流通等问题的重要指标。 研究影响社会消费品零售总额的因素可以进一步证实其反映出了人民生活水平，生活质量的提高；也可以反映出湖南省经济的脉象，便于零售商指定营销战略和企划。 三模型建立
SAS系统和数据分析使用列表报告和汇总报告
第十七课使用列表报告PROC PRINT和汇总报告PROC TABULATE 利用SAS系统提供的各种过程可以制作各种风格的报表。一份好的输出报表可以使用户更直观、更清楚和更容易地了解和明白统计计算的结果，因此如何制作一个能充分揭示运算结果信息和满足要求的报告，也是非常重要的。SAS系统提供的各种制作报表的过程中，最常用的是以下两种： ●列表报告PROC PRINT过程 ●汇总报告PROC TABULATE过程 一、列表报告PROC PRINT过程 所谓列表报告PROC PRINT过程，将输出SAS数据集中的数值，输出时把数据集中的每一个变量形成输出报表的列，而每一个观测形成输出报表的一行。 1.PROC PRINT过程的主要功能 PROC PRINT过程输出的数据列表具体地说主要能够做到以下几点： ●变量的输出格式用户可以选择（Format语句） ●可在输出报表中加上标题（Title）和脚注（Footnotes语句） ●可输出数据集中变量的任何子集（Where语句） ●可以控制变量是否出现以及出现的顺序（V ar语句） ●用户可以自己订制列表头（Label语句） ●可分组输出观测数据（By语句） ●可计算所有观测值或分组观测值的总和（Sum/Sumby语句）及其他统计量 ●每页报表的宽度和长度以及每列的宽度都可控制（选项Width=） ●当数据集中变量太多时，可分成几部分输出（选项Rows=） 2.PROC PRINT过程语句格式 在PROC PRINT过程中，常常配合使用了许多其他SAS语句以达到所要求的输出报表格式，我们把在PROC PRINT过程中常用的一些语句的基本使用格式列出，具体使用时根据需要可能使用其中的几条语句。如下所示： PROC PRINT<选项列表> ; V AR变量列表; ID变量列表; BY变量列表; PAGEBY变量;
SAS-方差分析报告
四、统计推断Ⅱ（方差分析——多个平均数的比较）（1） 发布：admin 时间：2006-8-26 四、统计推断Ⅱ（方差分析——多个平均数的比较）(1) 方差分析是关于多个平均数的假设测验，其主要做法是将总变异的自由度和平方和剖分为不同来源的自由度和平方和，接着根据各变异来源方差的组成（期望均方）进行F测验，若F测验达显著，当处理效应为固定模型时，可对其处理平均数进行多重比较，当处理效应为随机模型时，可进一步进行方差分量的估计。 方差分析在生物科学领域中应用十分广泛。用于方差分析的SAS过程主要有方差分析（ANOVA，analysis of variance）、广义线性模型（GLM，general linear models）。此外还有方差分量估计(VARCOMP，variance components estimation)等。其中ANOVA一般用于平衡资料（资料中各因素均衡搭配且没有发生数据缺失），非平衡资料的分析一般用GLM过程。 不同的试验设计有其相应的线性数学模型，而方差分析正是根据这一线性数学模型进行的，因此所获数据的试验设计决定了其分析方法（即自由度和平方和的分解以及度量各效应是否显著的尺度）。正是如此，方差分析的SAS程序中模型的确定是关键。以下结合教材内容顺序说明各种情况下的SAS程序编写方法。 (一) 单向分组资料（单因素完全随机试验） 1．组内观察值数目相等的资料 [例9] 以教材P111例6.10为例。 DATA tb611; DO trt=1 TO 5; (或DO trt=”A”,”B”,”C”,”D”,”E”; ) DO r=1 To 4; INPUT y @@; OUTPUT; END; END; CARDS; 24 30 28 26 27 24 21 26 31 28 25 30 32 33 33 28 21 22 16 21 ; PROC ANOVA; CLASS trt; MODEL y=trt; MEANS trt/DUNCAN; RUN;
sas学习系列21.相关分析报告
21. 相关分析 相关分析和回归分析是研究变量与变量间相互关系的重要方法。相关分析是研究两个或两组变量之间的线性相关情况，回归分析是拟合出变量间的表达式关系。 （一）Pearson直线相关 一、适用于两个变量均为服从正态分布，每对数据对应的点在直角坐标系中（即散点图）呈现直线趋势。 做相关分析时，要注意剔除异常值；相关关系不一定是因果关系。 二、用相关系数r∈[-1,1]来表示相关程度的大小：
r>0: 正相关；r<0: 负相关；r=0: 不相关； r=1: 完全正相关；r=-1: 完全负相关。 相关程度的判断标准：看相关系数的平方r2，若r2<0.5，结果无实际价值。 注：相关系数只是刻画直线相关（Y=X2相关系数≠1）。 三、假设检验 1. H0: 总体相关系数ρ=0；H1: ρ≠0； 计算r值，P值，若P值≤α，则在显著水平α下拒绝H0; 2. 若H0成立，从ρ=0的总体中抽样，所得到的样本相关系数r 呈对称分布（近似正态分布），此时可用t 检验。 3. 必要时对相关系数做区间估计 从相关系数ρ≠0的总体中抽样，样本相关系数的分布是偏态的。用Z变换后，服从某种正态分布，估计z，再变换回r. （二）Spearman等级相关，也称Spearman秩相关
对于不符合正态分布的资料，不用原始数据计算相关系数，而是将原始观察值由小到大编秩，然后根据秩次来计算秩相关系数r s, 以此来说明两个变量间相关关系的密切程度。 适用于某些不能准确地测量指标值而只能以严重程度、名次先后、反映大小等定出的等级资料；也适用于某些不呈正态分布或难于判断分布的资料。 关于编秩 将各X i由小到大编秩得R Xi（1,…n），当遇到相等的值时要用平均秩，例如X2=X4，按编秩为3和4，应该取平均秩 R x2=R x4=(3+4)/2=3.5 假设检验 H0: 总体相关系数ρs=0；H1: ρs≠0； 计算r值，P值，若P值≤α，则在显著水平α下拒绝H0; 另外，Kendall等级相关系数τ∈[-1,1]，也可以对两个变量作等级相关分析，而且可对多个变量作等级相关分析。 （三）典型相关分析
SAS主成分分析报告
SAS主成分分析 分类：数据之美2013-07-28 20:18 2343人阅读评论(0) 收藏举报 目录(?)[-] 1. 主成分分析流程 2. SAS主成分分析示例 3. SAS主成分分析输出结果详解 4. 特征值和特征向量隐藏的秘密 5. 总结 6. 参考文献 同事讲主成分分析，举了这么个例子：就像你选女人，有身材、相貌两个指标，如果身材、相貌都很突出，那当然很好选择；但如果两个女人，一个身材突出，一个相貌出众，看着都很喜欢，那可如何是好！这个时候通过主成分分析，汇总出一个指标，这个指标可以一定程度上代替原来的身材、相貌，这时就可以排序做出选择了。 这例子当然有很多缺陷，但至少指出了主成分分析的目的之一：减少决策变量数，也就是降维。主成分分析的另一个目的是防范多重共线性。实际问题往往涉及很多变量，但某些变量之间会有一定的相关性，我们希望构造较少的几个互不相关的新指标来代替原始变量，去除多重共线性，减少所需分析的变量，同时尽可能减少这一过程的信息损失。主成分分析正是基于这样的目的而产生的有效方法。 主成分分析流程 主成分分析包含以下流程：
1、原始数据标准化。 2、计算标准化变量间的相关系数矩阵。 3、计算相关系数矩阵的特征值和特征向量。 4、计算主成分变量值。 5、统计结果分析，提取所需的主成分。 SAS主成分分析示例 我们从实战入手，先来个简单的例子，完整体验使用SAS进行主成分分析的过程。准备好图1所示的数据集，该数据集包含5个变量和22个观测。其中变量num用于标识每条观测。 图1 可以直接复制下面的程序完成输入： data Practice.PCA_Demo;
实验四回归分析报告SAS过程(1)
课时授课计划 课次序号：10 一、课题：实验四回归分析SAS过程（1） ———统计推断与预测 二、课型：上机实验 三、目的要求：1.掌握利用SAS建立多元回归方程的方法； 2.能检验所建立回归方程的显著性与方程系数的显著性，能 根据实际问题作预测与控制. 四、教学重点：会对实际数据建立有效的多元回归模型；能对回归模型进行运用, 对实际问题进行预测或控制. 教学难点：多元回归模型的建立. 五、教学方法及手段：传统教学与上机实验相结合． 六、参考资料： 《应用多元统计分析》，高惠璇编，大学，2005； 《使用统计方法与SAS系统》，高惠璇编，大学，2001； 《多元统计分析》(二版)，何晓群编，中国人民大学，2008； 《应用回归分析》(二版)，何晓群编，中国人民大学，2007； 《统计建模与R软件》，薛毅编著，清华大学，2007. 七、作业：2.3（单） 2.4 八、授课记录： 九、授课效果分析：
实验四回归分析SAS过程（1）2学时 一、实验目的和要求 掌握利用SAS建立多元回归方程的方法，掌握PROC REG过程，并能检验所建立回归方程的显著性与方程系数的显著性，能根据实际问题作预测与控制． 二、实验容 1. PROC REG过程 一般格式： PROC REG
SAS课程分析报告
中国农业大学硕、博士研究生课程考试 答题册 课程编号：74080005 课程名称：SAS统计分析及应用 任课教师：黄燕 开课学院：信息与电气工程学院 学生学号：xxx 学生姓名：xxx 考试时间：2015年12月30日 （以上内容请填写完整！）
2015年秋季SAS课程分析报告 姓名：xxx学号：xxx专业：xxx 分析报告一：T检验 1.数据来源 2015年7~8月份对梨树县合作社农户玉米产量和非合作社农户玉米产量的调研数据，数据为玉米的产量记录。 2.原始数据及变量说明 原始数据：单位kg/hm2 合作社农户产量（kg/hm2）:11500，14000，12500，13200，11500，12500，11000，10500，12500，13750，13200，14000，12000，10000，11000，13000，12500，12000； 非合作社农户产量（kg/hm2）：11750，12250，11000，11500，12000，11500，13000，10500，11750，11750，10000，99000，13500，9000，11500，12500，15000，8500。 变量说明： Number代表不同的处理：1是非合作社农户的产量；2是合作社农户的产量，每组调研18户农户，数据集有36个观测。Weight代表农户的产量，单位：千克/公顷（kg/hm2）。 3.要分析的问题 分析并检验合作社农户与非合作社农户的玉米产量有无显著差异。 4.SAS程序 ——T检验 data Tcl;/*T检验，产量（cl）比较*/ input number yield @@; cards; 1 11500 1 14000 1 12500 1 13200 1 11500 1 12500 1 11000 1 10500 1 12500 1 13200 1 14000 1 10000 1 13000 1 12000 2 11750 2 11000 2 12000 2 11500 2 10500 2 11750 2 11500 2 11750 2 10000 2 9900 2 9000 2 11500 2 12500 2 8500 ; procprint; run; procttest; class number; var yield; run; 5.主要输出结果简介 Statistics Lower CL Upper CL Lower CL Upper CL Variable number N Mean Mean Mean Std Dev Std Dev Std Dev Std Err Minimum Maximum yield 1 14 11535 12243 12951 889.12 1226.4 1975.9 327.78 10000 14000 yield 2 14 10253 10939 11625 861.21 1187.9 1913.8 317.49 8500 12500 yield Diff (1-2) 365.56 1303.6 2241.6 950.81 1207.4 1654.6 456.34
SAS数据分析实验报告
数理与土木工程学院实验报告课程名称：《统计软件SPSS、SAS及实践》
实验结果 （包括程序代码、程序结果分析）第一题： ①读取数据，并创建一个SAS数据集，命名为transaction； data transaction; infile cards dlm=","; input Account_ID Revenue Segment N_var1 C_var1 Date Location Code Amount; cards; 10001,5,G1,., ,2014-10-23,CHINA,APP_001,100 10002,6,G1,., ,2014-10-23,CHINA,APP_002,110 10003,.,G1,., ,2014-10-23,CHINA,APP_003,50 10004,10,G2,., ,2014-10-23,CHINA,APP_004,90 10005,15,G2,., ,2014-10-23,CHINA,CAN_005,12 10006,13,G2,., ,2014-10-23,CHINA,MAN_006,10000 10007,.,G2,., ,2014-10-23,CHINA,APP_007,10 10008,20,G3,., ,2014-10-23,CHINA,APP_008,100 10009,25,G3,., ,2014-10-23,CHINA,APP_009,200 10010,.,G3,., ,2014-10-23, ,REJ_010,100000 10010,.,G3,., ,2014-10-23, ,REJ_010,100000 10010,.,G4,., ,2014-10-23, ,REJ_010,100000 10010,.,G5,., ,2014-10-23, ,REJ_010,100000 10003,7,G1,., ,2014-10-24,CHINA,MAN_003,50000 10004,9,G2,., ,2014-10-24,CHINA,APP_004,90 10006,6,G2,., ,2014-10-24,CHINA,MAN_006,1000 10007,.,G2,., ,2014-10-24,CHINA,APP_007,10 10008,8,G3,., ,2014-10-24,CHINA,APP_008,100 10009,9,G3,., ,2014-10-24,CHINA,APP_009,200 10010,.,G3,., ,2014-10-24,CHINA,APP_010,100 10010,10,G4,., ,2014-10-24,CHINA,APP_011,101 10010,20,G5,., ,2014-10-24,CHINA,APP_012,102 ; run; proc transpose data=transaction out=a; var _all_; run;
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