系统和数据分析SAS系统简介

第一课SAS系统简介

一、SAS系统

1.SAS系统的功能

SAS系统是大型集成应用软件系统,具有完备的以下四大功能：

●数据访问

●数据管理

●数据分析

●数据呈现

它是美国软件研究所（SAS Institute Inc.）经多年的研制于1976年推出。目前已被许多国家和地区的机构所采用。SAS系统广泛应用于金融、医疗卫生、生产、运输、通信、政府、科研和教育等领域。它运用统计分析、时间序列分析、运筹决策等科学方法进行质量管理、财务管理、生产优化、风险管理、市场调查和预测等等业务，并可将各种数据以灵活多样的各种报表、图形和三维透视的形式直观地表现出来。在数据处理和统计分析领域，SAS系统一直被誉为国际上的标准软件系统。

2.SAS系统的支持技术

在当今的信息时代中，如何有效地利用业务高度自动化所产生的巨量宝贵数据，挖掘出对预测和决策有用的信息，就成为掌握竞争主导权的关键因素。因此，SAS系统始终致力于应用先进的信息技术和计算机技术对业务和历史数据进行更深层次的加工。经过二十多年的发展，SAS系统现在是以下三种技术的主要提供者：

●数据仓库技术(Data Warehouse)

数据仓库是用于支持管理决策过程的面向主题的、集成的、随时间而变化的、持久的（非易失的）数据集合。通俗地说，可以将数据仓库理解为“将多个生产数据源中的数据按一定规则统一集中起来，并提供灵活的观察分析数据手段，从而为企业制定决策提供事实数据的支持”。数据仓库最大的用途是能够提供给用户一种全新的方式从宏观或微观的角度来观察多年积累的数据，从而使用户可以迅速地掌握自己企业的经营运转状况、运营成本、利润分布、市场占有率、发展趋势等对企业发展和决策有重要意义的信息，使用户能制定更加准确科学的决策迅速对市场做出反应。利用数据仓库技术可以使大企业运作的像小企业一样灵活，也可以使小企业像大企业一样规范。从目前情况来看，许多企业和机构已经建立了相对完善的生产数据库系统。随着时间的推移，这些系统中积累了大量的历史数据，其中蕴含了许多重要的信息。利用数据仓库技术对这些历史数据进行分析和综合处理，可以找到那些对企业发展至关重要的业务信息，从而帮助有关主管和业务部门做出更加合理的决策。

当今世界充满了剧烈竞争，正确及时的决策是企业生存和发展的最重要环节。现在，愈来愈多的企业认识到，企业要想在竞争中取胜，获得更大的收益，至关重要的是，必须利用计算机和网络技术、数据仓库技

术，深层次地挖掘、分析当前和历史的生产业务数据，以及相关环境的相关数据，自动快速获取其中有用的决策信息，为企业提供快速、准确和方便的决策支持。通过对企业生产和计划的完成情况及相关环境数据进行多角度多层次的分析，以使企业的决策者及时掌握企业的运行情况和发展趋势，并对制定生产计划和长远规划提供理论指导，提高企业的管理水平和竞争优势。

●数据挖掘技术(Data Mining)

数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。还有很多和这一术语相近似的术语，如从数据库中发现知识(KDD)、数据分析、数据融合(Data Fusion)以及决策支持等。

数据挖掘是一门很广义的交叉学科，它汇聚了不同领域的研究者，尤其是数据库、人工智能、数理统计、可视化、并行计算等方面的学者和工程技术人员。

DMKD的研究主要有3个技术支柱，即数据库、人工智能和数理统计。

数据库最实质的应用仅仅是查询吗?理论根基最深的关系数据库最本质的技术进步点，就是数据存放和数据使用之间的相互分离。查询是数据库的奴隶，发现才是数据库的主人。因此，在需求的驱动下，很多数据库学者转向对数据仓库和数据挖掘的研究，从对演绎数据库的研究转向对归纳数据库的研究。

专家系统曾经是人工智能研究工作者的骄傲。专家系统实质上是一个问题求解系统，目前的主要理论工具是基于谓词演算的机器定理证明技术。在研制一个专家系统时，知识工程师首先要从领域专家那里获取知识，这一过程实质上是归纳过程，是非常复杂的个人到个人之间的交互过程，有很强的个性和随机性。因此，知识获取成为专家系统研究中公认的瓶颈问题。用if-then等类的规则表达，约束性太大，用常规数理逻辑来表达社会现象和人的思维活动局限性太大，知识表示又成为一大难题。此外，即使某个领域的知识通过一定手段获取并表达了，但这样做成的专家系统对常识和百科知识出奇地贫乏。人工智能学者开始着手基于案例的推理，尤其是从事机器学习的科学家们，不再满足自己构造的小样本学习模式的象牙塔，开始正视现实生活中大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的大数据样本，也走上了数据挖掘的道路。数理统计是应用数学中最重要、最活跃的学科之一，如今相当强大有效的数理统计方法和工具，已成为信息咨询业的基础。信息时代，咨询业更为发达。然而，数理统计和数据库技术结合得并不算快，咨询业用数据库查询数据还远远不够。一旦人们有了从数据查询到知识发现、从数据演绎到数据归纳的要求，概率论和数理统计就获得了新的生命力，所以才会立即呈现在DMKD这个结合点上。

发现工具和方法，常用的有分类、聚类、减维、模式识别、可视化、决策树、遗传算法、不确定性处理等。

●决策支持技术(Decision Support System)

决策支持系统通过结合个人的智力资源和计算机的能力来改进决策的质量。它是一个基于计算机的支持系统，服务于处理半结构化问题的管理决策制定者。

管理的核心是“决策”。全球经济一体化的进程以及信息技术的发展，消除了许多流通壁垒。企业比以往任何时候都面临着更为复杂的生存环境，更难以形成并维护其竞争壁垒。竞争的压力对企业制定决策的质量、速度都有更高要求。

决策支持系统作为一种新兴的信息技术，能够为企业提供各种决策信息以及许多商业问题的解决方案，从而减轻了管理者从事低层次信息处理和分析的负担，使得他们专注于最需要决策智慧和经验的工作，因此提高了决策的质量和效率。

3.SAS系统的主要模块

SAS系统包含了众多的不同的模块，可完成不同的任务，主要模块有：

●SAS/BASE（基础）——初步的统计分析;

●SAS/STAT（统计）——广泛的统计分析;

●SAS/QC（质量控制）——质量管理方面的专门分析计算;

●SAS/OR（规划）——运筹决策方面的专门分析计算;

●SAS/ETS（预测）——计量经济的时间序列方面的专门分析计算;

●SAS/IML（矩阵运算）——提供了交互矩阵语言;

●SAS/GRAPH（图形）——提供了许多产生图形过程并支持众多图形设备;

●SAS/ACCESS（外部数据库接口）——提供了与大多数流行数据库管理

系统的方便接口并自身也能进行数据管理;

●SAS/ASSIST（面向任务的通用菜单驱动界面）——方便用户以菜单方式

进行操作;

●SAS/FSP（数据处理交互式菜单系统）

●SAS/AF（面向对象编程的应用开发工具）

另外SAS系统还将许多常用的统计方法分别集成为两个模块LAB和INSIGHT，供用户利用图形界面和菜单直接对数据进行统计分析

二、SAS系统与统计学

1.统计分析过程

统计学是运用概率论和数理统计的原理、方法研究数据资料的搜集、整理、分析和推断，从而掌握事物内在客观规律。但由于受许多偶然因素的影响，同一类事物之间会存在着差异，这种差异统计上称为变异。所以必须在观测一定数量的基础上进行统计分析才有价值。变异的出现是由于许多内外因素偶然性的配合所致，因此统计研究的各种对象的表现是一种随机事件。随机事件是指一次试验结果不确定，而在一定数量重复试验的条件下呈现出统计规律性的事件。科学研究的目的就是在于阐明客观存在的规律，以便对同类事物加以估计和预测。

整个统计分析过程如图1.1所示。

推断

抽样计算

总体样本统计量

描述

图1.1 SAS的统计分析过程

2.统计学的主要内容

统计学的主要内容可概括三大块：

（1）统计研究设计

●调查设计

●试验设计

（2）统计描述

●统计表和统计图

●定量资料统计描述：

（1）集中趋势的度量（算数均数、几何均数、调和均数、中位数、众数）;

（2）离散趋势的度量（标准差、标准误差、变异系数、极差、四分位数间距）;

（3）分布趋势的度量（分位数、偏度系数、峰度系数）;

（4）随机变量及其概率分布分为:

a.离散型随机变量的概率分布（二项分布、普阿松分别、几何分布、超几何分布等）;

b.连续型随机变量的概率分布（正态分布、t分布、分布、F分布、对数正态分布、指数分布、威布

尔分布等）。

●定性资料的统计描述：相对指标（率和比）。

（3）统计推断

●检验：

（1）对定量资料的分布类型、方差、均数的假设检验;

（2）对定性资料分布情况或位置的假设检验;

（3）对二种属性之间的独立性检验，及两种判断结果的一致性检验等。

●区间估计：

（1）对总体参数（均数、方差、率）进行区间估计;

（2）容许区间估计。

●相关分析：研究变量之间的关系,分为各指标之间无自变量与因变量和有

自变量与因变量。

（1）研究变量之间的相互关系有直线相关分析、典型相关分析;

（2）研究多个变量内部的从属关系有主成分分析、因子分析、对应分析;

（3）研究多个变量内部或多个样品之间的亲疏关系有聚类分析;

（4）研究多个变量内部的各种复杂关系有线性结构方程的协方差分析;

（5）研究变量之间的依存关系有直线回归分析、曲线回归分析、多项式回归分析、多元线性回归分析、logistic概率模型回归分析、生存资料的参数模型回归分析、COX模型回归分析和对数模型回归分析。

●分类的判别分析：根据一些明确分类的总体所提供的信息，对未知个体

的归属进行分类的判别分析。

●时间序列分析：预测序列的未来发展情况、分析序列的基本趋势。

a) WINDOWS运行环境下SAS系统的安装

i.对计算机硬软件的要求

●操作系统要求

●CPU与内存要求

●硬盘存储空间要求

●系统时钟

●CONFIG.SYS和AUTOEXEC.BAT

因运行SAS系统时要同时打开几十个文件，因此必需增加或修改系统配置文件CONFIG.SYS中的同时打开文件个数FILES和缓冲区的大小BUFFERS参数值，它们的最小值为：

FILES=50

BUFFERS=17

为了在任意目录下运行SAS系统，请在自动引导批命令文件AUTOEXEC.BAT中加上路径搜索命令，

例如：

PATH D:\; D:\SAS

ii.Novell局域网上共享SAS系统

操作步骤：

第一步，以User Windows98进入操作系统

第二步，修改主网络登录为NetWare或友好登入

●双击我的电脑

●双击控制面板

●双击网络

●主网络登录：选择NetWare或友好登入——系统将重新启动

请特别注意:本机器是否在主网络登录中配置了NetWare或友好登入。如果否，请按步骤四操

作。

第三步，安装工作站的NetWare或友好登入

●选中网上邻居右键

●单击属性

●选中网络配置，单击添加

●选择要安装的网络组件为：客户，再按添加

●网络客户机选择为：厂商为Microsoft，网络客户为NetWare网络用户或Microsoft友好登录,OK

第四步，登录指定的Novell网主服务器

●双击网上邻居

777信息系机房:

●双击MIS_Shufe(Novell网主服务器名称,主服务器在信息系机房控制室)

●登录对话框：用户名键入Guest,口令123

369计算中心机房:

●双击213(Novell网主服务器名称,主服务器在777计算中心的213房间)

●登录对话框：用户名键入Guest,口令1111(信息系机房)

第五步，将服务器上的SYS目录映射到网络驱动器I:

由于服务器上的SAS软件系统的config.sas文件中关于SAS系统的运行配置设定为映射的网络驱动器为I：标识，所以要：

●右键SYS出现快显菜单，选择映射到网络驱动器I:

●将登录时重新连接选项选定

第六步，将SAS以快捷方式复制到桌面

●找到SAS目录下的SAS.EXE运行文件

●右键SAS.EXE出现快显菜单，选择发送到桌面快捷方式

第七步，在本地工作站硬盘的D目录下建立SAS目录

由于服务器上的SAS软件系统的config.sas文件中关于SAS系统的运行配置设定为，在SAS启动时在本地工作站硬盘的D：\SAS目录下存放工作库，所以要：

●打开资源管理器，单击选中D目录

●文件/新建/新文件夹/键入SAS

第八步，修改机器的系统日期为2002年9月

●双击我的电脑

●双击控制面板

●双击日期时间

●修改日期

b) 启动SAS系统

i.交互显示管理方式

●DOS状态下启动SAS

D:\>SAS - DMS - nodate

●WINDOWS环境下启动SAS系统

双击“The SAS System”图标

ii.交互行方式1

D:\>SAS -NODMS

iii.非交互方式

D:\>SAS ABC01

iv.批处理方式

名为123.BAT的批处理文件:

第二课显示管理系统

1单机方式

一、显示管理系统窗口

1显示管理系统（Display Manager）三个主要窗口:

●PROGRAM EDITOR窗口：提供一个编写SAS程序的

文本

编缉器

●LOG窗口：显示有关程序运行的信息

●OUTPUT窗口：显示程序运算结果的输出

2显示管理系统的常用窗口

●KEYS 查看及改变功能键的设置

●LIBNAME 查看已经存在的SAS数据库

●DIR 查看某个SAS数据库的内容

●VAR 查看SAS数据集的有关信息

●OPTIONS 查看及改变SAS的系统设置

假设我们准备自定义F12功能键为OPTIONS命令，打开KEYS窗口后在F12的右边的空白区键入OPTIONS，完毕之后在命令框中键入END命令退出KEYS窗口。

二、显示管理系统命令

1显示管理系统命令的发布

有四种命令的发布方式都可达到相同结果。

●在命令框中直接键入命令

●按功能键

●使用下拉式菜单

●使用工具栏

例如，我们要增加一个OUTPUT窗口，相应地四种操作如下：

●命令框中直接键入OUTPUT和Enter

●功能键F7

●Window/Output

●Options / Edit tools

①Add按钮选择Tool，新增了一个空白按钮

②Command命令框中输入：OUTPUT；Help Text命令框中输入：Add new button create by

DZX；Tip Text命令框中输入：Output。

③再单击Browse命令挑选一个合适的按钮。

④单击Move Dn按钮将OUTPUT按钮移动到最后Help按钮之后。

⑤单击Add按钮选择Separator，使Help按钮和新增OUTPUT命令按钮之间有一个空

白的分组间隙。

⑥单击Save按钮。

2文本编辑行命令

文本编辑行命令的主要作用是为在PROGRAM EDITOR窗口方便和高效地输入和修改SAS程序提供一组编辑命令。文本编辑行命令可归为两个子类：

●命令行命令——在命令框中输入NUMS命令

●行命令——在行号上键入执行指定功能的字母来完成编辑功能

例如，我们在PROGRAM EDITOR窗口中的第一行到第三行输入假设的数据和程序：“Data and program line one ”，“Data and program line two”，“Data and program line three”。

若想在第1行与第2行之间插入空行：

●在第1行的行号前键入i(或I，或i1、I1)

●若想保存和调入程序：

●在命令框中键入：FILE "D:\SAS\ABC02.SAS"

●先把光标定位到指定某行，再在命令框中键入：INCLUDE

"D:\SAS\ABC02.SAS"

三、SAS系统的几组重要命令

1向SAS系统寻求帮助命令

●F1键和F2键提供信息相当于简明的SAS使用手册2显示管理系统命令框常用命令

类型命令描述

显示管理命令BYE 退出SAS

CLEAR [window-name] 清除指定的窗口中的内容

END 退出当前窗口

FILE "filename" 存储到指定文件

HELP 帮助

INCLUDE "filename" 引入指定文件

KEYS 进入KEYS窗口

LIBNAME 确认SAS数据库的内容

LOG 进入LOG窗口

NUMS 打开和关闭文本编辑器的数字区OPTIONS 进入OPTIONS窗口

OUTPUT 进入OUTPUT窗口PROGRAM 进入PROGRAM EDITOR窗口RECALL 调出上次执行的程序

SUBMIT 提交一段程序

3文本编辑行命令

本组命令很多，这里仅给出其中几个最常用的：类型命令描述

文本编辑行命令D[N] 删除自当前行起的N行，D或D1都只表示删除当前行I[N] 在当前行之后插入N个空行

>[N] 使当前行内容右移N个字符

<[N] 使当前行内容左移N个字符

C[N] 把自当前行起的N行内容拷贝到由A、B命令指定位置M[N] 把自当前行起的N行内容移动到由A、B命令指定位置

其中一部分可单独使用，另一部分需与操作定位命令A、B（A指after,B指before）配合起来使用。例如，我们要将第一行和第二行的内容移到第三行的后面：

●第一行行号前键入M2

●第三行行号前键入A命令，然后按Enter键

四、运行SAS程序的步骤

1在PROGRAM EDITOR窗口中键入程序如图2.2所示。

图2.2 一个典型的SAS程序实例

2提交这段程序

有四种方法可以提交这段程序：

●在命令框中直接键入命令SUBMIT

●用鼠标选择菜单命令Locals / Submit

●按功能键F3

●用鼠标点击标准工具栏的第一个按钮

另外，还可以用菜单命令Locals / Submit top line来提交PROGRAM EDITOR程序窗口中的某一条SAS语句，常用来测试这条语句的执行结果。

3查看LOG窗口的信息

4重新调出刚才提交的程序

●命令框中发布RECALL命令

5在OUTPUT窗口查看运行结果

如果我们需要修改和增加运行结果报告的标题，操作如下：

●选择Globals/Options/Titles命令。

●出现TITLES窗口，删除原第一大标题的内容“The SAS system”。

●在第一行和第二行分别输入所需要的大小标题的内容。

●选择Options/Save settings now命令，保存我们刚才的修改。

6存储程序

●再发布RECALL命令重新调出刚才提交的程序。

●然后可用File / Save as 菜单命令把程序存储到外部文件中（也可发布

FILE命令达到相同的目的）。

●如果今后要重新运行这个程序，用File / Open菜单命令把这个外部程序

重新调入到SAS系统的PROGRAM EDITOR窗口中。

●如果今后要将这个程序插入到正在PROGRAM EDITOR窗口编辑的某

程序的某处，可发布INCLUDE命令把外部这个程序导入到某程序中。

SAS程序文件的后缀为.SAS

D:\

CD SAS

SAS ABC

TYPE ABC01.LOG | more TYPE ABC01.LST | more

《SAS数据分析范例》(SAS数据集)

《SAS数据分析范例》数据集 目录 表1 sas.bd1 (3) 表2 sas.bd3 (4) 表3 sas.bd4 (5) 表4 sas.belts (6) 表5 sas.c1d2 (7) 表6 sas.c7d31 (8) 表7 sas.dead0 (9) 表8 sas.dqgy (10) 表9 sas.dqjyjf (11) 表10 sas.dqnlmy3 (12) 表11 sas.dqnlmy (13) 表12 sas.dqrjsr (14) 表13 sas.dqrk (15) 表14 sas.gjxuexiao0 (16) 表15 sas.gnsczzgc (17) 表16 sas.gnsczzs (18) 表17 sas.gr08n01 (19) 表18 sas.iris (20) 表19 sas.jmcxck0 (21) 表20 sas.jmjt052 (22) 表21 sas.jmjt053 (23) 表22 sas.jmjt054 (24) 表23 sas.jmjt055 (25) 表24 sas.jmxfsps (26) 表25 sas.jmxfspzs0 (27) 表26 sas.jmxfzss (28) 表27 sas.jmxfzst (29) 表28 sas.kscj2 (30) 表29 sas.modeclu4 (31) 表30 sas.ms8d1 (32) 表31 sas.nlmyzzs (33) 表32 sas.plates (34) 表33 sas.poverty (35) 表34 sas.rjnycpcl0 (36) 表35 sas.rjsrs (37) 表36 sas.sanmao (38) 表37 sas.sczz1 (39) 表38 sas.sczz06s (40) 表39 sas.sczz (41) 表40 sas.sczzgc1 (42)

SAS数据的描述性统计分析答案

实验一数据的描述性统计分析 一、选择题 1、以下（ B ）语句对变量进行分组，在使用前需按分组变量进行排序？ 以下（ C ）语句可对变量进行分类，在使用前不必按分类变量进行排序？ 用（ A ）语句可以选择输入数据集的一个行子集来进行分析？ （A）WHERE语句（B）BY语句（C）CLASS语句（D）FREQ语句2、排序过程步中必须用什么语句对变量进行排序？（ A ） （A）BY语句（B）CLASS语句（C）WHERE语句 3、如果要对数据集中的数据进行正态性检验，需要使用哪个过程？（ B ）（A）MEANS （B）UNIV ARIATE （C）FREQ 4、用UNIV ARIATE过程进行数据分析，要求此过程输出茎叶图、正态概率图等，应在语句中加上什么选项？（plot ） 5、用UNIV ARIATE过程进行数据分析，在输出结果中哪个统计量是对样本均值 为零的T检验的概率值？( A ) （A）T: Mean (B)Prob>|S| (C)Sgn Rank (D)Prob>|T| 二、假设某校100名女生的血清总蛋白含量（g/L）服从均值为75，标准差为3的正态分布，试产生样本数据，并利用SAS软件解决下面问题： 1、计算样本均值、方差、标准差、极差、四分位极差、变异系数、偏度、峰度； 2、画出直方图（垂直条形图）； 3、画出茎叶图、盒形图和正态概率图； 4、试进行正态性检验。 Data N; DO i=1to100; x=75+3*normal(12345); output; end; proc print; run; proc univariate data=N; var x; run; proc gchart data=N; block x; run; proc univariate data=N plot; var x;

SAS数据分析与统计

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; 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 （中间是数据集，中间每一行末尾不要加逗号，但是carol 450 112 数据集最后要加一个分号！！） louise 409 110 gina 474 110 mimi 410 106 alice 411 106 brenda 414 106 brenda 414 105 david 438 141 betty 464 141 holly 466 140 ; proc print data=; （这一过程步是打印出数据集，可要可不要！） run;

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系统和数据分析SAS系统简介

SAS系统简介 一、SAS系统 1.SAS系统的功能 SAS系统是大型集成应用软件系统,具有完备的以下四大功能： ●数据访问 ●数据管理 ●数据分析 ●数据呈现 它是美国软件研究所（SAS Institute Inc.）经多年的研制于1976年推出。目前已被许多国家和地区的机构所采用。SAS系统广泛应用于金融、医疗卫生、生产、运输、通信、政府、科研和教育等领域。它运用统计分析、时间序列分析、运筹决策等科学方法进行质量管理、财务管理、生产优化、风险管理、市场调查和预测等等业务，并可将各种数据以灵活多样的各种报表、图形和三维透视的形式直观地表现出来。在数据处理和统计分析领域，SAS系统一直被誉为国际上的标准软件系统。 2.SAS系统的支持技术 在当今的信息时代中，如何有效地利用业务高度自动化所产生的巨量宝贵数据，挖掘出对预测和决策有用的信息，就成为掌握竞争主导权的关键因素。因此，SAS系统始终致力于应用先进的信息技术和计算机技术对业务和历史数据进行更深层次的加工。经过二十多年的发展，SAS系统现在是以下三种技术的主要提供者： ●数据仓库技术(Data Warehouse) 数据仓库是用于支持管理决策过程的面向主题的、集成的、随时间而变化的、持久的（非易失的）数据集合。通俗地说，可以将数据仓库理解为“将多个生产数据源中的数据按一定规则统一集中起来，并提供灵活的观察分析数据手段，从而为企业制定决策提供事实数据的支持”。 数据仓库最大的用途是能够提供给用户一种全新的方式从宏观或微观的角度来观察多年积累的数据，从而使用户可以迅速地掌握自己企业的经营运转状况、运营成本、利润分布、市场占有率、发展趋势等对企业发展和决策有重要意义的信息，使用户能制定更加准确科学的决策迅速对市场做出反应。利用数据仓库技术可以使大企业运作的像小企业一样灵活，也可以使小企业像大企业一样规范。从目前情况来看，许多企业和机构已经建立了相对完善的生产数据库系统。随着时间的推移，这些系统中积累了大量的历史数据，其中蕴含了许多重要的信息。利用数据仓库技术对这些历史数据进行分析和综合处理，可以找到那些对企业发展至关重要的业务信息，从而帮助有关主管和业务部门做出更加合理的决策。 当今世界充满了剧烈竞争，正确及时的决策是企业生存和发展的最重要环节。现在，愈来愈多的企业认识到，企业要想在竞争中取胜，获得更大的收益，至关重要的是，必须利用计算机和网络技术、数据仓

SAS系统和数据分析三维图形

第二十二课三维图形 SAS系统除了可以绘制二维平面图形外，还可以绘制三维立体图形。使用PROC G3D过程能对在PLOT或SCATTER语句中指定的变量值绘制三维图形。PROC G3D过程产生的三维图形分为两种：三维曲面图和三维散布图。三维曲面图是通过在PLOT语句中指定三个图形变量来产生，三维散布图是在SCATTER语句中必需指定三个图形变量才能产生，同样还可以对三维散布图进行大小、形状、颜色的修改。 一、PROC G3D过程说明 PROC G3D过程产生三维高分辨率立体图形，一般由下列语句控制： Proc G3D DATA=数据集; PLOT Y*X=Z ; SCATTER Y*X=Z ; TITLE n‘字符串’; FOOTNOTE n‘字符串’; By 变量列表; Run ; 在PROC G3D过程中至少要有一条PLOT或SCATTER语句，如果两条语句同时存在，将在一页中产生一个三维曲面图，下一页中产生一个三维散布图。语句中的Y*X=Z指定三个图形变量X、Y、Z，三维空间中的图形点由三个变量的值共同决定，X和Y为水平变量，Z 为垂直变量。PLOT语句是将X、Y、Z三个变量值确定的空间图形点相互连成曲面，而SCA TTER语句是将X、Y、Z三个变量值确定的空间图形点用符号表示或画出图形点向XY 平面的垂直线（采用NEEDLE选项）。一个PROC G3D过程中可以有多条SCA TTER语句。 1.PLOT语句的选项 用在PLOT语句中的选项按功能可以分为三类：外观选项、轴选项和描述性选项。主要选项如下： ●ROTATE=角度列表——指定三维图形Z轴的一个或多个旋转角度，缺省值为70 度。如果有多个旋转角度，将画出对应多个不同旋转角度的三维图形。 ●TILT=角度列表——指定三维图形Y轴的一个或多个倾斜角度，缺省值为70度。 如果有多个倾斜角度，将画出对应多个不同倾斜角度的三维图形。 ●GRID——在所有坐标轴的每一个刻度线上画出网格线。 ●SIDE——在三维曲面图形中画出侧面墙。 ●XTICKNUM=n YTICKNUM=n ZTICKNUM=n——指定X、Y、Z坐标轴上的刻 度线数目n，缺省值为4。

SAS系统和数据分析PROC步中的通用语句

第十六课用在PROC步中的通用语句 当我们用DATA步创建好SAS数据集后，可以用SAS的一些PROC过程步来进一步的分析和处理它们。在DATA步中用户可以使用SAS的语句来编写自己的程序，以便能通过读入、处理和描述数据，创建符合自己特殊要求的SAS数据集。而后由一组组PROC步组成的程序进行后续分析和处理。 一、PROC程序的主要作用 ●读出已创建好的SAS数据集 ●用数据集中的数据计算统计量 ●将统计的结果按一定形式输出 在SAS系统中，计算统计量时，对于许多常用的和标准的统计计算方法，并不需要用户自己编写这些复杂的程序，而是通过过程的名字来调用一个已经为用户编写好的程序。用户通常只要编写调用统计过程前的准备处理程序和输出统计结果后的分析和管理程序。只有用户自己非常特殊的统计计算方法才需要用户自己编写相应的计算程序。 二、PROC过程语句 PROC语句用在PROC步的开始，并通过过程名来规定我们所要使用的SAS过程，对于更进一步的分析，用户还可以在PROC语句中使用一些任选项，或者附加其他语句及它们的任选项（如BY语句）来对PROC步规定用户所需要分析的更多细节。PROC语句的格式为： PROC 过程名<选项>; 过程名规定用户想使用的SAS过程的名字。例如，我们在前面常使用的打印过程名PRINT，对数值变量计算简单描述统计量的过程名MEANS。 选项规定这个过程的一个或几个选项。不同的过程规定的选项是不同的，因此，只有知道具体的过程才能确定具体的选项是什么。但是，在各个不同过程中使用选项时，下面三种选项的使用格式是共同的： ●Keyword ●Keyword=数值 ●Keyword=数据集 Keyword是关键字，第一种选项格式是某个具体过程进一步要求某个关键字；第二种选项格式是某个具体过程要求某个关键字的值，值可能是数值或字符串；第三种选项格式是某个具体过程要求输入或输出数据集。例如： PROC Print Data=class ; 过程Print，作用为打印输出数据集中的数据。选项为Data=class，关键字是Data，进一步说明要打印输出的数据集名为class。如果省略这个选项，将用最近产生的SAS数据集。

--SAS系统和数据分析SAS数据库

第四课SAS数据库 一、SAS数据库（SAS data library）的成员 一个目录里的所有SAS文件都是一个SAS数据库（SAS data library）的成员。一个目录可以包含外部文件（非SAS文件）以及SAS文件，但只有这些SAS文件才是SAS数据库的成员。 SAS数据库是一个逻辑概念，没有物理实体。图4.1描述了SAS数据库、SAS文件和SAS 文件的元素之间的关系。注意，这个库对应于主机操作系统的一个目录，而SAS文件对应于目录内的一个文件。 图4.1 在SAS数据库中的成员类型 例如，我们前面定义的Study永久库就是一个SAS数据库，对应的目录为d:\sasdata\mydir，在此目录内有SAS数据集文件： ●Class.sd2（包含两种成员类型DATA和VIEW） ●索引文件Class.si2 其他SAS文件如用BASE SAS软件的存储程序功能产生的成员类型为： ●PROGRAM程序文件 SAS的目录是具有成员类型为： ●CATALOG的SAS文件 此文件用来存储许多称为目录条目（catalog entries）的不同类型的信息，用于SAS系统识别它的结构。典型地，像BASE SAS软件，如果存储目录条目信息对于处理是必要的话，就自动地存储SAS目录条目，而在其他SAS软件中，用户必须在各个过程中规定这个目录条目，用下面完整的四级名字形式来识别：libref.catalog.entry-name.entry-type（库标记.目录名.条目名.条目类型）。SAS系统有一些特性帮助你管理目录中的条目，一是CATALOG过程，它是BASE SAS软件中的一个过程；另一个是显示管理的CATALOG窗口。 SAS访问描述器是一个允许用户创建SAS/ACCESS视图的工具，访问描述器的成员类型为： ●ACCESS的一些文件 我们可以用SAS/ACCESS软件里的ACCESS过程创建它们。访问描述器描述存储在SAS 系统外部的数据，如一些公开的数据库管理系统（DBMS）中的数据，每个访问描述器保存我们想要访问的有关DBMS文件的必要信息，如它的名字、列名和列类型等。

SAS系统和数据分析PROC TRANSPOSE转置数据集

第十三课PROC TRANSPOSE转置数据 集 一、转置数据集的概念 在对数据库的操作中，有时需要把数据库的行和列进行交换，也可称转置。SAS系统中TRANSPOSE过程能完成对SAS数据集的转置，即把观测（行）变为变量（列），变量变为观测。该过程从读入的一个数据集中创建一个新的数据集。新数据集中包含三类变量： ●一是由输入数据集中的观测转置后创建的新变量，又称转置变量，如_NAME_、 COL1、COL2、COL3…… ●二是从输入数据集中拷贝过来的变量，使用COPY语句定义这个变量，新数据集 中COPY过来的变量与输入数据集中的变量具有相同的名字和值 ●三是为了识别新数据集中每条观测的来源用ID语句定义的变量值作为新数据集创 建的新变量 二、使用PROC TRANSPOSE过程转置数据集 1.用于TRANSPOSE过程的常用语句 Proc Transpose <选项列表> ; Var变量列表; Id变量; Copy变量列表; Run ; 2.转置CLASS数据集 例如，在CLASS数据集中有变量NAME、TEST1、TEST2和TEST3，是按每个学生各课程成绩作为一条观测来组织的，现在我们要创建一个按每门课程各个学生的考试成绩作为一条观测的新数据集NEWCLASS。程序如下： Proc Transpose Data=CLASS Out=NEWCLASS ; Var TEST1 TEST2 TEST3 ; Run ; 转置生成的新数据集NEWCLASS的结果如图13.1所示。

图13.1 由CLASS转置生成的新数据集NEWCLASS 3.设定新数据集中的转置变量名 新数据集中的转置变量名是可以由用户自己设定的。 ●通过PROC TRANSPOSE语句的选项NAME=COURSE，修改了省缺的新变量名 _NAME_为COURSE ●还可以通过选项PREFIX=NO，修改了省缺的新变量名COL1、COL2、COL3、 COL4、COL5为NO1、NO2、NO3、NO4、NO5 ●如果新变量名COL1、COL2、COL3、COL4、COL5想用输入数据集CLASS中 NAME变量中的对应值来替代，使用ID命令定义NAME即可。这样命名新变量的优点是通过新变量名就可以很容易地识别原数据集中的观察行 修改程序如下： Proc Transpose Data=CLASS Out=NEWCLASS Name=COURSE ; Var TEST1 TEST2 TEST3 ; Id Name ; Run ; 转置生成的新数据集NEWCLASS的结果如图13.2所示。

SAS系统和数据分析非线性回归分析

SAS系统和数据分析非线性回归分析

电子商务系列 第三十四课非线性回归分析 现实世界中严格的线性模型并不多见，它们或多或少都带有某种程度的近似；在不少情况下，非线性模型可能更加符合实际。由于人们在传统上常把“非线性”视为畏途，非线性回归的应用在国内还不够普及。事实上，在计算机与统计软件十分发达的令天，非线性回归的基本统计分析已经与线性回归一样切实可行。在常见的软件包中（诸如SAS、SPSS等等），人们已经可以像线性回归一样，方便的对非线性回归进行统计分析。因此，在国内回归分析方法的应用中，已经到了“更上一层楼”，线性回归与非线性回归同时并重的时候。 对变量间非线性相关问题的曲线拟合，处理的方法主要有： 首先决定非线性模型的函数类型，对于其中可线性化问题则通过变量变换将 其线性化，从而归结为前面的多元线性 回归问题来解决。

电子商务系列 ● 若实际问题的曲线类型不易确定时，由 于任意曲线皆可由多项式来逼近，故常可用多项式回归来拟合曲线。 ● 若变量间非线性关系式已知（多数未 知），且难以用变量变换法将其线性化，则进行数值迭代的非线性回归分析。 一、 可变换成线性的非线性回归 在实际问题中一些非线性回归模型可通过变量变换的方法化为线性回归问题。例如，对非线性回归模型 ()t i t i t i t ix b ix a y εα+++=∑=210sin cos (34.1) 即可作变换： t t t t t t t t x x x x x x x x 2sin ,2cos ,sin ,cos 4321==== 将其化为多元线性回归模型。一般地，若非线性模型的表达式为： ()()()t m m t t t x g b x g b x g b b y ++++= 22110 (34.2) 则可作变量变换： ()()()t m mt t t t t x g x x g x x g x ===*2*21*1,,, (34.3) 将其化为线性回归模型的表达式，从而用前面线性模型的方法来解决，其中式(34.3)中的

SAS系统和数据分析SAS数据集

第三课SAS数据集 一、SAS数据集的结构 SAS数据集是关系型的，它通常分为两部分： ●描述部分——包含了一些关于数据属性的信息 ●数据部分——包括数据值 SAS的数据值被安排在一个矩阵式的表状结构中，如图3－1所示。 ●表的列称之为变量（Variable），变量类似于其他文件类型的域或字段（Field） ●表的行称之为观察（Observation），观察相当于记录（Record） 变量1 变量2 变量3 变量4 Name Test1 Test2 Test3 观察1 Xiaoer 90 86 88 观察2 Zhangsan 100 98 89 观察3 Lisi 79 76 70 观察4 Wangwu 68 71 64 观察5 Zhaoliu 100 89 99 图3.1 一个SAS数据文件 二、SAS数据集形式 SAS系统中共有两种类型的数据集： ●SAS 数据文件（SAS data files） ●SAS 数据视窗（SAS data views） SAS 数据文件不仅包括描述部分,而且包括数据部分。SAS 数据视窗只有描述部分，没有数据部分，只包含了与其他数据文件或者其他软件数据的映射关系，能使SAS的所有过程可访问到，实际上并不包含SAS 数据视窗内的数据值。 自始至终，在SAS语言中，“SAS数据集”与这两种形式中之一有关。在下面的例子中，PRINT过程用相同方法处理数据集aaa.abc，而忽略它的形式： PROC PRINT DATA=aaa.abc 三、SAS数据集的名字 SAS数据集名字包括三个部分，格式如下： Libref.data-set-name.membertype ●Libref（库标记）──这是SAS数据库的逻辑名字 ●data-set-name（数据集名字）──这是SAS数据集的名字 ●membertype（成员类型）──SAS数据集名字的这一部分用户使用时不必给出。 SAS 数据文件的成员类型是DATA；SAS数据视窗的成员类型是VIEW

《SAS系统和数据分析》

第一课SAS系统简介 一.SAS系统 1什么是SAS系统 SAS系统是一个模块化的集成软件系统。所谓软件系统就是一组在一起作业的计算机程序。 SAS系统是一种组合软件系统。基本部分是Base SAS软件 2SAS系统的功能 SAS系统是大型集成应用软件系统,具有完备的以下四大功能： ●数据访问 ●数据管理 ●数据分析 ●数据显示 它是美国软件研究所（SAS Institute Inc.）经多年的研制于1976年推出。目前已被许多国家和地区的机构所采用。SAS系统广泛应用于金融、医疗卫生、生产、运输、通信、政府、科研和教育等领域。它运用统计分析、时间序列分析、运筹决策等科学方法进行质量管理、财务管理、生产优化、风险管理、市场调查和预测等等业务，并可将各种数据以灵活多样的各种报表、图形和三维透视的形式直观地表现出来。在数据处理和统计分析领域，SAS系统一直被誉为国际上的标准软件系统。 3SAS系统的主要模块 SAS系统包含了众多的不同的模块，可完成不同的任务，主要模块有： ●SAS/BASE（基础）——初步的统计分析 ●SAS/STAT（统计）——广泛的统计分析 ●SAS/QC（质量控制）——质量管理方面的专门分析计算 ●SAS/OR（规划）——运筹决策方面的专门分析计算 ●SAS/ETS（预测）——计量经济的时间序列方面的专门分析计算 ●SAS/IML（距阵运算）——提供了交互矩阵语言 ●SAS/GRAPH（图形）——提供了许多产生图形的过程并支持众多的图形设备 ●SAS/ACCESS（外部数据库接口）——提供了与大多数流行数据库管理系统的方便接 口并自身也能进行数据管理 ●SAS/ASSIST（面向任务的通用菜单驱动界面）——方便用户以菜单方式进行操作 ●SAS/FSP（数据处理交互式菜单系统） ●SAS/AF（面向对象编程的应用开发工具）

SAS系统和数据分析SAS系统简介

第一课SAS系统简介 一、SAS系统 1.SAS系统的功能 SAS系统是大型集成应用软件系统,具有完备的以下四大功能： ●数据访问 ●数据管理 ●数据分析 ●数据呈现 它是美国软件研究所（SAS Institute Inc.）经多年的研制于1976年推出。目前已被许多国家和地区的机构所采用。SAS系统广泛应用于金融、医疗卫生、生产、运输、通信、政府、科研和教育等领域。它运用统计分析、时间序列分析、运筹决策等科学方法进行质量管理、财务管理、生产优化、风险管理、市场调查和预测等等业务，并可将各种数据以灵活多样的各种报表、图形和三维透视的形式直观地表现出来。在数据处理和统计分析领域，SAS系统一直被誉为国际上的标准软件系统。 2.SAS系统的支持技术 在当今的信息时代中，如何有效地利用业务高度自动化所产生的巨量宝贵数据，挖掘出对预测和决策有用的信息，就成为掌握竞争主导权的关键因素。因此，SAS系统始终致力于应用先进的信息技术和计算机技术对业务和历史数据进行更深层次的加工。经过二十多年的发展，SAS系统现在是以下三种技术的主要提供者： ●数据仓库技术(Data Warehouse) 数据仓库是用于支持管理决策过程的面向主题的、集成的、随时间而变化的、持久的（非易失的）数据集合。通俗地说，可以将数据仓库理解为“将多个生产数据源中的数据按一定规则统一集中起来，并提供灵活的观察分析数据手段，从而为企业制定决策提供事实数据的支持”。 数据仓库最大的用途是能够提供给用户一种全新的方式从宏观或微观的角度来观察多年积累的数据，从而使用户可以迅速地掌握自己企业的经营运转状况、运营成本、利润分布、市场占有率、发展趋势等对企业发展和决策有重要意义的信息，使用户能制定更加准确科学的决策迅速对市场做出反应。利用数据仓库技术可以使大企业运作的像小企业一样灵活，也可以使小企业像大企业一样规范。从目前情况来看，许多企业和机构已经建立了相对完善的生产数据库系统。随着时间的推移，这些系统中积累了大量的历史数据，其中蕴含了许多重要的信息。利用数据仓库技术对这些历史数据进行分析和综合处理，可以找到那些对企业发展至关重要的业务信息，从而帮助有关主管和业务部门做出更加合理的决策。 当今世界充满了剧烈竞争，正确及时的决策是企业生存和发展的最重要环节。现在，愈来愈多的企业认识到，企业要想在竞争中取胜，获得更大的收益，至关重要的是，必须利用计算机和网络技术、数据仓

SAS系统和数据分析显示管理系统

第二课显示管理系统 一、显示管理系统窗口 1.显示管理系统（Display Manager）三个主要窗口: ●PROGRAM EDITOR窗口：提供一个编写SAS程序的文本 编缉器 ●LOG窗口：显示有关程序运行的信息 ●OUTPUT窗口：显示程序运算结果的输出 2.显示管理系统的常用窗口 ●KEYS 查看及改变功能键的设置 ●LIBNAME 查看已经存在的SAS数据库 ●DIR 查看某个SAS数据库的内容 ●VAR 查看SAS数据集的有关信息 ●OPTIONS 查看及改变SAS的系统设置 假设我们准备自定义F12功能键为OPTIONS命令，打开KEYS窗口后在F12的右边的空白区键入OPTIONS，完毕之后在命令框中键入END命令退出KEYS窗口。 二、显示管理系统命令 1.显示管理系统命令的发布 有四种命令的发布方式都可达到相同结果。 ●在命令框中直接键入命令 ●按功能键 ●使用下拉式菜单 ●使用工具栏 例如，我们要增加一个OUTPUT窗口，相应地四种操作如下： ●命令框中直接键入OUTPUT和Enter ●功能键F7 ●Window/Output ●Options / Edit tools ①Add按钮选择Tool，新增了一个空白按钮 ②Command命令框中输入：OUTPUT；Help Text命令框中输入：Add new button create by DZX；Tip Text命令框中输入：Output。

③再单击Browse命令挑选一个合适的按钮。 ④单击Move Dn按钮将OUTPUT按钮移动到最后Help按钮之后。 ⑤单击Add按钮选择Separator，使Help按钮和新增OUTPUT命令按钮 之间有一个空白的分组间隙。 ⑥单击Save按钮。 2.文本编辑行命令 文本编辑行命令的主要作用是为在PROGRAM EDITOR窗口方便和高效地输入和修改SAS程序提供一组编辑命令。文本编辑行命令可归为两个子类： ●命令行命令——在命令框中输入NUMS命令 ●行命令——在行号上键入执行指定功能的字母来完成编辑功能 例如，我们在PROGRAM EDITOR窗口中的第一行到第三行输入假设的数据和程序：“Data and program line one ”，“Data and program line two”，“Data and program line three”。 若想在第1行与第2行之间插入空行： ●在第1行的行号前键入i(或I，或i1、I1) ●若想保存和调入程序： ●在命令框中键入：FILE "D:\SAS\ABC02.SAS" ●先把光标定位到指定某行，再在命令框中键入：INCLUDE "D:\SAS\ABC02.SAS" 三、SAS系统的几组重要命令 1.向SAS系统寻求帮助命令 ●F1键和F2键提供信息相当于简明的SAS使用手册 2.显示管理系统命令框常用命令 类型命令描述 显示管理命令BYE 退出SAS CLEAR [window-name] 清除指定的窗口中的内容 END 退出当前窗口 FILE "filename" 存储到指定文件 HELP 帮助 INCLUDE "filename" 引入指定文件 KEYS 进入KEYS窗口 LIBNAME 确认SAS数据库的内容 LOG 进入LOG窗口 NUMS 打开和关闭文本编辑器的数字区OPTIONS 进入OPTIONS窗口 OUTPUT 进入OUTPUT窗口

Sas数据分析

数学111 110087 张林 SAS数据分析 衡量一个地区经济发展的基本情况，可以采用如下所列的8项经济指标。表中X1为GDP；X5为货物周转量；X2为居民消费水平；X6为居民消费价格指数；X3为固定资产投资；X7为上品零售价格指数；X4为职工平均工资；X8为工业总产值。 SAS编程如下：

data text1; input X1-X8; cards; X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 1394.89 2505 519.01 8144 373.9 117.3 112.6 843.43 920.11 2720 345.46 6501 342.8 115.2 110.6 582.51 2849.52 1258 704.87 4839 2033.3 115.2 115.8 1234.85 1092.48 1250 290.9 4721 717.3 116.9 115.6 697.25 832.88 1387 250.23 4134 781.7 117.5 116.8 419.39 2793.37 2397 387.99 4911 1371.1 116.1 114 1840.55 1129.2 1872 320.45 4430 497.4 115.2 114.2 762.47 2014.53 2334 435.73 4145 824.8 116.1 114.3 1240.37 2462.57 5354 996.48 9279 207.1 118.7 113 1642.95 5155.25 1926 1434.95 5943 1025.5 115.8 114.3 2026.64 3524.79 2249 1006.39 6619 754.4 116.6 113.5 916.59 2003.58 1254 474 4609 908.3 114.8 112.7 824.14 2160.52 2320 553.97 5857 609.3 115.2 114.4 433.67 1205.11 1182 282.84 4211 411.7 116.9 115.9 571.84 5002.34 1527 1229.55 5145 1196.6 117.6 114.2 2207.69 3002.74 1034 670.35 4344 1574.4 116.5 114.9 1367.92 2391.42 1527 571.86 4685 849 120 116.6 1200.72 2195.7 1408 422.61 4797 1011.8 119 115.5 843.83 5381.72 2699 1639.83 8250 656.5 114 111.6 1396.35 1606.15 1314 382.59 5105 556 118.4 116.4 554.97 364.17 1814 198.35 5340 232.1 113.5 111.3 64.33 3534 1261 822.54 4645 902.3 118.5 117 1431.81 630.07 942 150.84 4475 301.1 121.4 117.2 324.72 1206.68 1261 334 5149 310.4 121.3 118.1 716.65 55.98 1110 17.87 7382 4.2 117.3 114.9 5.57 1000.03 1208 300.27 4396 500.9 119 117 600.98 553.35 1007 114.81 5493 507 119.8 116.5 468.79 165.31 1445 47.76 5753 61.6 118 116.3 105.8 169.75 1355 61.98 5079 121.8 117.1 115.3 114.4 834.57 1469 376.95 5348 339 119.7 116.7 428.76 ; run; ; proc varclus data=text1 centroid maxc=3; var X1-X8; run;

--SAS系统和数据分析多元线性回归分析

第三十二课 多元线性回归分析 一、 多元回归模型表示法 通常，回归模型包括k 个变量，即一个因变量和k 个自变量（包括常数项）。由于具有N 个方程来概括回归模型： N t X X X Y t kt k t t t ,,2,1,22110 (32.1) 模型的相应矩阵方程表示为： 错误!未定义书签。 (32.2) 式中; N k kN N k k N X X X X X X X Y Y Y Y 2110121211121,,111, (32.3) 其中,Y 为因变量观察的N 列向量，X 为自变量观察的N × (k +1) 矩阵， 为末知参数的(k +1) ) 列向量， 为误差观察的N 列向量。 在矩阵X 表达式中，每一个元素X ij 都有两个下标，第一个下标表示相应的列（变量），第二个下标表示相应的行（观察）。矩阵X 的每一列表示相应的给定变量的N 次观察的向量， 与截矩有关的所有观察值都等于1。 经典的线性回归模型的假设可以阐述如下： ● 模型形式由(32.1)给定； ● 矩阵X 的元素都是确定的，X 的秩为(k+1)，且k 小于观察数N ； ● 为正态分布，E ( )=0 和 I E 2 ，式中I 为N×N 单位矩阵。 根据X 的秩为(k+1) 的假定，可以保证不会出现共线性。如果出现完全共线性，矩阵X 的一列将为其余列的线性组合，而X 的秩将小于(k+1) )，关于误差的假设是最有用的假设，因为用它可以保证最小二乘法估计过程的统计性质。除了正态性外，我们还假定每一个误差项的平均值为0，方差为常数， 以及协方差为 0 。假若我们按Y 的分布来表示第三个假设，则可写成下式： ),(~2I X N Y (32.4) 二、 最小二乘法估计 我们的目的是求出一个参数向量使得残差平方和最小，即：

SAS数据分析完整笔记

SAS数据分析完整笔记。[收藏] 2013-08-11ice数据分析数据分析 1. SAS INSIGHT启动： 方法1：Solution→Analysis→Interactive Date Analysis 方法2：在命令栏内输入insight 方法3：程序编辑窗口输入以下代码，然后单击 Submit按钮； Proc insight； Run； 1.1 一维数据分析 用 sas insight做直方图、盒形图、马赛克图。 直方图：Analysis→Histogram/Bar Chart 盒形图：Analysis→Box plot 马赛克图：Analysis→Box plot/Mosaic plot（Y） 1.2 二维数据分析 散点图：Analysis→Scattery plot(Y X） 曲线图：Analysis→Line plot（ Y X） 1.3 三维数据分析 旋转图：Analysis→Rotationg Plot 曲面图：Analysis→Rotationg Plot设置 Fit Surface 等高线图：Analysis→Countor plot 1.4 分布分析 包括：直方图、盒形图、各阶矩、分位数表，直方图拟合密度曲线，对特定分布进行检验。 1.4. 1 Analysis→Distribution（Y） 第一部分为盒形图，第二部分为直方图，第三部分为各阶矩，第四部分为分位数表。 1.4.2 添加密度估计 A：参数估计：给出各种已知分布（正态，指数等），只需要对其中参数进行估计； Curves→Parametric Density

B：核估计：对密度函数没有做假设，曲线性状完全依赖于数据；Curves→Kernel Density 1.4.3 分布检验 Curves→CDF confidence band Curves→Test for Distribution 1.5 曲线拟合 Analysis→Fit（Y X）:分析两个变量之间的关系 1.6 多变量回归 Analysis→Fit（Y X） 1.7 方差分析 Analysis→Fit（Y X） 1.8 相关系数计算 Analysis→Multivariate 1.9 主成分分析 Analysis→Multivariate 2.SAS ANALYST启动： 方法1：Solution→Analysis→Analyst 方法2：在命令栏内输入analyst 2.1 分类计算统计量：Data→Summarize by group 2.2 随机抽样：Data→Random Sample 2.3 生成报表：Report→Tables 2.4 变量计算：Date→Transform 2.5 绘制统计图 2.5.1 条形图：Graph→Bar Chart→Horizontal 2.5.2 饼图：Graph→Pie Chart 2.5.3 直方图：Graph→Histogram 2.5.4 概率图：Graph→Probality plot 2.5.5 散点图：Graph→Scatter plot

SAS数据分析

SAS数据分析 通过一学期的学习，我基本掌握了SAS的基本编程，学会了用SAS对一些相关数据的分析，并写出实验报告，还能简单的读取一些SAS数据和文件了解一些背景问题。 SAS是一个综合的统计分析系统，它由多个功能模块组合而成。本学期我们主要学习了7章内容，分别介绍了对SAS数据集的操作，包括如何建立和管理SAS数据集，以及如何在数据集中更改变量的属性，还有数据集的拆分、合并、转置、筛选等操作。数据整理时今次那个统计分析的必要前提，也是熟练使用SAS系统的一项基本技能。本学期还介绍了各种常用的统计方法，包括探索性分析、假设检验、方差分析、非参数检验、回归分析、聚类分析、判别分析、因子分析、时间序列分析等多个专题。每个专题集邮相关理论的简单讲解，也配有使用的案例操作，理论与实践结合能够使学生快速获得使用SAS解决实际问题的能力；每章最后都给出了几个习题，以便学生进行练习而提高应用水平。最后还有一些基本的SAS 中的命令，经过老师的悉心指导以及上机实验，我们已经基本能够较为熟练的操作该软件了，接下来我将就一个实例，用我所学的聚类分析来展示下我学习的成果。 个省、市、自治区经济发展的基本情况

地区X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 北京1394.89 2505 519.01 8144 373.9 117.3 112.6 843.43 天津920.11 2720 345.46 6501 342.8 115.2 110.6 582.51 河北 2849.52 1258 704.87 4839 2033.3 115.2 115.8 1234.85 山西1092.48 1250 290.9 4721 717.3 116.9 115.6 697.25 内蒙 832.88 1387 250.23 4134 781.7 117.5 116.8 419.39 辽宁2793.37 2397 387.99 4911 1371.1 116.1 114 840.55 吉林1129.2 1872 320.45 4430 497.4 115.2 114.2 762.47 黑龙江2014.53 2334 435.73 4145 824.8 116.1 114.3 1240.37 上海2462.57 5354 996.48 9279 207.1 118.7 113 1642.95 江苏 5155.25 1926 1434.95 5943 1025.5 115.8 114.3 2026.64 浙江3524.79 2249 1006.39 6619 754.4 116.6 113.5 916.59 安徽 2003.58 1254 474 4609 908.3 114.8 112.7 824.14 福建 2160.52 2320 553.97 5857 609.3 115.2 114.4 433.67 江西 1205.11 1182 282.84 4211 411.7 116.9 115.9 571.84 山东 5002.34 1527 1229.55 5145 1196.6 117.6 114.2 2207.69 河南 3002.74 1034 670.35 4344 1574.4 116.5 114.9 1367.92 湖北 2391.42 1527 571.86 4685 849 120 116.6 1200.72 湖南 2195.7 1408 422.61 4797 1011.8 119 115.5 843.83 广东 5381.72 2699 1639.83 8250 656.5 114 111.6 1396.35 广西 1606.15 1314 382.59 5105 556 118.4 116.4 554.97 海南 364.17 1814 198.35 5340 232.1 113.5 111.3 64.33 四川 3534 1261 822.54 4645 902.3 118.5 117 1431.81 贵州 630.07 942 150.84 4475 301.1 121.4 117.2 324.72 云南 1206.68 1261 334 5149 310.4 121.3 118.1 716.65 西藏 55.98 1110 17.87 7382 4.2 117.3 114.9 5.57 陕西 1000.03 1208 300.27 4396 500.9 119 117 600.98 甘肃 553.35 1007 114.81 5493 507 119.8 116.5 468.79 青海 165.31 1445 47.76 5753 61.6 118 116.3 105.8 宁夏 169.75 1355 61.98 5079 121.8 117.1 115.3 114.4 新疆834.57 1469 376.95 5348 339 119.7 116.7 428.76 衡量一个地区经济发展的基本情况，可以采用如下所列的8项经济指标。表中X1为GDP；X5为货物周转量；X2为居民消费水平；X6为居民消费价格指数；X3为固定资产投资；X7为上品零售价格指数；X4为职工平均工资；X8为工业总产值。 SAS编程如下： data text1; input X1-X8; cards; X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 1394.89 2505 519.01 8144 373.9 117.3 112.6 843.43 920.11 2720 345.46 6501 342.8 115.2 110.6 582.51 2849.52 1258 704.87 4839 2033.3 115.2 115.8 1234.85 1092.48 1250 290.9 4721 717.3 116.9 115 .6 697.25 832.88 1387 250.23 4134 781.7 117.5 116.8 419.39 2793.37 2397 387.99 4911 1371.1 1