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1、最新SAS数据分析完整笔记资料SAS数据分析完整笔记。收藏 2013-08-11 ice 数据分析 数据分析 数据分析 1.SASINSIGHT启动：方法1：SolutionAnalysisInteractive 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：AnalysisHistogram/Bar Chart盒形图：AnalysisBox plot马赛克图：AnalysisBox plot/Mosaic

2、plot（Y）1.2二维数据分析散点图：AnalysisScattery plot(Y X）曲线图：AnalysisLine plot（Y X）1.3三维数据分析旋转图：AnalysisRotationg Plot曲面图：AnalysisRotationg Plot设置Fit Surface等高线图：AnalysisCountor plot1.4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。1.4.1AnalysisDistribution（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

3、：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；CurvesParametric DensityB：核估计：对密度函数没有做假设，曲线性状完全依赖于数据；CurvesKernel Density1.4.3分布检验CurvesCDF confidence bandCurvesTest for Distribution1.5曲线拟合AnalysisFit（Y X）:分析两个变量之间的关系1.6多变量回归AnalysisFit（Y X）1.7方差分析AnalysisFit（Y X）1.8相关系数计算AnalysisMultivariate1.9主成分分析AnalysisMultivar

4、iate2.SAS ANALYST启动：方法1：SolutionAnalysisAnalyst方法2：在命令栏内输入analyst2.1分类计算统计量：DataSummarize by group2.2随机抽样：DataRandom Sample2.3生成报表：ReportTables2.4变量计算：DateTransform2.5绘制统计图2.5.1条形图：GraphBar ChartHorizontal2.5.2饼图：GraphPie Chart2.5.3直方图：GraphHistogram2.5.4概率图：GraphProbality plot2.5.5散点图：GraphScatter

5、plot2.6统计分析与计算2.6.1计算描述性统计量StatisticsDeiveSummart Statistics只计算简单统计量StatisticsDeiveDistribution可计算一个变量的分布信息StatisticsDeiveCorrelations可计算变量之间的相关关系StatisticsDeiveFrequency counts可计算频数2.6.2列联表分析StatisticsTable Analysis2.7假设检验2.7.1单样本均值Z检验：检验单样本均值与某个给定的数值之间的关系StatisticsHypothesis testsOne-Sample Z-test

6、 for a mean2.7.2单样本均值t检验：适用于不了解变量的方差情形推断该样本来自的总体均数与已知的某一总体均属0是否相等StatisticsHypothesis testsOne-Sample t-test for a mean2.7.3单样本比例检验：检验取离散值的变量取某个值的比例StatisticsHypothesis testsOne-Sample test for a proportion2.7.4单样本方差检验：检验样本方差是否等于给定的值。零假设方差等于某个给定的。StatisticsHypothesis testsOne-Sample test for a varia

7、nce2.7.5两样本均值t检验：独立的两个总体的均值是否相等或者是否相差给定的值StatisticsHypothesis testsTwo-Sample t-test for means2.7.6成对样本均值t检验：成对样本检验中总体是相关的。StatisticsHypothesis testsTwo-Sample paired t-test for means2.7.7两样本比例检验：检验两个总体中某个比例的值是否相等。StatisticsHypothesis testsTwo-Sample test for proportions2.7.8两样本方差检验StatisticsHypothe

8、sis testsTwo Sample test for variance2.8ANOVA过程2.8.1单因素ANOVA过程StatisticsANOVAOne-Way Anova2.8.2非参数的单因素方差分析：适用于正态分布假定或方差相等假设不能满足的单因素问题StatisticsANOVAnonparameter one-way Anova testWilcoxon法、Median法、Van der Waerden法、Savage法。2.8.2因素方差分析：实验结果是连续数值而分类变量是两个以上的离散型数值。StatisticsANOVAFactorial Anova2.8.3线性模型：

9、用最小二乘法拟合一般线性模型StatisticsANOVALinear Model2.9回归分析：StatisticsRegression2.9.1simple回归：简单一类回归分析，单一的自变量，单一的因变量，模型可以是一次、二次、三次。StatisticsRegressionsimple2.9.2linear回归：线性回归，回归模型可以有多个因变量，多个自变量，但是对因变量分别进行回归StatisticsRegressionlinear2.9.3logistic回归：用于解决因变量是一个二元变量StatisticsRegressionlogistic3.报表以及图形输出3.1 print过

10、程Proc print data = sasuser.score;/数据库.数据集Run;Proc print data = sasuser.score;Var name math Chinese;/变量Run;Proc print data = sasuser.scorenoobs;/去掉第一列（观测序号）Var name math Chinese；Run；Procprintdata=sasuser.score；Where sex in（f）；/通过where语句Run；Proc print data =sasuser.score noobs label；Title女生成绩单；Label n

11、ame =姓名Sex =性别Math =数学Chinese =语文English =英语；Where sex in（f）；Run；Title“the sas system”；/恢复系统标题Procprintdata =sasuser.score；Footnote =分数列表；/加分数列表的脚注Run；Proc sortdata =sasuser.score；Bysex；Run；Procprintdata =sasuser.score；/使用by分组输出前用sort排序By sex；Run；Procprintdata =sasuser.score；Sum math；Run；3.2 tabulat

12、e过程Proc tabulate data =数据集名称；Class分类变量；Var分析变量；Table页面说明 行维说明 列维说明/选项；Run；3.3 sort过程Proc sort data =数据集名称；/默认升序排列By变量名；Run；Proc sort data =数据集名称；Bydescending变量名；/降序排列Run；3.4means过程：数量（N）、均值(Mean)、标准差(Std Dev)、最大值(Maximum)、最小值(Minimum)Proc meansdata = sasuser.stock;Varprice;Run;3.5 univariate过程Proc u

13、nivariate data =数据集；Var分析变量；Run；结果：Moments：统计量的各阶矩，例如一阶矩就是均值，二阶矩就是方差等；Basic Statistical Measures：基本统计量；Tests for location：检验均值是否为零；Quantiles：分位数表；Extreme Observations：极端观测值。3.6 freq过程：离散变量的分布情况Proc freq data =数据集名；Tables变量名；Run；结果：变量取值、频数、百分比、累计频数、；累计百分比3.7 corr过程：相关系数Proc corr data =数据集；Var变量名变量名；R

14、un；结果：简单统计量相关系数及p值3.8 gplot过程：绘制散点图和曲线图,绘制回归曲线。Proc gplotdata =数据集名称；Symbol曲线类型；Plot竖轴变量*横轴变量；Run；Proc gplot data = sasuser.score;Symbol I = nonev=star;Plot English*Chinese;Run;3.9gchart过程：绘制直方图、饼图、三维直方图等。Proc gchart data =数据集名称；Vbar/pie/block =变量；Run；3.10 G3D过程绘制三维曲面Proc g3d data =数据集；Plot变量x*变量y=变

15、量z；Run；gcontour过程：画出曲面的等高线Proc gcontour data =数据集名；Plot x*y=z；Run；4.基本统计分析4.1正态性检验：univariate过程Proc univariate data= sasuser.stock normal;Vareps;Run;Proc univariate data= sasuser.stock normal;Vareps;Histogram eps;/画出直方图Probplot eps;/画出概率分布图Run;4.2单变量均值检验4.2.1如果一个变量服从正态分布，那么可以用t检验来对变量进行均值检验Proc ttest

16、 data =数据集ho =均值；Var检验变量；Run；4.2.2t检验还可以检验方差相同的两个独立样本均值是否相等Proc ttest data =数据集；Class分类变量；Var检验变量；Run；结果第一部分简单统计量第二部分t检验结果第三部分两者方差是否相等检验T检验要求两个独立样本都必须服从正态分布，如果不服从正态分布，则无法进行t检验。这时可用非参数的方法，常用的非参数方法是NPAR1WAY过程，它是noparameter 1 way缩写。4.3成对总体均值检验4.4回归分析：reg（回归）过程、rsreg（二次响应面回归）过程、orthoreg（病态数据回归）过程、nlin（非

17、线性回归）过程、transreg（变换回归）过程、calis（线性结果方程和路径分析）过程、glm（一般线性回归）过程、genmod（广义线性回归）过程（二）创业弱势分析4.4.1 REG过程（二）对“碧芝”自制饰品店的分析Proc reg data =输入数据集 选项；（二）大学生对DIY手工艺品消费态度分析Var变量列表；（二）创业弱势分析Model因变量=自变量列表；Print输出结果；Plot诊断图形；Run；4.4.2 nlin过程指明模型的表达式并给定系数初值4.4.3glm过程：使用最小二乘法回归线性模型，还可以进行回归，分差，协方差，多变量方差、偏相关系数分析四、影响的宏观环境

18、分析4.5方差分析4.5.1单因素方差分析手工艺制品是我国一种传统文化的象征，它品种多样，方式新颖，制作简单，深受广大学生朋友的喜欢。当今大学生的消费行为表现在追求新颖，追求时尚。追求个性，表现自我的消费趋向：购买行为有较强的感情色彩，比起男生热衷于的网络游戏，极限运动，手工艺制品更得女生的喜欢。Proc anova data =数据集名称；（3）个性体现Class因素；大学生对手工艺制作兴趣的调研Model实验结果=因素；中式饰品风格的饰品绝对不拒绝采用金属，而且珠子的种类也更加多样。 五光十色的水晶珠、仿古雅致的嵌丝珐琅珠、充满贵族气息的景泰蓝珠、粗糙前卫的金属字母珠片的材质也多种多样。R

19、un；Proc anova data =数据集名称；Class因素；创业首先要有“风险意识”，要能承受住风险和失败。还要有责任感，要对公司、员工、投资者负责。务实精神也必不可少，必须踏实做事；Model实验结果=因素；Meansbrand；Run；Proc anova data =数据集名称；Class因素；Model实验结果=因素；Meansbrand/t；/t检验Run；Proc anova data =数据集名称；Class因素；Model实验结果=因素；Meansbrand/bon；/bonferroni t检验控制第一类错误的概率，但是具有较大第二类错误概率Run；Proc anova data =数据集名称；Class因素；Model实验结果=因素；Meansbrand/regwq；/regwq检验控制第一类错误的概率Run；Proc anova data =数据集名称；Class因素；Model实验结果=因素；Meansbrand/tukey；/tukey检验控制第一类错误的概率，但是第二类错误概率通常高于regwq检验Run；4.5.2多因素方差分析4.5.3列联表检验Proc freq data =数据集；Tables因素a*因素b / chisq；Weight实验结果；Run；5相关知识因变量Depender（Y）自变量Independent(X1X2)