SAS分析法代码.docx
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SAS分析法代码
SAS分析常用的过程过程步大全
为区分过程名称的拼写，故意部分小写，以便识别和记忆。
基本SAS程序代码结构：
---------
PROCMODEdata=Arndata.moddat; /*命令的解释*/
varyx1-x6; /*命令的解释*/
modely=x1-x6;
run;
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正态性检验
PROCUNIvariate
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PROCUNIvariate data=Arndata.unidat;
varx1;
run;
------------------------------------------
相关分析和回归分析
PROCREG回归
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PROCREGdata=Arndata.regdat;
varyx1-x6;
modely=x1-x6/selection=stepwise;/*加入逐步回归选项*/
printcli; /*加入输出预测结果部分，还可以输出acov,all,cli,clm,collin,collinoint,cookd,corrb,
covb,dw（时序检验统计量）,i,influence,p,partial,pcorr1,pcorr2,r,
scorr1,scorr2,seqb,spec,ss1,ss2,stb,tol,vif（异方差检验统计量）,xpx*/
ploty*x2/conf95; /*做散点图*/
run;
------------------------------------------
---------
DATA Arndata.regdat;
x2x2=x2*x2;
x1x2=x1*x2;
PROCREGdata=Arndata.regdat;
varyx1x2x2x2x1x2; /*多项式回归,非线性回归*/
modely= x1x2x2x2x1x2 /selection=stepwise; /*加入逐步回归选项*/
printcli;
ploty*x2/conf95; /*做散点图*/
run;
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PROCRSreg二次响应面回归
PROCORTHOreg病态数据回归
PROCNLIN非线性回归
PROCTRANSreg变换回归
PROCCALIS线性结构方程和路径分析
PROCGLM一般线性模型
PROCGENmod广义线性模型
方差分析
PROCANOVA单因素均衡数据和非均衡数据
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PROCANOVAdata=Arndata.anovadat; /*命令的解释*/
classtyp; /*命令的解释*/
modely=typ; /*可以看出此处是单因素方差分析（分类型自变量对数值型自变量的影响） */
run;
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PROCGLM多因素非均衡数据:
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PROCGLMdata=Arndata.glmdat; /*命令的解释*/
classtypeatypeb; /*命令的解释*/
modely=typeatypeb; /*可以看出此处是 不考虑交互作用的多因素方差分析（分类型自变量对数值型自变量的影响） */
run;
------------------------------------------
---------
PROCGLMdata=Arndata.glmdat; /*命令的解释*/
classtypeatypeb; /*命令的解释*/
modely=typeatypebtypea*typeb; /*可以看出此处是 考虑交互作用的多因素方差分析（分类型自变量对数值型自变量的影响） */
run;
------------------------------------------
主成分分析
PROCPRINcomp
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PROCPRINcomp data=Arndata.pmdat n=4 out=w1outstat=w2;
varx1-x6;
PROCprintdata=w1;
PROCplotdata=w1vpct=80; /*一句话，其实print就是plot输出图形的文字形式而已*/
plotprin1*prin2$districts='*'/
haxis=-3.5to3by0.5HREF=-2,0,2
vaxis=-3to4.5by1.5HREF=-2,0,2; /*主成分的散点图，也就是载荷图*/
run;
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因子分析
PROCFACTOR
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PROCFACTORdata=Arndata.factordatsimplecorr;
varyx1-x6;
title'18个财务指标的分析';
title2'主成分解';
run;
PROCFACTORdata=Arndata.factordatn=4; /*选择4个公共因子*/
varyx1-x6;
run;
PROCFACTORdata=Arndata.factordatn=4
rotate=VARImaxREorder; /*因子旋转：
方差最大因子法*/
varyx1-x6;
run;
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PROCSCORE
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PROCFACTORdata=Arndata.factordatn=4
rotate=VARImaxREorderscoreout=score_Out; /*输出因子得分矩阵*/
run;
PROCprintdata=score_Out;
vardistrictsfactor1factor2factor3factor4;
run;
PROCplot data=score_Out;
plotfactor1*factor2$districts='*'/href=0 Vref=0; /*因子的散点图，也就是载荷图*/
run;
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典型相关分析
PROCCANcorr
基本SAS程序代码结构：
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DATAjt（TYPE=CORR）; /*TYPE=CORR表明数据类型为相关矩阵，而不是原始数据,type还可以是cov,ucov,factor,sscp,ucorr等*/
inputnames$1-2（x1x2y1-y3）（6.）; /*name$表示读取左侧的变量名，1-2表示变量名的字符落在第1,2列上*/
cards;
x110.8……
x2……
y1……
y2……
y3……
;
PROCCANcorrdata=Arndata.cancorrdat
edf=70redundancy; /*误差自由度的参考值，默认值是n=1000；redundancy表示输出冗余度分析的结果 */
varx1x2;
withy1y2y3;
run;
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对应分析 /*交叉表分析的拓展，寻找行和列的关系，一般行指代各种cases，而列代表各种visions*/
PROCCORResp
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PROCCORRespdata=Arndata.correspdatout=result;
varx1-x6;
idType;
run;
optionsps=40;
procplotdata=result;
plotdim2*dim1="*"$Type/box
haxis=-0.2to0.3by0.1
Vaxis=-0.1to0.3by0.1
Href=0Vref=0;
run;
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聚类分析
PROCCLUSTER
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PROCCLUSTERdata=Arndata.clusdat
method=aveouttree=clusdat_Out;
varx1-x6;
iddatid;
run;
proctreehorizontal; /*做聚类树*/
run;
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PROCFASTclus
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PROCFASTclusdata=Arndata.clusdat
maxclusters=3listout=clusdat_Out;
varx1-x6;
iddatid;
run;
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PROCACEclus
PROCVARCLUS
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PROCVARclusdata=Arndata.clusdat;/*系统默认使用主成分法聚类*/
varx1-x6;
run;
---------
PROCVARclushierarchydata=Arndata.clusdat;/*保证分析过程中不同水平的谱系结构*/
varx1-x6;
run;
---------
PROCVARcluscentroiddata=Arndata.clusdatouttree=clusdat_out;/*使用重心法聚类*/
varx1-x6;
run;
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PROCTREE
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PROCTREEdata=Arndata.clusdathorizontal;/*使用TREE过程绘制聚类谱系图*/
varx1-x6;
run;
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判别分析
PROCDISCRIM
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PROCDISCRIMdata=Arndata.discrimdat
listout=discrimdat_Outdistancepool=yes;
classTyp;/*指定分类变量*/
varx1-x6;/*用于建立判别识别函数的变量*/
ididdiscrim;/*标注样本的变量*/
run;
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第二种方法，将需要判别的新样本放在testdata里：
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PROCDISCRIMdata=Arndata.discrimdat1testdata=Arndata.discrimdat2
testlisttestout=discrimdat_Out;/*将原来的几个选项加注test标示*/
classTyp;/*指定分类变量*/
varx1-x6;/*用于建立判别识别函数的变量*/
ididdiscrim;/*标注样本的变量*/
run;
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PROCSTEPdisc：
逐步判别分析过程
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PROCSTEPdiscmethod=stepwisedata=Arndata.discrimdat
SLentry=0.10SLstay=0.10;/*设定引入和剔除的显著性水平*/
classTyp;/*指定分类变量*/
varx1-x6;/*用于建立判别识别函数的变量*/
run;
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PROCCANdisc：
Fisher判别分析过程
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PROCCANdiscdata=Arndata.discrimdatout=discrimdat_Out
distancesimple;
classTyp;/*指定分类变量*/
varx1-x6;/*用于建立判别识别函数的变量*/
run;
procprintdata=discrimdat_Out;
run;
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