啊sas軟件教程軟件應(yīng)用

SAS軟件系統(tǒng)全稱為StatisticsysisSystem。SAS是用于決策支持的大型集成信息系統(tǒng)，統(tǒng)計分析功能是它的重要組成部分和功能。SAS現(xiàn)在的版本通訊、和教育科研等領(lǐng)域。在數(shù)據(jù)處理和統(tǒng)計分析領(lǐng)域，SAS系統(tǒng)被譽(yù)為國際96-97SAS軟件是模塊式結(jié)構(gòu),最常用的3個模塊分別是SAS/BASE(基礎(chǔ))、SAS/STAT(SAS/GRAPH(SAS/ETS(預(yù)測)、SAS/IML(矩陣運(yùn)算)和本章實(shí)驗將利用前3個模塊作為實(shí)現(xiàn)統(tǒng)計計算和繪圖的工具,講述統(tǒng)計理論與SASSAS/ASSISTSAS/INSIGHTSASSASSAS/BASE、SAS/ASSIST實(shí)驗一SAS本思想，以及SAS軟件的基本操作。4-1SASSASSASSASDATASTEP)SASSASPROCEDURESTEPDATASAS(SASDATASET)。具體地說,就是建立起變量與數(shù)據(jù)之間的聯(lián)系,使數(shù)據(jù)能方便地被分號結(jié)束,一行中可寫多個SAS語句。數(shù)據(jù)步的第1種書寫形式:數(shù)據(jù)步的第2種書寫形式: DATA DATAINPUTx1-x4 INFILE INPUTx1-x4726660 1291552 前提是:13588INFILE769w.dat,361INFILE241119PROC10；8MODELy=x1-x4；MREG1.PRG和MREG2.PRG都是SAS文件、調(diào)文件時有用,運(yùn)行SAS時不應(yīng)將它寫出；DATA是數(shù)據(jù)步開頭的標(biāo)志,其后的abc(如果在程序中不此名,也可省略不量x1-x4和y；PROC是過程步開頭的標(biāo)志,其后的REG為實(shí)現(xiàn)多元回歸分析的過程名；RUNSASSAS（二）SASC>cdsas(回車 C:\SAS>sasa:w.prg(回車運(yùn)行結(jié)果自動存在C\SAS\W.LST中。運(yùn)行結(jié)束后,可按如下方式操作:C:\SAS>dirw.*(W.LOGSASC>cdsas(回車 C:\SAS>sas(回車進(jìn)入SASDMS后的狀態(tài)是屏幕上出現(xiàn)了3個基本窗口,從上到下依次為著“COMMAND===>”,SAS結(jié)果,立即顯示在OUTPUT窗口內(nèi)。值得提醒的是:顯示在OUTPUT窗口內(nèi)的內(nèi)容不適合直接送到上去,因為PGM窗口,經(jīng)過編輯后再輸出。具體移動方法后面另作介紹。命令行上,鍵入后回車,便進(jìn)入了“SAS過程菜單系統(tǒng)”窗口,在窗口的“selectoption===>”行上鍵入過程名,回車后顯示關(guān)于該過程的一張表,按要求過程,其語句的寫法是:DM'；過程名'；。(1)窗口管理命令(可用HELP312命令顯示)BYE(或ENDSAS)徹底退出SASDMS,回到SAS子 取消特定窗口內(nèi)修改過的內(nèi)容并退出該窗口 SASDMS,DOS各種DOS命令； TOP(到頂 BOTTOM(或BOT)(到底 RIGHTMAX(右移最大量(3)標(biāo)記、截取和連接命令(可用HELP316命令顯示) MARKBLOCK(標(biāo)記一矩形區(qū)域)； STORE[BUFFER=文件名] CUT[BUFFER=文件名]記后的內(nèi)容從原處被切除,CUT不能在OUTPUT窗口上使用。PASTE[BUFFER= 文本編輯命令之一(可用HELP316命令顯示)本組命令在命令行上使用,回車后生效,其中最常用令有AUTOWRAPON FILE FILE'盤名:文件名 INCLUDE'盤名:文件名 3、文本編輯命令之二HELP31634HELP31635PGM完成 則中間過程都要靠移動光標(biāo)鍵來實(shí)現(xiàn),最后按一次回車鍵使之生效。 IB[N]N以第JL[N]自左至右的第N1R[N]使當(dāng)前行的內(nèi)容在該行之后N行；>[N]使當(dāng)前行內(nèi)容右移N<[N]使當(dāng)前行內(nèi)容左移NTF[N]NTS[N]將當(dāng)前行成兩行,并使這兩行之間留出N個空行。操作方法是:先 COLS在當(dāng)前行上顯示1MASKI、IBTA[N]NTD在鍵入上述3D JJL[N]N1JJR[N]N1RR[N]使文件塊的內(nèi)容在該行之后N次；>>[N]使文件塊的內(nèi)容右移N使文件塊的內(nèi)容左移BEFOREB 即OVERLAP之意,操作的結(jié)果將于鍵入O的那一行之上 NCC[N]A、BMM[N]STEP1：開機(jī),其先后順序為“、顯示器、主機(jī)”,此時,機(jī)器所處的狀態(tài)是:C>；STEP2：在“C>”狀態(tài)下,進(jìn)入SASDMS大寫也可):C>cdsas(回車)；此時的狀態(tài)是:“C:\SAS>”；C:\SAS>sas(回車)STEP3：此時,機(jī)器已進(jìn)入SASDMS3STEP3SASMREG1.PRGMREG2.PRGAMREG1.PRGSASPGM8個自變量x1-x8、1個因變量y,共50行(每行9個數(shù)據(jù)),稱為50個觀測5150也可在PGM50行9MREG2.PRG23x4x8STEP6：SAS5一將結(jié)果調(diào)到PGM窗口進(jìn)行編輯后再輸出:STORE命令把標(biāo)記后的內(nèi)容存入緩沖區(qū),按F6鍵進(jìn)入PGM窗口,在此窗口令行上用PASTE命令調(diào)出剛存入緩沖區(qū)的內(nèi)容；INC'盤名:文件名'(回車),這樣就把輸出結(jié)果調(diào)入了PGM窗口；STEP8：在PGM窗口編輯后的內(nèi)容可直接送到上去,命令是:FILE'PRN:'(回車)；也可存到盤上去,命令是:FILE'盤名:文件名'(回車)；如果還要僅其他問題,可重復(fù)操作上述第3～8步；STEP9：關(guān)機(jī),其先后順序為“主機(jī)、顯示器、實(shí)驗二SAS/ASSIST鐘后進(jìn)入ASSIST視窗主界面如圖4-2所示：圖4- ASSIST視窗主界 Step2單擊DATA ELEMENTARYANOVA按鈕：提供方差分析、非參數(shù)檢驗和t檢驗QUALITYCNTL4-3ASSIST1F2F3F4F5F6F7F8F9FMMMMMMMMMM4-44-圖4- 描述統(tǒng)計量Step3：SummaryStatistics框就是統(tǒng)計描述的主窗口，它由一些按鈕和復(fù)選首先定義所分析的數(shù)據(jù)集：單擊Activedataset，則系統(tǒng)開啟新框如圖4-64-據(jù)庫名，由于當(dāng)前數(shù)據(jù)集只能有一個，所以框自動關(guān)閉，退回Summary4- 框供我們選擇變量Step5 框供我們選擇變量4-示該變量被選中；再單擊一次則星號，表示撤消選擇。將三個變量全部選中，如圖4-9所示。然后后按OK，該窗口關(guān)閉，系統(tǒng)退回上一級窗口。4-再單擊OK，4-4-選框恢復(fù)原狀態(tài)。如此選擇所需的全部統(tǒng)計量，最后變量描述窗口的狀態(tài)如4-124-實(shí)驗三SAS/INSIGHT以打開一個圖形窗口生成身高的分布直方圖，如圖4-13。4-13的條形，就可以在選定相應(yīng)觀測的同時彈出一個檢查觀測窗口，如圖4-14所示4-14在作了身高的直方圖后，選定變量，對其作直方圖，則結(jié)果打開一個新圖形窗口作出只有兩個條形的條形圖，一個標(biāo)記為F，另一個標(biāo)記為M，高度分別為9和10，即有9個 在用yse菜單中的作圖命令作圖時如果沒有選定的變量則彈出一個 用哪一個變量作圖，如果對身高作圖，只要選HEIGHT然后按Y鈕即可。圖4-15。4-15Step2：單擊或雙擊盒形圖的某一部分（盒子上半部或下半部、觸須線、值）可以選定觀測。盒形圖可以方便地比較按某分組變量分組后的分布情況。Step3：啟動“yze=〉BoxPlot/MosaicPlot”菜單，彈出選擇變量的框如圖4-圖4-16選擇變量的4-普遍高于，且身高分布左偏較男生嚴(yán)重。這種并排盒形圖可以十分直觀地4-18有變量的選定，啟動“BoxPlot/MosaiPlot”，選為Y變量，選AGE為X變量，作圖如圖4-19。4-圖4-20變量4-214-18Step1：在生成散點(diǎn)圖時先不在數(shù)據(jù)窗口選X、Y變量而是直接啟動“yze=〉變量。這時，單擊散點(diǎn)圖中最左下角的那個點(diǎn)可以顯示名字Sandy，單擊最右上角Step2：“yze=〉ScatterPlot”，就可以生成以體重為縱軸以身高為橫軸的散點(diǎn)圖（見圖4-22）。4-22重，可以作出圖4-23。4-例4-3：仍以例4-1數(shù)據(jù)為例，作三維探索圖。RotatingPlot”,可以生成一個三維散點(diǎn)圖。圖4-24是經(jīng)過旋轉(zhuǎn)后的圖形。4-244-Ticks用來調(diào)整坐標(biāo)軸刻度Rays從原點(diǎn)向每個散點(diǎn)畫射線另外，SAS=〉INSIGHT的畫法，點(diǎn)的大小、符號、顏色，隱藏某些觀測，等等。有的同學(xué)可以自己研生學(xué)會在SAS軟件中進(jìn)行簡單的編程。表4- 某小學(xué)10名9歲男學(xué)生6項智力測驗得分結(jié)被測試編號144567779STEP1n測包含7個變量(含編號)的取值。[SAS程序][EXAMPLE.SAS][說明](1)DATA語句指明我們要建立一個名字為ADATAa； 的數(shù)據(jù)集,當(dāng)該段程序執(zhí)行完以后,我們可以在DOS目INPUTidx1-x6；錄C:\SAS\SASWORK下看到一個文件A.SSD,其中A 為我們在SAS程序中指定的數(shù)據(jù)集名,SSD為SAS1413281422 2DATASET),SAS數(shù)據(jù)集是SAS系統(tǒng) 347795678998；99 一個DATA步或PROC步的結(jié)束,SAS系統(tǒng)一遇到 數(shù)據(jù)集或調(diào)用過程分析數(shù)據(jù)。(5)在程序運(yùn)行的過程中,我們可以在LOG窗口看到這樣的信息:NOTE:Thedatasetwork.ahas10observationsand7[EXAMPLE.SAS]DATADATA10程序使得CARDS語句后的數(shù)據(jù)流中不含DATAa；

DATAa；

DATAa；DOid=1TO INPUTx1- INPUTx1- INPUTx1- ；；；END,DOEND1DODO如2,則DO語句寫成：DOID=1TO10BY2DO5②本程序中DATA步只執(zhí)行了一次,_N_的值始終保持為1,在循環(huán)了OUTPUT語句,故共輸出10個觀測,程序中創(chuàng)建的變量一起被輸出。[程序四說明]顯然,程序三和四中DATA10OBSIDX1 X2X3X4X5 OBSIDX1X2X3X4 11 20 5 13 3810 (輸出結(jié)果的第1部分 (輸出結(jié)果的第2部分[說明]SAS2、從外部文件(文本文件)數(shù)4-1,example.txt,DATAa；INFILE'example.txt'；id+1；INPUTx1-x6；[說明]INFILE語句將當(dāng)前 下的數(shù)據(jù)文件EXAMPLE.TXT調(diào)入。INFILE語句有很多選擇項,其中很有用的兩項是:LRECL=n定義邏輯記錄長度,n的值從1至32767；RECFM=N把整個文件作為一個大記錄處理例如,如果example.txt中的數(shù)據(jù)都寫在同一行上,那么上面程序中的第2句可改寫成:infile'example.txt'DATAb；SETa；ss=SUM(OFx1-x6)；[說明]SET語句告訴SAS系統(tǒng)從1個或幾個數(shù)據(jù)集中觀測值,SUM是1個SAS函數(shù),作用是對變量求和,它的一般寫法是SUM(X1,X2),即變量間用逗號隔開,但當(dāng)1.4.1]中的所有信息,并且,存在當(dāng)前下,則下面的程序可將它轉(zhuǎn)換成SAS數(shù)據(jù)FILENAMEexam'example.dbf'；PROCDBFDB3=examOUT=a；只要在某個過程名之后寫上DATA=A,就可調(diào)用。如:PROCPRINTDATA=A；RUN；PROCDBFDB3=examDATA=a；運(yùn)行結(jié)束后,在SAS 下自動生成1個名為exam.dbf的dBASEⅢ文件[說明]FILENAME1SAS作業(yè)中一旦建立個包含x1-x6mx1-mx6MPROCMEANSDATA=a；VARx1-x6；OUTPUTOUT=mMEAN=mx1-mx6；用于方差分析的資料要求滿足正態(tài)性和方差齊性的假設(shè),但用于作方差分析的[SAS程序 /*Testofnormalityingroups*/ DATAa2；PROCSORTDATA=anova； SETa1；BYabcd； v=n-PROCUNIVARIATEDATA=anova VARx； BYabcd；RUN； /*Bartlett'stestforH.V. /*H.V.=homogeneityofvariance*/ PROCMEANSDATA=a2NOPRINT；PROCMEANSDATA=anovaNOPRINT； VAR_type_ssvbufu；VARx；BYabc OUTPUTOUT=a3SUM=kt_sst1OUTPUTOUT=a1N=nCSS=ssSTD=s； (程序的第1部分 (程序的第2部分FILEPRINT；SETa3；PUT@12'ChiSquare'@30'AdjustedChiSquare'@55'Prob>Chi'#3@12chi_sqr10.4@30adjusted10.4@55p7.4；

----------------------------- N44StdStdSgn5Num^=4Chichi[輸出結(jié)果的解釋]因P=0.0391<0.05,在α=0.05的水平上方差相等的無效[SAS程序 %LET /*numberofobservationsis120*/ DOUNTIL(last<=start+m*s)；DATA_NULL_； ARRAYf(15)_TEMPORARY_； ARRAYsf(15)_TEMPORARY_；ARRAYpercen(15) ARRAY DOi=1TOFILE INPUTx1- DOj=1TODOi=1TO15； IF(start+(j-1)*s)<x(i)<= (start+j*s)THEN min_x=MIN(OFx1- max_x=MAX(OFx1- s=ROUND((max_x- IFj>kTHENstart=min_x- (程序的第1部分 (程序的第2部分PUT@2#2@4'Groups'@27'Cumulative@51#3@2DOj=1TOpercen(j)=sf(j)/n*100；buf=start+(j-PUT#(j+3)@2buf6.'-'@16f(j)3.@37sf(j)4.@58percen(j)5.1；PUT#(m+4) #(m+5)@2'TheLargestValue'@19max_x6.@35'TheSmallestValue'@53min_x6.；；

表4- 巧用SAS語言編制的頻數(shù)表之輸出結(jié) Cumulative Cumulative220224401TheLargest TheSmallest 實(shí)驗五運(yùn)用SAS對一組單指標(biāo)試驗數(shù)據(jù)進(jìn)行分析常采取2種方法,即圖示法和計算幾種簡單的描68SASDATA6.57.6INPUTx2.74.24.07.33.61.42.5；PROCdef=4(程序的第1部分) UNIVARIATEPROCEDURE樣本含量NStd--Std符號秩統(tǒng)計量的值→SgnRank Num^= l0.948119USS─即各觀測值平之和、CSS─即各觀測值的離均差平之和、t統(tǒng)計量的值t=18.48739,其檢驗假設(shè)為H0:總體均值μ=0、中心化符號秩統(tǒng)計量的值本例t=18.48739,P<0.0001,說明資料并非抽自均值為零的總體；又因W=0.948119,P=0.0147,說明該資料從正態(tài)。如果N>2000,SAS系統(tǒng)將采用D檢驗5Q3-StemLeaf(干葉圖 有5個數(shù) 8 604206|水平標(biāo)尺 [說明]干葉圖(StemLeafPlot)與箱圖(Box plot)直觀地反映了68個要集中在[2,8)之間；干葉圖中最下面一行“0 6”的含意是:原始數(shù)NormalProbabilityPlot +**+*+*++ 1+*

- - FrequencyTable(優(yōu)級。試求質(zhì)量達(dá)到特優(yōu)級產(chǎn)品在該批產(chǎn)品中的發(fā)生率的95％置信區(qū)間。 DATA DOpp=0.001TOpBY0.0001；IFABS(p1-0.025)<0.00005THENGOTOok1；ok1:PUTxnpppDOqq=pTO0.999BY0.0001；IFABS(p2-0.025)<0.00005THENGOTOok2；ok2:PUTxnpqqp2；PROCPRINT；VARxnpp1p2ppqq；Xnp7即當(dāng)P=0.734,n=15時,X≤7P1=0.024959≈0.025P=0.213,n=15 專業(yè)結(jié)論：質(zhì)量達(dá)到特優(yōu)級產(chǎn)品在該批產(chǎn)品中的發(fā)生率的95％置信區(qū)間為 量誤差，依次用X1至X44-3，試進(jìn)行主成分分析。4-3204編 X2X3 5--- 5-- - 0-- 9- -- - -- --109--11-1213--1415---16--17---180-----19--200--成分在各觀測點(diǎn)上的估計值，MAXZ為各行最大的主成分值。OPTIONSPS=500；DATA DATAINFILE SETINPUTx1-x4； POUT=aaaPREFIX=z； PROCPRINT；VARx1-x4； VARx1-x4z1-z4maxz；(程序的第1部分) PrincipalComponent20 4Simple Mean138. --EigenvaluesoftheCorrelation -----３個主成分就包含了原來4個指標(biāo)94.828％的信息。成分Z3大小的主要為X4；決定第4主成分大小的主要為X1和X2，但作用相反。主成分的應(yīng)用:求出了主成分,并結(jié)合專業(yè)知識給各主成分所蘊(yùn)藏的信息以恰指標(biāo)表達(dá)的主成分換成用原指標(biāo)表達(dá)的形式，本例中:x1＝(X1-138.000)／88.887866x2＝(X2-2.325)1.054751x3＝(X3-15.000)7.419746x4(X4-35.500)／21.878853。于是，用原指標(biāo)表達(dá)的4個主成分為:4:X1=50，X2=2.0，X3=31，X4=45。把它 DATA PROCFACTORM=PRININPUTX1-X4 R=V 5PROCFACTORM=PRIN5R=V0PROCFACTORM=PRINIT9HEYR=VPROCFACTORM=ML0HEYR=V；901(程序的第[輸出結(jié)果]InitialFactorMethod:PrincipalComponentsPriorCommunalityEstimates:ONEEigenvaluesoftheCorrelationMatrix:Total= Average= 1.0935360.9813470.112189 2factorsbebytheMINEIGENFactorPattern 0.90420- Varianceexinedbyeach 1.718252FinalCommunalityEstimates:Total=2.811787 0.8517270.9055620.907256含有2個公因子的初始公因子模型為: 121.7182521.個標(biāo)準(zhǔn)化變量2.811787，x1x2x3x4相對應(yīng)的共性估計值依次RotationMethod:VarimaxOrthogonalTransformation1212-RotatedFactor 0.94758- - Varianceexinedbyeachfactor 1.6871771.124611FinalCommunalityEstimates:Total= 0.8517270.9055620.907256x1=0.87226G1+0.30149G2 x3=- x4=1.12461ScoringCoefficientsEstimatedbySquaredMultipleCorrelationsoftheVariableswitheach 1.000000StandardizedScoring--G2=0.20766x1-InitialFactorMethod:PrincipalFactorsStandardizedScoringCoefficients-InitialFactorMethod: tedPrincipalFactorStandardizedScoring--InitialFactorMethod:umLikelihoodStandardizedScoringCoefficients-- 例4-10：我們知道，疾病與人的型密切有關(guān)，而不同民族各種出現(xiàn)的頻率民族下面的小數(shù)是44種出現(xiàn)的頻率。型型DATA TEXTINFILE SIZEINPUTjy$znyh； LABELX='Dimension1'PROCCORRESPOUTC=ccc； Y='Dimension2'；VARzny KEEPXYTEXTXSYSYSYSID GOPTIONDEVICE=EGA；PROCGPLOTDATA SYMBOL1SET AXIS1LENGTH=5INORDER=-0.9TO0.9BY AXIS2LENGTH=5INORDER=-0.9TO0.9BY PLOTY*X=1/ANNOTATE=cccFRAMEHAXIS=AXIS1XSYS='2'； VAXIS=AXIS1HREF=0VREF=0；YSYS （程序的第1部分 （程序的第2部分[輸出結(jié)果 TheCorrespondenceysisInertiaandChi- ①

InertiasSquares 4.39992(Degreesofdom=ColumnZ-N-YH-這是每個變量（指Z、N、Y、H） N=0.365818Dim1-0.546045Dim2Y= H=-1122氏距離D(A-B)計算為：D(A-B)＝[(ab2+(ab2]1/2。1122SummaryfortheZNYHPartialContributionstoInertiafortheColumnDim1 第1公因子貢獻(xiàn)最大；尼泊爾、這2個民族對第2公因子貢獻(xiàn)最大。IndicesoftheCoordinatesthatContributeMosttoInertiafortheColumnPoints 0、1、(乙 SquaredCosinesfortheColumn 這是每個變量上兩個公因子各自的貢獻(xiàn)率，各行數(shù)值之和應(yīng)近似為1，因為只2個公因子反映出來；而 的信息則不能很好地由這2個公因子來反映。同理， 實(shí)驗九例4-11：為研究人腦老化的嚴(yán)重程度，有人測定了不同的60名正常10項有關(guān)指標(biāo)的數(shù)據(jù)，各變量的含義如下：AGE為、TJ為、SG為數(shù)字廣度、TS為圖形順序、XX為心算位數(shù)、XS為心算時間、CK為規(guī)定時間內(nèi)穿孔AGETJSGTSXXXSCKBJJJBSAGETJSGTSXXXSCKBJJJBS16179145.14495435.32 4820835.005123724.7018128143.575114630.66 4918851.875103422.5419118211.673125337.01 5013843.205114533.472018957.04594730.10 51167143.58524026.272115966.575105737.14 52178142.86573423.9322198143.295114630.66 53108143.43344126.012416953.502104327.64 5411886.18523725.452519963.57194226.54 55118142.15404229.6826179143.86395229.24 5687922.10154529.802715816.00494232.30 57121074.50582415.9528187143.98595133.94 5810699.50244328.96292010141.93584330.79 591110128.69012443193574532.67 6012788.78281812.9231198103.735103319.91 6110526.3550158.96.572124431.92 62128717.00583221.8333159143.36564228.61 6314949.402124228.9634157143.945104330.26 6412953.005123022.1835179142.642112727.79 667738.49512920.6236189123.235103825.83 6715863.43563724.653719873.00593825.38 6814568.00084028.063816874.384113523.34 696728.34222917.0239208141.435114630.30 25.834017872.052123724.56 71159144.50564128.0141179113.705113523.76 7210723.33573824.804216983.33591232.11 730765.77103121.274320832.502103925.90 7420884.11573927.6944149142.574104327.03 75128148.14342819.234518822.67583927.51 766736.75352416.6346208102.825104027.06 789748.2024139.4447189141.93594327.95 7913519.50063825.53DATA PROCVARCLUSINFILE VARagetjsgxxINPUTagetjsgxxxs tsckbjjjbs； tsckbjjjbs@@； PROCVARCLUSHIMAXC=4；VARagetjsgxxPROC tsckbjjjbs；VARagetjsgxxxs PROCVARCLUSCENTROIDMAXC=4；tsckb