SAS數(shù)據(jù)分析完整筆記

1、 SAS數(shù)據(jù)分析完整筆記。收藏2013-08-11ice數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)分析1.SASINSIGHT啟動：方法1：SolutiomAnalysisInteractiveDateAnalysis方法2：在命令欄內(nèi)輸入insight方法3：程序編輯窗口輸入以下代碼，然后單擊Submit按鈕；Procinsight；Run；一維數(shù)據(jù)分析用sasinsight做直方圖、盒形圖、馬賽克圖。直方圖：AnalysisHistogram/BarChart盒形圖：AnalysisBoxplot馬賽克圖：AnalysisBoxplot/Mosaicplot（Y）二維數(shù)據(jù)分析散點圖：AnalysisScatterypl

2、ot（YX）曲線圖：AnalysisLineplot（YX）三維數(shù)據(jù)分析旋轉(zhuǎn)圖：AnalysisRotationgPlot曲面圖：AnalysisRotationgPlot設(shè)置FitSurface等高線圖：AnalysisCountorplot分布分析驗。包括：直方圖、盒形圖、各階矩、分位數(shù)表，直方圖擬合密度曲線，對特定分布進行檢1.4.1AnalysisDistribution（Y）第一部分為盒形圖，第二部分為直方圖，第三部分為各階矩，第四部分為分位數(shù)表。添加密度估計A：參數(shù)估計：給出各種已知分布（正態(tài)，指數(shù)等），只需要對其中參數(shù)進行估計；CurvesParametricDensityB：核

3、估計：對密度函數(shù)沒有做假設(shè)，曲線性狀完全依賴于數(shù)據(jù);CurvesKernelDensity1.4.3分布檢驗CurvesCDFconfidencebandCurvesTestforDistribution曲線擬合AnalysisFit(YX):分析兩個變量之間的關(guān)系多變量回歸AnalysisFit(YX)方差分析AnalysisFit(YX)相關(guān)系數(shù)計算AnalysisMultivariate主成分分析AnalysisMultivariate2.SASANALYST啟動：方法1：SolutionAnalysisAnalyst方法2：在命令欄內(nèi)輸入analyst分類計算統(tǒng)計量：DataSumma

4、rizebygroup隨機抽樣：DataRandomSample生成報表：ReportTables變量計算：DateTransform繪制統(tǒng)計圖條形圖：GraphBarChartHorizontal餅圖：GraphPieChart直方圖：GraphHistogram概率圖：GraphProbalityplot散點圖：GraphScatterplot2.6統(tǒng)計分析與計算2.6.1計算描述性統(tǒng)計量StatisticsDescriptiveSummartStatistics只計算簡單統(tǒng)計量StatisticsDescriptiveDistribution可計算一個變量的分布信息StatisticsD

5、escriptiveCorrelations可計算變量之間的相關(guān)關(guān)系StatisticsDescriptiveFrequencycounts可計算頻數(shù)列聯(lián)表分析StatisticsTableAnalysis2.7假設(shè)檢驗2.7.1單樣本均值Z檢驗：檢驗單樣本均值與某個給定的數(shù)值之間的關(guān)系StatisticsHypothesistestsOne-SampleZ-testforamean2.7.2單樣本均值t檢驗：適用于不了解變量的方差情形推斷該樣本來自的總體均數(shù)卩與已知的某一總體均屬卩0是否相等StatisticsHypothesistestsOne-Samplet-testforamean2.

6、7.3單樣本比例檢驗：檢驗取離散值的變量取某個值的比例StatisticsHypothesistestsOne-Sampletestforaproportion2.7.4單樣本方差檢驗：檢驗樣本方差是否等于給定的值。零假設(shè)方差等于某個給定的StatisticsHypothesistestsOne-Sampletestforavariance2.7.5兩樣本均值t檢驗：獨立的兩個總體的均值是否相等或者是否相差給定的值StatisticsHypothesistestsTwo-Samplet-testformeans2.7.6成對樣本均值t檢驗：成對樣本檢驗中總體是相關(guān)的。StatisticsHyp

7、othesistestsTwo-Samplepairedt-testformeans兩樣本比例檢驗：檢驗兩個總體中某個比例的值是否相等。StatisticsHypothesistestsTwo-Sampletestforproportions兩樣本方差檢驗StatisticsHypothesistestsTwoSampletestforvariance2.8ANOVA過程2.8.1單因素ANOVA過程StatisticsANOVAOne-WayAnova2.8.2非參數(shù)的單因素方差分析：適用于正態(tài)分布假定或方差相等假設(shè)不能滿足的單因素問題StatisticsANOVAnonparametero

8、ne-wayAnovatestWilcoxon法、Median法、VanderWaerden法、Savage法。2.8.2因素方差分析：實驗結(jié)果是連續(xù)數(shù)值而分類變量是兩個以上的離散型數(shù)值。StatisticsANOVAFactorialAnova2.8.3線性模型：用最小二乘法擬合一般線性模型StatisticsANOVALinearModel2.9回歸分析：StatisticsRegression2.9.1simple回歸：簡單一類回歸分析，單一的自變量，單一的因變量，模型可以是一次、二次、三次。StatisticsRegressionsimple2.9.21inear回歸：線性回歸，回歸模

9、型可以有多個因變量，多個自變量，但是對因變量分別進行回歸StatisticsRegressionlinear2.9.3logistic回歸：用于解決因變量是一個二元變量StatisticsRegressionlogistic3.報表以及圖形輸出3.1print過程Procprintdata=sasuser.score;/數(shù)據(jù)庫.數(shù)據(jù)集Run;Procprintdata=sasuser.score;VarnamemathChinese;/變量Run;Procprintdata=sasuser.scorenoobs;/去掉第一列（觀測序號）VarnamemathChinese；Run；Procpr

10、intdata=sasuser.score；Wheresexin(F)；/通過where語句Run；Procprintdata=sasuser.scorenoobslabel；Title女生成績單；Labelname=姓名Sex=性別，Math=數(shù)學(xué)，Chinese=語文，English=英語飛Wheresexin(f5)；Run；Title“thesassystem”；/恢復(fù)系統(tǒng)標題Procprintdata=sasuser.score；Footnote=分數(shù)列表5；/加分數(shù)列表的腳注Run；Procsortdata=sasuser.score；Bysex；Run；Procprintdata

11、=sasuser.score；/使用by分組輸出前用sort排序Bysex；Run；Procprintdata=sasuser.score；Summath；Run；tabulate過程Proctabulatedata=數(shù)據(jù)集名稱；Class分類變量；Var分析變量；Table頁面說明行維說明列維說明/選項Run；sort過程Procsortdata=數(shù)據(jù)集名稱；/默認升序排列By變量名；Run；Procsortdata=數(shù)據(jù)集名稱；Bydescending變量名；/降序排列Run；means過程：數(shù)量(N)、均值(Mean)、標準差(StdDev)、最大值(Maximum)、最小值(Minim

12、um)Procmeansdata=sasuser.stock;Varprice;Run;univariate過程Procunivariatedata=數(shù)據(jù)集；Var分析變量；Run；結(jié)果：Moments：統(tǒng)計量的各階矩，例如一階矩就是均值，二階矩就是方差等；BasicStatisticalMeasures:基本統(tǒng)計量；Testsforlocation：檢驗均值是否為零；Quantiles:分位數(shù)表；ExtremeObservations:極端觀測值。3.6freq過程：離散變量的分布情況Procfreqdata=數(shù)據(jù)集名；Tables變量名；Run；結(jié)果：變量取值、頻數(shù)、百分比、累計頻數(shù)、；累

13、計百分比3.7corr過程：相關(guān)系數(shù)Proccorrdata=數(shù)據(jù)集；Var變量名變量名；Run；結(jié)果：簡單統(tǒng)計量相關(guān)系數(shù)及p值gplot過程：繪制散點圖和曲線圖，繪制回歸曲線。Procgplotdata=數(shù)據(jù)集名稱；Symbol曲線類型；Plot豎軸變量*橫軸變量；Run；Procgplotdata=sasuser.score;SymbolI=nonev=star;PlotEnglish*Chinese;Run;gchart過程：繪制直方圖、餅圖、三維直方圖等。Procgchartdata=數(shù)據(jù)集名稱；Vbar/pie/block=變量；Run；3.10G3D過程繪制三維曲面Procg3dd

14、ata=數(shù)據(jù)集；Plot變量x*變量y=變量z；Run；gcontour過程：畫出曲面的等高線Procgcontourdata=數(shù)據(jù)集名；Plotx*y=z；Run；4.基本統(tǒng)計分析4.1正態(tài)性檢驗：univariate過程Procunivariatedata=sasuser.stocknormal;Vareps;Run;Procunivariatedata=sasuser.stocknormal;Vareps;Histogrameps;/畫出直方圖Probploteps;/畫出概率分布圖Run;4.2單變量均值檢驗4.2.1如果一個變量服從正態(tài)分布，那么可以用t檢驗來對變量進行均值檢驗Pro

15、cttestdata=數(shù)據(jù)集ho=均值；Var檢驗變量；Run；4.2.2t檢驗還可以檢驗方差相同的兩個獨立樣本均值是否相等Procttestdata=數(shù)據(jù)集；Class分類變量；Var檢驗變量；Run；結(jié)果第一部分簡單統(tǒng)計量第二部分t檢驗結(jié)果第三部分兩者方差是否相等檢驗T檢驗要求兩個獨立樣本都必須服從正態(tài)分布，如果不服從正態(tài)分布，則無法進行t檢驗。這時可用非參數(shù)的方法,常用的非參數(shù)方法是NPAR1WAY過程,它是noparameter1way縮寫。4.3成對總體均值檢驗4.4回歸分析：reg（回歸）過程、rsreg（二次響應(yīng)面回歸）過程、orthoreg（病態(tài)數(shù)據(jù)回歸）過程、nlin（非線性

16、回歸）過程、transreg（變換回歸）過程、calis（線性結(jié)果方程和路徑分析）過程、glm（一般線性回歸）過程、genmod（廣義線性回歸）過程REG過程Procregdata=輸入數(shù)據(jù)集選項；Var變量列表；Model因變量=自變量列表；Print輸出結(jié)果；Plot診斷圖形；Run；nlin過程指明模型的表達式并給定系數(shù)初值4.4.3glm過程：使用最小二乘法回歸線性模型，還可以進行回歸，分差，協(xié)方差，多變量方差、偏相關(guān)系數(shù)分析方差分析4.5.1單因素方差分析Procanovadata=數(shù)據(jù)集名稱；Class因素；Model實驗結(jié)果=因素；Run；Procanovadata=數(shù)據(jù)集名稱；Class因素；Model實驗結(jié)果=因素；Meansbrand；Run；Procanovadata=數(shù)據(jù)集名稱；Class因素；Model實驗結(jié)果=因素；Meansbrand/t；/t檢驗Run；Procanovadata=數(shù)據(jù)集名稱；Class因素；Model實驗結(jié)果=因素；Meansbrand/bon；/bonferronit檢驗控制第一類錯誤的概率，但是具有較大第二類錯誤概率Run；Procanovadata=數(shù)據(jù)集名稱；Class因素；Model