SAS EG5.1安装配置
SAS Enterprise Guide 5.1安装及配置
SAS Enterprise Guide 5.1 的系统需求：
?基本需求
?操作系统
SAS Enterprise Guide 5.1 支持的操作系统版本：
1.Microsoft Windows XP Professional with Service Pack 3
2.Microsoft Windows XP Professional x64 Edition with Service Pack 2
3.Microsoft Vista with Service Pack 1
4.Microsoft Windows Server 2003 with Service Pack 2
5.Microsoft Windows Server 2008
6.Microsoft Windows Server 2008 R2
7.Microsoft Windows 7
SAS 推荐的操作系统版本：
1.Microsoft Vista with Service Pack 1
2.Microsoft Windows Server 2008
3.Microsoft Windows Server 2008 R2
4.Microsoft Windows 7
SAS Enterprise Guide 5.1 拥有32位和64位两个版本。如果在32位的Windows操作系统上，则仅支持32位版本的运行。如果在64位的Windows操作系统上，则两种均支持。
注意：64位版本的SAS Enterprise Guide不能打开Microsoft Exchange或Microsoft Access数据。如果需要该功能，请安装并使用32位版本的SAS Enterprise Guide。
?操作系统用户
安装用户需要管理员权限。
安装步骤
1.安装文件：Y:\SCU_SAS_EG5.1\setup.exe
2.选择语言：简体中文
3.选择部署任务：安装SAS软件
4.SAS主目录：C:\Program Files\SASHome
5.选择部署类型：执行计划的部署，并选中“安装SAS软件”
6.制定部署计划：定制部署计划：Y:\SCU_SAS_EG5.1\plan_files\plan.xml
7.选择要安装的产品：选择 Clients
8.根据自身需要选择SAS Enterprise Guide模式：32位或64位本机模式。（如无这
一步则跳过）
9.指定SAS安装数据文件：（已默认选择）
10.选择语言：简体中文
11.检查完成后:下一步
12.部署汇总：开始
13.输入重启自动登录信息（需要拥有管理员权限）：域名、用户名、密码。如果没有
密码，点击取消。
14.电脑重启后，如果安装已经重新启动，则按照提示继续；如果没有自动启动，则需
要手动再次启动Y:\SCU_SAS_EG5.1\setup.exe，然后按照提示并参考以上步骤继续
安装。
安装故障排除：
1.安装微软.NET Framework及其组件失败
原因：未知
解决办法：重启操作系统，再重试。
创建连接配置：
1.在windows开始菜单栏里，打开SAS Enterprise Guide 5.1(简称EG )
2.选择创建配置文件信息
3.选择添加
4.名称: sasserver
远程机器： https://www.sodocs.net/doc/8a11910909.html, 端口：8651
用户：XXXXXX 密码：XXXXXX （此为信息管理中心提供的用户名和密码）保存。
5.选择：设为活动
验证EG：
1.用EG打开Y:\SCU_SAS_EG5.1\sample_codes.sas文件。
2.点击“运行”按钮。
3.检查是否正确显示六个图例。如果出现则安装正常。
教程链接：
https://www.sodocs.net/doc/8a11910909.html,/documentation/onlinedoc/guide/tut51/zh/menu.htm
AR,MA,ARIMA模型介绍及案例分析
BOX -JENKINS 预测法 1 （1）()AR p 模型（Auto regression Model ）——自回归模型 p 阶自回归模型： y t =c +?1y t?1+?2y t?2+?+?p y t?p +e t 式中，y t 为时间序列第t 时刻的观察值，即为因变量或称被解释变量；y t?1，y t?2，?，y t?p 为时序y t 的滞后序列，这里作为自变量或称为解释变量；e t 是随机误差项；c ，?1，?2，?，?p 为待估的自回归参数。 （2）()MA q 模型（Moving Average Model ）——移动平均模型 q 阶移动平均模型： 1122t t t t q t q y e e e e μθθθ---=+--- - 式中，μ为时间序列的平均数，但当{}t y 序列在0上下变动时，显然μ=0，可删除此项；t e ，1t e -，2t e -，…，t q e -为模型在第t 期，第1t -期，…，第t q -期的误差；1θ，2θ，…，q θ为待估的移动平均参数。 （3）(,)ARMA p q 模型——自回归移动平均模型（Auto regression Moving Average Model ） 模型的形式为： 11221122t t t p t p t t t q t q y c y y y e e e e φφφθθθ------=+++ ++--- - 显然，(,)ARMA p q 模型为自回归模型和移动平均模型的混合模型。当q =0,时，退化为纯自回归模型()AR p ；当p =0时，退化为移动平均模型()MA q 。 2 改进的ARMA 模型 （1）(,,)ARIMA p d q 模型 这里的d 是对原时序进行逐期差分的阶数，差分的目的是为了让某些非平稳（具有一定趋势的）序列变换为平稳的，通常来说d 的取值一般为0,1,2。 对于具有趋势性非平稳时序，不能直接建立ARMA 模型，只能对经过平稳化处理，而后对新的平稳时序建立(,)ARMA p q 模型。这里的平文化处理可以是差分处理，也可以是对数变换，也可以是两者相结合，先对数变换再进行差分处理。 （2）(,,)(,,)s ARIMA p d q P D Q 模型 对于具有季节性的非平稳时序（如冰箱的销售量，羽绒服的销售量），也同样需要进行季节差分，从而得到平稳时序。这里的D 即为进行季节差分的阶数；,P Q 分别是季节性自回归阶数和季节性移动平均阶数；S 为季节周期的长度， 如
时间序列ARIMA模型的SAS程序编写
goptions vsize=7cm hsize=10cm; data b; format time monyy5.; input monyy7. asr; dif=dif(asr) ; keep time asr dif; cards; Jan1999 50 Feb1999 54.5 Mar1999 51 Apr1999 49 May1999 50 Jun1999 52 Jul1999 49 Aug1999 49 Sep1999 55 Oct1999 58 Nov1999 60 Dec1999 67.6 Jan2000 62 Feb2000 58.4 Mar2000 55 Apr2000 52.7 May2000 54.4 Jun2000 55.9 Jul2000 53.6 Aug2000 53.4 Sep2000 58.7 Oct2000 62.8 Nov2000 64.2 Dec2000 73.9 Jan2001 66.9 Feb2001 61.7 Mar2001 58.5 Apr2001 56.3 May2001 60.1 Jun2001 60.3 Jul2001 58 Aug2001 58.5 Sep2001 64.3 Oct2001 68.5 Nov2001 70.6 Dec2001 79.2 Jan2002 72.4
Feb2002 67.3 Mar2002 62.9 Apr2002 60.7 May2002 65.9 Jun2002 65.8 Jul2002 62.9 Aug2002 63.6 Sep2002 70.5 Oct2002 76 Nov2002 79 Dec2002 85.1 Jan2003 79.9 Feb2003 73.5 Mar2003 69.5 Apr2003 64.8 May2003 67.6 Jun2003 73.4 Jul2003 70.2 Aug2003 71.6 Sep2003 79.3 Oct2003 85.5 Nov2003 88.5 Dec2003 98.4 Jan2004 90.8 Feb2004 81.8 Mar2004 78.8 Apr2004 75 May2004 81 Jun2004 83.9 Jul2004 80.1 Aug2004 81.1 Sep2004 89.7 Oct2004 98.7 Nov2004 101.7 Dec2004 116.3 Jan2005 103.7 Feb2005 94.2 Mar2005 89.1 Apr2005 86.2 May2005 91.9 Jun2005 98.6 Jul2005 92.2 Aug2005 96.1 Sep2005 103.5
AR,MA,ARIMA模型介绍及案例分析
BOX-JENKINS 预测法 1 适用于平稳时序的三种基本模型 （1）()AR p 模型（Auto regression Model ）——自回归模型 p 阶自回归模型： 式中，为时间序列第时刻的观察值，即为因变量或称被解释变量；， 为时序的滞后序列，这里作为自变量或称为解释变量；是随机误 差项；，，，为待估的自回归参数。 （2）()MA q 模型（Moving Average Model ）——移动平均模型 q 阶移动平均模型： 式中，μ为时间序列的平均数，但当{}t y 序列在0上下变动时，显然μ=0，可删除此项；t e ，1t e -，2t e -，…，t q e -为模型在第t 期，第1t -期，…，第t q -期 的误差；1θ，2θ，…，q θ为待估的移动平均参数。 （3）(,)ARMA p q 模型——自回归移动平均模型（Auto regression Moving Average Model ） 模型的形式为： 显然，(,)ARMA p q 模型为自回归模型和移动平均模型的混合模型。当q =0,时，退化为纯自回归模型()AR p ；当p =0时，退化为移动平均模型()MA q 。 2 改进的ARMA 模型 （1）(,,)ARIMA p d q 模型 这里的d 是对原时序进行逐期差分的阶数，差分的目的是为了让某些非平稳（具有一定趋势的）序列变换为平稳的，通常来说d 的取值一般为0,1,2。 对于具有趋势性非平稳时序，不能直接建立ARMA 模型，只能对经过平稳化处理，而后对新的平稳时序建立(,)ARMA p q 模型。这里的平文化处理可以是差分处理，也可以是对数变换，也可以是两者相结合，先对数变换再进行差分处理。 （2）(,,)(,,)s ARIMA p d q P D Q 模型 对于具有季节性的非平稳时序（如冰箱的销售量，羽绒服的销售量），也同样需要进行季节差分，从而得到平稳时序。这里的D 即为进行季节差分的阶数； ,P Q 分别是季节性自回归阶数和季节性移动平均阶数；S 为季节周期的长度， 如时序为月度数据，则S =12，时序为季度数据，则S =4。 在SPSS19.0中的操作如下
时间序列分析,sas各种模型,作业神器
实验一分析太阳黑子数序列 一、实验目的：了解时间序列分析的基本步骤，熟悉SAS/ETS软件使用方法。 二、实验内容：分析太阳黑子数序列。 三、实验要求：了解时间序列分析的基本步骤，注意各种语句的输出结果。 四、实验时间：2小时。 五、实验软件：SAS系统。 六、实验步骤 1、开机进入SAS系统。 2、创建名为exp1的SAS数据集，即在窗中输入下列语句： 3、保存此步骤中的程序，供以后分析使用（只需按工具条上的保存按钮然后填写完提问 后就可以把这段程序保存下来即可）。 4、绘数据与时间的关系图，初步识别序列，输入下列程序： ods html; ods listing close; 5、run;提交程序，在graph窗口中观察序列，可以看出此序列是均值平稳序列。
6、识别模型，输入如下程序。 7、提交程序，观察输出结果。初步识别序列为AR(2)模型。 8、估计和诊断。输入如下程序： 9、提交程序，观察输出结果。假设通过了白噪声检验，且模型合理，则进行预测。 10、进行预测，输入如下程序： 11、提交程序，观察输出结果。
12、退出SAS系统，关闭计算机。总程序： data exp1; infile "D:\"; input a1 @@;
year=intnx('year','1jan1742'd,_n_-1); format year year4.; ; proc print;run; ods html; ods listing close; proc gplot data=exp1 ; symbol i=spline v=dot h=1 cv=red ci=green w=1; plot a1*year/autovref lvref=2 cframe=yellow cvref=black ; title "太阳黑子数序列"; run; proc arima data=exp1; identify var=a1 nlag=24 minic p=(0:5) q=(0:5); estimate p=3; forecast lead=6 interval=year id=year out=out; run; proc print data=out; run; 选取拟合模型的规则: 1.模型显著有效(残差检验为白噪声)
SAS学习系列39. 时间序列分析Ⅲ—ARIMA模型
39. 时间序列分析Ⅱ——ARIMA 模型 随着对时间序列分析方法的深入研究，人们发现非平稳序列的确定性因素分解方法（如季节模型、趋势模型、移动平均、指数平滑等）只能提取显著的确定性信息，对随机性信息浪费严重，同时也无法对确定性因素之间的关系进行分析。 而非平稳序列随机分析的发展就是为了弥补确定性因素分解方法的不足。时间序列数据分析的第一步都是要通过有效手段提取序列中所蕴藏的确定性信息。Box 和Jenkins 使用大量的案例分析证明差分方法是一种非常简便有效的确定性信息的提取方法。而Gramer 分解定理则在理论上保证了适当阶数的差分一定可以充分提取确定性信息。 （一）ARMA 模型 即自回归移动平均移动模型，是最常用的拟合平稳时间序列的模型，分为三类：AR 模型、MA 模型和ARMA 模型。 一、AR(p )模型——p 阶自回归模型 1. 模型： 011t t p t p t x x x φφφε--=+++ 其中，0p φ≠，随机干扰序列εt 为0均值、2εσ方差的白噪声序列（()0t s E εε=, t ≠s ），且当期的干扰与过去的序列值无关，即E(x t εt )=0.
由于是平稳序列，可推得均值 11p φμφφ= -- -. 若00φ=，称为 中心化的AR (p )模型，对于非中心化的平稳时间序列，可以令 01(1)p φμφφ=---，*t t x x μ=-转化为中心化。 记B 为延迟算子，1()p p p B I B B φφΦ=-- -称为p 阶自回归多 项式，则AR (p )模型可表示为：()p t t B x εΦ=. 2. 格林函数 用来描述系统记忆扰动程度的函数，反映了影响效应衰减的快慢程度（回到平衡位置的速度），G j 表示扰动εt-j 对系统现在行为影响的权数。 例如，AR(1)模型（一阶非齐次差分方程），1, 0,1,2,j j G j φ== 模型解为0t j t j j x G ε∞ -==∑. 3. 模型的方差 对于AR(1)模型，22 2 1()()1t j t j j Var x G Var εσεφ∞ -===-∑. 4. 模型的自协方差 对中心化的平稳模型，可推得自协方差函数的递推公式： 用格林函数显示表示： 2 00 ()()i j t j t k j j k j i j j k G G E G G γεεσ ∞∞ ∞ ---+=====∑∑∑ 对于AR(1)模型，
统计实验与SAS上机简易过程步
数据统计分析一般可遵循以下思路: (1)先确定研究目的，根据研究目的选择方法。不同研究目的采用的统计方法不同，常见的研究目的主要有三类：①差异性研究，即比较组间均数、率等的差异，可用的方法有t检验、方差分析、χ2检验、非参数检验等。②相关性分析，即分析两个或多个变量之间的关系，可用的方法有相关分析。③影响性分析，即分析某一结局发生的影响因素，可用的方法有线性回归、logistic回归、Cox 回归等。 (2)明确数据类型，根据数据类型进一步确定方法：①定量资料可用的方法有t检验、方差分析、非参数检验、线性相关、线性回归等。②分类资料可用的方法有χ2检验、对数线性模型、logistic回归等。下图简要列出了不同研究目的、不同数据类型常用的统计分析方法。 (3)选定统计方法后，需要利用统计软件具体实现统计分析过程。SAS中，不同的统计方法对应不同的命令，只要方法选定，便可通过对应的命令辅之以相应的选项实现统计结果的输出。 (4)统计结果的输出并非数据分析的完成。一般统计软件都会输出很多结果，需要从中选择自己需要的部分，并做出统计学结论。但统计学结论不同于专业结论，最终还需要结合实际做出合理的专业结论。 第一部分：统计描述
1.定量资料的统计描述指标及SAS实现； （1）数据分布检验：PROC UNIVARIATE ①基本格式： ②语句格式示例： 1.PROC UNIVARIATE normal;/*normal选项表示进行正态性检验*/ 2.CLASS group;/*指定group为分组变量*/ 3.VAR weight;/*指定分析变量为weight*/ 4.RUN; ③结果：正态性检验(tests for normality)结果，常用的是Shapiro-Wilk 检验和Kolmogorov-Smirnov检验。当例数小于2000时，采用Shapiro-Wilk检验W值为标准；当例数大于2000时，SAS中不显示Shapiro-Wilk检验结果，采用Kolmogorov-Smirnov检验D值为判断标准。正态性检验的P≤0.05提示不服从正态分布，P＞0.05提示服从正态分布。 注：若服从正态分布，进行PROC MEANS过程步；若不服从则计算百分位数，转（3） （2）数据描述（符合正态分布的数据）：PROC MEANS ①基本格式： 关键字（可以无视）：不写任何关键字时默认输出n，mean，std，max，min； n：有效数据记录数（有效样本量） median：中位数 mean：均数 qrange：四分位数间距 std：标准差 var：方差 clm：95%可信区间 max、min：最大、最小值 ②语句格式示例： 1.PROC MEANS n mean std median qrange clm;/*关调用proc means过程， 要求输出的指标有例数、均值、标准差、中位数、四分位数间距、95% 可信区间*/ 2.CLASS group;/*指定group为分组变量*/ 3.VAR weight;/*指定分析变量为weight*/ 4.Run; ③结果以“均数±标准差”表示 （3）偏正态分布的统计描述： ①基本思想：计算中位数和百分位数，并且用“中位数（Q1～Q3）”表示 ②语句格式示例： 1.proc univariate data=aa; 2.var x; 3.output out=c pctlpre=P pctlpts=0 to 100 by 2.5;/*计算0到100
SAS proc mixed 过程步介绍
Introduction to PROC MIXED Table of Contents 1.Short description of methods of estimation used in PROC MIXED 2.Description of the syntax of PROC MIXED 3.References 4. Examples and comparisons of results from MIXED and GLM - balanced data: fixed effect model and mixed effect model, - unbalanced data, mixed effect model 1. Short description of methods of estimation used in PROC MIXED. The SAS procedures GLM and MIXED can be used to fit linear models. Proc GLM was designed to fit fixed effect models and later amended to fit some random effect models by including RANDOM statement with TEST option. The REPEATED statement in PROC GLM allows to estimate and test repeated measures models with an arbitrary correlation structure for repeated observations. The PROC MIXED was specifically designed to fit mixed effect models. It can model random and mixed effect data, repeated measures, spacial data, data with heterogeneous variances and autocorrelated observations.The MIXED procedure is more general than GLM in the sense that it gives a user more flexibility in specifying the correlation structures, particularly useful in repeated measures and random effect models. It has to be emphasized, however, that the PROC MIXED is not an extended, more general version of GLM. They are based on different statistical principles; GLM and MIXED use different estimation methods. GLM uses the ordinary least squares (OLS) estimation, that is, parameter estimates are such values of the parameters of the model that minimize the squared difference between observed and predicted values of the dependent variable. That approach leads to the familiar analysis of variance table in which the variability in the dependent variable (the total sum of squares) is divided into variabilities due to different sources (sum of squares for effects in the model). PROC MIXED does not produce an analysis of variance table, because it uses estimation methods based on different principles. PROC MIXED has three options for the method of estimation. They are: ML (Maximum Likelihood), REML (Restricted or Residual maximum likelihood, which is the default method) and MIVQUE0 (Minimum Variance Quadratic Unbiased Estimation). ML and REML are based on a maximum likelihood estimation approach. They require the assumption that the distribution of the dependent variable (error term and the random effects) is normal. ML is just the regular maximum likelihood method,that is, the parameter estimates that it produces are such values of the model parameters that maximize the likelihood function. REML method is a variant of maximum likelihood estimation; REML estimators are obtained not from maximizing the whole likelihood function, but only that part that is invariant to the fixed effects part of the linear model. In other words, if y = X b + Zu + e, where X b is the
SAS入门教程
第一章SAS系统概况 SAS（Statistic Analysis System）系统是世界领先的信息系统，它由最初的用于统计分析经不断发展和完善而成为大型集成应用软件系统;具有完备的数据存取、管理、分析和显示功能。在数据处理和统计分析领域，SAS系统被誉为国际上的标准软件系统。 SAS系统是一个模块化的集成软件系统。SAS系统提供的二十多个模块（产品）可完成各方面的实际问题，功能非常齐全，用户根据需要可灵活的选择使用。 ●Base SAS Base SAS软件是SAS系统的核心。主要功能是数据管理和数据加工处理，并有报表生成和描述统计的功能。Base SAS软件可以单独使用，也可以同其他软件产品一起组成一个用户化的SAS系统。 ●SAS/AF 这是一个应用开发工具。利用SAS/AF的屏幕设计能力及SCL语言的处理能力可快速开发各种功能强大的应用系统。SAS/AF采用先进的OOP（面向对象编程）的技术，是用户可方便快速的实现各类具有图形用户界面（GUI）的应用系统。 ●SAS/EIS 该软件是SAS系统种采用OOP（面向对象编程）技术的又一个开发工具。该产品也称为行政信息系统或每个人的信息系统。利用该软件可以创建多维数据库（MDDB），并能生成多维报表和图形。 ●SAS/INTRNET ●SAS/ACCESS 该软件是对目前许多流行数据库的接口组成的接口集，它提供的与外部数据库的接口是透明和动态的。 第二章Base SAS软件 第一节SAS编程基础 SAS语言的编程规则与其它过程语言基本相同。 SAS语句 一个SAS语句是有SAS关键词、SAS名字、特殊字符和运算符组成的字符串，并以分号（；）结尾。 注释语句的形式为：/*注释内容*/ 或*注释内容。 二、SAS程序 一序列SAS语句组成一个SAS程序。SAS程序中的语句可分为两类步骤：DA TA步和
ARIMA预测原理以及SAS实现代码
█ARIMA定义 ARIMA的完整写法为ARIMA(p,d,q) ?其中p为自回归系数，代表数据呈现周期性波动 ?d为差分次数，代表数据差分几次才能达到平稳序列 ?q为移动平均阶数，代表数据为平稳序列，可以用移动平均来处理。 █平稳性检测方法 ?方法一：时序图 序列始终在一个常数值附近随机波动，且波动范围有界，且没有明显的趋势性或周期性，所以可认为是平稳序列。下图明显不是一个平稳序列 proc gplot data=gdp; plot gdp*year=1 ; symbol c=red i=join v=star; run;
??方法二：自相关图 自相关系数会很快衰减向0，所以可认为是平稳序列。 proc arima data= gdp; identify var=gdp stationarity =(adf=3) nlag=12; run; ??ADF单位根检验（精确判断）
三个检验中只要有一个Pr
方法一：将数据取对数。 方法二：对数据取差分dif函数 data gdp_log; set gdp; loggdp=log(gdp); cfloggdp=dif(loggdp); run; /**对数数据散点图**/ proc gplot; plot loggdp*year=1 ; symbol c=black i=join v=star; run; /* 一阶差分对数数据散点图*/ proc gplot; plot cfloggdp*year=1; symbol c=green v=dot i=join; run;
第四章 过程步与过程步语句
第四章过程步与过程步语句 SAS过程步是调用系统提供的标准常用过程或统计分析过程，对指定的在数据步建立的数据集进行处理，并将分析处理的结果显示于输出窗口和图形窗口。关于常用过程和统计分析过程将在第五章以后的章节中介绍。本章给出SAS过程的一般格式及过程步中常用的语句。 §4.1 SAS过程步的一般形式 通常，一个SAS过程步具有如下形式： PROC 过程名选项； [其它相关过程步语句] RUN； 其中，PROC(PROCedure)是一个SAS关键字，PROC表明一个过程步的开始；“过程名”可以是第五章及以后章节中将要介绍的常用过程名或统计过程名。不同的过程有不同的专用SAS名。本书以前的例子中出现的“PROC PRINT；”中的PRINT 一词就是SAS的一个常用标准过程，它的功能是将数据集显示于输出窗口。在各种标准过程中，要进行复杂的计算且依计算方法的不同而要求不同的参数。另一方面，对于同一标准过程，给定不同的参数，输出不同的计算结果和不同的表格形式。每一个标准过程都有各自的一些可供选择的选项，选项的一般形式有如下三种： (1) 在过程里，一个关键字代表该过程的某一特性，若关键字作为选项出现，则过程处理数据或输出结果时，这一特性给予考虑，否则忽略该特性。 (2) 过程的某一特性可取不同的值，则指定该特性的书写格式为： 特性关键字=特性指定值。 (3) 有些过程需要特定的输入数据集，有些过程也可以建立一些特殊的数据集。过程指定特别输入输出数据集的选项书写格式为： 关键字=数据集名。 具体到一个过程可以有哪些选项，这将在讲具体过程时才能介绍。“其它相关过程步语句”是指下一节将要介绍的一些语句，包括：VAR，ID，BY，CLASS，FREQ ， WEIGHT ，MODEL 等过程语句。语句“RUN；”的作用是通知系统开始执行本过程步程序段。当一份程序中有几个过程时，这几个过程可以共用一个RUN语句。 例4.1以下程序段是一个过程步，其功能是将当前数据集输出到输出窗口： PROC PRINT； RUN； §4.2 常用过程步语句 本节介绍的语句是为某些过程进一步提供数据处理信息的。对一个特定的语句，可能有些过程需要它，而在有些过程中不能出现。在有关过程的章节中将指明这些问题。 4.2.1 VAR语句 格式： VAR 变量表； 其中，VAR是关键字；变量表是用空格分隔的输入数据集中的一些变量名，这里的输入数据集是指将要被指定过程处理的数据集。出现在变量表中的数据集变量将参与过程的数据
sas建立时间序列模型
SAS软件简介 SAS系统是由美国SAS软件研究所开发的用于决策支持的大型集成信息系统，是数据处理和统计领域的国际标准软件之一，广泛应用于金融、医药卫生、生产、运输、通讯、政府、教育和科研等领域。应用SAS软件建立时间序列模型准备工作：建立一个时间序列数据集 SAS语句： Data 数据集名； Input 序号（year or month）变量名 @@; Cards；/（输入数据，按input格式逐个输入数据，以分号结束）； Proc print data＝数据集名；/输出数据表 Run； SAS的建模步骤第一阶段: 模型的识别平稳性模型识别 首先判定时间序列数据是否为平稳随机数据，（一）通过时间序列数据趋势图判别。（二）通过自相关函数和偏自相关函数的截尾性识别模型“IDENTIFY”语句通过SAS软件，运行程序如下： proc arima data 数据集 identify var 变量名 nlag 时间间隔个数run; 计算出自相关系数ACF, 逆自相关系数SIACF, 偏自相关系数PACF和互相关系数。根据样本自相关系数ACF和偏相关系数PACF的形态来识别模型类别。如果序列的样本自相关系数在q步后截尾，则是MA序列，如果偏相关系数在p步后截尾，则是AR序列。如果都不截尾，只是按负指数衰减或以阻尼正弦波形式趋于零（即是拖尾的），则应判断为ARMA序列，但是不能确定阶次。若序列的样本自相关和偏相关系数都不截尾，而且至少有一个不是拖尾，即下降趋势很慢，不能被负指数函数所控制，或是不具有下降的趋势而是周期变化，那么我们便认为序列具有增长趋势或季节性变
化，是非平稳序列。可应用提取趋势性和季节性的方法，对数据进行 处理，就是主要通过差分等变换将非平稳序列变成一个平稳序列。非 平稳序列的平稳化若序列是非平稳的，下面是通过差分 变换变成一个平稳序列。 SAS的程序为一阶差分变量名（1）identify var 变量（1） nlog N ； run; 若一 阶差分是平稳的，对差分序列建模，观测ACF、PACF的变化趋势，初 步给出的阶数。因为输入数据是序列的有限样本，所以由输入序列计 算出样本自相关系数是逼近产生序列的理论自相关系数。这意味着样 本自相关系数不能够恰好等于任何模型的理论自相关系数，并且可能 会具有一种或多种不同的模型的理论自相关系数相似的类型。若一阶 差分序列仍不平稳，重复以上过程，（二阶差分，三阶差分等等）直 到差分序列平稳。第一阶段 IDENTIFY 的输出描述统计量：N E X D X σ X 自相关系数散点图 ACF 自相关系数图表 及序列的当前值和过去值的相关程度，图中以图像的形式显示相关系 数的值。偏相关系数 PACF 与自相关系数图格式相同逆自 相关系数 SIACF 在ARIMA建模中，样本递自相关系数和PACF 起大体一样的作用，但SIACF在指出子集和季节自回归模型时效果优 于PACF。对偶模型的自相关系数称作原模型的逆自相关系数。白 噪声检验――卡方检验 H0 ：直到某一给定时间间隔的样本自相关系 数没有显著不为零的. Xt为白噪声，独立的随机扰动）如果对所有 时间间隔，该零假设成立，则没有需要建模的信息，也不需要建立ARIMA模型. 被检查的时间间隔个数依赖于选项对前N-2个自相关
SAS程序及函数详解
第一章 SAS编程操作预备知识 一、SAS系统简介 SAS是一个庞大的系统，它目前的版本可以在多种操作系统中运行。当前在国内被广泛使用的最新版本是8.2版，功能很强大，我深有体会。 据说9.0版已在国外面世，已经有一些有关它的抢先报道在网络上广为流传，说它如何如何美妙，令人不禁充满期待。 SAS8.2的完整版本包含以下数十个模块。 BASE，GRAPH，ETS，FSP，AF，OR，IML，SHARE，QC，STAT，INSIGHT，ANALYST，ASSIST， CONNECT，CPE，LAB，EIS，WAREHOUSE，PC File Formats，GIS，SPECTRAVIEW，SHARE*NET， R/3，OnlineTutor: SAS Programming，MDDB Server，IT Service Vision Client， IntrNet Compute Services，Enterprise Reporter，MDDB Server common products，Enterprise Miner，AppDev Studio，Integration Technologies 等。 所谓模块，我的理解是将功能相近的程序、代码等集中起来组成相对独立的部分，就称之为模块，类似于办公软件系统office中包含的word、excel、access 等。各模块具有相对独立的功能范围，我们常用的模块有base，graph，stat，insight，assist，analyst模块等，分别执行基本数据处理、绘图、统计分析、数据探索、可视化数据处理等功能。其余模块我用得很少，知道得也很少，所以也就不多说了。 SAS系统的长处，体现于它的编程操作功能的无比强大。SAS一直以来也是注重于其编程语言的发展，对于可视化方式的菜单操作投入较少，其较早的版本仅有很少的菜单操作功能，使用起来也是非常的别扭。这很可能就是在windows 人机交互式操作系统占统治地位的今天，SAS较少被人问津的原因之一。 到了最新的几个版本，SAS也对可视化操作方法投入了一定的关注。从8.0版以后，出现了几个功能强大的可视化操作的模块，如insight模块和analyst 模块等，其菜单操作的方便程度以及人机界面的亲和性绝不亚于SPSS等著名的可视化统计分析软件。 然而要想完全发挥SAS系统强大的功能，充分利用其提供的丰富资源，掌握SAS的编程操作是必要的，也只有这样才能体现出SAS在各个方面的杰出才能。
第4章 SAS过程步与过程步语句
第4章SAS过程步与过程步语句 摘要：本章讲授过程步一般形式，SAS过程步产用常用语句，程序设计中通用的SAS语句，学习过程步常用有关语句功能及其用法。为后面统计分析过程的调用作好准备。 SAS过程步用来调用系统提供的标准常用过程或统计分析过程，对指定的SAS 数据集进行处理，并将分析结果显示输出到OUTPUT窗口。一个过程步是一个功能程序模块，调用不同的过程可实现用不同方法对数据进行分析。 §4.1 SAS过程步的一般形式 通常，SAS过程步的一般形式为： PROC 过程名选择项; [其他相关过程步语句;] RUN; 说明： 1．ROC表示一个过程的开始；“过程名”可以是后面各章节将要介绍的常用过程名或统计过程名。不同的过程有不同的专用SAS名，而且各有 一些可供选择的选择项（参数），对于同一过程，给定不同的参数，输 出不同的计算结果和不同表格形式。 2．选项：选择项一般以关键字为核心构成，常用下面三种形式： ①关键字在过程中，一个关键字代表该过程的某一特性，若关键字作为选项出现，则过程处理数据或输出结果时，这一特性予以考虑。否则，忽略这一特性。 ②关键字=值过程的某一特性可取不同的值，则指定该特性的书写格式为： 特性关键字=特性值（数字或字符串）。 ③关键字=SAS数据集有些过程需要特定的输入数据集，有些过程可以建立一些特殊的数据集。过程指定特别输入输出数据集的选项书写格式为： 关键字=数据集名 该形式规定输入或输出的数据集，最常用的是DATA=数据集，指出本过程要处理的数据集名称，若缺省，则使用最新建立的数据集。如“PROC PRINT DATA=new;”。 3．其他相关过程步语句：有VAR、ID、BY、CLASS、WEIGHT等过程步语句，将在下一节中讲述。 4．RUN的作用是通知系统开始执行本过程程序段，当一个程序文件中有几个过程时，它们可共用一个RUN语句。
基于SAS软件的时间序列实验的代码
实验指南
实验一分析太阳黑子数序列 (3) 实验二模拟AR模型 (4) 实验三模拟MA模型和ARMA!型 (6) 实验四分析化工生产量数据 (8) 实验五模拟ARIMA模型和季节ARIMA模型 (10) 实验六分析美国国民生产总值的季度数据 (13) 实验七分析国际航线月度旅客总数数据 (16) 实验八干预模型的建模 (19) 实验九传递函数模型的建模 (22) 实验十回归与时序相结合的建模 (25) 太阳黑子年度数据 (28) 美国国民收入数据 (29) 化工生产过程的产量数据 (30) 国际航线月度旅客数据 (30) 洛杉矶臭氧每小时读数的月平均值数据 (31) 煤气炉数据 (35) 芝加哥某食品公司大众食品周销售数据 (37) 牙膏市场占有率周数据 (39) 某公司汽车生产数据 (44) 加拿大山猫数据 (44) 实验一分析太阳黑子数序列 一、实验目的：了解时间序列分析的基本步骤，熟悉SAS/ETS软件使用方法。 二、实验内容：分析太阳黑子数序列。 三、实验要求：了解时间序列分析的基本步骤，注意各种语句的输出结果。 四、实验时间：2小时。 五、实验软件：SAS系统。
六、实验步骤 1、开机进入SAS系统。
2、创建名为expl的SAS数据集，即在窗中输入下列语句: data expl; in put al @@; year=intnx( year', ' 1jan 1742 ' d,_n_-1); format year year4.; cards; 输入太阳黑子数序列(见附表) run; 3、保存此步骤中的程序，供以后分析使用(只需按工具条上的保存按钮然后填写完提问后 就可以把这段程序保存下来即可)。 4、绘数据与时间的关系图，初步识别序列，输入下列程序： proc gplot data=exp1; symbol i=spli ne v=star h=2 c=gree n; plot a1*year; run; 5、提交程序，在graph窗口中观察序列，可以看出此序列是均值平稳序列。 6、识别模型，输入如下程序。 proc arima data=exp1; ide ntify var=a1 nl ag=24; run; 7、提交程序，观察输出结果。初步识别序列为AR(3)模型。 8估计和诊断。输入如下程序： estimate p=3; run; 9、提交程序，观察输出结果。假设通过了白噪声检验，且模型合理，则进行预测。 10、进行预测，输入如下程序： forecast lead=6 in terval=year id=year out=out; run;
【原创】sas季节性时间序列ARIMA建模报告论文
季节性时间序列ARIMA 建模 摘要：研究随机数据序列的统计规律性，可以预测其发展，解决实际问题。时间序列理论在处理动态数据的问题上已经很成熟，无论是金融方面的数据，还是生活生产中的数据，只要是带有时间变量的数据，时间序列在处理上都具有无可比拟的优越性。 关键词：季节性时间序列 ARMA 模型 SARMA 模型 季节效应分析 在现实生活中，很多事物都呈现出季节变动规律，如购买火车票的数量，每年的1月或者2月就会出现购票的最高峰，因为这个季节就到了春季返乡高峰时间，这就是季节变动规律的。通过时序图，构造季节指数从而就可以用季节效应分析对所收集的数据进行季节效应分析。 季节变动：季节变动是指事物发展规律随着季节的转变发生周期性的波动，这种周期可以是一年，一个季度，一个月，一周，甚至是一天，一小时等。季节变动是有规律性的，它的每个周期都会重复出现，具体表现为相邻周期内每个时间段的变化方向和趋势大致相同。具有季节变动的时间序列可以很容易从时间序列的时间走势图上看出。在现实生活中，很多事物都具有季节变动规律，如购买机票的数值，每年的1月或2月就会出现购买机票的最高峰，也是机票价格的最高峰，因为这个季节就到了春节返乡高峰，这是呈现季节规律的。若在分析时间序列的过程中，对季节变化的规律现象不进行分析和研究，就会使预测的结果不够准确，也不能正确反映事物的正常发展趋势，从而也就丧失了预测其中的作用。 季节指数：季节指数是指经济行为或经济现象在某一特定季节（观察时域）观测值的平均值与总体平均值的比率，用来测度季节变动的大小，主要适用于定量数据，不适用与定性数据。季节模型在经济学领域使用的比较广泛，很多概念都是以经济学学位背景来定义的，它也适用与别的领域，不仅仅只有经济领域。季节指数概念中提到的某一特定季节，不一定就是真正意义上的四季，它可以是一年，一个季度，也可以是一个月，一周，一天等，它广义的指代一个观察周期。季节指数能定量显示季节变动的大小，季节指数越大表示同季平均变动越大，反之，若季节指数小则同季平均变动越小。 季节指数的计算分为三步： ① 计算周期内各期平均指数，得到长期以来该时期的平均水平。 根据公式：假定序列的数据结构为m 期为一周期，共有n 个周期。则m k n x x n i k k ,,2,1,1 =∑== ② 计算总平均数 根据公式 ： nm x x n i m k ik ∑∑=== 11 ③ 用时期平均数除以总平均数就可以得到各时期的季节指数,..)3,2,1(=k S k 。
【原创】R语言arima模型案例报告 附代码数据
合约开盘价最高价最低价收盘价涨跌额涨跌幅加权平均价 1 2015/12/31 Au99.95 222.90 226.00 222.60 226.00 1.56 0.70% 223. 09 2 2015/12/30 Au99.95 224.40 224.60 224.40 224.45 -2.34 -1.03% 224. 46 3 2015/12/29 Au99.95 224.40 226.80 224.40 226.80 2.05 0.91% 224. 57 4 2015/12/28 Au99.9 5 224.50 224.89 224.00 224.78 -0.18 -0.08% 22 4.3 5 2015/12/25 Au99.95 224.45 225.25 224.45 224.95 0.47 0.21% 225 6 2015/12/24 Au99.95 224.45 224.60 223.50 224.60 0.10 0.04% 224. 34 成交量.公斤. 成交金额.元. 1 1,154.00 257,445,859.40 2 1,390.00 311,999,406.30 3 2,574.00 578,043,187.50 4 2,602.00 583,628,625.00 5 1,022.00 229,950,000.00 6 1,314.00 294,782,750.00 Time Series: Start = c(2008, 8) End = c(2013, 138) Frequency = 365 [1] 226.00 224.45 226.80 224.78 224.95 224.60 224.50 225.00 223.70 [10] 224.50 223.00 222.25 221.60 223.20 223.00 222.80 223.20 222.50 [19] 224.45 219.19 217.67 220.35 221.50 217.78 220.78 221.45 222.65 [28] 221.30 220.90 223.01 221.50 220.70 222.00 225.50 222.50 223.55 [37] 224.25 224.25 224.20 227.50 227.08 228.70 231.85 233.10 233.00 [46] 237.30 239.80 238.03 238.05 240.20 238.00 239.90 239.85 239.60 [55] 240.35 241.50 239.30 236.20 237.40 234.70 234.15 229.94 230.02 。。。 [1882] 199.94 203.50 206.60 205.99 207.39 212.39 212.30 209.00 210.00 [1891] 207.25 207.85 208.80 204.69 207.19 205.14 203.14 200.44 204.69 [1900] 210.86 212.89 214.44 212.19 209.94 206.60 209.69 213.25 225.49 [1909] 228.19 233.19 226.80 225.19 222.69 221.83 223.50 225.10 225.60 [1918] 220.89 224.30 224.50 221.30 218.30 219.80 214.60 217.85 217.00 [1927] 216.39 213.28 209.75 209.10 210.19 210.50 208.00 208.42 208.44 [1936] 209.89 213.60 213.00 213.36 213.89 212.64 211.69 207.10 206.19