sas读入数据全解析
SAS数据步导入数据终极汇总——经典，一看就会
一、将数据录入SAS——DATA Step / Viewtable
1.Internal raw data- Datalines or Cards 命令；
2.External Raw data files- Infile 命令+ Input 命令;
二、将数据文件读入SAS ——DATA Step / PROC IMPORT
1.将SAS文件读入SAS——
data sasuser.saslin;
set "F:\sas1.sas7bdat";
run;
proc contents data=sasuser.saslin;
run;
2.将其他形式文件导入成SAS ——PROC IMPORT / 直接读入其他形式文件
proc import datafile = "c:\data\hsb2.sav" out= work.hsb2;
run;
proc contents data=hsb2;
run;
SAS导入数据：SAS recognizes the file type to be imported by file extension.
对数据长度的限制
在一些操作环境，SAS假定外部文件的纪录对最长为256（一行数据包括空格等所有字符在内的长度），如果预计读入的纪录长度超过256，可在Infile语句中使用LRECL=n 这个命令。
读入以空格作为分隔符的原始数据
如果原始数据的不同变量之间是以至少一个空格作为分隔符的，那可以直接采用List方法将这些数据读入SAS。
List Input读数据非常方便，但也有很多局限性：
（1）不能跳过数据；
（2）所有的缺失值必须以点代替
（3）字符型数据必须是不包含空格的，且长度不能超过8；
（4）不能直接读入日期型等特殊类型的数据。
程序举例：
INPUT Name $ Age Height;
读入按列组织的数据
有些原始数据的变量之间没有空格或其他分隔符，因此这样的文件不能以List形式对入SAS。但若不同变量值的都在每条记录的固定位置处，则可以按照Column 形式读入数据。Colunm读数据方法要求所有的数据均为字符型或者标准的数值型（数值中仅包括数字，小数点，正负号，或者是E，不包括逗号或日期型数据）。
相对于List方法，Column读数据方法有如下优点：
（1）变量值之间无需用空格分开；
（2）可以空格表示缺失值；
（3）字符型数据中可包括空格；
（4）可跳过数据。
程序举例：
INPUT Name $ 1-10 Age 11-13 Height 14-18;
使用格式命令读入非标准格式的数据
字符型数据：$informat w.
数值型数据：informat w.d
日期型数据：Datew.
(1)字符型：
$CHARw. ：不删除前后空格，读入字符数据；
$HEXw. ：将16进制的数据转化成字符数据；
$w. ：删除前面空格，读入字符数据；
(2)日期，时间或日期时间型数据
DATEw. ：以ddmmmyy或ddmmmyyyy形式读入日期；
DATETIMEw. ：以ddmmmyy hh:mm:ss.ss 形式读入日期时间；
DDMMYYw. ：以ddmmyy或ddmmyyyy读入日期；
JULIANw. ：以yyddd或yyyyddd读入Julia日期；
MMDDYYw. ：以mmddyy或mmddyyyy形式读入日期；
TIMEw. ：以hh:mm:ss.ss形式读入时间；
(3)数值型数据
COMMAw.d ：读入数值型数据，将其中的逗号，$ 删除，并将括号转化为负号
HEXw. ：将16进制数据转化成浮点型数据
IBw.d ：读入整数二进制数据；
PERCENTw. ：将百分数转化为普通数据；
w.d ：读入标准的数值型数据。
INPUT Name $16. Age 3. +1 Type $1. +1 Date MMDDYY10.
(Score1 Score2 Score3 Score4 Score5) (4.1);
多种输入格式综合
读入位置控制——列指针
+n –n ：控制列指针从当前位置向前或向后移动n个字符；
@n ：控制列指针指向
举例：
INPUT ParkName $ 1-22 State $ Year @40 Acreage COMMA9.;
读入杂乱数据
在不确定从哪一列开始读入数据，但知道读入的数据均位于某一特定字符或字符串之后时，可采用
@’character’列指针。
如：有字符串如下，需读入Breed：后面的字符串
My dog Sam Breed: Rottweiler Vet Bills: $478
（1）SAS 语句：Input @’Breed: ’ DogBreed $;读入内容：Rottweil
读入Breed：后面的字符串，赋给DogBreed，读入时到空格时，自动结束。
（2）SAS 语句：Input @’Breed:’ DogBreed $20.;读入内容：Rottweiler Vet Bill
读入Breed: 后面的字符串，赋给DogBreed，读入字符串的长度为20。
（3）SAS语句：Input @’Breed:’ DogBreed :$20.;读入内容：Rottweiler
读入Breed: 后面的字符串，赋给DogBreed，读入字符串的长度为20，但遇到空格时不再继续读数据。
从原始数据中读入多行数据作为SAS的一条观测
使用行指针：
‘ / ’——到下一行读数据
‘#n ’——到第n 行读数据
INPUT City $ State $ / NormalHigh NormalLow #3 RecordHigh RecordLow;
从一行原始数据中读入多个观测
在Input语句末尾使用@@标示，告诉SAS继续读入本行后面的数据。
INPUT City $ State $ NormalRain MeanDaysRain @@;
有选择的读入原始数据
SAS让用户无需读入所有的原始数据，然后再判断是否是用户所需要的数据。用户仅需先读入足够的变量，以判断该条观测是否为自己所需，然后在INPUT语句后以@结尾，以使SAS读数据的指针停在此处，保留此行数据。然后用户使用IF语句判断读入的观测是否为所需数据，若是，则使用第二个INPUT语句继续读入其余数据。
INPUT Type $ @;
IF Type = ’surface’ THEN DELETE;
INPUT Name $ 9-38 AMTraffic PMTraffic;
@ & @@
(1) 均为锁定数据行的标示；
(2) @标示在SAS进入下个循环之前就释放锁定的数据行，而@@标示在继续锁定数据行
在INFILE语句中控制输入的选项
（1）FIRSTOBS=n : 从n条观测开始读入数据
（2）OBS=n 读入n条观测
（3）当读进内存的观测长度小于INPUT语句设定的长度时
当SAS指针到达一条记录的末尾，而在INPUT语句中尚有未读入的变量时，SAS默认继续读入下一行数据。
MISSOVER：不读入下一行数据，而将未赋值的变量以缺失值填充。
TRUNCOVER：当使用column或格式化读入方式时，某些数据行长度小于其他数据行长度时，使用TRUNCOVER选项，可防止SAS读入下一行数据。
使用DATA步读入分隔符文件
在INFILE语句中使用DLM= 选项或者DSD选项可以读入以特定符号作为分隔符的原始文件。
（1）The DLM= option （i.e. DLM=’&’）
如果是以Tab作为分隔符，则使用DLM=’09’X命令
（2）The DSD option：主要有三个功能
忽略单引号内的分隔符；
不将引号作为数据读入SAS；
将一行内连续两个单引号作为一个缺失值处理。
使用IMPORT程序步读入分隔符文件
IMPORT 程序的功能
（1）自动扫描数据文件，并确定变量的类型（数值型或字符型）；
（2）为字符型变量，自动设定变量的长度；
（3）识别一些日期型数据；
（4）将两个连续的分隔符作为一个缺失值读入SAS
（5）读入引号内数据
（6）自动将原始数据中不存在的变量赋缺失值；
PROC IMPORT DATAFILE=’filename’ OUT=data-set;
SAS根据读入文件的扩展名确定文件的类型。若读入文件没有正确的扩展名，或者是DLM文件，用户必须在IMPORT程序步中使用DBMS=option 选项。当读入数据集的名称已经存在于SAS库中，可用REPLACE选项将原数据覆盖。
PROC IMPORT DATAFILE=’filename’ OUT=data-set DBMS=identifier REPLACE;
在默认情况下，IMPORT程序步将第一行数据作为变量的名称。若第一行数据并非变量名，可在IMPORT
语句后使用GETNAMES=NO语句。
若IMPORT程序读入的是分隔符文件，默认分隔符为空格。若不是，则需使用DILIMITER=statement语句指定分隔符。
PROC IMPORT DATAFILE=’filename’ OUT=data-set
DBMS=DLM REPLACE;
GETNAMES=NO;
DELIMITER=’delimiter-character’;
RUN;
使用IMPORT程序步读入PC文件
PROC IMPORT DATAFILE=’filename’ OUT=data-set
DBMS=identifier REPLACE;
列示SAS数据集的内容
PROC CONTENTS DATA=data-set;
CONTENTS程序步的功能是显示SAS对数据集的具体描述，主要内容有：
（1）数据集描述
数据集的名称；
观测的数量；
变量的数量；
创建日期
（2）变量描述
变量类型；
变量长度；
变量的输出格式；
变更的输入格式；
变量标识。
实例：
1.读入逗号分隔数据：cars_novname.csv
Acura,MDX,SUV,Asia,All,"$36,945 ","$33,337 ",3.5,6,265,17,23,4451,106,189
Acura,RSX Type S 2dr,Sedan,Asia,Front,"$23,820 ","$21,761 ",2,4,200,24,31,2778,101,172
Acura,TSX 4dr,Sedan,Asia,Front,"$26,990 ","$24,647 ",2.4,4,200,22,29,3230,105,183
Acura,TL 4dr,Sedan,Asia,Front,"$33,195 ","$30,299 ",3.2,6,270,20,28,3575,108,186
Acura,3.5 RL 4dr,Sedan,Asia,Front,"$43,755 ","$39,014 ",3.5,6,225,18,24,3880,115,197
proc import datafile="cars_novname.csv" out=mydata dbms=csv replace;
getnames=no;
run;
proc contents data=mydata;
run;
SAS creates default variable names as VAR1-VARn when variables names are not present in the raw data file.
2.读入制表键分隔的数据：
proc import datafile="cars.txt" out=mydata dbms=tab replace;
getnames=no;
run;
3.根据不同任务将不同的数据集永久保存到对应任务的文件夹下：
libname dis "c:\dissertation";
proc import datafile="cars.txt" out=dis.mydata dbms=dlm replace;
delimiter='09'x;
getnames=yes;
run;
3.读入空格键分隔的数据：
proc import datafile="cars_sp.txt" out=mydata dbms=dlm replace;
getnames=no;
run;
4.分隔符的终极例子：
Other kinds of delimiters
You can use delimiter= on the infile statement to tell SAS what delimiter you are using to separate variables in your raw data file. For example, below we have a raw data file that uses exclamation points ! to separate the variables in the file.
22!2930!4099
17!3350!4749
22!2640!3799
20!3250!4816
15!4080!7827
The example below shows how to read this file by using delimiter='!' on the infile statement.
DATA cars;
INFILE 'readdel1.txt' DELIMITER='!' ;
INPUT mpg weight price;
RUN;
PROC PRINT DATA=cars;
RUN;
As you can see in the output below, the data was read properly.
OBS MPG WEIGHT PRICE
1 2
2 2930 4099
2 17 3350 4749
3 22 2640 3799
4 20 3250 4816
5 15 4080 7827
It is possible to use multiple delimiters. The example file below uses either exclamation points or plus signs as delimiters.
22!2930!4099
17+3350+4749
22!2640!3799
20+3250+4816
15+4080!7827
By using delimiter='!+' on the infile statement, SAS will recognize both of these as valid delimiters.
DATA cars;
INFILE 'readdel2.txt' DELIMITER='!+' ;
INPUT mpg weight price;
RUN;
PROC PRINT DATA=cars;
RUN;
As you can see in the output below, the data was read properly.
OBS MPG WEIGHT PRICE
1 2
2 2930 4099
2 17 3350 4749
3 22 2640 3799
4 20 3250 4816
5 15 4080 7827
import缺陷及注意事项：
Proc import does not know the formats for your variables, but it is able to guess the format based on what the beginning of your dataset looks like. Most of the time, this guess is fine. But if the length of a variable differs from beginning to end of your file, you might end up with some truncated values.
重点语法-Infile options
For more complicated file layouts, refer to the infile options described below.
DLM=
The dlm= option can be used to specify the delimiter that separates the variables in your raw data file. For example, dlm=','indicates a comma is the delimiter (e.g., a comma separated file, .csv file). Or,
dlm='09'x indicates that tabs are used to separate your variables (e.g., a tab separated file).
DSD
The dsd option has 2 functions. First, it recognizes two consecutive delimiters as a missing value. For example, if your file contained the line 20,30,,50 SAS will treat this as 20 30 50 but with the the dsd option SAS will treat it as 20 30 . 50 , which is probably what you intended. Second, it allows you to include the delimiter within quoted strings. For example, you would want to use the dsd option if you had a comma separated file and your data included values like "George Bush, Jr.". With the dsd option, SAS will recognize that the comma in "George Bush, Jr." is part of the name, and not a separator indicating a new variable.
FIRSTOBS=
This option tells SAS what on what line you want it to start reading your raw data file. If the first record(s) contains header information such as variable names, then set firstobs=n where n is the record number where the data actually begin. For example, if you are reading a comma separated file or a tab separated file that has the variable names on the first line, then use firstobs=2 to tell SAS to begin reading at the second line (so it will ignore the first line with the names of the variables).
MISSOVER
This option prevents SAS from going to a new input line if it does not find values for all of the variables in the current line of data. For example, you may be reading a space delimited file and that is supposed to have 10 values per line, but one of the line had only 9 values. Without the missover option, SAS will look for the 10th value on the next line of data. If your data is supposed to only have one observation for each line of raw data, then this could cause errors throughout the rest of your data file. If you have a raw data file that has one record per line, this option is a prudent method of trying to keep such errors from cascading through the rest of your data file.
OBS=
Indicates which line in your raw data file should be treated as the last record to be read by SAS. This is a good option to use for testing your program. For example, you might use obs=100 to just read in the first 100 lines of data while you are testing your program. When you want to read the entire file, you can remove the obs= option entirely.
A typical infile statement for reading a comma delimited file that contains the variable names in the first line of data would be:
INFILE "test.txt" DLM=',' DSD MISSOVER FIRSTOBS=2 ;
读入有缺失值的数据或者读入数值中含有分隔符的数据
DATA cars2;
length make $ 20 ;
INFILE 'readdsd.txt' DELIMITER=',' DSD ;
INPUT make mpg weight price;
RUN;
PROC PRINT DATA=cars2;
RUN;
48,'Bill Clinton',210
50,'George Bush, Jr.',180
DATA guys2;
length name $ 20 ;
INFILE 'readdsd2.txt' DELIMITER=',' DSD ;
INPUT age name weight ;
RUN;
PROC PRINT DATA=guys2;
RUN;
最经典例子：从某行开始读入数据
DATA cars2;
length nf 8;
INFILE 'F:\cars1.csv' DELIMITER=',' dsd MISSOVER firstobs=2 ; /* obs=20; would read just the first 20 observations from your file. */
INPUT nf zh hh xb cs IHA fj;
RUN;
PROC PRINT DATA=cars2;
RUN;
从FTP读入数据
read raw data via FTP in SAS?
SAS has the ability to read raw data directly from FTP servers. Normally, you would use FTP to download the data to your local computer and then use SAS to read the data stored on your local computer. SAS allows you to bypass the FTP step and read the data directly from the other computer via FTP without the intermediate step of downloading the raw data file to your computer. Of course, this assumes that you can reach the computer via the internet at the time you run your SAS program. The program below illustrates how to do this. After the filename in you put ftp to tell SAS to access the data via FTP. After that, you supply the name of the file (in this case 'gpa.txt'. lrecl= is used to specify the width of your data. Be sure to choose a value that is at least as wide as your widest record. cd= is used to specify the directory from where the file is stored. host= is used to specify the name of the site to which you want to FTP. user= is used to provide your userid (or anonymous if connecting via anonymous FTP). pass= is used to supply your password (or your email address if connecting via anonymous FTP).
FILENAME in FTP 'gpa.txt' LRECL=80
CD='/local2/samples/sas/ats/'
HOST='https://www.sodocs.net/doc/2e17873333.html,'
USER='joebruin'
PASS='yourpassword' ;
DATA gpa ;
INFILE in ;
INPUT gpa hsm hss hse satm satv gender ; RUN;
PROC PRINT DATA=gpa(obs=10) ;
RUN;
读入多个数据文件
quarter1.dat
1 120321 1236 154669 211326
1 326264 1326 163354 312665
1 420698 1327 142336 422685
1 211368 1236 156327 655237
1 378596 1429 145678 366578
quarter2.dat
2 140362 1436 114641 362415
2 157956 1327 124869 345215
2 215547 1472 165578 412567
2 204782 1495 150479 364474
2 232571 1345 135467 332567
quarter3.dat
3 140357 1339 142693 205881
3 14996
4 1420 152367 223795
3 159852 1479 160001 254874
3 139957 1527 163567 263088
3 150047 1602 175561 277552
quarter4.dat
4 479574 1367 155997 36134
4 496207 1459 140396 35941
4 501156 1598 135489 39640
4 532982 1601 143269 38695
4 563222 162
5 147889 39556
filename year ('d:\quarter1.dat' 'd:\quarter2.dat' 'd:\quarter3.dat' 'd:\quarter4.dat');
data temp;
infile year;
input quarter sales tax expenses payroll;
run;
proc print data = temp;
run;
读取excel 数据集
Reading an Excel file into SAS
Suppose that you have an Excel spreadsheet called auto.xls. The data for this spreadsheet are shown below.
MAKE MPG WEIGHT PRICE
AMC Concord 22 2930 4099
AMC Pacer 17 3350 4749
AMC Spirit 22 2640 3799
Buick Century 20 3250 4816
Buick Electra 15 4080 7827
Using the Import Wizard is an easy way to import data into SAS. The Import Wizard can be found on the drop down file menu. Although the Import Wizard is easy it can be time consuming if used repeatedly. The very last screen of the Import Wizard gives you the option to save the statements SAS uses to import the data so that they can be used again. The following is an example that uses common options and also shows that the file was imported correctly.
PROC IMPORT OUT= WORK.auto1
DATAFILE= "C:\auto.xls"
DBMS=EXCEL REPLACE;
SHEET="auto1";
GETNAMES=YES;
MIXED=YES;
USEDATE=YES;
SCANTIME=YES;
RUN;
proc print data=auto1;
run;
Obs MAKE MPG WEIGHT PRICE
1 AMC Concord 2
2 2930 4099
2 AMC Pacer 17 3350 4749
3 Amc Spirit 22 2640 3799
4 Buick Century 20 3250 4816
5 Buick Electra 15 4080 7827
First we use the out= statement to tell SAS where to store the data once they are imported.
Next the datafile= statement tells SAS where to find the file we want to import.
The dbms= statement is used to identify the type of file being imported. This statement is redundant if the file you want to import already has an appropriate file extension, for example *.xls.
The replace statement will overwrite an existing file.
To specify which sheet SAS should import use the sheet="sheetname" statement. The default is for SAS to read the first sheet. Note that sheet names can only be 31 characters long.
The getnames=yes is the default setting and SAS will automatically use the first row of data as variable names. If the first row of your sheet does not contain variable names use the getnames=no.
SAS uses the first eight rows of data to determine whether the variable should be read as character or numeric. The default setting mixed=no assumes that each variable is either all character or all numeric. If you have a variable with both character and numeric values or a variable with missing values use mixed=yes statement to be sure SAS will read it correctly.
Conveniently SAS reads date, time and datetime formats. The usedate=yes is the default statement and SAS will read date or time formatted data as a date. When usedate=no SAS will read date and time formatted data with a datetime format. Keep the default statement scantime=yes to read in time formatted data as long as the variable does not also contain a date format.
Example 1: Making a permanent data file
What if you want the SAS data set created from proc import to be permanent? The answer is to use libname statement. Let's say that we have an Excel file called auto.xls in directory "d:\temp" and we want to convert it into a SAS data file (call it myauto) and put it into the directory "c:\dissertation". Here is what we can do.
libname dis "c:\dissertation";
proc import datafile="d:\temp\auto.xls" out=dis.myauto replace;
run;
Example 2: Reading in a specific sheet
Sometimes you may only want to read a particular sheet from an Excel file instead of the entire Excel file. Let's say that we have a two-sheet Excel file called auto2.xls. The example below shows how to use the option sheet=sheetname to read the second sheet called page2 in it.
proc import datafile="auto2.xls" out=auto1 replace;
sheet="page2";
run;
Example 3: Reading a file without variable names
What if the variables in your Excel file do not have variable names? The answer here is to use the statement getnames=no in proc import. Here is an example showing how to do this.
proc import datafile="a:\faq\auto.xls" out=auto replace;
getnames=no;
run;
Writing Excel files out from SAS
It is very easy to write out an Excel file using proc export in SAS version 8. Consider the following sample data file below.
Obs MAKE MPG WEIGHT PRICE
1 AMC 2
2 2930 4099
2 AMC 17 3350 4749
3 AMC 22 2640 3799
4 Buick 20 3250 4816
5 Buick 15 4080 7827
Here is a sample program that writes out an Excel file called mydata.xls into the directory
"c:\dissertation".
proc export data=mydata outfile='c:\dissertation\mydata.xls' replace;
run;
SAS读入复杂分隔数据——字符长度不同，字符中间有空格作为间隔符
1.字符长度不同
data web;
length site $41;
input age site $ hits;
datalines;
12 https://www.sodocs.net/doc/2e17873333.html,/default.htm 123456
130 https://www.sodocs.net/doc/2e17873333.html,/index.htm 97654
254 https://www.sodocs.net/doc/2e17873333.html,/department/index.htm 987654
;
proc print;
run;
Obs site age hits
1 https://www.sodocs.net/doc/2e17873333.html,/default.htm 1
2 123456
2 https://www.sodocs.net/doc/2e17873333.html,/index.htm 130 97654
3 https://www.sodocs.net/doc/2e17873333.html,/department/index.htm 25
4 987654 或者用
data web;
input age site & $41. hits;
datalines;
12 https://www.sodocs.net/doc/2e17873333.html,/default.htm 123456
130 https://www.sodocs.net/doc/2e17873333.html,/index.htm 97654
254 https://www.sodocs.net/doc/2e17873333.html,/department/index.htm 987654
;
proc print;
run;
Obs age site hits
1 1
2 https://www.sodocs.net/doc/2e17873333.html,/default.htm 123456
2 130 https://www.sodocs.net/doc/2e17873333.html,/index.htm 97654
3 25
4 https://www.sodocs.net/doc/2e17873333.html,/department/index.htm 987654
2.字符有多个单词，单词之间用空格隔开
data fruit;
infile 'C:\messy.txt' delimiter = ' ' dsd;
length fruit $22;
input zip fruit $ pounds;
proc print;
run;
Obs fruit zip pounds
1 apples, grapes kiwi 10034 123456
2 oranges 92626 97654
3 pears apple 2541
4 987654
或者
data fruit;
input zip fruit & $22. pounds;
datalines;
10034 apples, grapes kiwi 123456
92626 oranges 97654
25414 pears apple 987654
;
proc print;
run;
Obs zip fruit pounds
1 10034 apples, grapes kiwi 123456
2 92626 oranges 97654
3 2541
4 pears apple 987654
没有格式库的情况下读入数据：
read a SAS data file when I don't have its format library
If you try to use a SAS data file that has permanent formats but you don't have the format library, you will get errors like this.
ERROR: The format $MAKEF was not found or could not be loaded.
ERROR: The format FORGNF was not found or could not be loaded.
Without the format library, SAS will not permit you to do anything with the data file. However, if you use options nofmterr; at the top of your program, SAS will go ahead and process the file despite the fact that it does not have the format library. You will not be able to see the formatted values for your variables, but you will be able to process your data file. Here is an example.
OPTIONS nofmterr;
libname in "c:\";
PROC FREQ DATA=in.auto;
TABLES foreign make;
RUN;
高效的保留或者去掉部分变量的方式：
The following program creates exactly the same file, but is a more efficient program because SAS only reads the desired variables.
DATA auto2;
SET auto (KEEP = make mpg price);
RUN;
The drop data step option works in a similar way.
DATA AUTO2;
SET auto (DROP = rep78 hdroom trunk weight length
turn displ gratio foreign);
RUN;
比较双份录入的差异是否存在：
proc compare base = person1 compare = person2 brief;
by id;
id id;
run;
SAS常用函数大全
一、数学函数 ABS(x) 求x的绝对值。 MAX(x1,x2,…,xn) 求所有自变量中的最大一个。 MIN(x1,x2,…,xn) 求所有自变量中的最小一个。 MOD(x,y) 求x除以y的余数。 SQRT(x) 求x的平方根。 ROUND(x,eps) 求x按照eps指定的精度四舍五入后的结果，比如 ROUND(5654.5654,0.01) 结果为5654.57，ROUND(5654.5654,10)结果为5650。 CEIL(x) 求大于等于x的最小整数。当x为整数时就是x本身，否则为x右边最近的整数。 FLOOR(x) 求小于等于x的最大整数。当x为整数时就是x本身，否则为x左边最近的整数。 INT(x) 求x扔掉小数部分后的结果。 FUZZ(x) 当x与其四舍五入整数值相差小于1E-12时取四舍五入。 LOG(x) 求x的自然对数。 LOG10(x) 求x的常用对数。 EXP(x) 指数函数。 SIN(x), COS(x), TAN(x) 求x的正弦、余弦、正切函数。 ARSIN(y) 计算函数y=sin(x)在区间的反函数，y取[-1,1]间值。 ARCOS(y) 计算函数y=cos(x)在的反函数，y取[-1,1]间值。 ATAN(y) 计算函数y=tan(x)在的反函数，y取间值。 SINH(x), COSH(x), TANH(x) 双曲正弦、余弦、正切 ERF(x) 误差函数 GAMMA(x) 完全函数
此外还有符号函数SIGN，函数一阶导数函数DIGAMMA，二阶导数函数TRIGAMMA ，误差函数余函数ERFC，函数自然对数LGAMMA，ORDINAL函数，AIRY 函数，DAIRY 函数，Bessel函数JBESSEL，修正的Bessel函数IBESSEL，等等。 二、数组函数 数组函数计算数组的维数、上下界，有利于写出可移植的程序。数组函数包括： DIM(x) 求数组x第一维的元素的个数（注意当下界为1时元素个数与上界相同，否则元素个数不一定与上界相同）。 DIM k(x) 求数组x第k维的元素的个数。 LBOUND(x) 求数组x第一维的下界。 HBOUND(x) 求数组x第一维的上界。 LBOUND k(x) 求数组x第 k维的下界。 HBOUND k(x) 求数组x第 k维的上界。 三、字符函数 较重要的字符函数有： TRIM(s) 返回去掉字符串s的尾随空格的结果。 UPCASE(s) 把字符串s中所有小写字母转换为大写字母后的结果。 LOWCASE(s) 把字符串s中所有大写字母转换为小写字母后的结果。 INDEX(s,s1) 查找s1在s中出现的位置。找不到时返回0。 RANK(s) 字符s的ASCII码值。 BYTE(n) 第n个ASCII码值的对应字符。 REPEAT(s,n) 字符表达式s重复n次。
《SAS数据分析范例》(SAS数据集)
《SAS数据分析范例》数据集 目录 表1 sas.bd1 (3) 表2 sas.bd3 (4) 表3 sas.bd4 (5) 表4 sas.belts (6) 表5 sas.c1d2 (7) 表6 sas.c7d31 (8) 表7 sas.dead0 (9) 表8 sas.dqgy (10) 表9 sas.dqjyjf (11) 表10 sas.dqnlmy3 (12) 表11 sas.dqnlmy (13) 表12 sas.dqrjsr (14) 表13 sas.dqrk (15) 表14 sas.gjxuexiao0 (16) 表15 sas.gnsczzgc (17) 表16 sas.gnsczzs (18) 表17 sas.gr08n01 (19) 表18 sas.iris (20) 表19 sas.jmcxck0 (21) 表20 sas.jmjt052 (22) 表21 sas.jmjt053 (23) 表22 sas.jmjt054 (24) 表23 sas.jmjt055 (25) 表24 sas.jmxfsps (26) 表25 sas.jmxfspzs0 (27) 表26 sas.jmxfzss (28) 表27 sas.jmxfzst (29) 表28 sas.kscj2 (30) 表29 sas.modeclu4 (31) 表30 sas.ms8d1 (32) 表31 sas.nlmyzzs (33) 表32 sas.plates (34) 表33 sas.poverty (35) 表34 sas.rjnycpcl0 (36) 表35 sas.rjsrs (37) 表36 sas.sanmao (38) 表37 sas.sczz1 (39) 表38 sas.sczz06s (40) 表39 sas.sczz (41) 表40 sas.sczzgc1 (42)
SAS数据的描述性统计分析答案
实验一数据的描述性统计分析 一、选择题 1、以下（ B ）语句对变量进行分组，在使用前需按分组变量进行排序？ 以下（ C ）语句可对变量进行分类，在使用前不必按分类变量进行排序？ 用（ A ）语句可以选择输入数据集的一个行子集来进行分析？ （A）WHERE语句（B）BY语句（C）CLASS语句（D）FREQ语句2、排序过程步中必须用什么语句对变量进行排序？（ A ） （A）BY语句（B）CLASS语句（C）WHERE语句 3、如果要对数据集中的数据进行正态性检验，需要使用哪个过程？（ B ）（A）MEANS （B）UNIV ARIATE （C）FREQ 4、用UNIV ARIATE过程进行数据分析，要求此过程输出茎叶图、正态概率图等，应在语句中加上什么选项？（plot ） 5、用UNIV ARIATE过程进行数据分析，在输出结果中哪个统计量是对样本均值 为零的T检验的概率值？( A ) （A）T: Mean (B)Prob>|S| (C)Sgn Rank (D)Prob>|T| 二、假设某校100名女生的血清总蛋白含量（g/L）服从均值为75，标准差为3的正态分布，试产生样本数据，并利用SAS软件解决下面问题： 1、计算样本均值、方差、标准差、极差、四分位极差、变异系数、偏度、峰度； 2、画出直方图（垂直条形图）； 3、画出茎叶图、盒形图和正态概率图； 4、试进行正态性检验。 Data N; DO i=1to100; x=75+3*normal(12345); output; end; proc print; run; proc univariate data=N; var x; run; proc gchart data=N; block x; run; proc univariate data=N plot; var x;
SAS数据分析与统计
一、数据集的建立 1.导入Excel数据表的步骤如下： 1) 在SAS应用工作空间中，选择菜单“文件”→“导入数据”，打开导 入向导“Import Wizard”第一步：选择导入类型（Select import type）。 2) 在第二步的“Select file”对话框中，单击“Browse”按钮，在 “打开”对话框中选择所需要的Excel文件，返回。然后，单击“Option” 按钮，选择所需的工作表。（注意Excel文件要是2003的！！） 3) 在第三步的“Select library and member”对话框中，选择导入数据集所存放的逻辑库以及数据集的名称。 4 ) 在第四步的“Create SAS Statements”对话框中，可以选择将系统生成的程序代码存放的位置，完成导入过程。 2.用INSIGHT创建数据集 1）启动SAS INSIGHT模块，在“SAS INSIGHT：Open”对话框的”逻辑库“列表框中，选定库逻辑名 2）单击“新建”按钮，在行列交汇处的数据区输入数据值 （注意列名型变量和区间型变量，这在后面方差分析相关性分析等都要注意！！） 3）数据集的保存: ?“文件”→“保存”→“数据”； ?选择保存的逻辑库名，并输入数据集名； ?单击“确定”按钮。即可保存新建的数据集。 3.用VIEWTABLE窗口建立数据集 1）打开VIEWTABLE窗口 2）单击表头顶端单元格，输入变量名 3）在变量名下方单元格中输入数据
4）变量类型的定义：右击变量名/column attributes… 4.用编程方法建立数据集 DATA 语句； /*DATA步的开始，给出数据集名*/ Input 语句；/*描述输入的数据，给出变量名及数据类型和格式等*/ （用于DATA步的其它语句） Cards； /*数据行的开始*/ [数据行] ； /*数据块的结束*/ RUN; /*提交并执行*/ 例子：data=数据集名字; input name$ phone room height; ($符号代表该列为列名型，就是这一列是文字！！ 比如名字，性别，科目等等) cards; rebeccah 424 112 （中间是数据集，中间每一行末尾不要加逗号，但是carol 450 112 数据集最后要加一个分号！！） louise 409 110 gina 474 110 mimi 410 106 alice 411 106 brenda 414 106 brenda 414 105 david 438 141 betty 464 141 holly 466 140 ; proc print data=; （这一过程步是打印出数据集，可要可不要！） run;
SAS函数介绍
Functions and CALL Routines by Category Categories and Descriptions of Functions Category Function Description Array DIM Returns the number of elements in an array HBOUND Returns the upper bound of an array LBOUND Returns the lower bound of an array Bitwise Logical Operations BAND Returns the bitwise logical AND of two arguments BLSHIFT Returns the bitwise logical left shift of two arguments BNOT Returns the bitwise logical NOT of an argument BOR Returns the bitwise logical OR of two arguments BRSHIFT Returns the bitwise logical right shift of two arguments BXOR Returns the bitwise logical EXCLUSIVE OR of two arguments Character String Matching CALL RXCHANGE Changes one or more substrings that match a pattern CALL RXFREE Frees memory allocated by other regular expression_r(RX) functions and CALL routines CALL RXSUBSTR Finds the position, length, and score of a substring that matches a pattern RXMA TCH Finds the beginning of a substring that matches a pattern and returns a value RXPARSE Parses a pattern and returns a value Character BYTE Returns one character in the ASCII or the EBCDIC collating sequence COLLATE Returns an ASCII or EBCDIC collating sequence character string COMPBL Removes multiple blanks from a character string COMPRESS Removes specific characters from a character string DEQUOTE Removes quotation marks from a character value INDEX Searches a character expression for a string of characters INDEXC Searches a character expression for specific characters INDEXW Searches a character expression for a specified string as a word
数据分析SAS报告
90-08年人民消费能力分析 一、问题提出 改革开放以来中国经济飞速发展，GDP连续超过德国、日本，现以成为世界上第二大经济体，人民生活水平不断提高，但受金融危机的影响，近几年来物价持续上涨，本月CPI创历史新高，人民的消费能力是否随着GDP的增加而增加呢？本文以中国经济年鉴中的“人民消费支出构成”的数据为依据利用统计软件SAS 进行了相关分析。数据如下 食品衣着居住家庭设备用品及服务交通通讯文教娱乐用品及服务医疗保健其他商品及服务 1990 58.8000 7.7700 17.3400 5.2900 1.4400 5.3700 3.2500 0.7400 1995 58.6200 6.8500 13.9100 5.2300 2.5800 7.8100 3.2400 1.7600 2000 49.1300 5.7500 15.4700 4.5200 5.5800 11.1800 5.2400 3.1400 2005 45.4800 5.8100 14.4900 4.3600 9.5900 11.5600 6.5800 2.1300 2007 43.0800 6.0000 17.8000 4.6300 10.1900 9.4800 6.5200 2.3000 2008 43.6700 5.7900 18.5400 4.7500 9.8400 8.5900 6.7200 2.0900 二、问题分析 1、通过对消费种类进行主成分分析判断人民的消费情况。 2、对主成分标准化后在分析各年的消费能力排名。 三、解决问题 3.1 SAS程序： data examp4_4; input id x1-x8; cards; 1990 58.8000 7.7700 17.3400 5.2900 1.4400 5.3700 3.2500 0.7400 1995 58.6200 6.8500 13.9100 5.2300 2.5800 7.8100 3.2400 1.7600 2000 49.1300 5.7500 15.4700 4.5200 5.5800 11.1800 5.2400 3.1400 2005 45.4800 5.8100 14.4900 4.3600 9.5900 11.5600 6.5800 2.1300 2007 43.0800 6.0000 17.8000 4.6300 10.1900 9.4800 6.5200 2.3000 2008 43.6700 5.7900 18.5400 4.7500 9.8400 8.5900 6.7200 2.0900 ; run; proc corr cov nosimple data=examp4_4; var x1-x8; run; proc princomp data=examp4_4 out=bb; var x1-x8; run; data score1; /*以下程序是对各年按第一主成分得分进行排名并打印结果*/ set bb; keep id prin1;
SAS系统和数据分析SAS系统简介
SAS系统简介 一、SAS系统 1.SAS系统的功能 SAS系统是大型集成应用软件系统,具有完备的以下四大功能： ●数据访问 ●数据管理 ●数据分析 ●数据呈现 它是美国软件研究所（SAS Institute Inc.）经多年的研制于1976年推出。目前已被许多国家和地区的机构所采用。SAS系统广泛应用于金融、医疗卫生、生产、运输、通信、政府、科研和教育等领域。它运用统计分析、时间序列分析、运筹决策等科学方法进行质量管理、财务管理、生产优化、风险管理、市场调查和预测等等业务，并可将各种数据以灵活多样的各种报表、图形和三维透视的形式直观地表现出来。在数据处理和统计分析领域，SAS系统一直被誉为国际上的标准软件系统。 2.SAS系统的支持技术 在当今的信息时代中，如何有效地利用业务高度自动化所产生的巨量宝贵数据，挖掘出对预测和决策有用的信息，就成为掌握竞争主导权的关键因素。因此，SAS系统始终致力于应用先进的信息技术和计算机技术对业务和历史数据进行更深层次的加工。经过二十多年的发展，SAS系统现在是以下三种技术的主要提供者： ●数据仓库技术(Data Warehouse) 数据仓库是用于支持管理决策过程的面向主题的、集成的、随时间而变化的、持久的（非易失的）数据集合。通俗地说，可以将数据仓库理解为“将多个生产数据源中的数据按一定规则统一集中起来，并提供灵活的观察分析数据手段，从而为企业制定决策提供事实数据的支持”。 数据仓库最大的用途是能够提供给用户一种全新的方式从宏观或微观的角度来观察多年积累的数据，从而使用户可以迅速地掌握自己企业的经营运转状况、运营成本、利润分布、市场占有率、发展趋势等对企业发展和决策有重要意义的信息，使用户能制定更加准确科学的决策迅速对市场做出反应。利用数据仓库技术可以使大企业运作的像小企业一样灵活，也可以使小企业像大企业一样规范。从目前情况来看，许多企业和机构已经建立了相对完善的生产数据库系统。随着时间的推移，这些系统中积累了大量的历史数据，其中蕴含了许多重要的信息。利用数据仓库技术对这些历史数据进行分析和综合处理，可以找到那些对企业发展至关重要的业务信息，从而帮助有关主管和业务部门做出更加合理的决策。 当今世界充满了剧烈竞争，正确及时的决策是企业生存和发展的最重要环节。现在，愈来愈多的企业认识到，企业要想在竞争中取胜，获得更大的收益，至关重要的是，必须利用计算机和网络技术、数据仓
SAS系统和数据分析三维图形
第二十二课三维图形 SAS系统除了可以绘制二维平面图形外，还可以绘制三维立体图形。使用PROC G3D过程能对在PLOT或SCATTER语句中指定的变量值绘制三维图形。PROC G3D过程产生的三维图形分为两种：三维曲面图和三维散布图。三维曲面图是通过在PLOT语句中指定三个图形变量来产生，三维散布图是在SCATTER语句中必需指定三个图形变量才能产生，同样还可以对三维散布图进行大小、形状、颜色的修改。 一、PROC G3D过程说明 PROC G3D过程产生三维高分辨率立体图形，一般由下列语句控制： Proc G3D DATA=数据集; PLOT Y*X=Z ; SCATTER Y*X=Z ; TITLE n‘字符串’; FOOTNOTE n‘字符串’; By 变量列表; Run ; 在PROC G3D过程中至少要有一条PLOT或SCATTER语句，如果两条语句同时存在，将在一页中产生一个三维曲面图，下一页中产生一个三维散布图。语句中的Y*X=Z指定三个图形变量X、Y、Z，三维空间中的图形点由三个变量的值共同决定，X和Y为水平变量，Z 为垂直变量。PLOT语句是将X、Y、Z三个变量值确定的空间图形点相互连成曲面，而SCA TTER语句是将X、Y、Z三个变量值确定的空间图形点用符号表示或画出图形点向XY 平面的垂直线（采用NEEDLE选项）。一个PROC G3D过程中可以有多条SCA TTER语句。 1.PLOT语句的选项 用在PLOT语句中的选项按功能可以分为三类：外观选项、轴选项和描述性选项。主要选项如下： ●ROTATE=角度列表——指定三维图形Z轴的一个或多个旋转角度，缺省值为70 度。如果有多个旋转角度，将画出对应多个不同旋转角度的三维图形。 ●TILT=角度列表——指定三维图形Y轴的一个或多个倾斜角度，缺省值为70度。 如果有多个倾斜角度，将画出对应多个不同倾斜角度的三维图形。 ●GRID——在所有坐标轴的每一个刻度线上画出网格线。 ●SIDE——在三维曲面图形中画出侧面墙。 ●XTICKNUM=n YTICKNUM=n ZTICKNUM=n——指定X、Y、Z坐标轴上的刻 度线数目n，缺省值为4。
一些常用的SAS命令
常用SAS命令 1. SAS的子窗口主要有浏览器窗口（EXPLORER）、结果窗口（RESULTS）、程序编辑器窗口（program editor）、日志窗口(log)、输出窗口(output)； 2.切换至日志窗口的命令是log、热键是F6；切换至输出窗口的命令是output、热键是F7； 3.提交SAS程序的命令是submit； 4. SAS系统是大型集成软件系统，具备完备的数据访问、管理、分析和呈现及应用开发功能； 5. SAS数据集是一类由SAS系统建立、维护和管理的数据文件； 6.为了实现存储和管理面向对象的开发任务，SAS建立目录册（catalog）类型的文件，在这一类文件中可以存储整个应用系统，包括它的界面，源程序和各种对象间的连接； 7. SAS逻辑库是一个逻辑概念，一个逻辑库就是存放在同一文件夹或
几个文件夹中的一组SAS文件； 8.在SAS软件系统的信息组织中，总共只有两个层次：SAS逻辑库是高一级的层次，低一级的层次就是SAS文件本身； 9.在SAS系统中，为便于访问一个SAS文件，要为该SAS文件所在的位置指定一个SAS逻辑库，即赋予一个逻辑库名，在指定逻辑库名后，就可使用两级命名的方式引用SAS文件：逻辑库名.文件名； 10.在每个SAS进程一开始，系统就自动地指定了一些逻辑库供用户使用，它们是WORK、SASHELP和SASUSER； 11.在每个SAS进程开始时系统缺省地创建名为work的SAS逻辑库，它是一个临时逻辑库，在引用WORK库中的SAS文件时，可省略逻辑库名； 12.永久逻辑库是指它的内容在当前SAS进程结束时仍被保留的SAS 逻辑库，在SAS系统中除了库名为WORK以外的逻辑库都是永久库； 13. Sashelp包含所安装SAS系统各个产品有关的SAS文件，运行安装的SAS系统所需要的SAS文件缺省地存储在这个逻辑库中；
SAS 常用函数汇总
SAS 常用函数汇总 一、数学函数 ABS(x) 求x的绝对值。 MAX(x1,x2,…,xn) 求所有自变量中的最大一个。 MIN(x1,x2,…,xn) 求所有自变量中的最小一个。 MOD(x,y) 求x除以y的余数。 SQRT(x) 求x的平方根。 ROUND(x,eps) 求x按照eps指定的精度四舍五入后的结果，比如 ROUND(5654.5654,0.01) 结果为5654.57，ROUND(5654.5654,10)结果为5650。CEIL(x) 求大于等于x的最小整数。当x为整数时就是x本身，否则为x右边最近的整数。 FLOOR(x) 求小于等于x的最大整数。当x为整数时就是x本身，否则为x左边最近的整数。 INT(x) 求x扔掉小数部分后的结果。 FUZZ(x) 当x与其四舍五入整数值相差小于1E-12时取四舍五入。 LOG(x) 求x的自然对数。 LOG10(x) 求x的常用对数。 EXP(x) 指数函数。 SIN(x), COS(x), TAN(x) 求x的正弦、余弦、正切函数。 ARSIN(y) 计算函数y=sin(x)在区间的反函数，y取[-1,1]间值。 ARCOS(y) 计算函数y=cos(x)在的反函数，y取[-1,1]间值。 ATAN(y) 计算函数y=tan(x)在的反函数，y取间值。 SINH(x), COSH(x), TANH(x) 双曲正弦、余弦、正切 ERF(x) 误差函数 GAMMA(x) 完全函数 此外还有符号函数SIGN，函数一阶导数函数DIGAMMA，二阶导数函数TRIGAMMA ，误差函数余函数ERFC，函数自然对数LGAMMA，ORDINAL函数，AIRY 函数，DAIRY函数，Bessel函数JBESSEL，修正的Bessel函数IBESSEL，等等。 二、数组函数 数组函数计算数组的维数、上下界，有利于写出可移植的程序。数组函数包括：DIM(x) 求数组x第一维的元素的个数（注意当下界为1时元素个数与上界相同，否则元素个数不一定与上界相同）。 DIM k(x) 求数组x第k维的元素的个数。 LBOUND(x) 求数组x第一维的下界。 HBOUND(x) 求数组x第一维的上界。 LBOUND k(x) 求数组x第 k维的下界。
SAS系统和数据分析PROC步中的通用语句
第十六课用在PROC步中的通用语句 当我们用DATA步创建好SAS数据集后，可以用SAS的一些PROC过程步来进一步的分析和处理它们。在DATA步中用户可以使用SAS的语句来编写自己的程序，以便能通过读入、处理和描述数据，创建符合自己特殊要求的SAS数据集。而后由一组组PROC步组成的程序进行后续分析和处理。 一、PROC程序的主要作用 ●读出已创建好的SAS数据集 ●用数据集中的数据计算统计量 ●将统计的结果按一定形式输出 在SAS系统中，计算统计量时，对于许多常用的和标准的统计计算方法，并不需要用户自己编写这些复杂的程序，而是通过过程的名字来调用一个已经为用户编写好的程序。用户通常只要编写调用统计过程前的准备处理程序和输出统计结果后的分析和管理程序。只有用户自己非常特殊的统计计算方法才需要用户自己编写相应的计算程序。 二、PROC过程语句 PROC语句用在PROC步的开始，并通过过程名来规定我们所要使用的SAS过程，对于更进一步的分析，用户还可以在PROC语句中使用一些任选项，或者附加其他语句及它们的任选项（如BY语句）来对PROC步规定用户所需要分析的更多细节。PROC语句的格式为： PROC 过程名<选项>; 过程名规定用户想使用的SAS过程的名字。例如，我们在前面常使用的打印过程名PRINT，对数值变量计算简单描述统计量的过程名MEANS。 选项规定这个过程的一个或几个选项。不同的过程规定的选项是不同的，因此，只有知道具体的过程才能确定具体的选项是什么。但是，在各个不同过程中使用选项时，下面三种选项的使用格式是共同的： ●Keyword ●Keyword=数值 ●Keyword=数据集 Keyword是关键字，第一种选项格式是某个具体过程进一步要求某个关键字；第二种选项格式是某个具体过程要求某个关键字的值，值可能是数值或字符串；第三种选项格式是某个具体过程要求输入或输出数据集。例如： PROC Print Data=class ; 过程Print，作用为打印输出数据集中的数据。选项为Data=class，关键字是Data，进一步说明要打印输出的数据集名为class。如果省略这个选项，将用最近产生的SAS数据集。
--SAS系统和数据分析SAS数据库
第四课SAS数据库 一、SAS数据库（SAS data library）的成员 一个目录里的所有SAS文件都是一个SAS数据库（SAS data library）的成员。一个目录可以包含外部文件（非SAS文件）以及SAS文件，但只有这些SAS文件才是SAS数据库的成员。 SAS数据库是一个逻辑概念，没有物理实体。图4.1描述了SAS数据库、SAS文件和SAS 文件的元素之间的关系。注意，这个库对应于主机操作系统的一个目录，而SAS文件对应于目录内的一个文件。 图4.1 在SAS数据库中的成员类型 例如，我们前面定义的Study永久库就是一个SAS数据库，对应的目录为d:\sasdata\mydir，在此目录内有SAS数据集文件： ●Class.sd2（包含两种成员类型DATA和VIEW） ●索引文件Class.si2 其他SAS文件如用BASE SAS软件的存储程序功能产生的成员类型为： ●PROGRAM程序文件 SAS的目录是具有成员类型为： ●CATALOG的SAS文件 此文件用来存储许多称为目录条目（catalog entries）的不同类型的信息，用于SAS系统识别它的结构。典型地，像BASE SAS软件，如果存储目录条目信息对于处理是必要的话，就自动地存储SAS目录条目，而在其他SAS软件中，用户必须在各个过程中规定这个目录条目，用下面完整的四级名字形式来识别：libref.catalog.entry-name.entry-type（库标记.目录名.条目名.条目类型）。SAS系统有一些特性帮助你管理目录中的条目，一是CATALOG过程，它是BASE SAS软件中的一个过程；另一个是显示管理的CATALOG窗口。 SAS访问描述器是一个允许用户创建SAS/ACCESS视图的工具，访问描述器的成员类型为： ●ACCESS的一些文件 我们可以用SAS/ACCESS软件里的ACCESS过程创建它们。访问描述器描述存储在SAS 系统外部的数据，如一些公开的数据库管理系统（DBMS）中的数据，每个访问描述器保存我们想要访问的有关DBMS文件的必要信息，如它的名字、列名和列类型等。
SAS系统和数据分析PROC TRANSPOSE转置数据集
第十三课PROC TRANSPOSE转置数据 集 一、转置数据集的概念 在对数据库的操作中，有时需要把数据库的行和列进行交换，也可称转置。SAS系统中TRANSPOSE过程能完成对SAS数据集的转置，即把观测（行）变为变量（列），变量变为观测。该过程从读入的一个数据集中创建一个新的数据集。新数据集中包含三类变量： ●一是由输入数据集中的观测转置后创建的新变量，又称转置变量，如_NAME_、 COL1、COL2、COL3…… ●二是从输入数据集中拷贝过来的变量，使用COPY语句定义这个变量，新数据集 中COPY过来的变量与输入数据集中的变量具有相同的名字和值 ●三是为了识别新数据集中每条观测的来源用ID语句定义的变量值作为新数据集创 建的新变量 二、使用PROC TRANSPOSE过程转置数据集 1.用于TRANSPOSE过程的常用语句 Proc Transpose
图13.1 由CLASS转置生成的新数据集NEWCLASS 3.设定新数据集中的转置变量名 新数据集中的转置变量名是可以由用户自己设定的。 ●通过PROC TRANSPOSE语句的选项NAME=COURSE，修改了省缺的新变量名 _NAME_为COURSE ●还可以通过选项PREFIX=NO，修改了省缺的新变量名COL1、COL2、COL3、 COL4、COL5为NO1、NO2、NO3、NO4、NO5 ●如果新变量名COL1、COL2、COL3、COL4、COL5想用输入数据集CLASS中 NAME变量中的对应值来替代，使用ID命令定义NAME即可。这样命名新变量的优点是通过新变量名就可以很容易地识别原数据集中的观察行 修改程序如下： Proc Transpose Data=CLASS Out=NEWCLASS Name=COURSE ; Var TEST1 TEST2 TEST3 ; Id Name ; Run ; 转置生成的新数据集NEWCLASS的结果如图13.2所示。
sas函数大全
sas函数大全 一、数学函数 ABS(x) 求x的绝对值。 MAX(x1,x2,…,xn) 求所有自变量中的最大一个。 MIN(x1,x2,…,xn) 求所有自变量中的最小一个。 MOD(x,y) 求x除以y的余数。 SQRT(x) 求x的平方根。 ROUND(x,eps) 求x按照eps指定的精度四舍五入后的结果，比如ROUND(5654.5654,0.01) 结果为5654.57，ROUND(5654.5654,10)结果为5650。 CEIL(x) 求大于等于x的最小整数。当x为整数时就是x本身，否则为x右边最近的整数。FLOOR(x) 求小于等于x的最大整数。当x为整数时就是x本身，否则为x左边最近的整数。 INT(x) 求x扔掉小数部分后的结果。 FUZZ(x) 当x与其四舍五入整数值相差小于1E-12时取四舍五入。 LOG(x) 求x的自然对数。 LOG10(x) 求x的常用对数。 EXP(x) 指数函数。 SIN(x), COS(x), TAN(x) 求x的正弦、余弦、正切函数。 ARSIN(y) 计算函数y=sin(x)在区间的反函数，y取[-1,1]间值。 ARCOS(y) 计算函数y=cos(x)在的反函数，y取[-1,1]间值。 ATAN(y) 计算函数y=tan(x)在的反函数，y取间值。 SINH(x), COSH(x), TANH(x) 双曲正弦、余弦、正切 ERF(x) 误差函数 GAMMA(x) 完全函数 此外还有符号函数SIGN，函数一阶导数函数DIGAMMA，二阶导数函数TRIGAMMA ，误差函数余函数ERFC，函数自然对数LGAMMA，ORDINAL函数，AIRY 函数，DAIRY函数，Bessel函数JBESSEL，修正的Bessel函数IBESSEL，等等。 二、数组函数 数组函数计算数组的维数、上下界，有利于写出可移植的程序。数组函数包括： DIM(x) 求数组x第一维的元素的个数（注意当下界为1时元素个数与上界相同，否则元素个数不一定与上界相同）。 DIM k(x) 求数组x第k维的元素的个数。 LBOUND(x) 求数组x第一维的下界。 HBOUND(x) 求数组x第一维的上界。 LBOUND k(x) 求数组x第 k维的下界。 HBOUND k(x) 求数组x第 k维的上界。 三、字符函数 较重要的字符函数有： TRIM(s) 返回去掉字符串s的尾随空格的结果。 UPCASE(s) 把字符串s中所有小写字母转换为大写字母后的结果。 LOWCASE(s) 把字符串s中所有大写字母转换为小写字母后的结果。 INDEX(s,s1) 查找s1在s中出现的位置。找不到时返回0。 RANK(s) 字符s的ASCII码值。 BYTE(n) 第n个ASCII码值的对应字符。 REPEAT(s,n) 字符表达式s重复n次。 SUBSTR(s,p,n) 从字符串s中的第p个字符开始抽取n个字符长的子串
SAS系统和数据分析非线性回归分析
SAS系统和数据分析非线性回归分析
电子商务系列 第三十四课非线性回归分析 现实世界中严格的线性模型并不多见，它们或多或少都带有某种程度的近似；在不少情况下，非线性模型可能更加符合实际。由于人们在传统上常把“非线性”视为畏途，非线性回归的应用在国内还不够普及。事实上，在计算机与统计软件十分发达的令天，非线性回归的基本统计分析已经与线性回归一样切实可行。在常见的软件包中（诸如SAS、SPSS等等），人们已经可以像线性回归一样，方便的对非线性回归进行统计分析。因此，在国内回归分析方法的应用中，已经到了“更上一层楼”，线性回归与非线性回归同时并重的时候。 对变量间非线性相关问题的曲线拟合，处理的方法主要有： 首先决定非线性模型的函数类型，对于其中可线性化问题则通过变量变换将 其线性化，从而归结为前面的多元线性 回归问题来解决。
电子商务系列 ● 若实际问题的曲线类型不易确定时，由 于任意曲线皆可由多项式来逼近，故常可用多项式回归来拟合曲线。 ● 若变量间非线性关系式已知（多数未 知），且难以用变量变换法将其线性化，则进行数值迭代的非线性回归分析。 一、 可变换成线性的非线性回归 在实际问题中一些非线性回归模型可通过变量变换的方法化为线性回归问题。例如，对非线性回归模型 ()t i t i t i t ix b ix a y εα+++=∑=210sin cos (34.1) 即可作变换： t t t t t t t t x x x x x x x x 2sin ,2cos ,sin ,cos 4321==== 将其化为多元线性回归模型。一般地，若非线性模型的表达式为： ()()()t m m t t t x g b x g b x g b b y ++++= 22110 (34.2) 则可作变量变换： ()()()t m mt t t t t x g x x g x x g x ===*2*21*1,,, (34.3) 将其化为线性回归模型的表达式，从而用前面线性模型的方法来解决，其中式(34.3)中的
sas常用函数
Sas常用函数(转) 一、数学函数 ABS(x) 求x的绝对值。 MAX(x1,x2,…,xn) 求所有自变量中的最大一个。 MIN(x1,x2,…,xn) 求所有自变量中的最小一个。 MOD(x,y) 求x除以y的余数。 SQRT(x) 求x的平方根。 ROUND(x,eps) 求x按照eps指定的精度四舍五入后的结果，比如ROUND(5654.5654,0.01) 结果为5654.57，ROUND(5654.5654,10)结果为5650。 CEIL(x) 求大于等于x的最小整数。当x为整数时就是x本身，否则为x右边最近的整数。 FLOOR(x) 求小于等于x的最大整数。当x为整数时就是x本身，否则为x左边最近的整数。 INT(x) 求x扔掉小数部分后的结果。 FUZZ(x) 当x与其四舍五入整数值相差小于1E-12时取四舍五入。 LOG(x) 求x的自然对数。 LOG10(x) 求x的常用对数。 EXP(x) 指数函数。 SIN(x), COS(x), TAN(x) 求x的正弦、余弦、正切函数。 ARSIN(y) 计算函数y=sin(x)在区间的反函数，y取[-1,1]间值。 ARCOS(y) 计算函数y=cos(x)在的反函数，y取[-1,1]间值。 ATAN(y) 计算函数y=tan(x)在的反函数，y取间值。 SINH(x), COSH(x), TANH(x) 双曲正弦、余弦、正切 ERF(x) 误差函数 GAMMA(x) 完全函数
此外还有符号函数SIGN，函数一阶导数函数DIGAMMA，二阶导数函数TRIGAMMA ，误差函数余函数ERFC，函数自然对数LGAMMA，ORDINAL函数，AIRY 函数，DAIRY函数，Bessel 函数JBESSEL，修正的Bessel函数IBESSEL，等等。 二、数组函数 数组函数计算数组的维数、上下界，有利于写出可移植的程序。数组函数包括： DIM(x) 求数组x第一维的元素的个数（注意当下界为1时元素个数与上界相同，否则元素个数不一定与上界相同）。 DIM k(x) 求数组x第k维的元素的个数。 LBOUND(x) 求数组x第一维的下界。 HBOUND(x) 求数组x第一维的上界。 LBOUND k(x) 求数组x第k维的下界。 HBOUND k(x) 求数组x第k维的上界。 三、字符函数 较重要的字符函数有： TRIM(s) 返回去掉字符串s的尾随空格的结果。 UPCASE(s) 把字符串s中所有小写字母转换为大写字母后的结果。 LOWCASE(s) 把字符串s中所有大写字母转换为小写字母后的结果。 INDEX(s,s1) 查找s1在s中出现的位置。找不到时返回0。 RANK(s) 字符s的ASCII码值。 BYTE(n) 第n个ASCII码值的对应字符。 REPEAT(s,n) 字符表达式s重复n次。 SUBSTR(s,p,n) 从字符串s中的第p个字符开始抽取n个字符长的子串 TRANWRD(s,s1,s2) 从字符串s中把所有字符串s1替换成字符串s2后的结果。
SAS系统和数据分析SAS数据集
第三课SAS数据集 一、SAS数据集的结构 SAS数据集是关系型的，它通常分为两部分： ●描述部分——包含了一些关于数据属性的信息 ●数据部分——包括数据值 SAS的数据值被安排在一个矩阵式的表状结构中，如图3－1所示。 ●表的列称之为变量（Variable），变量类似于其他文件类型的域或字段（Field） ●表的行称之为观察（Observation），观察相当于记录（Record） 变量1 变量2 变量3 变量4 Name Test1 Test2 Test3 观察1 Xiaoer 90 86 88 观察2 Zhangsan 100 98 89 观察3 Lisi 79 76 70 观察4 Wangwu 68 71 64 观察5 Zhaoliu 100 89 99 图3.1 一个SAS数据文件 二、SAS数据集形式 SAS系统中共有两种类型的数据集： ●SAS 数据文件（SAS data files） ●SAS 数据视窗（SAS data views） SAS 数据文件不仅包括描述部分,而且包括数据部分。SAS 数据视窗只有描述部分，没有数据部分，只包含了与其他数据文件或者其他软件数据的映射关系，能使SAS的所有过程可访问到，实际上并不包含SAS 数据视窗内的数据值。 自始至终，在SAS语言中，“SAS数据集”与这两种形式中之一有关。在下面的例子中，PRINT过程用相同方法处理数据集aaa.abc，而忽略它的形式： PROC PRINT DATA=aaa.abc 三、SAS数据集的名字 SAS数据集名字包括三个部分，格式如下： Libref.data-set-name.membertype ●Libref（库标记）──这是SAS数据库的逻辑名字 ●data-set-name（数据集名字）──这是SAS数据集的名字 ●membertype（成员类型）──SAS数据集名字的这一部分用户使用时不必给出。 SAS 数据文件的成员类型是DATA；SAS数据视窗的成员类型是VIEW
SAS中的函数
在学习任何软件的时候，函数都是很重要的学习容，大大方便我们的工作，没事的时候就拿出来看看吧。 一、数学函数 ABS(x) 求x的绝对值。 MAX(x1,x2,…,xn) 求所有自变量中的最大一个。 MIN(x1,x2,…,xn) 求所有自变量中的最小一个。 MOD(x,y) 求x除以y的余数。 SQRT(x) 求x的平方根。 ROUND(x,eps) 求x按照eps指定的精度四舍五入后的结果，比如ROUND(5654.5654,0.01) 结果为5654.57，ROUND(5654.5654,10)结果为5650。 CEIL(x) 求大于等于x的最小整数。当x为整数时就是x本身，否则为x右边最近的整数。 FLOOR(x) 求小于等于x的最大整数。当x为整数时就是x本身，否则为x左边最近的整数。 INT(x) 求x扔掉小数部分后的结果。 FUZZ(x) 当x与其四舍五入整数值相差小于1E-12时取四舍五入。LOG(x) 求x的自然对数。 LOG10(x) 求x的常用对数。 EXP(x) 指数函数。 SIN(x), COS(x), TAN(x) 求x的正弦、余弦、正切函数。
ARSIN(y) 计算函数y=sin(x)在区间的反函数，y取[-1,1]间值。ARCOS(y) 计算函数y=cos(x)在的反函数，y取[-1,1]间值。 ATAN(y) 计算函数y=tan(x)在的反函数，y取间值。 SINH(x), COSH(x), TANH(x) 双曲正弦、余弦、正切 ERF(x) 误差函数 GAMMA(x) 完全函数 此外还有符号函数SIGN，函数一阶导数函数DIGAMMA，二阶导数函数TRIGAMMA ，误差函数余函数ERFC，函数自然对数LGAMMA，ORDINAL函数，AIRY 函数，DAIRY函数，Bessel函数JBESSEL，修正的Bessel函数IBESSEL，等等。 二、数组函数 数组函数计算数组的维数、上下界，有利于写出可移植的程序。数组函数包括： DIM(x) 求数组x第一维的元素的个数（注意当下界为1时元素个数与上界相同，否则元素个数不一定与上界相同）。 DIM k(x) 求数组x第k维的元素的个数。 LBOUND(x) 求数组x第一维的下界。 HBOUND(x) 求数组x第一维的上界。 LBOUND k(x) 求数组x第k维的下界。 HBOUND k(x) 求数组x第k维的上界。 三、字符函数 较重要的字符函数有：
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