SAS_数据步和数据描述操作
SAS学习系列11.-对数据做简单的描述统计
11. 对数据做简单的描述统计 （一）使用proc means描述数据 用proc means过程步，可以对数据做简单的描述统计，包括：非缺省值个数、均值、标准差、最大值、最小值等。 基本语法： PROC MEANS data = 数据集<可选项>; V AR 变量列表; CLASS 分组变量;
MIN——最小值； MEAN——均值； MEDIAN——中位数； MODE——众数； N——非缺省值个数； NMISS——缺省值个数； RANGE——极差； STDDEV——标准差； SUM——累和； 例1 鲜花销售的数据（C:\MyRawData\Flowers.dat），变量包括顾客ID，销售日期，petunias，snapdragons，marigolds三种花的销量： 读取数据，计算新变量销售月份month，并使用proc sort按照月份排序，并使用proc means的by语句来按照月份描述数据。 代码： data sales; infile'c:\MyRawData\Flowers.dat'; input CustID $ @9SaleDate MMDDYY10.Petunia SnapDragon Marigold;
SAS软件对数据集一些简单操作
SAS软件对数据集一些简单操作Libname AA 'd:\SAS'; Data AA.feng; Input a b c; cards; 3 4 56 64 43 34 累加 DATA A; INPUT X Y @@; S+X; CARDS; 3 5 7 9 20 21 ; PROC PRINT; RUN; ; run; DATA D1; INFILE ‘C:FIT.TXT' INPUT NUM $ 1-4 SEX $ 5 H 6-9 W 10-11; RUN; 建立数据集求均值 data a; input name$sex$math chinese@@; cards; 张三男82 96 刘四女81 98 王五男90 92 黄六女92 92 ； proc print data=a; proc means data=a mean; var math chinese; run; 保留列 data b; set a; keep name math; run; 丢弃列 data b; set b;
drop name; run; 条件选择 data c; set a; if math>90 and chinese>90; run; 把超过九十分改为90分data aa; set a; if chinese>90 then chinese=90; run; 筛选行 data aaa ; set a(firstobs=2 obs=3); run; 拆分男女 data a1 a2; set a; select(sex); when('男')output a1; when('女')output a2; otherwise put sex='wrong'; end; drop sex; run; 合并 data new; set a1(in=male) a2(in=female); if male=1 then sex=''; if female=1 then sex=''; run; 纵向合并Set 横向合并merge 重命名rename 改标志label 排序语句 proc sort data=a out=b; by sex;
SAS中的描述性统计过程
SAS中的描述性统计过程 (2012-08-01 18:07:01) ▼ 分类：数据分析挖掘 标签： 杂谈 SAS中的描述性统计过程 描述性统计指标的计算可以用四个不同的过程来实现，它们分别是means过程、summary过程、univariate过程以及tabulate过程。它们在功能范围和具体的操作方法上存在一定的差别，下面我们大概了解一下它们的异同点。 相同点：他们均可计算出均数、标准差、方差、标准误、总和、加权值的总和、最大值、最小值、全距、校正的和未校正的离差平方和、变异系数、样本分布位置的t检验统计量、遗漏数据和有效数据个数等，均可应用by语句将样本分割为若干个更小的样本，以便分别进行分析。 不同点： （1）means过程、summary过程、univariate过程可以计算样本的偏度（skewness）和峰度（kurtosis），而tabulate过程不计算这些统计量； （2）univariate过程可以计算出样本的众数（mode），其它三个过程不计算众数； （3）summary过程执行后不会自动给出分析的结果，须引用output语句和print过程来显示分析结果，而其它三个过程则会自动显示分析的结果； （4）univariate过程具有统计制图的功能，其它三个过程则没有； （5）tabulate过程不产生输出资料文件（存储各种输出数据的文件），其它三个均产生输出资料文件。 统计制图的过程均可以实现对样本分布特征的图形表示，一般情况下可以使用的有chart过程、plot过程、gchart过程和gplot过程。大家有没有发现前两个和后两个只有一个字母‘g’（代表graph）的差别，其实它们之间（只差一个字母g的过程之间）的统计描述功能是相同的，区别仅在于绘制出的图形的复杂和美观程度。 chart过程和plot过程绘制的图形类似于我们用文本字符堆积起来的图形，只能概括地反映出资料分布的大体形状，实际上这两个过程绘制的图形并不能称之为图形，因为他根本就没有涉及一般意义上图形的任何一种元素（如颜色、分辨率等）。而gchart过程和gplot过程给出的是真正意义上的图形，可以用很多的语句和选项来控制图形的各方面的性质和特征。 chart和gchart与plot和gplot的区别则体现在不同的作图功能，前两个过程可以绘制出的图形主要有条形图（包括横条和竖条）、圆图、环形图和星形图等，后两个过程通常用一个记录中的两个变量值表示点的坐标来绘制图形，如散点图和线图等。 描述性统计过程的一般格式 1. means过程的一般格式 proc means选项列表；
《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数据集操作
目录 SAS 数据集操作 2014年03月28日 1.合并 2.删选，修改 3.查询 PPT 模板下载：https://www.sodocs.net/doc/b013333365.html,/moban/
1 数据集的合并： （1）纵向合并：添加或合并样本变量 （2）横向合并：添加或合并(指标)变量
（1）数据集纵向合并:可以添加或合并样本变量 形式: data 合并后数据名; set 数据名1 数据名2 ; run; 例：将名为male、female 的两个数据集纵向合并成一个名为total 的数据集data total; set male female; proc print data=total; run; /*若male 与female 变量名不同则total 的变量名为两者之并,数据值以缺失值形式出现*/
（2）数据集横向合并：添加或合并(指标)变量 形式: data 合并后数据名; merge 数据名1 数据名2 ; by 共有变量名; run; 例：将名为dataONE 和data TWO 的两个数据集按共有变量pid 横向合并成数据集total2 (以下程序以data total2 名义保存)
data one; input pid sex$ age; cards; 101 m 54 105 w 36 102 m 43 104 w 45 ; data two; input pid weight height; cards; 105 54 163 102 63 174 103 57 173 104 45 156 ;
proc sort data=one;/*必须先对共有变量(本例中pid)分别排序才能横向合并*/ by pid; /* 排序语句proc sort data=被排序变量所在数据集名; by 被排序变量名;排序时默认数值由小到大字母由先而后*/ proc sort data=two; /*必须先对共有变量(本例中pid)分别排序才能横向合并*/ by pid; /*以下为合并过程*/ data total2; /*合并后数据名*/ merge one two; /*形式: merge 被合并数据集名1 被合并数据集名2; */ 注意输出结果中的缺省值,输入数据时若有缺省分量一定要以. 表示,否则SAS 会将该行数据自行删除*/ by pid; proc print data=total2; run;
SAS介绍和SAS数据集
SAS系统
SAS系统介绍
SAS系统是用于数据分析与决策支持的大
邓 伟 2013.11 wdeng@https://www.sodocs.net/doc/b013333365.html,
型集成式模块化软件包。 其早期的名称Statistical Analysis Software 统计分析软件→大型集成应用系统 商业智能(BI)和分析挖掘(DM)
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SAS系统是用于决策支持 的大型集成信息系统
SAS系统主要完成以数据为中心的四大任务: 数据访问 数据管理 数据呈现 数据分析
SAS历史
SAS成立于1976年，是全球最大的私人软件公司（预 打包软件）,全球十大独立软件供应商之一 1966年 美国北卡州立大学 Jim Barr and Jim
Goodnight
1972年 推出SAS72供大学使用 1976年 创立公司
SAS软件研究所（SAS Institute Inc.） 举办第一个SUGI (SAS Users Group International) 会议 Base SAS 软件上市 与IBM建立合作伙伴关系
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SAS历史
1985 第一个PC DOS SAS System 版本(Base SAS 和SAS/RTERM 软件)取得成功 1986面向个人计算机的SAS/IML 和SAS/STAT 软 件上市 1992
决策支持功能扩展到以下领域：指导性数据分析、临床 试验分析和报告、财务电子表格和英语查询 SAS第一个垂直市场软件：制药行业的临床审查系统上 市
SAS历史
1995 SAS 成为真正的端到端数据仓库解决 方案唯一的供应商，推出Rapid Warehousing Program 1999 美国食品和药品管理局选择SAS开发的 技术，作为接收和归档电子数据的标准
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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;
第三课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，见图3－1所示。 ●表的列称之为变量（Variable），变量类似于其它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，只包含了与其它数据文件或者其它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。 自始自终，在SAS语言中，“SAS数据集”与这二种形式中之一有关。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 例如上面例子中的aaa.abc这个SAS数据集名字，aaa是库标记，abc是数据集名字，成
sas数据集例题
试 验目的本实验主要练习数据集的导入和导出，建立、删除和保留变量、数据集的合并与拆分，排序、转置等操作。 掌握从已有数据文件建立数据集以及在已有数据集的基础上建立、删除变量； 掌握sas的程序控制的三种基本控制流； 掌握数据数据修正、排序、转置和标准化的过程或语句。 实验内容完成下列各题 一．某班12 名学生3 门功课成绩如下： 用sas的data步建立数据集。 筛选出有一科不及格的学生。 计算每人平均成绩，并按五级制评定综合成绩。 二．教材P141的6,7题。 三．data2_1.sav和data2_2.sav是一组被试（编号1-47）分别做两个量表数据，请把它们合并起来，保存为“量表.sav”,data2_3.sav是另一组被试（编号48-65）做成量表的数据，请把这些数据加到“量表.sav”里，并保存。 1)a1、a5、a30、a43、a49和b2、b6、b19为反向计分，把他们转化为正向。 2)data2_1.sav和data2_2.sav是一组被试（编号1-47）分别做两个量表的 数据，请把它们合并起来，保存为“量表.sav”,data2_3.sa v是另一组被试（编号48-65）做成量表的数据，请把这些数据加到“量表.sav”里，并保存。 3)a1到a25为a量表的第一个维度，a26到a50为第二个维度，b量表只有 一个维度，分别求出三个维度的总分（即所有项目得分相加）。 4)把b量表总分按照从小到大的顺序排列，设置另外一个变量（group），b 量表得分前十名赋值“1”，标签为“高分组”，后十名赋值“3”，标签为“低分组”，其它赋值“2”，标签为“中间组”。 5)各维度总分中如果有缺失，请用该维度的平均分进行替换。
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中的描述性统计过程(终审稿)
S A S中的描述性统计过 程 公司内部档案编码：[OPPTR-OPPT28-OPPTL98-OPPNN08]
SAS中的描述性统计过程 (2012-08-01 18:07:01) 转载▼ 分类：数据分析挖掘 标签： 杂谈 SAS中的描述性统计过程 描述性统计指标的计算可以用四个不同的过程来实现，它们分别是means过程、summary过程、univariate过程以及tabulate过程。它们在功能范围和具体的操作方法上存在一定的差别，下面我们大概了解一下它们的异同点。 相同点：他们均可计算出均数、标准差、方差、标准误、总和、加权值的总和、最大值、最小值、全距、校正的和未校正的离差平方和、变异系数、样本分布位置的t检验统计量、遗漏数据和有效数据个数等，均可应用by语句将样本分割为若干个更小的样本，以便分别进行分析。 不同点： （1）means过程、summary过程、univariate过程可以计算样本的偏度（skewness）和峰度（kurtosis），而tabulate过程不计算这些统计量； （2）univariate过程可以计算出样本的众数（mode），其它三个过程不计算众数；
（3）summary过程执行后不会自动给出分析的结果，须引用output 语句和print过程来显示分析结果，而其它三个过程则会自动显示分析的结果； （4）univariate过程具有统计制图的功能，其它三个过程则没有； （5）tabulate过程不产生输出资料文件（存储各种输出数据的文件），其它三个均产生输出资料文件。 统计制图的过程均可以实现对样本分布特征的图形表示，一般情况下可以使用的有chart过程、plot过程、gchart过程和gplot过程。大家有没有发现前两个和后两个只有一个字母‘g’（代表graph）的差别，其实它们之间（只差一个字母g的过程之间）的统计描述功能是相同的，区别仅在于绘制出的图形的复杂和美观程度。 chart过程和plot过程绘制的图形类似于我们用文本字符堆积起来的图形，只能概括地反映出资料分布的大体形状，实际上这两个过程绘制的图形并不能称之为图形，因为他根本就没有涉及一般意义上图形的任何一种元素（如颜色、分辨率等）。而gchart过程和gplot过程给出的是真正意义上的图形，可以用很多的语句和选项来控制图形的各方面的性质和特征。 chart和gchart与plot和gplot的区别则体现在不同的作图功能，前两个过程可以绘制出的图形主要有条形图（包括横条和竖条）、圆图、环形图和星形图等，后两个过程通常用一个记录中的两个变量值表示点的坐标来绘制图形，如散点图和线图等。
SAS系统和数据分析SAS数据集的编辑
第十一课SAS数据集的编辑 通常从外部数据源转换得到SAS数据集后，并不是所有的数据集都满足统计数据要求，可立即调用统计过程进行统计分析。需要对数据集进行满足统计数据要求的编辑或生成新的数据集。 一、增加数据集一个新变量 SAS系统可通过赋值语句把包含操作符的表达式赋值给数据集所要创建的新变量。SAS 的表达式中还可以包含SAS函数，如一些常用的SAS函数见下表： 函数分类常用函数功能 数学运算函数ABS( ) 取绝对值 SQRT( ) 求平方根 INT( ) 取整数部分 EXP( ) 计数e的次幂 LOG( ) 求e为底的自然对数SIN( ) 计算正弦 LAGn( ) 求给定变量滞后为n的值 统计计算函数MAX( ) 求最大值 MIN( ) 求最小值 MEAN( ) 求平均值 SUM( ) 求和 DIFn( ) 求给定变量X的第n阶差STD( ) 求标准差 PROBNORM( ) 标准正态分布函数 日期时间处理函数DA TE( )/TODAY（）取当日的日期值DAY( ) 计算某月的那一日HOUR( ) 计算小时 TIME( ) 取当日的时间YEAR( ) 取年值 字符函数INDEX( ) 搜寻字符串的位置LEFT( ) 字符串表达式左对齐SUBSTR( ) 抽取子字符串TRIM( ) 移走尾部空格LENGTH( ) 给出字符变量的长度UPCASE( ) 转换为大写 财政金融函数COMPOUND( ) 计算复利 IRR( ) 计算内部赢利率 NPV( ) 计算净现值 SA VING( ) 计算定期储蓄的本金和利息
例如，有一个学生成绩数据集中的数据来源写在CARDS语句后，但我们还需产生新的变量平均分和总分，数据步的程序如下： Data class2 ; Input id test1-test5 ; average=mean(test1,test2,test3,test4,test5); total=test1+test2+test3+test4+test5; Cards ; 980801 100 100 100 100 100 980802 90 100 90 100 90 980803 81 82 83 84 85 Proc print data=class2 ; Run ; 在OUTPUT窗口中显示的运行结果见图11.1所示。 图11.1 用赋值表达式创建数据集的新变量 二、选择数据集的变量和观测 数据库的三种基本操作是选择、投影和连接，如果我们把数据库看成是一张表格，选择和投影操作相当于从一张大的数据库表格中挑选所需的行和列形成一张小的数据库表格。连接操作相当于把两张或两张以上的数据库表格按某种规则合并成一张数据库表格。原始数据库表格可以是外部数据文件（用INFILE语句输入），或在作业流中（用CARDS语句输入），或来自其他SAS数据集（用SET语句输入）。 1.选择变量（即选择列） 使用DATA语句的DROP=和KEEP=选项可以控制从原始数据库中读出的变量是否被写入将要创建的数据集。
SAS将proc步的输出导出为数据集
SAS将proc步的输出导出为数据集 sas的各种proc步，例如corr univariate，运行完之后都会在结果（result）与输出（output）中显示，下面的方法是将proc步的输出变成sas数据集。 需要用到ods语句 ods listing close；该语句的作用是使得proc步的输出不在output中显示 ods results off；该语句的作用是使得proc步的输出不在results中显示 proc univariate data=sashelp.class; var age; run; ods results on; proc步结束后重新打开results和listing ods listing;
ods output语句的功能是将输出窗口output的输出对象转化成sas数据集,使用如下： ods listing close； ods results off； ods output basicmeasure=bm; proc univariate data=sashelp.class; var age; run; ods results on; ods listing; 该程序的作用是将proc过程的基本测度对象basicmeasure 输出到数据集bm中。 可以通过ods trace语句知道输出管道的对象： ods listing close； ods results off；
ods trace on; proc univariate data=sashelp.class; var age; run; ods trace off; ods results on; ods listing;
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
SAS学习系列10. 合并数据集
10.合并数据集 一、用SET 语句拼接合并数据集 用SET语句可以把两个数据集拼接合并在一起，适用于两个数据集具有相同的变量。 基本形式为： data 新数据集名; set 旧数据集1 旧数据集2; 注：（1）按原来顺序合并成新数据集（数据集1在上，2在下）； （2）若一个数据集包含了另一个数据集没有的变量，那么合并后，该变量下将会出现缺省值。 例1路径“C:\MyRawData\”下有关于娱乐公园南北门游客的数据South.dat 和North.dat，都包括变量Entrance、PassNumber、PartySize、Age，后者多了一列Lot（停车）： 先分别读入数据存为数据集再合并成一个新数据集，并创建了新变量，AmountPaid.
代码： data southentrance; infile'c:\MyRawData\South.dat'; input Entrance $ PassNumber PartySize Age; proc print data = southentrance; title'South Entrance Data'; run; data northentrance; infile'c:\MyRawData\North.dat'; input Entrance $ PassNumber PartySize Age Lot; proc print data = northentrance; title'North Entrance Data'; run; data bothentrance; set southentrance northentrance; if Age =.then AmountPaid =.; else if Age < 3then AmountPaid = 0; else if Age < 65then AmountPaid = 35; else AmountPaid = 27; run; proc print data = bothentrance; title'Both Entrances'; run; 运行结果：