金融数据库——SAS数据处理应用题
SAS数据处理应用题_2005
以下练习题选自《SAS数据处理综合练习》，解决这些题目原则上需要学完《SAS编程技术与金融数据》前18章内容。
1. 创建一包含10000个变量（X1-X10000），100个观测值的SAS数据集。分别用DATA 步，DA TA步数组语句和IML过程实现。
2. 创建包含日期变量DA TE的SAS数据集，日期值从1900年1月1日到2000年1月1日。
3. 多种方法创建包含变量X的10000个观测值的SAS数据集。
4. 利用随机数函数RANUNI对某数据集设计返回抽样方案？
5. 利用随机数函数RANUNI对某数据集设计不返回抽样方案？
6. 数据集A中日期变量DATE包含有缺失值，创建包含日期变量DATE的数据集B，并填充开始到结束日之间的所有日期值。
7. 创建组标识变量GROUP，将数据集A中的观测等分为10组，观测值不能整除10时，前余数组各多加一个观测值。
8. 数据集A有一个变量n，5个观测值1,2,3,4,5。数据A1由下面程序2产生，同样有一个变量n，5个观测值1,2,3,4,5。试分析下面两段程序中，PUT语句在Log窗口输出结果的差异，为什么？
程序1：Data a; Set a; Put n=; Run; 程序2: data a1;
do n=1 to 5; output; end;
put n=; run;
9. 假设数据集A中的变量logdate为如下形式的字符格式：1998-12-2
1999-8-6
1999-8-10
将其转换为日期格式变量date。
如果字符格式的数据为：
19981202
19990806
19990810
又怎样转换为日期格式变量。
10. 数据集fdata. Calendar包含一个日期变量，fdata. bond_price包含一个债券代码、一个日期变量与其它相应的价格。合并两个数据集，用Calendar中的日期数据替代bond_price 数据集中每支债券中的日期数据。
11. 当股票的分配事件分两次完成，且第一次分配在节假日或该股票的停牌日，第二次分配在下一个交易日时，一般的数据库会有如下表所示的观测值存贮方式。写程序将停牌日（即没有收盘价的那个观测值）中的分配事件合到下一个观测中。
注：…表示有数据值，.表示缺失值。
编程变量名参考：
股票代码Hstkcd，日期Dt，收盘价Closepr，送股比例Stkdrate，转增比例Capissurate，配股比例Rigoffrate，配股价Rigoffpr，增发比例Snirate，增发价格Snipr，现金红利Dividend。
12．现有一个数据流：a 2 b 3 c d 4 6，按下面要求创建SAS数据集。
用语句input id $ no; 变量id取值上面数据流里的a,b,c,d，变量no取值2,3,4,6。但是这个数据流存在问题：如有的id没有no，有的no没有id。创建SAS数据集，删除只有id 没有no或者只有no没有id的观测，即把上面的c和6去掉，最后得到三个观测，a 2, b 3与d 4。
更一般情况。
现有一个数据流：a23 223 bc4 36 3c5 11d 400 620，按下面要求创建SAS数据集。
用语句input id $ no; 变量id取值上面数据流里的a23, bc4, 11d ，变量no取值233,36,400。但是这个数据流存在问题：如有的id没有no，有的no没有id。创建SAS数据集，删除只有id没有no或者只有no没有id的观测，即把上面的3c5和620去掉，最后得到三个观测：
a23 223
bc4 36
11d 400
13. 假设股票市场的股本数据如下表，对每支股票，按如下要求设计填充总股本和流通股股本数据的SAS程序：以该股票前面的股本数据填充后面的缺失值，如果某支股票上市交易时就缺失股本数据，则用该股票上市后的第一个股本数据向前填充。
注：…表示有数据值，.表示缺失值。
编程变量名参考：
股票代码Hstkcd，日期Dt, 收盘价Closepr, 股本变动日Capchgdt, 总股本Fullshr, 流通股trdshr, 总股本Fullshr.
/* 创建样本数据集*/
data test;
infile datalines missover ;
informat hstkcd $8. dt yymmdd10. closepr 8.2 capchgdt yymmdd10. fullshr Trdshr 20. ;
input hstkcd $ dt closepr capchgdt fullshr Trdshr;
format hstkcd $8. dt yymmdd10. closepr 8.2 capchgdt yymmdd10. fullshr Trdshr 20.;
cards;
11600000 2003-1-20 9.94 2003-1-20 3915000000 900000000
11600000 2003-1-21 9.68
11600000 2003-1-22 9.66
11600000 2003-1-23 9.6
11600000 2003-1-24 9.88
11600000 2003-1-27 10.07
11600000 2003-1-28 10.17
11600000 2003-1-29 10.31
11600000 2003-2-10 10.09
11600000 2003-2-11 10.2
11600000 2003-2-12 10.31
11600000 2003-2-13 10.13
11600001 2000-5-29 8.13 2000-5-29
11600001 2000-5-30 8.14
11600001 2000-5-31 8.65
11600001 2000-6-1 8.93
11600001 2000-6-2 9.11
11600001 2000-6-5 9.02 2000-6-5 1486553100 490000000
11600001 2000-6-6 8.63
11600001 2000-6-7 8.52
11600001 2000-6-8 8.55
11600001 2000-6-9 8.3
11600001 2000-6-12 8.34
;
Run;
进一步调试程序时，请索要电子档试题与数据。
14．用线性插值法填充缺失数据。以下面的实际数据为基础，完成相关SAS程序的设计。
银行间债券市场的回购行情如下表，对于一个月、二个月和三个月的债券回购利率，按如下要求设计填充回购利率的月底缺失数据。
从所给数据集中识别出一个月、二个月和三个月的债券回购利率，建立一个仅包括日期dt（2004年1月到2004年5月）、一个月债券回购利率R1M、二个月债券回购利率R2M和三个月债券回购利率R3M的数据集，对于不同期限的回购利率分别取每个月最后一天的回购利率，如果在月底当日没有交易，则采用该月最后一次交易与下月第一次交易的数据进行
注：…表示有数据值，.表示缺失值。
编程变量名参考：
交易日期dt, 债券代码code, 收盘价closepr, 一个月债券回购利率R1M,
二个月债券回购利率R2M，三个月债券回购利率R3M.
/* 创建样本数据集*/
data test;
informat dt yymmdd10. code$8.closepr;
input dt: code $ closepr;
format dt yymmdd10. code $8.closepr;
cards;
2004-01-02 R1M 0.025
2004-01-05 R1M 0.0255
2004-01-05 R2M 0.0244
………………（该题解答有全部数据，同学可索要电子档）
2004-06-01 R1M 0.031
2004-06-01 R2M 0.0319
2004-06-01 R3M 0.0335
;
15．当股票发生分配事件时，可以根据相应的分配和股本数据计算股价的调整因子。为了检验数据的正确性，有必要根据股价调整因子来计算当天股价的变动是否合理。
如下表所示，可以算得除权日股票涨跌的绝对值为：|10.00-5.20*2.00| = 0.40，相对于当时的股价5.20来说，这个变动值是在合理的范围内的。
设计程序，对于不同的股票（永久性代码不同），计算分配日股票涨跌（=分配前股票价格–分配日股票价格*股价调整因子）的绝对值。只要求保留分配日的观测（即股价调整因
编程变量名参考：
永久性代码Permno，日期Dt，收盘价Closepr，股价调整因子Facpr
16. 控制权价值研究中的数据处理问题。
计算每只股票相应DT前30个交易日的平均收盘价格。
股票代码Hstkcd与日期DT的数据集由下面SAS程序给出。
data stkdt;
input Hstkcd $6. dt ;
informat dt yymmdd10.;
format dt yymmdd10.;
cards;
000024 20010405
000510 20011020
……….（该题解答有全部数据，同学可索要电子档）
600262 20021228
600277 20020904
;
17. 某商业银行为了进行内部成本核算，需要统计每个储户当前存款余额的平均期限。平均期限计算方法如下：
假设该银行有一储户6天内进行了6笔存取款业务。如下表所示。
业务种类金额余额
第1天开户+100元+100元
第2天存款+100元+200元
第3天取款-150元+50元
第4天存款+200元+250元
第5天存款+100元+350元
第6天取款-100元+250元
第1天，开户存入100元，计期开始。
第2天，存入100元，此时该储户持有100元×1天，100元×0天，所以平均期限为(100*1+100*0)/(100+100)天。
第3天，取出第一天的100元和第2天的50元（遵循先进先出法），此时持有第2天的50元，期限为(50*1)/50=1天。
第4天，存入200元，此时余额为250元，平均期限为(50*2+200*0)/(50+200)天。
第5天，存入100元，此时余额为350元，平均期限为(50*3+200*1+100*0)/(50+200+100)天。
第6天，取出了第2天的50元，第4天的50元，余额为250元，平均期限(150*2+100*1)/(150+100)天。
该银行储户历史数据集如下表所示，包括所有储户开户至今的全部存取款数据。请分别计算每个储户存款金额的平均期限。
id datetime credit debit 000001 01JAN2000:10:00:01100 .
000002 01JAN2000:11:00:01200 .
000002 02JAN2000:13:00:01. 80
000001 03JAN2000:10:00:01. 50
000002 03JAN2000:12:00:01100 .
000003 05JAN2000:16:00:01100 .
000002 10JAN2000:09:00:01. 150
000005 15JAN2000:10:00:01200 .
000006 18JAN2000:13:00:01100 .
000003 21JAN2000:12:00:0150 .
000002 21JAN2000:15:00:01. 20
000001 25JAN2000:09:00:01. 30
000003 25JAN2000:12:00:01. 120
……
本题的实际意义：
可作商业银行进行内部成本核算的指标吗？
中国建设银行曾计划进行成本核算，委托麦肯锡给其设计如何计算存款的成本。麦肯锡用的是“存款存底”的方案。该方案可能很复杂，但是不是可以用本题的指标替代？
18. 某超市周年店庆进行审计，需要统计每日各商品销售数量及销售额，收银机流水帐记录了各商品销售及退货情况。
超市规定退货需携带小票，在数量金额吻合的情况下才予以退货。购货时，收银员扫描商品条码，键入数量，由收银机自动计算金额，生成一条由时间、商品id、金额组成的观测值。退货时，收银员扫描商品条码、键入数量及金额。生成一条由时间、商品id、金额、退货标识构成的观测。
id datetime money untread
A001 01JAN2000:10:00:0110
A 002 01JAN2000:11:00:01 5
A 002 02JAN2000:13:00:0110
A 001 03JAN2000:10:00:0110
A 002 03JAN2000:12:00:01 5 1
A 001 05JAN2000:16:00:0120
A 002 10JAN2000:09:00:01 5
A 001 15JAN2000:10:00:0110
A 006 18JAN2000:13:00:01 2
A 003 21JAN2000:12:00:01 1
A 001 21JAN2000:15:00:0110 1
A 001 25JAN2000:09:00:0110 1
A 003 25JAN2000:12:00:01 1
……
由于存在退货的情况，所以在统计数据时要把退货商品向回对应到购买商品的正确时间（删掉对应的数据行）。我们假设（退货所对应的）原交易是离该退货交易最近且金额相同的那笔交易，如图所示。
请设计算法实现这一计算要求。
Data index;
Input place $7. year food 5.1 cloth 5.1 ;/*3个地区1994-2001年的食品和服装消费价格指数*/ cards;
Beijing 1994 126.7 124.7
Beijing 1995 121.1 117.5
Beijing 1996 107.7 119.1
Beijing 1997 102.2 102.9
Beijing 1998 97.1 105.9
Beijing 1999 97.7 99.4
Beijing 2000 97.9 102.6
Beijing 2001 101.5 100.4 Fujian 1994 131.5 119.9 Fujian 1995 119.4 115.4 Fujian 1996 105.4 105.1 Fujian 1997 98.6 101 Fujian 1998 98.3 100.1 Fujian 1999 95.0 96.8 Fujian 2000 98.6 98.4 Fujian 2001 97.6 96.5 Gansu 1994 130.8 116.7 Gansu 1995 128.6 116.5 Gansu 1996 107.9 109.0 Gansu 1997 99.7 104.0 Gansu 1998 97.0 98.6 Gansu 1999 95.6 95.8 Gansu 2000 97.6 100.9 Gansu 2001 100.0 99.9 ;
Run;
《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。
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系统和数据分析SAS系统简介
第一课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系统和数据分析多元线性回归分析
第三十二课 多元线性回归分析 一、 多元回归模型表示法 通常，回归模型包括k 个变量，即一个因变量和k 个自变量（包括常数项）。由于具有N 个方程来概括回归模型： N t X X X Y t kt k t t t ,,2,1,22110 (32.1) 模型的相应矩阵方程表示为： 错误!未定义书签。 (32.2) 式中; N k kN N k k N X X X X X X X Y Y Y Y 2110121211121,,111, (32.3) 其中,Y 为因变量观察的N 列向量，X 为自变量观察的N × (k +1) 矩阵， 为末知参数的(k +1) ) 列向量， 为误差观察的N 列向量。 在矩阵X 表达式中，每一个元素X ij 都有两个下标，第一个下标表示相应的列（变量），第二个下标表示相应的行（观察）。矩阵X 的每一列表示相应的给定变量的N 次观察的向量， 与截矩有关的所有观察值都等于1。 经典的线性回归模型的假设可以阐述如下： ● 模型形式由(32.1)给定； ● 矩阵X 的元素都是确定的，X 的秩为(k+1)，且k 小于观察数N ； ● 为正态分布，E ( )=0 和 I E 2 ，式中I 为N×N 单位矩阵。 根据X 的秩为(k+1) 的假定，可以保证不会出现共线性。如果出现完全共线性，矩阵X 的一列将为其余列的线性组合，而X 的秩将小于(k+1) )，关于误差的假设是最有用的假设，因为用它可以保证最小二乘法估计过程的统计性质。除了正态性外，我们还假定每一个误差项的平均值为0，方差为常数， 以及协方差为 0 。假若我们按Y 的分布来表示第三个假设，则可写成下式： ),(~2I X N Y (32.4) 二、 最小二乘法估计 我们的目的是求出一个参数向量使得残差平方和最小，即：
Sas数据分析
数学111 110087 张林 SAS数据分析 衡量一个地区经济发展的基本情况，可以采用如下所列的8项经济指标。表中X1为GDP；X5为货物周转量；X2为居民消费水平；X6为居民消费价格指数；X3为固定资产投资；X7为上品零售价格指数；X4为职工平均工资；X8为工业总产值。 SAS编程如下：
data text1; input X1-X8; cards; X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 1394.89 2505 519.01 8144 373.9 117.3 112.6 843.43 920.11 2720 345.46 6501 342.8 115.2 110.6 582.51 2849.52 1258 704.87 4839 2033.3 115.2 115.8 1234.85 1092.48 1250 290.9 4721 717.3 116.9 115.6 697.25 832.88 1387 250.23 4134 781.7 117.5 116.8 419.39 2793.37 2397 387.99 4911 1371.1 116.1 114 1840.55 1129.2 1872 320.45 4430 497.4 115.2 114.2 762.47 2014.53 2334 435.73 4145 824.8 116.1 114.3 1240.37 2462.57 5354 996.48 9279 207.1 118.7 113 1642.95 5155.25 1926 1434.95 5943 1025.5 115.8 114.3 2026.64 3524.79 2249 1006.39 6619 754.4 116.6 113.5 916.59 2003.58 1254 474 4609 908.3 114.8 112.7 824.14 2160.52 2320 553.97 5857 609.3 115.2 114.4 433.67 1205.11 1182 282.84 4211 411.7 116.9 115.9 571.84 5002.34 1527 1229.55 5145 1196.6 117.6 114.2 2207.69 3002.74 1034 670.35 4344 1574.4 116.5 114.9 1367.92 2391.42 1527 571.86 4685 849 120 116.6 1200.72 2195.7 1408 422.61 4797 1011.8 119 115.5 843.83 5381.72 2699 1639.83 8250 656.5 114 111.6 1396.35 1606.15 1314 382.59 5105 556 118.4 116.4 554.97 364.17 1814 198.35 5340 232.1 113.5 111.3 64.33 3534 1261 822.54 4645 902.3 118.5 117 1431.81 630.07 942 150.84 4475 301.1 121.4 117.2 324.72 1206.68 1261 334 5149 310.4 121.3 118.1 716.65 55.98 1110 17.87 7382 4.2 117.3 114.9 5.57 1000.03 1208 300.27 4396 500.9 119 117 600.98 553.35 1007 114.81 5493 507 119.8 116.5 468.79 165.31 1445 47.76 5753 61.6 118 116.3 105.8 169.75 1355 61.98 5079 121.8 117.1 115.3 114.4 834.57 1469 376.95 5348 339 119.7 116.7 428.76 ; run; ; proc varclus data=text1 centroid maxc=3; var X1-X8; run;
SAS系统和数据分析建立SAS系统的数据集(ACCESS)
SAS系统和数据分析建立SAS系统的数据集（ACCESS）
电子商务系列第九课建立SAS系统的数据集 （ACCESS） SAS/ACCESS是一个SAS系统的与外部数据库的接口模块，它为用户提供了透明地访问其他数据库文件的能力。所谓透明访问是指用户不必知道各种外部数据库的物理访问结构，只要知道数据库的逻辑结构，这样对各种不同物理结构的外部数据库访问就变成一样了。SAS/ACCESS可以访问所有流行的数据库管理系统的文件。我们在这里主要介绍dBASE的*.DBF数据库文件与SAS数据集的转换。 一、用SAS/ACCESS建立描述符和数据视窗 为了使SAS/ACCESS系统能访问外部数据库，首先SAS/ACCESS系统要建立外部数据库文件的描述性数据文件（.ACCESS），然后通过存取这个描述性文件的描述符，生成一个或多个数据视窗文件（.VIEW），这样SAS的其他过程就可以透明地访问这个外部数据库中的数据了。 例如，在目录D:\SASDATA\MYDIR下存在
电子商务系列 一个DBF文件SALES.DBF,我们用SAS/ACCESS 窗口来建立描述符和数据视窗，并在SAS系统中显示这个SALES.DBF外部数据库文件中的记录。我们命名这个描述符文件名为STUDY.DBFSAS.ACCESS，数据视窗文件名为STUDY.DBFSAS.VIEW。 具体操作步骤如下： 1.发布ACCESS命令进入SAS/ACCESS窗口 进入SAS/ACCESS窗口还可以选择Globals/Access/Access database files命令，另外SAS/ASSIST软件主菜单下选择DATA MGMT子菜单，再选择DBMS ACCESS子菜单同样可进入SAS/ACCESS窗口，后面的操作都相同。在SAS/ACCESS窗口的Libname列前面的横线上键入? 回车，可以查看所有能在横线上发布的命令，如图9.1所示。
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。 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。 存储的程序（P R O G R A M ）访问描述器（A C C E SS ）SAS数据文件 （D A T A ）SAS数据视窗（V IE W ）目录条目（C A T A L O G ）SA S 数据库 SA S 数据集其它SA S 文件 SA S 目录 图4.1 在SAS 数据库中的成员类型
SAS系统和数据分析用在DATA步的控制语句
第十五课用在DATA步的控制语句 DA TA步的基本概念、流程和有关文件的操作语句我们前面已介绍。但我们所介绍的DA TA步中的SAS语句都是按语句出现的次序对每一个观测进行处理。有时需要对一些确定的观测跳过一些SAS处理语句，或者改变SAS语句的处理次序，就需要用到DA TA步中的控制语句，实现SAS程序的分支、转移和循环等改变处理次序的功能。 SAS系统提供的控制语句从实现功能的角度看主要有以下五大类： ●实现循环（DO语句） ●实现选择（SELECT语句） ●实现分支（IF语句） ●实现转移（GOTO语句） ●实现连接（LINK语句） 一、实现循环（DO语句） 循环程序中使用DO语句的主要形式有四种，如下所示： ●DO语句的程序格式之一： IF条件表达式THEN DO ; 一些SAS语句; END ; ●DO语句的程序格式之二： DO 变量=开始值TO 终值BY 步长值; 一些SAS语句; END ; ●DO语句的程序格式之三： DO WHILE （条件表达式）; 一些SAS语句; END ; ●DO语句的程序格式之四： DO UNTIL （条件表达式）; 一些SAS语句; END ; DO WHILE 和DO UNTIL语句中的表达式是用括号括起来的。两种循环程序格式的区别
是，对条件表达式的判断位置。DO WHILE是在循环体的开头，而DO UNTIL是在循环体的结束，也就是说DO UNTIL至少执行循环体中一些SAS语句一次。 下面我们举例来说明DO语句的使用。 1.使用循环DO组产生随机数数据集 例如，我们需要产生一组均匀分布的随机数流的数据集，程序如下： Data DoRanuni ; seed = 20000101 ; Do I = 1 to 10 by 2 ; X1=ranuni(seed ) ; X2=ranuni(seed ) ; Output ; End ; Proc print data=DoRanuni; Run ; 程序中的X1和X2都采用相同种子变量值SEED=20000101来产生的均匀分布的随机数流。在数据步DATA中使用DO循环语句时常常与OUTPUT语句配合来产生数据集。OUTPUT 语句作用是把当前的观测输出到正在被创建的数据集DoRanuni中。第一次顺序执行产生Seed、I、X1、X2四个变量，OUTPUT输出后，遇到END语句回到DO语句，产生I、X1、X2变量的第二次值，Seed变量因为没有遇到DA TA语句，继续保持原来值，DO－END循环结束后，DATA步也就结束了。均匀分布随机数是最基本也是最重要的随机数，其他分布的随机数都可以用均匀随机数经过变换得到。最常用的均匀分布随机函数是RANUNI（seed），这个函数是一个模为231－1，乘子为397204094的素数模发生器。Seed必须是小于模231－1任何数值的常数。相同的Seed值会产生相同的随机数序列数，但不同次调用随机函数所产生的值通常是不同的，因此计算机所产生的随机数是一种伪随机数。这个程序中的X1和X2都采用相同种子变量值SEED=20000101所产生的均匀分布的随机数流。SAS系统提供产生了11种常见分布随机数的函数，如表15.1所示，随机数是我们实验和研究问题的重要的输入数据。因此要能编写程序，产生符合要求分布的随机数数据集。 程序运行结果如图15.1所示。
SAS数据分析完整笔记
SAS数据分析完整笔记。[收藏] 2013-08-11ice数据分析数据分析 1. SAS INSIGHT启动： 方法1：Solution→Analysis→Interactive Date Analysis 方法2：在命令栏内输入insight 方法3：程序编辑窗口输入以下代码，然后单击 Submit按钮； Proc insight； Run； 1.1 一维数据分析 用 sas insight做直方图、盒形图、马赛克图。 直方图：Analysis→Histogram/Bar Chart 盒形图：Analysis→Box plot 马赛克图：Analysis→Box plot/Mosaic plot（Y） 1.2 二维数据分析 散点图：Analysis→Scattery plot(Y X） 曲线图：Analysis→Line plot（ Y X） 1.3 三维数据分析 旋转图：Analysis→Rotationg Plot 曲面图：Analysis→Rotationg Plot设置 Fit Surface 等高线图：Analysis→Countor plot 1.4 分布分析 包括：直方图、盒形图、各阶矩、分位数表，直方图拟合密度曲线，对特定分布进行检验。 1.4. 1 Analysis→Distribution（Y） 第一部分为盒形图，第二部分为直方图，第三部分为各阶矩，第四部分为分位数表。 1.4.2 添加密度估计 A：参数估计：给出各种已知分布（正态，指数等），只需要对其中参数进行估计； Curves→Parametric Density
B：核估计：对密度函数没有做假设，曲线性状完全依赖于数据；Curves→Kernel Density 1.4.3 分布检验 Curves→CDF confidence band Curves→Test for Distribution 1.5 曲线拟合 Analysis→Fit（Y X）:分析两个变量之间的关系 1.6 多变量回归 Analysis→Fit（Y X） 1.7 方差分析 Analysis→Fit（Y X） 1.8 相关系数计算 Analysis→Multivariate 1.9 主成分分析 Analysis→Multivariate 2.SAS ANALYST启动： 方法1：Solution→Analysis→Analyst 方法2：在命令栏内输入analyst 2.1 分类计算统计量：Data→Summarize by group 2.2 随机抽样：Data→Random Sample 2.3 生成报表：Report→Tables 2.4 变量计算：Date→Transform 2.5 绘制统计图 2.5.1 条形图：Graph→Bar Chart→Horizontal 2.5.2 饼图：Graph→Pie Chart 2.5.3 直方图：Graph→Histogram 2.5.4 概率图：Graph→Probality plot 2.5.5 散点图：Graph→Scatter plot
SAS数据分析
SAS数据分析 通过一学期的学习，我基本掌握了SAS的基本编程，学会了用SAS对一些相关数据的分析，并写出实验报告，还能简单的读取一些SAS数据和文件了解一些背景问题。 SAS是一个综合的统计分析系统，它由多个功能模块组合而成。本学期我们主要学习了7章内容，分别介绍了对SAS数据集的操作，包括如何建立和管理SAS数据集，以及如何在数据集中更改变量的属性，还有数据集的拆分、合并、转置、筛选等操作。数据整理时今次那个统计分析的必要前提，也是熟练使用SAS系统的一项基本技能。本学期还介绍了各种常用的统计方法，包括探索性分析、假设检验、方差分析、非参数检验、回归分析、聚类分析、判别分析、因子分析、时间序列分析等多个专题。每个专题集邮相关理论的简单讲解，也配有使用的案例操作，理论与实践结合能够使学生快速获得使用SAS解决实际问题的能力；每章最后都给出了几个习题，以便学生进行练习而提高应用水平。最后还有一些基本的SAS 中的命令，经过老师的悉心指导以及上机实验，我们已经基本能够较为熟练的操作该软件了，接下来我将就一个实例，用我所学的聚类分析来展示下我学习的成果。 个省、市、自治区经济发展的基本情况
地区X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 北京1394.89 2505 519.01 8144 373.9 117.3 112.6 843.43 天津920.11 2720 345.46 6501 342.8 115.2 110.6 582.51 河北 2849.52 1258 704.87 4839 2033.3 115.2 115.8 1234.85 山西1092.48 1250 290.9 4721 717.3 116.9 115.6 697.25 内蒙 832.88 1387 250.23 4134 781.7 117.5 116.8 419.39 辽宁2793.37 2397 387.99 4911 1371.1 116.1 114 840.55 吉林1129.2 1872 320.45 4430 497.4 115.2 114.2 762.47 黑龙江2014.53 2334 435.73 4145 824.8 116.1 114.3 1240.37 上海2462.57 5354 996.48 9279 207.1 118.7 113 1642.95 江苏 5155.25 1926 1434.95 5943 1025.5 115.8 114.3 2026.64 浙江3524.79 2249 1006.39 6619 754.4 116.6 113.5 916.59 安徽 2003.58 1254 474 4609 908.3 114.8 112.7 824.14 福建 2160.52 2320 553.97 5857 609.3 115.2 114.4 433.67 江西 1205.11 1182 282.84 4211 411.7 116.9 115.9 571.84 山东 5002.34 1527 1229.55 5145 1196.6 117.6 114.2 2207.69 河南 3002.74 1034 670.35 4344 1574.4 116.5 114.9 1367.92 湖北 2391.42 1527 571.86 4685 849 120 116.6 1200.72 湖南 2195.7 1408 422.61 4797 1011.8 119 115.5 843.83 广东 5381.72 2699 1639.83 8250 656.5 114 111.6 1396.35 广西 1606.15 1314 382.59 5105 556 118.4 116.4 554.97 海南 364.17 1814 198.35 5340 232.1 113.5 111.3 64.33 四川 3534 1261 822.54 4645 902.3 118.5 117 1431.81 贵州 630.07 942 150.84 4475 301.1 121.4 117.2 324.72 云南 1206.68 1261 334 5149 310.4 121.3 118.1 716.65 西藏 55.98 1110 17.87 7382 4.2 117.3 114.9 5.57 陕西 1000.03 1208 300.27 4396 500.9 119 117 600.98 甘肃 553.35 1007 114.81 5493 507 119.8 116.5 468.79 青海 165.31 1445 47.76 5753 61.6 118 116.3 105.8 宁夏 169.75 1355 61.98 5079 121.8 117.1 115.3 114.4 新疆834.57 1469 376.95 5348 339 119.7 116.7 428.76 衡量一个地区经济发展的基本情况，可以采用如下所列的8项经济指标。表中X1为GDP；X5为货物周转量；X2为居民消费水平；X6为居民消费价格指数；X3为固定资产投资；X7为上品零售价格指数；X4为职工平均工资；X8为工业总产值。 SAS编程如下： data text1; input X1-X8; cards; X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 1394.89 2505 519.01 8144 373.9 117.3 112.6 843.43 920.11 2720 345.46 6501 342.8 115.2 110.6 582.51 2849.52 1258 704.87 4839 2033.3 115.2 115.8 1234.85 1092.48 1250 290.9 4721 717.3 116.9 115 .6 697.25 832.88 1387 250.23 4134 781.7 117.5 116.8 419.39 2793.37 2397 387.99 4911 1371.1 1
--SAS系统和数据分析方差分析
第二十五课 方差分析 当影响观察结果的影响因素（原因变量或分组变量）的水平数大于2或原因变量的个数大于1个时，一元的常用F 检验（也称一元方差分析），多元的用多元方差分析（最常用Wilks ’∧检验）。 一、 方差分析概述 方差分析（analysis of variance ）又称变异数分析，可简记为ANOV A ，主要用于检验计量资料中的两个或两个以上均值间差别显著性的方法。当欲比较几组均值时，理论上抽得的几个样本，都假定来自正态总体，且有一个相同的方差，仅仅均值可以不相同。还需假定每一个观察值都由若干部分累加而成，也即总的效果可分成若干部分，而每一部分都有一个特定的含义，称之谓效应的可加性。所谓的方差是离均差平方和除以自由度，在方差分析中常简称为均方MS （mean square ）。 1. 方差分析的基本思想 根据效应的可加性，将总的离均差平方和分解成若干部分，每一部分都与某一种效应相对应，总自由度也被分成相应的各个部分，各部分的离均差平方除以相应部分的自由度得出各部分的均方，然后列出方差分析表算出F 值，作出统计推断。 方差分析的关键是总离均差平方和的分解，分解越细致，各部分的含义就越明确，对各种效应的作用就越了解，统计推断就越准确。方差分析表的一般形式如表25.1所示。 表25.1 方差分析表形式 变异来源 source 离差平方和 SS 自由度 df 均方 MS F 统计量 F P 概率值 P 效应S 1 SS 1 df 1 MS 1= SS 1/df 1 F 1(df 1, df e )= MS 1/ MS e P 1 效应S 2 SS 2 df 2 MS 2= SS 2/df 2 F 2(df 2, df e )= MS 2/ MS e P 2 …… …… …… …… …… 效应S m SS m df m MS m = SS m /df m F m (df m , df e )= MS m / MS e P m 误差S e SS e df e MS e = SS e /df e 总变异S T SS T = SS 1+ SS 2+…+ SS m + SS e df T =df 1+ df 2+…+ df m + df e MS T = SS T /df T F T (df T , df e )= MS T / MS e P T 表中变异来源一栏，可分为总变异（total ），误差（residual ）,各个效应（effect ）相对应的项。效应项与试验设计或统计分析的目的有关，一般有：主效应（包括各种因素），交互影响项（因素间的多级交互影响），协变量（来自回归的变异项），等等。 当分析和确定了各个效应项S 后，根据原始观察资料可计算出各个离均差平方和SS ，再根据相应的自由度df ，由公式MS=SS/df ，求出均方MS ，最后由相应的均方，求出各个变异项的F 值，F 值实际上是两个均方之比值，通常情况下，分母的均方是误差项的均方。根据F 值的分子、分母均方的自由度f 1和f 2，在确定显著性水平为α情况下，由),(21f f F 临界值表查得单侧αF 界限值。当αF F <时，则α>P ，不拒绝原假设0H ，说明不拒绝这个效应