sas中set- merge-update的关联
Updata语句
/*修改数据集*/
data master;
input id$ name$ age sasqrp$ height sex$; cards;
9211 GU 20 Y 170 F
9212 YUAN 19 Y 165 F
9213 HU 16 N 163 F
9214 WANG 21 Y 178 M
9215 ZHU 22 N 176 M
;
data trans;
input id$ age sasqrp$ height;
cards;
9211 . N .
9212 . Y 168
9213 18 N .
9214 . Y 180
9215 23 Y 176
;
data new;
update master trans;
by id;
proc print;
run;
/*只是修改其中需要修改的数据*/
输出结果
Merge语句
/*横向合并数据集*/
data master;
input id$ name$ age sasqrp$ height sex$;
cards;
9211 GU 20 Y 170 F
9212 YUAN 19 Y 165 F
9213 HU 16 N 163 F
9214 WANG 21 Y 178 M
9215 ZHU 22 N 176 M
;
data trans;
input id$ age sasqrp$ height;
cards;
9211 . N .
9212 . Y 168
9213 18 N .
9214 . Y 180
9215 23 Y 176
;
data new;
merge master trans;
by id;
proc print;
run;
/*直接覆盖原有数据*/
输出结果
Set语句
/*纵向合并数据集*/
data master;
input id$ name$ age sasqrp$ height sex$; cards;
9211 GU 20 Y 170 F
9212 YUAN 19 Y 165 F
9213 HU 16 N 163 F
9214 WANG 21 Y 178 M
9215 ZHU 22 N 176 M
;
data trans;
input id$ age sasqrp$ height; cards;
9211 . N .
9212 . Y 168
9213 18 N .
9214 . Y 180
9215 23 Y 176
;
data new;
set master trans;
by id;/*起排序的作用*/
proc print;
run;
输出结果
浅议灰色关联度分析方法及其应用
科技信息 SCIENCE&TECHNOLOGY INFORMATION 2010年第17期 1关联度的概念 关联度是事物之间、因素之间关联性大小的量度。它定量地描述 了事物或因素之间相互变化的情况，即变化的大小、方向与速度等的 相对性。如果事物或因素变化的态势基本一致，则可以认为它们之间 的关联度较大，反之，关联度较小。对事物或因素之间的这种关联关 系，虽然用回归、相关等统计分析方法也可以做出一定程度的回答，但 往往要求数据量较大、数据的分布特征也要求比较明显。而且对于多 因素非典型分布特征的现象，回归相关分析的难度常常很大。相对来 说，灰色关联度分析所需数据较少，对数据的要求较低，原理简单，易 于理解和掌握，对上述不足有所克服和弥补。 2关联度的计算 灰色关联度分析的核心是计算关联度。一般说来，关联度的计算 首先要对原始数据进行处理，然后计算关联系数，由此就可计算出关 联度。 2.1原始数据的处理 由于各因素各有不同的计量单位，因而原始数据存在量纲和数量 级上的差异，不同的量纲和数量级不便于比较，或者比较时难以得出 正确结论。因此，在计算关联度之前，通常要对原始数据进行无量纲化 处理。其方法包括初值化、均值化等。 2.1.1初值化。即用同一数列的第一个数据去除后面的所有数据，得 到一个各个数据相对于第一个数据的倍数数列，即初值化数列。一般 地，初值化方法适用于较稳定的社会经济现象的无量纲化，因为这样 的数列多数呈稳定增长趋势，通过初值化处理，可使增长趋势更加明 显。比如，社会经济统计中常见的定基发展指数就属于初值化数列。 2.1.2均值化。先分别求出各个原始数列的平均数，再用数列的所有 数据除以该数列的平均数，就得到一个各个数据相对于其平均数的倍 数数列，即均值化数列。一般说来，均值化方法比较适合于没有明显升 降趋势现象的数据处理。 2.2计算关联系数 设经过数据处理后的参考数列为： {x0(t)}＝{x01，x02，…，x0n} 与参考数列作关联程度比较的p个数列(常称为比较数列)为： {x1(t)，x2(t)，…，x p(t)}＝ x11x12…x1n x21x22…x2n ………… x p1x p2…x pn 上式中，n为数列的数据长度，即数据的个数。 从几何角度看，关联程度实质上是参考数列与比较数列曲线形状的相似程度。凡比较数列与参考数列的曲线形状接近，则两者间的关联度较大；反之，如果曲线形状相差较大，则两者间的关联度较小。因此，可用曲线间的差值大小作为关联度的衡量标准。 将第k个比较数列(k＝1，2，…，p)各期的数值与参考数列对应期的差值的绝对值记为： Δok(t)=x0(t)-x k(t)t＝1，2，…，n 对于第k个比较数列，分别记n个Δok(t)中的最小数和最大数为Δok(min)和Δok(max)。对p个比较数列，又记p个Δok(min)中的最小者为Δ(min)，p个Δok(max)中的最大者为Δ(max)。这样Δ(min)和Δ(max)分别是所有p个比较数列在各期的绝对差值中的最小者和最大者。于是，第k个比较数列与参考数列在t时期的关联程度(常称为关联系数)可通过下式计算： ζok(t)=Δ(min)+ρΔ(max) ok 式中ρ为分辩系数，用来削弱Δ(max)过大而使关联系数失真的影响。人为引入这个系数是为了提高关联系数之间的差异显著性。0＜ρ＜1。 可见，关联系数反映了两个数列在某一时期的紧密程度。例如，在使Δok(t)＝Δ(min)的时期，ζok(t)＝1，关联系数最大；而在使Δok(t)＝Δ(max)的时期，关联系数最小。由此可知，关联系数变化范围为0＜ζok(t)≤1。 显然，当参考数列的长度为n时，由p个比较数列共可计算出n×p个关联系数。 2.3求关联度 由于每个比较数列与参考数列的关联程度是通过n个关联系数来反映的，关联信息分散，不便于从整体上进行比较。因此，有必要对关联信息作集中处理。而求平均值便是一种信息集中的方式。即用比较数列与参考数列各个时期的关联系数之平均值来定量反映这两个数列的关联程度，其计算公式为： r ok=1 n n i=1 Σζok(t) 式中，r ok为第k个比较数列与参考数列的关联度。 不难看出，关联度与比较数列、参考数列及其长度有关。而且，原始数据的无量纲化方法和分辩系数的选取不同，关联度也会有变化。 2.4排关联度 由上述分析可见，关联度只是因素间关联性比较的量度，只能衡量因素间密切程度的相对大小，其数值的绝对大小常常意义不大，关键是反映各个比较数列与同一参考数列的关联度哪个大哪个小。 当比较数列有p个时，相应的关联度就有p个。按其数值的大小顺序排列，便组成关联序。它反映了各比较数列对于同一参考数列的“主次”、“优劣”关系。 灰色关联度分析方法的运用之一，就是因素分析。在实际工作中，影响一个经济变量的因素很多。但由于客观事物很复杂，人们对事物的认识有信息不完全性和不确定性，各个因素对经济总量的影响作用不是一下子就能够看清楚的，需要进行深入的研究，这就是经济变量的因素分析。运用灰色关联度进行因素分析是非常有效的，而且特别适用于各个影响因素和总量之间不存在严格数学关系的情况。 例1：利用关联度分析方法研究某公路施工企业工资序列（表1）。 表1某公路施工企业工资序列表单位：千元 根据表1中数据，以工资总额为参考数列x0(t)，以计时工资x1(t)、档案工资x2(t)和承包工资x3(t)为比较数列，计算三种工资对于工资总额的关联度。 第一步，对各数列作均值化处理。 工资总额和三种工资的均值分别为： 浅议灰色关联度分析方法及其应用 孙芳芳 (濮阳市公路管理局河南濮阳457000) 【摘要】灰色关联度是灰色数学中的一种方法，用来研究事物相互关联、相互作用的复杂因素的影响作用，确定影响事物的本质因素，使各种影响因素之间的“灰色”关系清晰化。本文介绍了灰色关联度在实际工作中的分析方法和步骤，为定量描述事物或因素之间相互变化的情况提供了理论依据。 【关键词】灰色关联度；分析方法；综合评价；应用 年份工资总额计时工资档案工资承包工资 200313974.23831.06587.23556.0 200415997.64228.07278.04491.6 200517681.35017.07717.44946.9 200620188.35288.69102.25797.5 200724020.35744.011575.26701.0 x i軃18372.34821.78450.05098.6○公路与管理○ 880
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。
灰色关联分析(算法步骤)
灰色关联分析 灰色关联分析是指对一个系统发展变化态势的定量描述和比较的方法，其基本思想是通过确定参考数据列和若干个比较数据列的几何形状相似程度来判断其联系是否紧密，它反映了曲线间的关联程度[1]。 灰色系统理论是由著名学者邓聚龙教授首创的一种系统科学理论(Grey Theory)，其中的灰色关联分析是根据各因素变化曲线几何形状的相似程度，来判断因素之间关联程度的方法。此方法通过对动态过程发展态势的量化分析，完成对系统内时间序列有关统计数据几何关系的比较，求出参考数列与各比较数列之间的灰色关联度。与参考数列关联度越大的比较数列，其发展方向和速率与参考数列越接近，与参考数列的关系越紧密。灰色关联分析方法要求样本容量可以少到4个，对数据无规律同样适用，不会出现量化结果与定性分析结果不符的情况。其基本思想是将评价指标原始观测数进行无量纲化处理，计算关联系数、关联度以及根据关联度的大小对待评指标进行排序。灰色关联度的应用涉及社会科学和自然科学的各个领域，尤其在社会经济领域，如国民经济各部门投资收益、区域经济优势分析、产业结构调整等方面，都取得较好的应用效果。 [2] 关联度有绝对关联度和相对关联度之分，绝对关联度采用初始点零化法进行初值化处理，当分析的因素差异较大时，由于变量间的量纲不一致，往往影响分析，难以得出合理的结果。而相对关联度用相对量进行分析，计算结果仅与序列相对于初始点的变化速率有关，与各观测数据大小无关，这在一定程度上弥补了绝对关联度的缺陷。[2] 灰色关联分析的步骤[2] 灰色关联分析的具体计算步骤如下： 第一步：确定分析数列。 确定反映系统行为特征的参考数列和影响系统行为的比较数列。反映系统行为特征的数据序列，称为参考数列。影响系统行为的因素组成的数据序列，称比较数列。 设参考数列（又称母序列）为Y={Y(k) | k= 1,2,Λ,n}；比较数列（又称子序列）X i={X i(k) | k = 1,2,Λ,n},i= 1,2,Λ,m。 第二步，变量的无量纲化 由于系统中各因素列中的数据可能因量纲不同，不便于比较或在比较时难以得到正确的结论。因此在进行灰色关联度分析时，一般都要进行数据的无量纲化处理。
灰色关联分析法原理及解题步骤教学提纲
灰色关联分析法原理及解题步骤
灰色关联分析法原理及解题步骤 ---------------研究两个因素或两个系统的关联度（即两因素变化大小,方向与速度的相对性） 关联程度——曲线间几何形状的差别程度 灰色关联分析是通过灰色关联度来分析和确定系统因素间的影响程度或因素对系统主行为的贡献测度的一种方法。 灰色关联分析的基本思想是根据序列曲线几何形状的相似程度来判断其联系是否紧密 1>曲线越接近,相应序列之间的关联度就越大,反之就越小 2>灰色关联度越大，两因素变化态势越一致 分析法优点 它对样本量的多少和样本有无规律都同样适用,而且计算量小,十分方便,更不会出现量化结果与定性分析结果不符的情况。 灰色系统关联分析的具体计算步骤如下 1》参考数列和比较数列的确定 参考数列——反映系统行为特征的数据序列 比较数列——影响系统行为的因素组成的数据序列 2》无量纲化处理参考数列和比较数列 （1）初值化——矩阵中的每个数均除以第一个数得到的新矩阵
（2）均值化——矩阵中的每个数均除以用矩阵所有元素的平均值得到的新矩阵 （3）区间相对值化 3》求参考数列与比较数列的灰色关联系数ξ（Xi） 参考数列X0 比较数列X1、X2、X3…………… 比较数列相对于参考数列在曲线各点的关联系数ξ（i） 称为关联系数，其中ρ称为分辨系数，ρ∈（0，1），常取0.5.实数第二级最小差，记为Δmin。两级最大差，记为Δmax。为各比较数列Xi曲线上的每一个点与参考数列X0曲线上的每一个点的绝对差值。记为Δoi(k)。所以关联系数ξ（Xi）也可简化如下列公式： 4》求关联度ri 关联系数——比较数列与参考数列在各个时刻（即曲线中的各点）的关联程度值，所以它的数不止一个，而信息过于分散不便于进行整体性比较。因此有必要将各个时刻
灰色关联分析
2 灰色关联分析方法 在实际问题中，许多因素之间的关系是灰色的，人们很难分清哪些因素是主导因素，哪些因素是非主导因素；哪些因素之间关系密切，哪些不密切。灰色关联分析，为我们解决这类问题提供了一种行之有效的方法。 一、灰色关联分析概述 我们知道，统计相关分析是对因素之间的相互关系进行定量分析的一种有效方法。但是，我们也注意到相关系数具这样的性质： xy yx r r =，即因素y 对因素x 的相关程度与因素x 对因素y 的相关程度相等。暂且不去追究因素之间的相关程度究竟有多大。单就相关系数的这种性质而言，也是与实际情况不太相符的。譬如，在国民经济问题研究中，我们能将农业对工业的关联程度与工业对农业的关联程度等同看待吗？其次，由于地理现象与问题的复杂性，以及人们认识水平的限制，许多因素之间的关系是灰色的，很难用相关系数比较精确地度量其相关程度的客观大小。为了克服统计相关分析的上述种种缺陷，灰色系统理论中的灰色关联分析给我们提供了一种分析因素之间相互关系的又一种方法。 灰色关联分析，从其思想方法上来看，属于几何处理的范畴，其实质是对反映各因素变化特性的数据序列所进行的几何比较。用于度量因素之间关联程度的关联度，就是通过对因素之间的关联曲线的比较而得到的。 设x 1，x 2，…，x N 为N 个因素，反映各因素变化特性的数据列分别为｛x 1(t)｝，｛x 2(t)｝，…｛x N (t)｝，t=1，2，…，M 。因素j x 对i x 的关联系数定义为 min max max ()1,2,3,,(1)()ij ij k t t M t k ξ?+?= =?+? (5)式中，ξij (t)为因素j x 对i x 在t 时刻的关联系数； max min ()|()()|,max max (),min min ();ij i j ij ij j j j j t x t x t t t ?=-?=??=?k 为介于[0，1]区 间上的灰数。不难看出，△ij (t)的最小值是min ?，
SAS学习系列26 Logistic回归
26. Logistic回归 （一）Logistic回归 一、原理 二元或多元线性回归的因变量都是连续型变量，若因变量是分类变量（例如：患病与不患病；不重要、重要、非常重要），就需要用Logistic回归。 Logistic回归分析可以从统计意义上估计出在其它自变量固定不变的情况下，每个自变量对因变量取某个值的概率的数值影响大小。 Logistic回归模型有“条件”与“非条件”之分，前者适用于配对病例对照资料的分析，后者适用于队列研究或非配对的病例-对照研究成组资料的分析。 对于二分类因变量，y=1表示事件发生；y=0表示事件不发生。事件发生的条件概率P{ y=1 | x i } 与x i之间是非线性关系，通常是单调的，即随着x i的增加/减少，P{ y=1 | x i } 也增加/减少。 Logistic函数F(x)=，图形如下图所示：
该函数值域在(0,1)之间，x趋于-∞时，F(x)趋于0；x趋于+∞时，F(x)趋于1. 正好适合描述概率P{ y=1 | x i }. 例如，某因素x导致患病与否：x在某一水平段内变化时，对患病概率的影响较大；而在x较低或较高时对患病概率影响都不大。 记事件发生的条件概率P{ y=1 | x i } = p i，则 p i == 记事件不发生的条件概率为 1- p i = 则在条件x i下，事件发生概率与事件不发生概率之比为 = 称为事件的发生比，简记为odds. 对odds取自然对数得到 上式左边（对数发生比）记为Logit(y), 称为y的Logit变换。可见变
换之后的Logit(y)就可以用线性回归，计算出回归系数α和β值。 若分类因变量y 与多个自变量x i 有关，则变换后Logit(y)可由多元线性回归： 11logit()ln()1k k p p x x p αββ==++- 或 111() 1(1|, ,)1k k k x x p y x x e αββ-++==+ 二、回归参数的解释 1. 三个名词 发生比（odds ）= = 例如，事件发生概率为0.6，不发生概率为0.4，则发生比为1.5（发生比>1，表示事件更可能发生）。 发生比率（OR ）= = = = 即主对角线乘积/副对角线乘积，也称为交叉积比率，优势比。例如， 说明：大于1（小于1）的发生比率，表明事件发生的可能性会提高（降低），或自变量对事件概率有正（负）的作用；发生比率为1表示变量对事件概率无作用。
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
灰色关联分析法原理及解题步骤
灰色关联分析法原理及解题步骤 ---------------研究两个因素或两个系统的关联度（即两因素变化大小,方向与速度的相对性） 关联程度——曲线间几何形状的差别程度 灰色关联分析是通过灰色关联度来分析和确定系统因素间的影响程度或因素对系统主行为的贡献测度的一种方法。 灰色关联分析的基本思想是根据序列曲线几何形状的相似程度来判断其联系是否紧密 1>曲线越接近,相应序列之间的关联度就越大,反之就越小 2>灰色关联度越大，两因素变化态势越一致 分析法优点 它对样本量的多少和样本有无规律都同样适用,而且计算量小,十分方便,更不会出现量化结果与定性分析结果不符的情况。 灰色系统关联分析的具体计算步骤如下 1》参考数列和比较数列的确定 参考数列——反映系统行为特征的数据序列 比较数列——影响系统行为的因素组成的数据序列 2》无量纲化处理参考数列和比较数列 （1）初值化——矩阵中的每个数均除以第一个数得到的新矩阵
（2）均值化——矩阵中的每个数均除以用矩阵所有元素的平均值得到的新矩阵 （3）区间相对值化 3》求参考数列与比较数列的灰色关联系数ξ（Xi） 参考数列X0 比较数列X1、X2、X3…………… 比较数列相对于参考数列在曲线各点的关联系数ξ（i） 称为关联系数，其中ρ称为分辨系数，ρ∈（0，1），常取0.5.实数第二级最小差，记为Δmin。两级最大差，记为Δmax。为各比较数列Xi曲线上的每一个点与参考数列X0曲线上的每一个点的绝对差值。记为Δoi(k)。所以关联系数ξ（Xi）也可简化如下列公式： 4》求关联度ri 关联系数——比较数列与参考数列在各个时刻（即曲线中的各点）的关联程度值，所以它的数不止一个，而信息过于分散不便于进行整体性比较。因此有必要将各个时刻（即曲线
灰色关联度分析解法及详细例题解答
1.地梭梭生长量与气候因子的关联分析 下表为1995年3年梭梭逐月生长量（X0）、月平均气温（X1）、月降水量（X2）、月日照（X3）时数和月平均相对湿度（X4）的原始数据，试排出影响梭梭生长的关联序，并找出主要的影响因子。 灰色系统理论提出了灰色关联度的概念，它是提系统中两个因素关联性大小的量度，关联度的大小直接反映系统中的各因素对目标值的影响程度。运用灰色关联分析法进行因素分析的一般步骤为： 第一步：确定分析数列。 确定反映系统行为特征的参考数列和影响系统行为的比较数列。反映系统行为特征的数据序列，称为参考数列。（Y）设参考数列（又称母序列）为Y = {Y （k）| k = 1，2，Λ，n}；影响系统行为的因素组成的数据序列，称比较数列。（X）比较数列（又称子序列）Xi = {Xi（k）| k = 1,2,Λ,n}，i = 1，2，Λ，m。 第二步，变量的无量纲化 由于系统中各因素列中的数据可能因量纲不同，不便于比较或在比较时难以得到正确的结论。因此为了保证结果的可靠性，在进行灰色关联度分析时，一般都要进行数据的无量纲化处理。 第三步，计算关联系数。X 0（k）与x i （k）的关联系数 记，则 ，称为分辨系数。ρ越小，分辨力越大，一般ρ的取值区间为(0,1),具体
取值可视情况而定。当时，分辨力最好，通常取ρ = 。 ξi（k）继比较数列xi的第k个元素与参考数列xo的第k个元素之间的关联系数。 第四步，计算关联度 因为关联系数是比较数列与参考数列在各个时刻（即曲线中的各点）的关联程度值，所以它的数不止一个，而信息过于分散不便于进行整体性比较。因此有必要将各个时刻（即曲线中的各点）的关联系数集中为一个值，即求其平均值，作为比较数列与参考数列间关联程度的数量表示，关联度ri公式如下： 第五步，关联度排序 关联度按大小排序，如果r1 < r2，则参考数列y与比较数列x2更相似。 在算出Xi（k）序列与Y（k）序列的关联系数后，计算各类关联系数的平均值，平均值ri就称为Y（k）与Xi（k）的关联度。 本题解答过程： 第一步：数据处理 X 0（k）= {，，，，13，，18，，，，8，1 } X 1（k）= {，，10，，，，，，22，18，， } X 2（k）= {17，，，，，，，，，，， } X 3（k）= {，，，137，，，，，，84，， } X 4（k）= {81，79，75，75，77，79，83，86，83，82，81，82}
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 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。
灰色预测灰色关联分析报告
灰色关联分析法 根据因素之间发展趋势的相似或相异程度，亦即“灰色关联度”，来衡量因素间关联程度。灰色关联分析法的基本思想是根据序列曲线几何形状的相似程度来判断其联系是否紧密。 根据评价目的确定评价指标体系， 为了评价×××我们选取下列评价指标： 收集评价数据（此步骤一般为题目中原数据，便省略） 将m 个指标的n 组数据序列排成m*n 阶矩阵： '' ' 12''' '''1212''' 1 2(1)(1)(1)(2)(2)(2)(,,,)()() ()n n n n x x x x x x X X X x m x m x m ?? ? ? = ? ? ??? 对指标数据进行无量纲化 为了消除量纲的影响，增强不同量纲的因素之间的可比性，在进行关联度计 算之前，我们首先对各要素的原始数据作...变换。无量纲化后的数据序列形成如下矩阵： 01010101(1)(2) (1)(2)(2)(2)(,,,)()()()n n n n x x x x x x X X X x n x n x n ?? ? ?= ? ??? 确定参考数据列 为了比较...【评价目的】，我们选取...作为参考数据列，记作 ''''0000((1),(2),,())T X x x x n = 计算0()()i x k x k -，得到绝对差值矩阵 求两级最小差和两级最大差 01 1min min ()()min(*,*,*,*,*,*)*n m i i k x k x k ==-== 01 1 max max ()()max(*,*,*,*,*,*)*n m i i k x k x k ==-== 求关联系数 由关联系数计算公式0000min min ()()max max ()() ()()()max max ()() i i i k i k i i i i k x k x k x k x k k x k x k x k x k ρζρ-+?-= -+?-，取 0.5ρ＝，分别计算每个比较序列与参考序列对应元素的关联系数，得关联系数如 下：
SAS常用的随机数函数简介文档
运用SAS进行Monte Carlo蒙特卡罗模拟（第五弹）： SAS常用的随机数函数简介 前一篇文章我们介绍了两种产生随机数序列的方法，即随机数函数产生随机数序列，其语法为：var = name(seed,
文章中还举例说明了用上述基础的SAS随机数函数通过变换，可以产生很多有趣的分布，本人对此没有研究，请大家查看相关文献。所有的SAS随机数函数都是通过RANUNI随机 数函数变换得到的，例如我们通过就可以得到一个正态分布，通过e=-ln(u3)就可以得到指数分布。通过下面的例子我们可以证明刚才的结论：程序一： DATA TEMP5(DROP=I); DO I=1 TO 12; RUNI=RANUNI(123); OUTPUT; END; RUN; PROC PRINT DATA=TEMP5; RUN; 程序二： DATA TEMP6(DROP=I); DO I=1 TO 3; RUNI=RANUNI(123); RNOR=RANNOR(456); REXP=RANEXP(789);
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;
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内容，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