对应分析 SAS讲义12
对应分析SAS程序
2010年5月
一、对应分析的统计思想
二、对应分析的原理
三、对应分析的SAS程序与应用
四、对应分析练习题
第一节对应分析的基本理论
对应分析又称相应分析,于1970年由法国统计学家J.P.Beozecri提出的.
对应分析是将频数或计数表的各种联系用图来表示的方法。
对应分析本质是一种在低维空间中用图形方法表示联系的技术。
对应分析（Correspondence Analysis)：通过分析由定性变量构成的交互汇总表来揭示变量间的联系。对应分析可以揭示同一变量的各个类别之间的差异，不同变量各个类别之间的对应关系。可以将两个变量的联系做在一个图里表示出来。
它是在R型和Q型因子分析基础上发展起来的多元统计分析方法,故也称为R-Q型因子分析. 因子分析方法是用少数几个公共因子去
提取研究对象的绝大部分信息,既减少了因子的数目,又把握住了研究对象的相互关系.在因子分析中根据研究对象的不同,分为R型和Q型,如果研究变量间的相互关系时采用R型因子分析;如果研究样品间相互关系时采用Q型因子分析.
第二节对应分析原理
5、将因子载荷为座标作图，得到对应分析图
()2
2
11
p q
ij
i j i j i j
p
p p n
p p χ
??==??-=
=∑∑
总惯量
奇异值是惯量（特征值）的平方根。惯量用于说明对
应分析各个维度的结果能够解释列联表中两个变量联系的程度。
第三节SAS对应分析程序
例：
Data ex2;
Input zipin$ zili renshu;
datalines;
a 1 129
a 2 14
a 3 8
b 1 931
b 2 146
b 3 96
c 1 660
c 2 116
c 3 74
d 1 251
d 2 104
d 3 81
e 1 11
e 2 7
e 3 23
f 1 15
f 2 13
f 3 24
;
Proc corresp data=ex2 all outc=result; tables zipin , zili ;
weight renshu;
Run;
%plotit(data= result, datatype=corresp)
卡方分解表
奇异值（Singular Value ）是主惯量（Principal Inertia）特征值的平方根。惯
量用于说明对应分析各个维度的结果能够解释列联表中两个变量联系的程度。第一维度可解释总信息的92.45%
Q型因子载荷矩阵也就是样本的因子载荷阵,用来反映样本在第一公因子(Dim1)和第二公因子(Dim2)上的载荷程度
从第一因子载荷可以看出，a,b,c是一组负值，d,e,f是正值，值越大健康状况越差
R型因子载荷矩阵也就是变量的因子载荷阵,用来反映各变量在第一公因子(Dim1)和第二
公因子(Dim2)上的载荷程度.
第一维度说明，自理能力，越小则自理能力越强。从图形上可以综合将两个变量的关系加以说明。
边缘频率（MASS密度）如（0.0559＝151/2703）; Inertia 对总惯量的相对贡献,e,f,d对惯量贡献最大
从原点到这一点的向量和每一座标轴夹角余弦平方。表示哪个座标轴起作用。
指示哪个点能最好地解释每一维的惯量。
例2
SAS手册例题
各年份读博士学位的专业选择特点
title"Number of Ph.D's Awarded from 1973 to 1978";
data PhD;
input Science $ 1-19 y1973-y1978;
label y1973 = '1973'
y1974 = '1974'
y1975 = '1975'
y1976 = '1976'
y1977 = '1977'
y1978 = '1978';
datalines;
Life Sciences 4489 4303 4402 4350 4266 4361
Physical Sciences 4101 3800 3749 3572 3410 3234
Social Sciences 3354 3286 3344 3278 3137 3008
Behavioral Sciences 2444 2587 2749 2878 2960 3049
Engineering 3338 3144 2959 2791 2641 2432
Mathematics 1222 1196 1149 1003 959 959
;
proc corresp data=PhD out=Results short;
var y1973-y1978;
id Science;
run;
proc print data=results;run;
proc plot data=results;
plot Dim1*Dim2$science="*";
run;
%plotit(data=Results, datatype=corresp, plotvars=Dim1 Dim2)
练习：
1、对应分析的数据形式
ABCD是发掘地点，P0-P6是出土文物品种
2、
3、
《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讲义1-3
第三章：对SAS 数据文件的合并与存取 本章主要内容，是介绍SAS 软件对整个数据文件的存取及合并的方法，而上一章则主要是介绍对一个数据文件内变量的读取及处理方法。 我们先讲一讲如何用SAS 指令合并两个或多个数据文件。 一、 S AS 软件对两个及以上数据文件的合并 在数据分析时，将两个不同的数据文件并为一个，以进行进一步的综合研究，有时是很必要的。 SAS 软件有两种合并两个数据文件的方法。 1、 垂直合并： 垂直合并的方法，适用于已经用DA TA 类指令建立起的两个或多个SAS 数据文件，这些数据文件必须具有完全相同的变量（名称及内容），换句话说，两个数据矩阵应具有相同的列数。 这种合并是在一个新的DA TA 阶段里，通过“垂直合并表格指令”SET 来实现的。合并后，一个表格接在另一个表格之下．．．．．．．．． 。 下面是一个这类合并的图例： 我们有两张分别叫作“Table 1”和“Table 2”的SAS 表格，如下图： Table 1 Table 2 obs v1 v2 obs v1 v2 可为地址，人名 观测单位 用DA TA 类指令建立合并这两张表的程式可如下编写：
在程式运行后，我们可以得到一个新的叫作Table3的SAS表格，这张新表包含有名叫Table1与Table 2的两张SAS数据表，是这两张表的垂直合并。其形式如下图（Table2被接在表Table1之下）： Table3 如果被合并的表格（如上例Table1、Table2）并没有完全一样的结构，或者说没有一样的变量，合并指令仍会执行，所有有问题的数据在新的合并表中，将会以残缺数据符号“·”代替。 2、水平合并： 与“垂直合并”一样，水平合并也是将已经建立好的两个或多个SAS数据文件，合并成一个新的数据文件，供数据分析之用。被合并的数据文件，必须具有完全相同的观测单位。 或者说，两个数据矩阵的“行数”要完全相同，在合并前 ．．．，两个矩阵各自的第一列的元素也应当完全相同。
SAS讲义 第十六课用在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，或者附加其它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讲义_第二十七课符号检验和Wilcoxon符号秩检验
第二十七课 符号检验和Wilcoxon 符号秩 检验 在统计推断和假设检验中，传统的检验统计量都叫做参数检验，因为它们都依赖于确定的概率分布，这个分布带有一组自由的参数。参数检验被认为是依赖于分布假定的。通常情况下，我们对数据进行分析时，总是假定误差项服从正态分布，这是人们易于接受的事实，因为正态分布的原始出发点就是来自于误差分布，至于当样本相当大时，数据的正态近似，这是由于大样本理论所保证的。但有些资料不一定满足上述要求，或不能测量具体数值，其观察结果往往只有程度上的区别，如颜色的深浅、反应的强弱等，此时就不适用参数检验的方法，而只能用非参数统计方法（non-parametric statistical analysis ）来处理。这种方法对数据来自的总体不作任何假设或仅作极少的假设，因此在实用中颇有价值，适用面很广。 一、 单样本的符号检验 符号检验（sign test ）是一种最简单的非参数检验方法。它是根据正、负号的个数来假设检验。首先需要将原始观察值按设定的规则，转换成正、负号，然后计数正、负号的个数作出检验。该检验可用于样本中位数和总体中位数的比较，数据的升降趋势的检验，特别适用于总体分布不服从正态分布或分布不明的配对资料，有时当配对比较的结果只能定性的表示，如试验前后比较结果为颜色从深变浅、程度从强变弱，成绩从一般变优秀，即不能获得具体数字，也可用符号检验，例如用正号表示颜色从深变浅，用负号表示颜色从浅变深。 用于配对资料时，符号检验的计算步骤为：首先定义成对数据指定正号或负号的规则，然后计数正号的个数+ S 及负号的个数- S ，由于在具体比较配对资料时，可能存在配对资料的前后没有变化，或等于假设中的中位数，此时仅需要将这些观察值从资料中剔除，当然样本大小n 也随之减少，故修正样本大小- + +=S S n 。当样本n 较小时，应使用二项分布确切概率计算法，当样本n 较大时，常利用二项分布的正态近似。 1. 小样本时的二项分布概率计算 当20≤n 时，+S 或- S 的检验p 值由精确计算尺度二项分布的卷积获得。在比较配对资 料试验前后有否变化，或增加或减小的假设检验时，如果我们定义试验后比试验前增加为正号，反之为负号，那么对于原假设：试验前后无变化来说，正号的个数+ S 和负号的个数- S 可 能性应当相等，即正号出现的概率p =0.5，于是+S 与- S 均服从二项分布)5.0,(n B ，对于太 大的+S 相应太小的-S ，或者太大的-S 相应太小的+ S ，都将拒绝接受原假设；对于原假设：试验后比试验前有增加来说，正号的个数+ S 大于负号的个数- S 的可能性应该大，即正号出现的概率5.0>p ，对于太小的+ S 相应太大的- S ，将拒绝接受原假设；对于原假设：试验后比试验前减小来说，正号的个数+ S 小于等于负号的个数- S 的可能性应该大，即正号出现
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基础讲义
目标 ?了解ＳＡＳ系统的功能特点； ?熟悉ＡＳ系统操作环境； ?掌握SAS系统的有关概念； ?学会使用DATA Step读入外部数据文件以及对现有的数据集进行读入、修改、拼接以及合并； ?学会使用PROC Step的几个重要过程对数据集进行操作； ?学会使用ODS（输出传递系统）控制输出； ?了解SAS宏语言；
第一章SAS系统简介 ?ＳＡＳ提供的基本运行环境：显示管理系统。 介绍显示管理系统中的有关窗口、菜单及操作。 ?运行一个简单的ＳＡＳ程序： ｐｒｏｃ ｐｒｉｎｔ ｄａｔａ＝ｓａｓｕｓｅｒ．ａｄｍｉｔ； ｖａｒｎａｍｅ ｓｅｘ ａｇｅ ｗｈｅｒｅ ａｇｅ ｇｔ３０； ｒｕｎ；
第一章SAS系统简介?ＳＡＳ系统对数据的管理： ＊ＳＡＳ数据集（ｄａｔａ ｓｅｔ）： ＊ＳＡＳ数据视图（ｄａｔａ ｖｉｅｗ）： ＊ＳＡＳ数据库（ｌｉｂｒａｒｙ）和库标记：
第一章SAS系统简介 ＊标记一个ＳＡＳ数据库的两种方法： １、通过菜单进行； ２、ｌｉｂｎａｍｅ 库标记引擎数据源选项； 练习：用两种方法分别建立： １、一个默认的ＳＡＳ数据库； ２、一个包含ＯＲＡＣＬＥ数据的ＳＡＳ数据库； ３、一个包含ＯＤＢＣ数据的ＳＡＳ数据库。
第一章SAS系统简介 ＊ＳＡＳ文件快捷方式（Ｆｉｌｅ Ｓｈｏｒｔｃｕｔ）： ＊ＳＡＳ文件的两级名： 库标记．文件名 ＊ＳＡＳ的永久库和临时库： 永久库：ＳＡＳＵＳＥＲ、ＳＡＳＨＥＬＰ、自定义的库； 临时库：ＷＯＲＫ
第一章SAS系统简介 练习：１、建立一个文件快捷方式。 ２、使用SAS Ｎｏｔｅｐａｄ窗口来创建和保存SAS 程序
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。
SAS讲义 第十八课SAS宏功能简介
第十八课SAS宏功能简介* SAS系统提供了强大的宏功能（macro facility），通过创建宏变量和宏能方便地完成： ●重复分析任务，大大精减了程序量 ●从系统获取一些如SAS启动时间、日期、版本号等信息 ●有条件地执行数据步和过程步 ●保持程序的对立性和移植性，产生与数据无关的程序 ●用宏变量在不同数据步和过程步之间传递数据 一.SAS宏变量 宏变量（也称符号变量）属于SAS宏语言的范畴，和数据步中的变量概念是不一样的。除了数据行外，可以在SAS程序的任何地方定义和使用宏变量。数据步变量是和数据集相联系的，而宏变量是独立于数据集的。数据集变量的值取决于正在处理的观测，而一个宏变量的值总是保持不变，直到被明确改变。 1宏变量的定义 定义一个宏变量的最简单方法是使用宏语句%LET，它的一般形式如下： %LET宏变量名=值; 宏变量的命名遵从一般的SAS命名规则。宏变量的值不需要加引号，如果值加入引号，则引号被作为宏变量值的一部分。宏变量的值可以是固定的字符串、其它宏变量的引用、宏函数和宏调用。 2宏变量的引用 为了引用一个宏变量的值，在宏变量前加上一个符号&，格式如下： &宏变量名 宏变量被引用的效果就是用宏变量的内容直接替代宏变量名。 3宏变量的使用举例 例如，我们想要打印、图示和分析几个数据集，但又希望避免重复键入每一个数据集名字以修改相同的程序代码。解决方法是用%LET语句创建一个宏变量DSNAME，该宏变量赋值了一个数据集名SURVEY。然后这个宏变量在PROC PRINT等许多过程和TITLE语句中被引用。程序如下：
%Let dsname=survey ; Proc print data=&dsname ; Var name sex bdate income ; Title “Display of Data Set &dsname” ; Run ; 要注意标题语句Title平时既可以用单引号又可以用双引号围住标题，但如果有宏变量引用，则必须用双引号，否则用单引号将当作字符串处理。上面的程序中，我们只要修改宏变量dsname的赋值，就能对多个数据集执行相同的打印输出等操作。 可用几个%LET语句来创建多个宏变量进一步增强过程的通用性。例如，我们可用WHERE语句来规定用作打印和分析的一个范围。如用%LET语句把宏变量START和END 分别定义为开始和结束的日期。程序如下： %Let dsname=survey ; %Let start=?01jan79?d ; %Let end= …31dec80?d ; Proc print data=&dsname ; Var name sex bdate income ; Where &start 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。 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。 ● 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+++=∑=2 1 0sin 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 m t 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(34.3)中的x t 也 可为自变量构成的向量。 这种变量变换法也适用于因变量和待定参数 b i 。如 ()[]1exp 2132211-++=t t t t t x x b x b x b a y (34.4) 时上式两边取对数得 ()1ln ln 2132211-+++=t t t t t x x b x b x b a y (34.5) 现作变换 1,ln ,ln 2130*-===t t t t t x x x a b y y (34.6) 则可得线性表达式 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 第三十课 Spearman 等级相关分析 一、 秩相关的Spearman 等级相关分析 前面介绍了使用非参数方法比较总体的位置或刻度参数，我们同样也可以用非参数方法比较两总体之间相关问题。秩相关（rank correlation ）又称等级相关，它是一种分析i x 和i y 等级间是否相关的方法。适用于某些不能准确地测量指标值而只能以严重程度、名次先后、反映大小等定出的等级资料，也适用于某些不呈正态分布或难于判断分布的资料。 设i R 和i Q 分别为i x 和i y 各自在变量X 和变量Y 中的秩，如果变量X 与变量Y 之间存在着正相关，那么X 与Y 应当是同时增加或减少，这种现象当然会反映在（i x ，i y ）相应的秩（i R ，i Q ）上。反之，若（i R ，i Q ）具有同步性，那么（i x ，i y ）的变化也具有同步性。因此 ∑∑==-==n i n i i i i Q R d d 1 1 22 )( (30.1) 具有较小的数值。如果变量X 与变量Y 之间存在着负相关，那么X 与Y 中一个增加时，另一个在减小，d 具有较大的数值。既然由（i x ，i y ）构成的样本相关系数反映了X 与Y 之间相关与否的信息，那么在参数相关系数的公式),(Y X r 中以i R 和i Q 分别代替i x 和i y ，不是同样地反映了这种信息吗？基于这种想法，Charles Spearman 秩相关系数),(Q R r s 应运而生： ∑∑∑∑∑∑∑---- = 2 2)1 ()1()1 )(1(),(i i i i i i i i s Q n Q R n R Q n Q R n R Q R r (30.2) ),(Q R r s 与),(Y X r 形式上完全一致，但在),(Q R r s 中的秩，不管X 与Y 取值如何，总是只 取1到n 之间的数值，因此它不涉及X 与Y 总体其他的内在性质，例如秩相关不需要总体具有有限两阶矩的要求。由于 2 ) 1(211 1 += +++==∑∑==n n n Q R n i i n i i 6 ) 12)(1(212221 21 2++= +++==∑∑==n n n n Q R n i i n i i 因此公式(30.2)可以化简为 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讲义-第九课 一、Do循环 1、大家回看第四课的例11，可以发现Do循环应该要和End搭配使用。下面都是可行的Do语句。 do i=5; do i=2,3,5,7; do i=1 to 100; do i=1 to 100 by 2; do i=100 to 1 by -1; do i=1 to 5,7 to 9; do i=’01jan99’d,’25feb99’d; do i=’01jan99’d to ‘01jan2000’d by 1; 例1 产生1,2,9,8 的序列。 data a; do i=1,2,9,8; output; end; run; 思考：若output放在end之后，或者去掉output，那会怎样呢？ 例2 产生1-20的奇数序列。 data a; do i=1 to 20 by 2; output; end; run; 例3 求1-100的自然数之和。 data a; do i=1 to 100 ; n+i; output; end; run; 例4 求1-100的自然数的平方和。 data a; do i=1 to 100 ; n+i**2; output; end; run; 例5用do循环处理数组。（下课还会深入说数组） data a(drop=i); array day{7} d1-d7; do i=1 to 7; day{i}=i+1; end; run; 2、do while语句。先判断while表达式，若成立则执行，否则推测循环。例6 data a; n=0; do while (n<5); n+1; output; end; run; 例7 计算1加到100的过程中，第一个大于等于2000的数。 data a; do i=1 to 100 while (n<2000) ; n+i; output; end; run; 3、do until 语句。先执行，直到until的表达式为真，推出循环。 4、do over 语句。我们到下课再说。 二、select语句。 Select-when 相当于一般编程语言里面的swich-case语句。直接看例子。例8 data a; set resdat.class; x=0; obs=_n_; select(obs); when(2) x=2; when(3,7)x=5; otherwise x=3; end; run; 三、return语句。 Return语句可以让系统返回到data步开头。 例9return语句与if-then共用 data a; input x y z; if x=y then return; s=x+y; cards; 1 2 3 2 2 3 ;--SAS系统和数据分析SAS数据库
SAS讲义 第三十四课非线性回归分析
SAS系统和数据分析PROC TRANSPOSE转置数据集
SAS系统和数据分析非线性回归分析
SAS讲义 第三十课Spearman等级相关分析
SAS系统和数据分析SAS数据集
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