sas 程序

(1)

Data sex_f;

Set sashelpclass(where=(upcase(sex)='F'));

Run;

proc print;run;

(2)

Data sex_nhw;

Set sashelpclass;

Keep name height weight;

Run;

proc print;run;

(3)

Data sex_r;

Set sashelpclass;

ratio=weight/height;

Run;

proc print;run;

(4)

Data class_f class_m;

Set sashelpclass;

select(upcase(sex));

when('F') output class_f;

otherwise output class_m;

end;

Run;

proc print;run;

(5)

Data class_n;

Set class_f class_m;

Run;

proc print;run;

希望回答对你有帮助

SAS软件主要是是用于统计分析的工具，应用SAS程序可以采集数据点、建立数据集并分析数据。SAS程序主要分为Data步和Proc步两大类；用Data步创建和加工数据集，用Proc步对数据集进行各类分析。SAS软件同时也是应用于数据库的好软件。

为研究人脑老化的严重程度，有人测定了不同年龄的60名正常男性10项有关指标的数据，各变量的含义如下： AGE为年龄、TJ为记忆、SG为数字广度记忆、TS为图形顺序记忆、XX为心算位数、XS为心算时间、CK为规定时间内穿孔数、BJ为步距、JJ为步行时双下肢夹角、BS步速。试对这些指标作变量聚类分析。 AGE TJ SG TS XX XS CK BJ JJ BS AGE TJ SG TS XX XS CK BJ JJ BS 16 17 9 14 514 4 9 54 3532 392 48 20 8 3 500 5 12 37 2470 373 18 12 8 14 357 5 11 46 3066 330 49 18 8 5 187 5 10 34 2254 477 19 11 8 2 1167 3 12 53 3701 308 50 13 8 4 320 5 11 45 3347 278 20 18 9 5 704 5 9 47 3010 390 51 16 7 14 358 5 2 40 2627 438 21 15 9 6 657 5 10 57 3714 272 52 17 8 14 286 5 7 34 2393 510 22 19 8 14 329 5 11 46 3066 324 53 10 8 14 343 3 4 41 2601 404 24 16 9 5 350 2 10 43 2764 441 54 11 8 8 618 5 2 37 2545 380 25 19 9 6 357 1 9 42 2654 449 55 11 8 14 215 4 0 42 2968 261 26 17 9 14 386 3 9 52 2924 354 56 8 7 9 2210 1 5 45 2980 667 27 15 8 1 600 4 9 42 3230 438 57 12 10 7 450 5 8 24 1595 729 28 18 7 14 398 5 9 51 3394 303 58 10 6 9 950 2 4 43 2896 350 29 20 10 14 193 5 8 43 3079 451 59 11 10 12 869 0 12 44 3115 289 30 14 10 14 293 5 7 45 3267 445 60 12 7 8 878 2 8 18 1292 743 31 19 8 10 373 5 10 33 1991 571 61 10 5 2 635 5 0 15 896 1114 32 14 10 14 357 2 12 44 3192 412 62 12 8 7 1700 5 8 32 2183 471 33 15 9 14 336 5 6 42 2861 539 63 14 9 4 940 2 12 42 2896 401 34 15 7 14 394 5 10 43 3026 431 64 12 9 5 300 5 12 30 2218 541 35 17 9 14 264 2 11 27 2779 445 66 7 7 3 849 5 1 29 2062 567 36 18 9 12 323 5 10 38 2583 468 67 15 8 6 343 5 6 37 2465 550 37 19 8 7 300 5 9 38 2538 373 68 14 5 6 800 0 8 40 2806 434 38 16 8 7 438 4 11 35 2334 499 69 6 7 2 834 2 2 29 1702 469 39 20 8 14 143 5 11 46 3030 341 70 13 9 11 94 4 1 38 2583 370 40 17 8 7 205 2 12 37 2456 449 71 15 9 14 450 5 6 41 2801 506 41 17 9 11 370 5 11 35 2376 433 72 10 7 2 333 5 7 38 2480 388 42 16 9 8 333 5 9 12 3211 263 73 0 7 6 577 1 0 31 2127 573 43 20 8 3 250 2 10 39 2590 377 74 20 8 8 411 5 7 39 2769 560 44 14 9 14 257 4 10 43 2703 371 75 12 8 14 814 3 4 28 1923 626 45 18 8 2 267 5 8 39 2751 394 76 6 7 3 675 3 5 24 1663 756 46 20 8 10 282 5 10 40 2706 354 78 9 7 4 820 2 4 13 944 891 47 18 9 14 193 5 9 43 2795 501 79 13 5 1 950 0 6 38 2553 324 [SAS程序]──[D6P5PRG] DATA abc； PROC VARCLUS CENTROID； INFILE 'a：llhyjdat'； VAR age tj sg xx xs INPUT age tj sg xx xs ts ck bj jj bs； RUN； ts ck bj jj bs @@； PROC VARCLUS HI MAXC=4； VAR age tj sg xx xs PROC VARCLUS； ts ck bj jj bs； RUN； VAR age tj sg xx xs PROC VARCLUS CENTROID MAXC=4； ts ck bj jj bs； VAR age tj sg xx xs RUN； ts ck bj jj bs； RUN； （程序的第１部分） （程序的第２部分） [程序修改指导] 第１个过程语句中没有任何选择项，其聚类方法为主成分聚类法；第２个过程语句中用了选择项CENTROID，其聚类方法为重心分量聚类法。这２个过程步最终会聚成多少类，将由软件中隐含的临界值来决定；第３个过程语句中加了HI（要求在不同水平上的聚类保持系统结构，但与无此选则项时的区别并不明显），MAXC=4要求从１类聚到４类，此选择项的最大值为变量的个数。第４个过程语句要求用重心分量法从１类聚到４类。对于一批给定的资料，究竟应聚成几类合适，没有统一的规则。可先将资料聚成各只同的类，然后结合专业知识和各类能解释总方差的百分比来权衡。 何时需选用重心分量聚类方法呢？当用户想让类分量或成分（Cluster Components）代表标准化变量（未加权的，是软件缺省值）或未标准化变量（若指定用COV，即用协方差矩阵）的均数时，应加CENTROID。 当 *** 作的数据对象是样本相关矩阵（缺省值）时，视各变量的重要性相同；当 *** 作的数据对象是样本协方差矩阵（需在过程语句中加COV）时，使具有较大方差的变量起的作用大些。 [输出结果及其解释] Oblique Principal Component Cluster Analysis 60 Observations PROPORTION = 0 10 Variables MAXEIGEN = 1 Cluster summary for 1 cluster（s） Cluster Variation Proportion Second Cluster Members Variation Explained Explained Eigenvalue 1 10 100000 429072 04291 16661 Total variation explained = 4290718 Proportion = 04291 Cluster 1 will be split 这是用分解法思想进行斜交主成分聚类的第１步，把全部10个变量聚成一类，能解释的方差为4290718，占总方差10的4291％，并预告这一类将被分裂。 Cluster summary for 2 cluster（s） Cluster Variation Proportion Second Cluster Members Variation Explained Explained Eigenvalue 1 5 500000 327601 06552 08495 2 5 500000 237844 04757 09116 Total variation explained = 5654444 Proportion = 05654 １类分裂成２类，各含５个指标，此时能解释的方差为565444，占总方差10的5654％。 R-squared with Own Next 1-R2 Variable Cluster Closest Ratio Cluster 1 AGE 05843 02958 05903 CK 04006 01719 07238 BJ 07414 00839 02823 JJ 08580 01320 01636 BS 06917 01106 03467 Cluster 2 TJ 05593 02701 06038 SG 04595 01927 06695 XX 03632 00983 07062 XS 05864 00489 04349 TS 04100 00134 05980 这是每个指标与类成分之间相关系数的平，如：指标AGE在第１类中，它与第１类成分（相当于因子分析中的第１公因子）之间相关系数的平是05843（称为R-Squared WithOwn Cluster），同理可理解该列中的其他相关系数的含义；第１类中的某个指标与相邻类（此处为第２类）的类成分之间的相关系数的平，称为R-squared with Next closest，如：AGE与第２类成分之间的相关系数的平为02958，该值越小，说明分类越合理。最后一列的比值由同一横行的数据求得，如：（1- 05843）/（1-02958）=05903，此值越小，表明分类越合理。从最后一列可看出，很多比值较大，说明这10个变量分成２类是不太合适的。 Standardized Scoring Coefficients Cluster 1 2 AGE -233329 0000000 TJ 0000000 0314445 SG 0000000 0284992 XX 0000000 0253402 XS 0000000 -321956 TS 0000000 0269220 CK 0193211 0000000 BJ 0262837 0000000 JJ 0282748 0000000 BS -253864 0000000 这是从标准化变量预测类成分的标准回归系数，若设C1、C2分别为第１和第２类成分， 即： C1=-0233329AGE+0193211CK+0262837BJ+0282748JJ-0253864BS C2=0314445TJ+0284992SG+0253402XX-0321956XS+0269220TS Cluster Structure Cluster 1 2 AGE -764387 -543839 TJ 0519746 0747887 SG 0438921 0677836 XX 0313525 0602701 XS -221198 -765752 TS 0115617 0640323 CK 0632961 0414644 BJ 0861055 0289621 JJ 0926285 0363380 BS -831661 -332602 类结构相当于因子分析中的因子模型，即每个标准化变量可以表示成全部类成分的线性组合。如：AGE=-0764387C1-0543839C2。 Inter-Cluster Correlations Cluster 1 2 1 100000 047031 2 047031 100000 No cluster meets the criterion for splitting 类内相关就是类成分之间的相关系数。此时已达到隐含的停止分裂的临界值，停止分裂。 ① ② ③ Total Proportion Minimum Number Variation of Variation Proportion of Explained Explained Explained Clusters by Clusters by Clusters by a Cluster 1 4290718 04291 04291 2 5654444 05654 04757 第①列表示分成一类与两类时分别能解释的总方差量；第②列表示分成一类与两类时分别能解释的方差占全部10个变量的总方差的百分比；第③列表示分成一类与两类时由１个类成分能解释的方差占全部10个变量的总方差的最小百分比。 ① ② ③ Maximum Minimum Maximum Number Second R-squared 1-R2 Ratio of Eigenvalue for a for a Clusters in a Cluster Variable Variable 1 1666142 01079 2 0911631 03632 07238 第①列为各类中最大的第２特征值；第②列为各类中１个变量与其所在类成分的最小相关系数的平R2；第③列为各类中（1-R2）own／（1-R2） next的最大比值。参见前面关于“R-squared with own cluster 、next cluster”部分输出结果及其解释。 Oblique Centroid Component Cluster Analysis 60 Observations PROPORTION = 075 10 Variables MAXEIGEN = 0 Oblique Centroid Component Cluster Analysis R-squared with Own Next 1-R2 Variable Cluster Closest Ratio Cluster 1 TJ 07991 02978 02861 CK 07991 03119 02920 Cluster 2 XS 10000 01725 00000 Cluster 3 BJ 09130 04428 01561 JJ 09130 06504 02487 Cluster 4 XX 10000 01622 00000 Cluster 5 BS 10000 05932 00000 Cluster 6 TS 10000 01725 00000 Cluster 7 SG 10000 02022 00000 Cluster 8 AGE 10000 03815 00000 No cluster meets the criterion for splitting 上述主要结果是由第２个过程步输出的。 Oblique Principal Component Cluster Analysis 60 Observations PROPORTION = 1 10 Variables MAXEIGEN = 0 R-squared with Own Next 1-R2 Variable Cluster Closest Ratio Cluster 1 BJ 08166 02582 02472 JJ 09162 03359 01262 BS 08013 02143 02529 Cluster 2 TJ 06381 04199 06239 XS 06774 01469 03782 TS 05469 00709 04876 Cluster 3 SG 07013 02547 04007 XX 07013 01067 03343 Cluster 4 AGE 07792 03298 03294 CK 07792 01771 02682 这是第３个过程步输出的主要结果。 Oblique Centroid Component Cluster Analysis 60 Observations PROPORTION = 1 10 Variables MAXEIGEN = 0 R-squared with Own Next 1-R2 Variable Cluster Closest Ratio Cluster 1 SG 07013 02374 03916 XX 07013 01392 03470 Cluster 2 AGE 06075 05235 08238 XS 04801 01725 06283 BS 05562 05019 08909 Cluster 3 TS 10000 01018 00000 Cluster 4 TJ 05368 03965 07676 CK 05720 02783 05931 BJ 06357 03369 05493 JJ 07015 04689 05621 这是第４个过程步输出的主要结果。 [专业结论] 结合专业知识发现：由第３个过程仓类的结果比较合理，即第１类中含BJ（步距）、JJ（步行时双下肢夹角）、BS（步速）这三个与走步有关的变量；第２类中含TJ（记忆）、XS（心算时间）、TS（图形顺序记忆）这三个与记忆、计算有关的指标；第３类中含SG（数字广度记忆）、XX（心算位数）这两个与记忆、计算有关的指标；第４类中含AGE（年龄）、CK（穿孔）这两个与视力和协调能力有关的指标。分类的结果将有助于研究者对影响人脑老化本质的认识，为进一步从事这方面的研究提供了一些线索。 参考： >

SAP起源于Systems Applications and Products in Data Processing。SAP既是公司名称，又是其产品——企业管理解决方案的软件名称。

SAP BI解决方案的特点-

SAP的BI战略强调协同，目标是使BI工具在企业的上中下游协同有效的工作。SAP Business Objects的BI产品组合是向决策层、分析和业务人员，SAP则使用在运营部门，两类产品相互补充，涵盖了BI应用的各个方面。

对于BI解决方案的各个功能模块，SAP主要通过两个工具来实现：一是集数据仓库、数据挖掘和结果展示为一体的SAP BW；二是侧重于前端分析、展示和报表的BI平台——SAP Business Objects XI。SAP BW是SAP在数据仓库和商务智能方面的经典产品，而SAP Business Objects XI的亮点在于拥有世界一流的水晶报表和专为财务和业务分析师设计的OLAP分析引擎。二者的无缝集成进一步扩大了原有的优势。

另一方面， *** 作型BI是SAP长期的重要技术目标，使用BI来获得ERP系统和供应链系统数据更大的分析和探索是SAP巩固其ERP市场地位，同时扩展新市场的重要战略。 *** 作型BI可以通过SAP ERP系统来实现实时地客户的绩效分析（也可以通过数据仓库一起来实现），同时支持利用开放的数据库实现商务智能分析。用户可以更容易的及时发现ERP工作流中的问题，从而实时修改、优化 *** 作，提高 *** 作的绩效。

SAS 系统全称为Statistics Analysis System，最早由北卡罗来纳大学的两位生物统计学研究生编制，并于1976年成立了SAS软件研究所，正式推出了SAS软件。SAS是用于决策支持的大型集成信息系统，但该软件系统最早的功能限于统计分析，至今，统计分析功能也仍是它的重要组成部分和核心功能。SAS现在的版本为90版，大小约为 1G。经过多年的发展，SAS已被全世界120多个国家和地区的近三万家机构所采用，直接用户则超过三百万人，遍及金融、医药卫生、生产、运输、通讯、政府和教育科研等领域。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，并在96～97年度被评选为建立数据库的首选产品。堪称统计软件界的巨无霸。

SAS BI解决方案的特点-

SAS公司的BI相关工具和扩展产品多达数十种，涵盖了BI应用的各个方面，这些工具可以相互组合成针对各行业和各种应用的BI解决方案，加上SAS在数据分析和数据挖掘上领先的技术，SAS的BI解决方案在BI的核心项目——发现海量数据中有价值的信息——方面占有绝对的优势。SAS产品的优势是产品包括报表和KPI以及其他针对专门业务需求的分析工具；能够有效地将高级分析功能嵌入到报表、仪表盘和其他应用程序中；提供了数据载入内存分析和非常好的可视化效果，以及用更多的业务分析功能。其劣势在于价格昂贵且使用难度大：许多数据处理和高级分析任务需要SAS编程语言，对缺乏相关技术的人形成了技术障碍。另外，SAS BI的灵活性较差。

Base SAS模块的：

· Data Step（数据步，在SAS帮助文档中称为SAS 语言）

· DS2（Data Step 2，最新一代的编程语言）

· MACRO（宏）

· SQL和FedSQL（虽然只是两个过程步，不能称之为一门语言，但是作为数据处理尤其是数据库处理的编程语言其作用相当重要。）

· FCMP（Function Compiler，用于用户自定义函数和子例程的编译和管理）

· GTL（Graphic Template Language，图形模板语言）

· Metadata Language（元数据管理语言）

SAS/AF模块的：

· SCL（SAS Component Language SAS组件语言，现在已经很少有人用了。）

SAS/OR模块的：

· OPTMODEL（Optimization Model，优化模型编程语言）

SAS/IML模块的：

· IML（矩阵编程语言）

SAS/IML Studio模块的：

· IMLPlus（IML 语言的扩展，主要用于生成图形、调用SAS过程步和非SAS程序）

JMP模块的：

· JSL（JMP Script Language，JMP 脚本语言）

以上就是关于sas 程序全部的内容，包括:sas 程序、如何使用SAS软件、SAS聚类分析或回归分析，或模糊评价，需要一个数据，一个程序和运行结果的说明求大神帮助等相关内容解答，如果想了解更多相关内容，可以关注我们，你们的支持是我们更新的动力！