利用sas系统模型分析一组数据

：模型

财务正常公司：

Y=-50489552-1121762X1+783665X2+021150X3+077499X4+036059X5-585931X6-172308X7+758422X8+1221601X9

财务困境公司：

Y=-61935520-1135101X1+560132X2+022330X3+079989X4+027322X5-599456X6-170626X7+885152X8+1363997X9

2：检验

y=367805prin1+221392prin2+112608prin3+ 078198prin4+052051prin5

在进行观测归类时，结果很好，分类错误的比率为0。因为哪个公司到底有困境，哪个正常我都是事先知道的，可是在进行主成分分析时，陷入财务困境危险的公司其得分值较高，而财务健康的公司其得分值较低或者不明显，下面是指标得分值。

问题大概就是这样了，如果你还没看明白，请说明，毕竟自己花了不少时间写的文章，不想轻易粘上去（而且文章也太长了估计复制不上去）。

模型和检验都在上面，至于程序由于分析指标太多，因此滤去了观测数据，下面。

1：一般判别分析模型

data solvency;

input type x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 x9@@;

cards;

XXXXXXXXXX

XXXXXXXXXX

XXXXXXXXXX

class type;

var x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 x9;run;

proc discrim pool=test slpool=005 list;

class type;

priors'1'=06 '0'=04;run;

proc discrim method=npar k=2 list;

class type;

run;

2：主成分分析模型

data solvency;

input type x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 x9@@;

cards;

XXXXXXX

XXXXXX

XXXXXXXX

; proc princomp out=out1;

var x1-x9;run;

data a;

set out1;

y=367805prin1+221392prin2+112608prin3+ 078198prin4+052051prin5;

run;

proc sort; by y;run;

proc print;

var type y;

run;

中间打XXXXXX的是观测数据

SAS (Statistical Analysis System)是一个模块化、集成化的大型应用软件系统。

它由数十个专用模块构成，功能包括数据访问、数据储存及管理、应用开发、图形处理、数据分析、报告编制、运筹学方法、计量经济学与预测等等。

SAS系统基本上可以分为四大部分：SAS数据库部分；SAS分析核心；SAS开发呈现工具；SAS对分布处理模式的支持及其数据仓库设计。

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(sas 的数据管理功能并不很出色，而是数据分析能力强大所以常常用微软的产品管理数据，再导成sas数据格式．要注意与其他软件的配套使用）；数据呈现；数据分析。当前（2012年）软件最高版本为SAS93。其中Base SAS模块是SAS系统的核心。其它各模块均在Base SAS提供的环境中运行。用户可选择需要的模块与Base SAS一起构成一个用户化的SAS系统。

Base SAS

Base SAS作为SAS系统的核心，负责数据管理，交互应用环境管理，进行用户语言处理，调用其它SAS模块。

Base SAS 为SAS系统的数据库提供了丰富的数据管理功能，还支持标准的SQL语言对数据进行 *** 作。Base SAS能够制作从简单列表到比较复杂的统计报表。 Base SAS可进行基本的描述性统计及基相关 系数的计算，进行正态分布检验等。

SAS/GHAPH

SAS/GHAPH可将数据及其包含着的深层信息以多种图形生动地呈现出来，如直方图、圆饼图、星形图、散点相关图、曲线图、三维曲面图、等高线图及地理图等。

SAS/GHAPH提供一个全屏幕编辑器，提供多种设备程序，支持非常广泛的图形输出设备以及标准的图形交换文件。

SAS/ASSIST

SAS/ASSIST为SAS系统提供了面向任务的菜单界面，借助它可以通过菜单系统来使用SAS系统其它产品。它自动生成的SAS程序既可辅助有经验的用户快速编写SAS程序，又可帮助用户学习SAS。

SAS/AF

SAS/AF是一个应用开发工具。用户使用SAS/AF可将包含众多功能的SAS软件作为方法库，利用 SAS/AF的屏幕设计能力以及SCL语言的处理能力来快速开发各种功能强大的应用系统。SAS/AF也了采用了OOP(面向对象编辑)技术，使用户可方便快速开发各类具有图形用户界面(GUI)的应用系统。

SAS/EIS

SAS/EIS是决策工具，也是一个快速应用开发工具。SAS/EIS完全采用新兴的面向对象的编程模式(OOP)。EIS以生动直观的方式(图或表)将关键性或总结性信息呈现给使用者。

SAS/ACCESS

为了对众多不同格式的数据进行查询、访问和分析，SAS/ACCESS提供了与许多流行数据库软件的接口，利用SAS/ACCESS，可建立外部其它数据库的一个统一的公共数据界面。SAS/ACCESS提供的接口是透明的和动态的。用户不必将此文件当作真正存储着数据的SAS数据集一样使用，而只需在SAS中建立对外部的描述(即VIEW)文件，便可将此文件当作真正存储着数据的SAS数据集一样使用。对一些经常使用的外部数据，可以利用SAS/ACCESS将数据真正提取进入SAS数据库。 SAS/ACCESS 提供的接口是双向的，既可将数据读入SAS，也可在SAS中更新外部数据或将SAS数据加载到外部数据库中。

SAS/ACCESS支持的数据库主要有：IML－DL/I, SQL/DS, DB2, ADABAS, Rdb, ORACLE, Sybase, INGRES, Informix, DBF/DIF,ODBC等。

SAS/STAT

SAS/STAT覆盖了所有的实用数理统计分析方法，是国际统计分析领域的标准软件。SAS/STAT提供了八十多个过程，可进行各种不同模型或不同 特点数据的回归分析，如正交回归/面回归、响应面回归、logistic回归、非线性回归等，且具有多种模型选择方法。 可处理的数据有实型数据、有序数据和属性数据，并能产生各种有用的统计量和诊断信息。

在方差分析方面， SAS/STAT为多种试验设计模型提供了方差分析工具。

另外，它还有处理一般线性模型和广义线性模型的专用过程。在多变量统计方面， SAS/STAT为主成分分析、典型相关分析、判别分析和因子分析提供了许多专用过程。SAS/STAT还包含多种聚类准则的聚类分析方法。

SAS/QC

SAS/QC为全面质量管理提供了一系列工具。它也提供一套全屏幕菜单系统引导用户进行标准的统计过程以及试验设计。SAS/QC提供了多种不同类型控制图的制作与分析。Pareto图（排列图）可用于发现需优先考虑的因素，Ishikawa图（鱼骨图）可用于直观地进行因果分析。

SAS/ETS

SAS/ETS提供丰富的计量经济学和时间序列分析方法，是研究复杂系统和进行预测的有力工具。它提供方便的模型设定手段、多样的参数估计方法。

SAS/OR

SAS/OR提供全面的运筹学方法，是一种强有力的决策支持工具。它辅助人们实现对人力、时间以及其它各种资源的最佳利用。 SAS/OR包含通用的线性规划、混合整数规划和非线性规划的求解，也为专门的规划问题提供更为直接的解决办法，如网络流问题、运输问题、分配问题等。

SAS/IML

SAS/IML提供功能强大的面向矩阵运算的编程语言，帮助用户研究新算法或解决SAS中没有现成算法的专门问题。SAS/IML中的基本数据元素是矩阵。它包含大量的数学运算符、函数和例行程序，用户用很少的语句便可执行很复杂的计算过程。

SAS/WA

SAS/WA（Warehouse Administrator）是建立数据仓库的集成工具，它在其它SAS软件的基础上提供了一个建立数据仓库的管理层，包括：定义数据仓库和主题，数据转换和汇总，汇总数据的更新，Metadata的建立、管理和查询，Data marts和Info marts的实现。

SAS/MDDB Server

SAS/MDDB Server是SAS的多维数据库产品，主要用于在线分析处理（OLAP），可将从数据仓库或其它数据源来的数据以立体阵列的方式存储，以便于用多维数据浏览器等工具快速和方便地访问。

SAS/IntrNet

SAS/IntrNet为SAS Web应用提供了数据服务和计算服务，包括htmSQL，它为一UNIX Web服务器的CGI程序，使得能通过支持Web浏览器动态查询SAS数据或外部的关系型数据库；SAS ODBC Driver使得能通过支持ODBC的Windows Web服务器来访问SAS数据；SAS Driver for JDBC使得可以通过Java applet来查询SAS数据； SAS/IntrNet Application Dispatcher使得可以通过Web浏览器动态地递交SAS程序到SAS应用服务器执行，并将结果返回浏览器。

SAS/GIS

SAS/GIS集地理位置系统功能与数据的显示分析于一体。它提供层次化的地理信息，每一层可以是某些地理元素，也可与用户定义的主题（例如：人口、产值等）相关联。用户可交互式地缩小或放大地图，设定各层次显示与否，并利用各种交互式工具进行数据显示与分析。

SAS/ITSV

IT Service Vision（ITSV）是企业的全面IT服务的性能评估和管理的软件，这些IT服务包括计算机系统、网络系统、Web服务器和电话系统等。ITSV将不同来源的数据进行整理和组织，存放于性能数据仓库中，用GUI或批处理的方式产生组织任意层面的报告。系统程序员及网络工程师能借此识别、研究并解决有关问题，业务分析人员能借此制定资源管理的总体策略，CIO和数据中心经理能借此定期地得到所需的IT运作的汇总和分析报告。

SAS/CFO Vision

SAS/CFO Vision用于财务整合和报告，内部包含了会计知识，为日常财务工作提供了现成的程序，并提供了访问所有主要数据源的接口。它主要用于；访问财务和非财务的有关住处整合财务数据，通过一个财务信息仓库来管理业务结构，通过财务报告和分析帮助理解财务的结果，并在组织内交流关键的业务结果信息。

本人曾是数模队员,对sas有一定的了解你要导出的结果,首先,你只是想在运算好程序后找到你想要的结果,还是你要另外的导出到某个文件里呢第一种情况,在帮你运算好程序后,如果你的程序没有错误,那么你点了那个运行按钮后,sas的页面会自动切换到结果页面,只不过他的那些结果前是英文,那里面的数据要根据你的问题来找,有些答案是没有用的,简单点就是你需要什么就找什么,建议楼主找本参考资料好好看看至少得懂点基本的嘛如果你的程序有错误,页面不会\跳动,而且会在你编辑程序的上一个方框里会出现些蓝色英文还有你的程序,你仔细看就知道,他是在提示你程序哪里错了当然,程序对他也会出现英文,不过对与错的区别就是sas页面会切换第二种情况,很抱歉,我还不知道这个我想知道的人也很少虽然sas和matlab一样强大可以作优化问题,但是就连我们数模教练都不知道怎么编程,我想,估计外国人懂些吧

您好，SAS单位根检验是一种常用的时间序列分析方法，用于检验序列是否具有单位根。单位根是指序列中存在一个根数为1的特殊根，这种序列通常是非平稳序列，具有随机漂移性质，容易出现误判和误导。

SAS单位根检验主要有两种方法：ADF检验和Phillips-Perron检验。ADF检验是基于自回归模型的检验方法，通过比较序列的ADF统计量和临界值来判断序列是否具有单位根；而Phillips-Perron检验是一种非参数检验方法，通过比较序列的PP统计量和临界值来判断序列是否具有单位根。

在SAS中进行单位根检验，可以使用PROC AUTOREG或PROC MODEL等过程。首先需要导入数据，并进行数据处理和预处理，如去除趋势、季节性等。然后，选择合适的检验方法和参数，并进行模型估计和检验。最后，根据检验结果和临界值的比较，判断序列是否具有单位根。

在进行SAS单位根检验时，需要注意以下几点：一是选择合适的检验方法和参数，不同方法适用于不同的序列类型和数据性质；二是进行数据预处理和模型估计时，需要考虑序列的特点和实际应用需求；三是根据检验结果，进行合理的判断和解释，避免过度解读和误判。

由多个自变量的最优组合共同来预测或估计因变量是用来做预测的你可以用eviews或者spss都可以,多元线性回归模型算是比较基础的了步骤包括变量设置、数据采集、数据拟合、检验、预测等

很多人曾问及SPSS，Stata 和SAS之间的不同，它们之中哪个是最好的。可以想到，每个软件都有自己独特的风格，有自己的优缺点。本文对此做了概述，但并不是一个综合的比较。人们时常会对自己所使用的统计软件有特别的偏好，希望大多数人都能认同这是对这些软件真实而公允的一个对比分析。

SPSS

一般用法。SPSS非常容易使用，故最为初学者所接受。它有一个可以点击的交互界面，能够使用下拉菜单来选择所需要执行的命令。它也有一个通过拷贝和粘贴的方法来学习其“句法”语言，但是这些句法通常非常复杂而且不是很直观。

数据管理。SPSS有一个类似于Excel的界面友好的数据编辑器，可以用来输入和定义数据（缺失值，数值标

签等等）。它不是功能很强的数据管理工具（尽管SPS

11版增加了一些增大数据文件的命令，其效果有限）。SPSS也主要用于对一个文件进行 *** 作，难以胜任同时处理多个文件。它的数据文件有4096个变量，

记录的数量则是由你的磁盘空间来限定。

统计分析。SPSS也能够进行大多数统计分析（回归分析，logistic回归，生存分析，方差分析，因子分

析，多变量分析）。它的优势在于方差分析（SPSS能完成多种特殊效应的检验）和多变量分析（多元方差分析，因子分析，判别分析等），SPSS115版

还新增了混合模型分析的功能。其缺点是没有稳健方法（无法完成稳健回归或得到稳健标准误），缺乏调查数据分析（SPSS12版增加了完成部分过程的模

块）。

绘图功能。SPSS绘图的交互界面非常简单，一旦你绘出图形，你可以根据需要通过点击来修改。这种图形质量极

佳，还能粘贴到其他文件中（Word

文档或Powerpoint等）。SPSS也有用于绘图的编程语句，但是无法产生交互界面作图的一些效果。这种语句比Stata语句难，但比SAS语句简

单（功能稍逊）。

SPSS 软件视频教程

总结。SPSS致力于简便易行（其口号是“真正统计，确实简单”），并且取得了成功。但是如果你是高级用户，随着时间推移你会对它丧失兴趣。SPSS是制图方面的强手，由于缺少稳健和调查的方法，处理前沿的统计过程是其弱项。

Stata

一般用法。Stata以其简单易懂和功能强大受到初学者和高级用户的普遍欢迎。使用时可以每次只输入一个命令（适合初学者），也可以通过一个Stata程序一次输入多个命令（适合高级用户）。这样的话，即使发生错误，也较容易找出并加以修改。

数据管理。尽管Stata的数据管理能力没有SAS那么强大，它仍然有很多功能较强且简单的数据管理命令，能

够让复杂的 *** 作变得容易。Stata主要用于每次对一个数据文件进行 *** 作，难以同时处理多个文件。随着Stata/SE的推出，现在一个Stata数据文

件中的变量可以达到32,768，但是当一个数据文件超越计算机内存所允许的范围时，你可能无法分析它。

统计分析。Stata也能够进行大多数统计分析（回归分析，logistic回归，生存分析，方差分析，因子

分析，以及一些多变量分析）。Stata最大的优势可能在于回归分析（它包含易于使用的回归分析特征工具），logistic回归（附加有解释

logistic回归结果的程序，易用于有序和多元logistic回归）。Stata也有一系列很好的稳健方法，包括稳健回归，稳健标准误的回归，以及

其他包含稳健标准误估计的命令。此外，在调查数据分析领域，Stata有着明显优势，能提供回归分析，logistic回归，泊松回归，概率回归等的调查

数据分析。它的不足之处在于方差分析和传统的多变量方法（多变量方差分析，判别分析等）。

绘图功能。正如SPSS，Stata能提供一些命令或鼠标点击的交互界面来绘图。与SPSS不同的是它没有图

形编辑器。在三种软件中，它的绘图命令的句法是最简单的，功能却最强大。图形质量也很好，可以达到出版的要求。另外，这些图形很好的发挥了补充统计分析的

功能，例如，许多命令可以简化回归判别过程中散点图的制作。

Stata 软件视频教程

总结。Stata较好地实现了使用简便和功能强大两者的结合。尽管其简单易学，它在数据管理和许多前沿统计方法中的功能还是非常强大的。用户可以很容易的下载到别人已有的程序，也可以自己去编写，并使之与Stata紧密结合。

SAS

一般用法。SAS由于其功能强大而且可以编程，很受高级用户的欢迎。也正是基于此，它是最难掌握的软件之一。使用SAS时，你需要编写SAS程序来处理数据，进行分析。如果在一个程序中出现一个错误，找到并改正这个错误将是困难的。

数据管理。在数据管理方面，SAS是非常强大的，能让你用任何可能的方式来处理你的数据。它包含SQL（结构

化查询语言）过程，可以在SAS数据集中使用SQL查询。但是要学习并掌握SAS软件的数据管理需要很长的时间，在Stata或SPSS中，完成许多复杂

数据管理工作所使用的命令要简单的多。然而，SAS可以同时处理多个数据文件，使这项工作变得容易。它可以处理的变量能够达到32,768个，以及你的硬

盘空间所允许的最大数量的记录条数。

统计分析。SAS能够进行大多数统计分析（回归分析，logistic回归，生存分析，方差分析，因子分析，

多变量分析）。SAS的最优之处可能在于它的方差分析，混合模型分析和多变量分析，而它的劣势主要是有序和多元logistic回归（因为这些命令很

难），以及稳健方法（它难以完成稳健回归和其他稳健方法）。尽管支持调查数据的分析，但与Stata比较仍然是相当有限的。

绘图功能。在所有的统计软件中，SAS有最强大的绘图工具，由SAS/Graph模块提供。然而，SAS/Graph模块的学习也是非常专业而复杂，图形的制作主要使用程序语言。SAS 8虽然可以通过点击鼠标来交互式的绘图，但不象SPSS那样简单。

SAS 软件视频教程

总结。SAS适合高级用户使用。它的学习过程是艰苦的，最初的阶段会使人灰心丧气。然而它还是以强大的数据管理和同时处理大批数据文件的功能，得到高级用户的青睐。

总体评价

每个软件都有其独到之处，也难免有其软肋所在。总的来说，SAS，Stata和SPSS是能够用于多种统计分析的一组工具。通过

Stat/Transfer可以在数秒或数分钟内实现不同数据文件的转换。因此，可以根据你所处理问题的性质来选择不同的软件。举例来说，如果你想通过混

合模型来进行分析，你可以选择SAS；进行logistic回归则选择Stata；若是要进行方差分析，最佳的选择当然是SPSS。假如你经常从事统计分

析，强烈建议您把上述软件收集到你的工具包以便于数据处理。

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