SAS应用讲.ppt

SAS应用讲义 主讲人 方红 汪晓银 华中农业大学数学建模基地制作 未经许可，不得传播 一、SAS应用基础 1.概述 SAS是英文Statistical Analysis System的缩写，它是美国SAS研究所的产品，被国际上誉为标准软件。其中的SAS/STAT模块是目前功能最强的多元统计分析程序集，包括回归分析、方差分析、属性数据分析、多变量分析、判别分析、聚类分析、得分方法和残存分析共8类26个过程。 2、界面简介 SAS的工作界面和其它Windows应用程序一样，可以在一个主窗口内包含若干个子窗口，并有菜单栏、工具栏、状态栏等。 SAS三个最重要的窗口为：Editor 程序编辑窗口，Log 运行记录窗口，Output 输出记录窗口。 3、程序结构 SAS对数据的处理分为两大步骤：数据步和过程步。 数据步用来将数据读入SAS建立SAS数据集。每一数据步都是以data语句开始，以run语句(或 ；)结束。 过程步用来调用SAS的模块处理和分析数据集中的数据。每一过程步都是以proc语句开始，以run语句结束。 当有多个数据步或过程步时，两步中间的run语句通常可以省略，但是在最后一步的后面必须有run语句，否则不能运行。 在编辑SAS程序时，每个语句的后面都要用符号“；”作为语句结束的标志。一个语句可以写成多行，多个语句也可以写成一行，输入的时候可以从一行的任一位置开始，并支持常规编辑操作，如复制、剪切、粘贴等。 SAS程序编辑过程中不区分字母大小写，编辑完成后，按F8或工具栏图标中的小人图标或点击run-Submit提交运行。要保存某一窗口中的内容，只需激活该窗口后按工具栏中的存盘图标或File-save。 4、常见符号说明 Level：分类变量的水平个数或取不同值的个数。 Model：模型内部。 Error：误差。 DF：自由度。 Sum of Squares：平方和。 Mean Square：均方，它等于相应的平方和除以自由度。 F Value：F值，它等于模型均方除以误差均方，用以检验模型的显著性。 4、常见符号说明 PrF：与F统计量有关的显著性概率。默认情形下，显著性概率。若该项值小于0.05,表示有显著差异；大于0.05，表示没有显著差异。 Max(Min)：观测值的最大（小）值。 Std Dev：观测值的标准差。 Std Err：均值的标准误差。 Var：观测值的方差。 CV：观测值的变异系数。 5 SAS/STAT功能 ①回归分析过程 回归过程 reg过程 二次响应面回归过程 rsreg 过程 病态数据回归过程 orthoreg 过程 非线性回归过程 nlin过程 变换回归过程 transreg过程 线性结构方程与路径分析过程 calis过程 ②方差分析过程 均衡数据的方差分析过程 anova 过程 两组比较过程 ttest过程 单因子非参数过程 npar1way 过程 嵌套过程 nested过程 方差分量估计过程 varcomp过程 一般线性模型过程（协方差） glm过程 混合线性模型过程 mixed过程 广义线性模型过程 genmod过程 ③属性数据分析过程 频数过程 freq 过程 属性数据的建模过程 catmod过程 对应分析过程 corresp 过程 Logistic 回归过程 logistic过程 ④多变量过程 主成分分析 princomp过程 因子分析 factor过程 典型相关分析 cancorr过程 多重检验过程 multtest过程 定性数据的主成分分析 prinqual过程 ⑤聚类分析过程 系统聚类过程 cluster过程 快速聚类过程 fastclus过程 非参数聚类过程 modeclus过程 变量聚类过程 varclus过程 画树状图过程 tree过程 数据的预处理过程 aceclus过程 ⑥ 判别分析过程 判别归类过程 discrim过程 典型判别过程 candisc过程 逐步判别过程 stepdisc过程 6 常见的函数 二、假设检验 其语句控制为： Proc ttest; Class 变量； Var 变量； 例1、正态总体X的一个样本观测值为： 8.6 8.7 5.6 9.3 8.4 9.3 7.5 7.9； 正态总体Y的一个样本观测值为： 8.0 7.9 5.8 9.1 7.7 8.2 7.4 6.6。 试检验其均值是否相等。 例2、将20个样本随机分为两组，分别用两种培养基进行培养试验，测得有效成分如下，问两组的均值有无差别。