SAS应用讲义课件.ppt

SAS应用讲义;一、SAS应用基础;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。;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;4、常见符号说明;5 SAS/STAT功能;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;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。 Treat1:a培养基（11） 10 20 40 40 40 80 80 160 160 160 320 Treat2:b培养基（9） 10 10 10 20 20 20 20 40 40 例3、为了解某乡粮田土壤肥力的变化情况，1998年和1999年连续两年对9个监测点进行取土样化验有机质含量。A代表1998年化验结果，B代表1999年化验结果，分析两年土壤有机质的变化情况。 A：1.64 1.04 1.46 0.88 1.30 0.84 1.39 0.99 1.43 B：1.60 0.62 1.49 0.74 1.24 0.65 1.51 0.84 1.50;三、方差分析;在上述语句中，Class语句和Model语句是必须的，且前后次序不可颠倒。Class语句中的变量是分类变量。Model语句指定因变量和自变量的效应类型，包括： (1)Model y=a b c; (2)Model y=a*b a*c b*c a*b*c; 式中a、b、c是主效应，a*b 、a*c 、b*c 、a*b*c是交互效应。Means语句计算并输出所列的效应对应的因变量的均值。;2、Glm过程 Glm过程用来对非均衡数据进行方差分析。其语句控制为： Proc glm; Class 变量； Model 因变量=效应； Means 效应/[选择项]；;其它应注意的事项和Anova过程中类似。另外，该过程还可用来作协方差分析，其语句控制为： Proc glm; Class 变量； Model 因变量=协变量 效应/solution; Lsmeans 效应/[选择项]； 其中solution指定输出回归方程中各参数的 估计值。; 例1（均衡数据单因素方差分析）、四种布料吸附某种化学物质的观测值如下，试检验四种布料吸附某种化学物质有没有显著差异。 棉布：2.33 2.00 2.93 2.73 2.33