SAS系统和数据分析PROC步中的通用语句参考.doc

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。 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。 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，或者附加其他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。 PROC Plot Hpct=50 Vpct=33 ; 过程Plot，作用为描绘变量的散布图。现有两个表示图形大小的选项为Hpct=50 、Vpct=33，关键字Hpct 和Vpct的值分别表示在水平和垂直方向上占一页中的比例。数值50表示占一页的50%，即全页的一半。 PROC Means Data=class Maxdec=3 CSS ; 过程Means，作用为对数值变量计算简单描述统计量。现有三个选项为Data=class 、 Maxdec=3 、CSS 。选项Maxdec=3表示该过程输出结果中，小数部分的最大位数为3。选项CSS，是单个关键字，指出MEANS过程选用的计算统计量的方法，在MEANS过程中共有几十种计算统计量方法，CSS表示计算均值偏差的加权平方和。 用在PROC步的通用语句 能够出现在PROC步的SAS语句主要分成： 过程信息语句、 变量属性语句 可用在任何地方的全局语句 下面我们列出语句是PROC过程中最常用的一些通用语句，还有很多其他语句对不同的过程是专用的。 VAR语句（变量语句） VAR语句可用在不同的SAS过程中，被用来给出要分析的变量。该语句的格式为： VAR 变量列表 ; 变量列表给出过程将要分析的数据集中的一些变量。变量列表的任意有效形式都是可以使用的。通常VAR语句是放在过程的开始处。另外，VAR语句中的变量顺序，也是将来输出结果时的变量顺序。 MODEL语句（模型语句） MODEL语句可用在不同的SAS统计过程中，被用来规定分析的模型。尽管MODEL语句的具体语句形式依赖于使用的具体过程，但MODEL语句的一般使用格式为： MODEL 因变量列表=自变量列表 /选项 ; MODEL语句在使用时，要说明哪些变量是因变量，哪些变量是自变量。另外，不要把“=”号看作是等号或赋值号的作用。例如： Model y=x1-x5 ; 自变量为x1、x2、x3、x4、x5，因变量为y。 Model y1 y2= a b c d 自变量为a、b、c、d，因变量有两个y1和y2。 WEIGHT语句（权数语句） WEIGHT语句可用在不同的SAS过程中，用来规定一个变量，它的值是这些观测相应的权数。该语句的格式为： WEIGHT 变量 ; WEIGHT语句常常用在这样一些分析中，比如与每个观测有联系的方差不等时，那么可引入一个权数变量，其值和方差的倒数成比例