京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
【新手必备】SAS常用函数整理
本文根据网络资源对SAS的常用函数进行了整理。主要内容包括:
1. 数学函数
2. 数组函数
3. 字符函数
4. 日期和时间函数
5. 分布密度函数,分布函数
6. 分位数函数
7. 随机数函数
8. 样本统计函数
一、数学函数
1.1 ABS(x) 求x的绝对值。
1.2 MAX(x1,x2,…,xn) 求所有自变量中的最大值。
1.3 MIN(x1,x2,…,xn) 求所有自变量中的最小值。
1.4 MOD(x,y) 求x除以y的余数。
1.5 SQRT(x) 求x的平方根。
1.6 ROUND(x,eps) 求x按照eps指定的精度四舍五入后的结果
例:ROUND(5654.5654,0.01) =5654.57
ROUND(5654.5654,10)=5650
1.7 CEIL(x) 求大于等于x的最小整数。
1.8 FLOOR(x) 求小于等于x的最大整数。
1.9 INT(x) 取整数部分(x扔掉小数部分后的结果)。
1.10 FUZZ(x) 当x与其四舍五入整数值相差小于1E-12时取四舍五入。
1.11 LOG(x) 求x的自然对数。
1.12 LOG10(x) 求x的常用对数。
1.13 EXP(x) 指数函数 。
1.14SIN(x), COS(x), TAN(x) 求x的正弦、余弦、正切函数。
1.15 ARSIN(y) 计算函数y=sin(x)在区间的反函数,y取[-1,1]间值。
1.16 ARCOS(y) 计算函数y=cos(x)在的反函数,y取[-1,1]间值。
1.17 ATAN(y) 计算函数y=tan(x)在 的反函数,y取间值。
1.18 SINH(x), COSH(x), TANH(x) 双曲正弦、余弦、正切 。
1.19 ERF(x) 误差函数。
1.20 GAMMA(x) 伽玛函数 。
1.21 SIGN(x)符号函数。
二、数组函数
2.1 DIM(x) 求数组x第一维的元素的个数。
2.2 DIM k(x) 求数组x第k维的元素的个数。
2.3 LBOUND(x) 求数组x第一维的下界。
2.4 HBOUND(x) 求数组x第一维的上界。
2.5 LBOUND k(x) 求数组x第 k维的下界。
2.6 HBOUND k(x) 求数组x第 k维的上界。
三、字符函数
3.1 TRIM(s) 返回去掉字符串s的尾随空格的结果。
3.2 UPCASE(s) 把字符串s中所有小写字母转换为大写字母后的结果。
3.3 LOWCASE(s) 把字符串s中所有大写字母转换为小写字母后的结果。
3.4 INDEX(s,s1) 查找s1在s中出现的位置。找不到时返回0。
3.5 RANK(s) 字符s的ASCII码值。
3.6 BYTE(n) 第n个ASCII码值的对应字符。
3.7 REPEAT(s,n) 字符表达式s重复n次。
3.8 SUBSTR(s,p,n) 从字符串s中的第p个字符开始抽取n个字符长的子串
3.9 TRANWRD(s,s1,s2) 从字符串s中把所有字符串s1替换成字符串s2后的结果。
四、日期和时间函数
4.1 MDY(m,d,yr) 生成yr年m月d日的SAS日期值
4.2 YEAR(date) 由SAS日期值date得到年
4.3 MONTH(date) 由SAS日期值date得到月
4.4 DAY(date) 由SAS日期值date得到日
4.5 WEEKDAY(date) 由SAS日期值date得到星期几
4.6 QTR(date) 由SAS日期值date得到季度值
4.7 HMS(h,m,s) 由小时h、分钟m、秒s生成SAS时间值
4.8 DHMS(d,h,m,s) 由SAS日期值d、小时h、分钟m、秒s生成SAS日期时间值
4.9 DATEPART(dt) 求SAS日期时间值dt的日期部分
4.10 INTNX(interval,from,n) 计算从from开始经过n个interval间隔后的SAS日期。
其中interval 可以取'YEAR'、'QTR'、'MONTH'、'WEEK'、'DAY'等。
例:INTNX('MONTH', '16Dec1997'd, 3)=1998年3月1日。
4.11 INTCK(interval,from,to) 计算从日期from到日期to中间经过的interval间隔的个数,其中interval取'MONTH'等。
例:INTCK('YEAR', '31Dec1996'd, '1Jan1998'd)=2
函数计算1996年12 月31日到1998年1月1日经过的年间隔的个数,结果得2,尽管这两个日期之间实际只隔1年。
五、分布密度函数、分布函数
作为一个统计计算语言,SAS提供了多种概率分布的有关函数。分布密度、概率、累积分布函数等可以通过几种统一的格式调用,格式为 :
分布函数值 = CDF(' 分布', x <, 参数表>);
密度值 = PDF(' 分布', x <, 参数表>);
概率值 = PMF(' 分布', x <, 参数表>);
对数密度值 = LOGPDF(' 分布', x <, 参数表>);
对数概率值 = LOGPMF(' 分布', x <, 参数表>);
CDF计算由'分布'指定的分布的分布函数, PDF计算分布密度函数值,PMF计算离散分布的分布概率,LOGPDF为PDF的自然对数,LOGPMF为PMF的自然对数。函数在自变量 x处计算,<, 参数表>表示可选的参数表。
分布类型取值可以为: BERNOULLI, BETA, BINOMIAL, CAUCHY, CHISQUARED, EXPONENTIAL, F, GAMMA, GEOMETRIC, HYPERGEOMETRIC, LAPLACE, LOGISTIC, LOGNORMAL, NEGBINOMIAL, NORMAL 或 GAUSSIAN, PARETO, POISSON, T, UNIFORM, WALD 或 IGAUSS, and WEIBULL。可以只写前四个字母。
例:PDF('NORMAL', 1.96)计算标准正态分布在1.96处的密度值(0.05844),CDF('NORMAL', 1.96)计算标准正态分布在1.96处的分布函数值(0.975)。PMF对连续型分布即PDF。
除了用上述统一的格式调用外,SAS还单独提供了常用的分布的密度、分布函数。
5.1 PROBNORM(x) 标准正态分布函数
5.2 PROBT(x,df<,nc>) 自由度为df的t分布函数。可选参数nc为非中心参数。
5.3 PROBCHI(x,df<,nc>) 自由度为df的卡方分布函数。可选参数nc为非中心参数。
5.4 PROBF(x,ndf,ddf<,nc>) F(ndf,ddf)分布的分布函数。可选参数nc为非中心参数。
5.5 PROBBNML(p,n,m) 设随机变量Y服从二项分布B(n,p),此函数计算P(Y m)。
5.6 POISSON((lambda,n) 参数为lambda的Poisson分布Y n的概率。
5.7 PROBNEGB(p,n,m) 参数为(n,p)的负二项分布Y m的概率。
5.8 PROBHYPR(N,K,n,x<,r>) 超几何分布的分布函数。
5.9 PROBBETA(x,a,b) 参数为(a,b)的Beta分布的分布函数。
5.10 PROBGAM(x,a) 参数为a的Gamma分布的分布函数。
5.11 PROBMC 计算多组均值的多重比较检验的概率值和临界值。
5.12 PROBBNRM(x,y,r) 标准二元正态分布的分布函数,r为相关系数。
六、分位数函数
分位数函数是概率分布函数的反函数。其自变量在0到1之间取值。分位数函数计算的是分布的左侧分位数。SAS提供了六种常见连续型分布的分位数函数:
6.1 PROBIT(p) 标准正态分布左侧p分位数。结果在-5到5之间。
6.2 TINV(p, df <,nc>) 自由度为df的t分布的左侧p分位数。可选参数nc为非中心参数。
6.3 CINV(p,df<,nc>) 自由度为df的卡方分布的左侧p分位数。可选参数nc为非中心参数。
6.4 FINV(p,ndf,ddf<,nc>) F(ndf,ddf)分布的左侧p分位数。可选参数nc为非中心参数。
6.5 GAMINV(p,a) 参数为a的伽马分布的左侧p分位数。
6.6 BETAINV(p,a,b) 参数为(a,b)的贝塔分布的左侧p分位数。
七、随机数函数
7.1 均匀分布随机数
有两个均匀分布随机数函数:UNIFORM(seed),seed必须是常数,为0,或5位、6位、7位的奇数。RANUNI(seed),seed为小于2**31-1的任意常数。在同一个数据步中对同一个随机数函数的多次调用将得到不同的结果,但不同数据步中从同一种子出发将得到相同的随机数序列。随机数种子如果取0或者负数则种子采用系统日期时间。
7.2 正态分布随机数
有两种:
(1) NORMAL(seed),seed为0,或5位、6位、7位的奇数。
(2) RANNOR(seed),seed为任意数值常数。
7.3 指数分布随机数
RANEXP(seed),seed为任意数值,产生参数为1的指数分布的随机数。
参数为lambda的指数分布可以用RANEXP(seed)/lambda得到。
7.4 伽马分布随机数
RANGAM(seed, alpha),seed为任意数值常数,alpha>0,得到参数为alpha的伽马分布。设X=RANGAM(seed, alpha),则Y=beta*X是形状参数为alpha,尺度参数为beta的GAMMA分布随机数。如果alpha是整数,则Y=2*X是自由度为 2*alpha的卡方分布随机数。
如果alpha是正整数,则Y=beta*X是Erlang分布随机数,为alpha个独立的均值为beta的指数分布变量的和。 如果Y1=RANGAM(seed,alpha),Y2=RANGAM(seed,beta),在Y=Y1/(Y1+Y2)是参数为(alpha,beta )的贝塔分布随机数。
7.5 三角分布随机数
RANTRI(seed,h),seed为任意数值常数,0<h<1。此分布在0到1取值,密度在0到h 之间为2x/h,在h到1之间为2(1-x)/(1-h)。
7.6 柯西分布随机数
RANCAU(seed),seed为任意数值常数。产生位置参数为0,尺度参数为1的标准柯西分布随机数。Y=alpha+beta*RANCAU(seed)为位置参数为alpha,尺度参数为beta的一般柯西分布随机数。
7.7 二项分布随机数
RANBIN(seed,n,p)产生参数为(n,p)的二项分布随机数,seed为任意数值。
7.8 泊松分布随机数
RANPOI(seed,lambda)产生参数为lambda>0的泊松分布随机数,seed为任意数值。
7.9 一般离散分布随机数
RANTBL(seed, p1, …, pn)生成取1,2,…,n的概率分别为p1,…,pn的离散分布随机数。
八、样本统计函数
样本统计函数把输入的自变量作为一组样本,计算样本统计量。其调用格式为“函数名(自变量1,自变量2,…,自变量n)”或者“函数名(OF 变量名列表)”。比如SUM是求和函数,如果要求x1,x2,x3的和,可以用SUM(x1,x2,x3),也可以用SUM(OF x1-x3)。这些样本统计函数只对自变量中的非缺失值进行计算,比如求平均时把缺失值不计入内。 数据分析师培训
8.1 MEAN 均值
8.2 MAX 最大值
8.3 MIN 最小值
8.4 N 非缺失数据的个数
8.5 NMISS 缺失数值的个数。
8.6 SUM 求和
8.7 VAR 方差
8.8 STD 标准差
8.9 STDERR 均值估计的标准误差,用STD/SQRT(N)计算。
8.10 CV 变异系数
8.11 RANGE 极差
8.12 CSS 离差平方和
8.13 USS 平方和
8.14 SKEWNESS 偏度
8.15 KURTOSIS 峰度
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在MySQL数据库优化中,分区表是处理海量数据的核心手段——通过将大表按分区键(如时间、地域、ID范围)分割为多个独立的小分区 ...
2026-03-19在商业智能与数据可视化领域,同比、环比增长率是分析数据变化趋势的核心指标——同比(YoY)聚焦“长期趋势”,通过当前周期与 ...
2026-03-19在数据分析与建模领域,流传着一句行业共识:“数据决定上限,特征决定下限”。对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言 ...
2026-03-19机器学习算法工程的核心价值,在于将理论算法转化为可落地、可复用、高可靠的工程化解决方案,解决实际业务中的痛点问题。不同于 ...
2026-03-18在动态系统状态估计与目标跟踪领域,高精度、高鲁棒性的状态感知是机器人导航、自动驾驶、工业控制、目标检测等场景的核心需求。 ...
2026-03-18“垃圾数据进,垃圾结果出”,这是数据分析领域的黄金法则,更是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师日常工作中时刻恪守的 ...
2026-03-18在机器学习建模中,决策树模型因其结构直观、易于理解、无需复杂数据预处理等优势,成为分类与回归任务的首选工具之一。而变量重 ...
2026-03-17在数据分析中,卡方检验是一类基于卡方分布的假设检验方法,核心用于分析分类变量之间的关联关系或实际观测分布与理论期望分布的 ...
2026-03-17在数字化转型的浪潮中,企业积累的数据日益庞大且分散——用户数据散落在注册系统、APP日志、客服记录中,订单数据分散在交易平 ...
2026-03-17在数字化时代,数据分析已成为企业决策、业务优化、增长突破的核心支撑,从数据仓库搭建(如维度表与事实表的设计)、数据采集清 ...
2026-03-16在数据仓库建设、数据分析(尤其是用户行为分析、业务指标分析)的实践中,维度表与事实表是两大核心组件,二者相互依存、缺一不 ...
2026-03-16数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师开展一切工作的核心载体,而数据读取作为数据生命周期的关键环节,是连接原始数 ...
2026-03-16在用户行为分析实践中,很多从业者会陷入一个核心误区:过度关注“当前数据的分析结果”,却忽视了结果的“泛化能力”——即分析 ...
2026-03-13在数字经济时代,用户的每一次点击、浏览、停留、转化,都在传递着真实的需求信号。用户行为分析,本质上是通过收集、整理、挖掘 ...
2026-03-13在金融、零售、互联网等数据密集型行业,量化策略已成为企业挖掘商业价值、提升决策效率、控制经营风险的核心工具。而CDA(Certi ...
2026-03-13在机器学习建模体系中,随机森林作为集成学习的经典算法,凭借高精度、抗过拟合、适配多场景、可解释性强的核心优势,成为分类、 ...
2026-03-12在机器学习建模过程中,“哪些特征对预测结果影响最大?”“如何筛选核心特征、剔除冗余信息?”是从业者最常面临的核心问题。随 ...
2026-03-12在数字化转型深度渗透的今天,企业管理已从“经验驱动”全面转向“数据驱动”,数据思维成为企业高质量发展的核心竞争力,而CDA ...
2026-03-12在数字经济飞速发展的今天,数据分析已从“辅助工具”升级为“核心竞争力”,渗透到商业、科技、民生、金融等各个领域。无论是全 ...
2026-03-11上市公司财务报表是反映企业经营状况、盈利能力、偿债能力的核心数据载体,是投资者决策、研究者分析、从业者复盘的重要依据。16 ...
2026-03-11