SAS 常用过程之 PROC UNIVARIATE
PROC UNIVARIATE 含七道指令它们的格式如下(每道指令结束后才用逗号分开):
备注:在一个 UNIVARIATE 程序中,可以多次使用 OUTPUT 指令但其他六道指令只能出现一次,此外PROC UNIVARIATE 指令后的六道指令可以按任何顺序出现。
指令 #1: PROC UNIVARIATE 语句的选项串有下列七个选项可供选择:
常用选项:
(1) DATA=输入资料文件名称
指明到底对那一个资料文件进行分析,若省略此选项则 SAS 会自动找出在本程序之前最后形成的资料文件并对它进行分析。
(2) NOPRINT
使用此选项分析结果将不在result里输出。
(3) PLOT
使用此选项UNIVARIATE 过程将产生三种图形:茎叶图 (Stem-And-Leaf Plot) 、平行条状图 (Horizontal Bar Chart)、盒状图 (Box Plot)、正态分布拟合图 (Normal Probability Plot)(参阅 Tukey 1977)。
(4) FREQ
使用此选项 UNIVARIATE 过程将对变量各个取值的频数及百分比进行分析
(5) NORMAL
此选项可用来要求 UNIVARIATE 过程检定分析的变量是否呈现正态分布并且输出其检验结果。
不常用选项:
(6) PCDLDEF={1/2/3/4/5}此选项是用来决定计算百分位数 (Percentiles)的方法
PCDLDEF=1 表示用第一种计算方法以此类推 ,若省略此选项则UNIVARIATE程序会自动采用用第四种计算方法。
(7) VARDEF={N/DF/WEIGHT (或 WGT) / WDF} 此选项决定计算变异数所用的分母
N 观察体总数
DF 观察体总数减去 1 这是本选项的内设值
WEIGHT (或 WGT) 加权后的观察体总数
WDF 上述 WEIGHT 值减去 1
指令 #2 VAR 变量名称串
此指令列举需要进行描述性统计分析的数值变量名称,若省略将对输入资料文件中所有数值变量进行分析,若选用 OUTPUT 指令
则不可省略 VAR 指令
指令 #3 BY 变量名称串
程序依据此指令所列举的变量将观测进行分组,然后对每组观测分别执行分析,选用此指令时资料文件内的数据必须先按照 BY 变量的值做由小到大的重新排列,这个步骤可由 PROC SORT 过程完成。
指令 #4 FREQ 变量名称
这个变量必须是一个数值变量,其值代表观察测重复出现的次数,若此变量的值含小数则取其整数部分若其值小于 1 则此观测将 被剔除在计算过程之外。
指令 #5 WEIGHT 变量名称
这个变量称为加权变量,用以说明所要分析的变量的权重是多大,其主要功用在于计算加权平均数、加权标准差、及加权变异 数。
注意:若选用了 WEIGHT 指令则 UNIVARIATE 程序将不计算偏度与峰度这两个统计值,这两个统计值将以缺失(.)表示,此外WEIGHT 指令对四分位数极端分数及观察体总数的计算并不发生任何作用(freq选项会对其有影响)。
指令 #6 ID 变量名称串
用来标示输出的变量。
指令 #7 OUTPUT OUT=统计值输出文件名称 统计值关键字符串=关键值变量
保存计算的N mean std等关键统计量
(1) OUT=统计值输出文件名称
存储要输出的关键统计的表名,省略此选项则 SAS 将以内设的命名方式自动给予 DATAn 的文件名 (如 DATA1 DATA2…) n 按输出文件产生的先后顺序由 1 逐次累加而成
(2) 统计值关键字符串
这些关键字代表要输出的统计值,首先说明要保存哪些统计值,然后对要存储的统计值给予变量名。
UNIVARIATE 程序内有二十六个统计值:
数据分析咨询请扫描二维码
CDA数据分析师认证:CDA认证分为三个等级:Level Ⅰ、Level Ⅱ和Level Ⅲ,每个等级的报考条件如下: Le ...
2024-11-14自学数据分析可能是一条充满挑战却又令人兴奋的道路。随着数据在现代社会中的重要性日益增长,掌握数据分析技能不仅能提升你的就 ...
2024-11-14数据分析相关职业选择 数据分析领域正在蓬勃发展,为各种专业背景的人才提供了丰富的职业机会。从初学者到有经验的专家,每个人 ...
2024-11-14数据挖掘与分析在金融行业的使用 在当今快速发展的金融行业中,数据挖掘与分析的应用愈发重要,成为驱动行业变革和提升竞争力的 ...
2024-11-14学习数据挖掘需要掌握哪些技能 数据挖掘是一个不断发展的领域,它结合了统计学、计算机科学和领域专业知识,旨在从数据中提取有 ...
2024-11-14统计学作为一门基于数据的学科,其广泛的应用领域和多样的职业选择,使得毕业生拥有丰厚的就业前景。无论是在政府还是企业,统计 ...
2024-11-14在当今高速发展的技术环境下,企业正在面临前所未有的机遇和挑战。数字化转型已成为企业保持竞争力和应对市场变化的必由之路。要 ...
2024-11-13爬虫技术在数据分析中扮演着至关重要的角色,其主要作用体现在以下几个方面: 数据收集:爬虫能够自动化地从互联网上抓取大量数 ...
2024-11-13在数据分析中,数据可视化是一种将复杂数据转化为图表、图形或其他可视形式的技术,旨在通过直观的方式帮助人们理解数据的含义与 ...
2024-11-13在现代银行业中,数字化用户行为分析已成为优化产品和服务、提升客户体验和提高业务效率的重要工具。通过全面的数据采集、深入的 ...
2024-11-13在这个数据飞速增长的时代,企业若想在竞争中占据优势,必须充分利用数据分析优化其营销策略。数据不仅有助于理解市场趋势,还可 ...
2024-11-13数据分析行业的就业趋势显示出多个积极的发展方向。随着大数据和人工智能技术的不断进步,数据分析在各行各业中的应用变得越来越 ...
2024-11-13市场数据分析是一门涉及多种技能和工具的学科,对企业在竞争激烈的市场中保持竞争力至关重要。通过数据分析,企业不仅可以了解当 ...
2024-11-13数据分析与数据挖掘是数据科学领域中两个关键的组成部分,它们各有独特的目标、方法和应用场景。尽管它们经常在实际应用中结合使 ...
2024-11-13在如今这个数据驱动的时代,数据分析能力已经成为许多行业的重要技能。无论是为工作需要,还是为了职业转型,掌握数据分析都能够 ...
2024-11-13在如今这个数据驱动的时代,数据分析能力已经成为许多行业的重要技能。无论是为工作需要,还是为了职业转型,掌握数据分析都能够 ...
2024-11-13作为一名业务分析师,你肩负着将业务需求转化为技术解决方案的重任。面试这一角色时,涉及的问题多种多样,涵盖技术技能、分析能 ...
2024-11-13自学数据分析可能看似一项艰巨的任务,尤其在开始时。但是,通过一些策略和方法,你可以系统地学习和掌握数据分析的相关知识和技 ...
2024-11-10Excel是数据分析领域中的一款强大工具,它凭借其灵活的功能和易用的界面,成为了许多数据分析师和从业者的首选。无论是简单的数 ...
2024-11-10在快速发展的商业环境中,数据分析能力已经成为许多行业的核心竞争力。无论是初学者还是经验丰富的专家,搭建一个有效的数据分析 ...
2024-11-10