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
数据分析师的工作内容涉及多个方面,主要包括数据的收集、整理、分析和可视化,以支持商业决策和问题解决。以下是数据分析师的一 ...
2024-11-21数据分析师必须掌握的技能可以从多个方面进行归纳和总结。以下是数据分析师需要具备的主要技能: 统计学基础:数据分析师需要 ...
2024-11-21数据分析入门的难易程度因人而异,总体来看,入门并不算特别困难,但需要一定的学习和实践积累。 入门难度:数据分析入门相对 ...
2024-11-21数据分析是一项通过收集、整理和解释数据来发现有用信息的过程,它在现代社会中具有广泛的应用和重要性。数据分析能够帮助人们更 ...
2024-11-21数据分析行业正在迅速发展,随着技术的不断进步和数据量的爆炸式增长,企业对数据分析人才的需求也与日俱增。本文将探讨数据分析 ...
2024-11-21数据分析的常用方法包括多种技术,每种方法都有其特定的应用场景和优势。以下是几种常见的数据分析方法: 对比分析法:通过比 ...
2024-11-21企业数字化转型是指企业利用数字技术对其业务进行改造和升级,以实现提高效率、降低成本、创新业务模式等目标的过程。这一过程不 ...
2024-11-21数据分析作为一个备受追捧的职业领域,吸引着越来越多的女性加入其中。对于女生而言,在选择成为一名数据分析师时,行业选择至关 ...
2024-11-21大数据技术专业主要学习计算机科学、数学、统计学和信息技术等领域的基础理论和技能,旨在培养具备大数据处理、分析和应用能力的 ...
2024-11-21《Python数据分析极简入门》 第2节 3 Pandas数据查看 这里我们创建一个DataFrame命名为df: importnumpyasnpi ...
2024-11-21越老越吃香的行业主要集中在需要长时间经验积累和专业知识的领域。这些行业通常知识更新换代较慢,因此随着年龄的增长,从业者能 ...
2024-11-20数据导入 使用pandas库的read_csv()函数读取CSV文件或使用read_excel()函数读取Excel文件。 支持处理不同格式数据,可指定分隔 ...
2024-11-20大数据与会计专业是一门结合了大数据分析技术和会计财务理论知识的新型复合型学科,旨在培养能够适应现代会计业务新特征的高层次 ...
2024-11-20要成为一名数据分析师,需要掌握一系列硬技能和软技能。以下是成为数据分析师所需的关键技能: 统计学基础 理解基本的统计概念 ...
2024-11-20是的,Python可以用于数据分析。Python在数据分析领域非常流行,因为它拥有丰富的库和工具,能够高效地处理从数据清洗到可视化的 ...
2024-11-20在这个数据驱动的时代,数据分析师的角色变得愈发不可或缺。他们承担着帮助企业从数据中提取有价值信息的责任,而这些信息可以大 ...
2024-11-20数据分析作为现代信息时代的支柱之一,已经成为各行业不可或缺的工具。无论是在商业、科研还是日常决策中,数据分析都扮演着至关 ...
2024-11-20数字化转型已成为当今商业世界的热点话题。它不仅代表着技术的提升,还涉及企业业务流程、组织结构和文化的深层次变革。理解数字 ...
2024-11-20在现代社会的快速变迁中,选择一个具有长期增长潜力的行业显得至关重要。了解未来发展前景好的行业不仅能帮助我们进行职业选择, ...
2024-11-20统计学专业的就业方向和前景非常广泛且充满机遇。随着大数据、人工智能等技术的快速发展,统计学的重要性进一步凸显,相关人才的 ...
2024-11-20