sas单变量的特征分析
大炮,我有个烦恼,我领导最近老叫我单变量结合因变量分析,但是都是分段分析,我总是写proc sql然后group by ,但是这个过程好无聊啊,有木有什么新的代码,让我可以分析的快点啊。
最近写了个宏,刚好可以解决你这个问题,在上代码之前,先来个结果图
詹大炮
这个结果对于分析来说是不好的,因为这个结果没啥实际意义,说白了就是跟因变量没关系,但是这个图我们不是要来讲变量怎么有用,我们要介绍的是这段代码最后呈现的一个结果是怎样的。
代码:
%macro ChcAnalysis(DSin, DVVar, VarX, NBins, Method, DSChc);
proc sort data=&DSin;
by &VarX;
run;
Data temp;
set &DSin ;
by &VarX;
_Obs=_N_;
keep &DVVAr &VarX _Obs;
run;
proc sql noprint;
%if &Method=1 %then %do;
select count(&DVVar) into :N from temp;
select max(_Obs), min(_Obs) into :Vmax, :Vmin from temp;
%let BinSize=%sysevalf((&Vmax)/&Nbins);
%let LB_1=0;
%do i=1 %to %eval(&Nbins-1);
%let LB_&i=%sysevalf(&LB_1+(&i-1)*&BinSize);
%let UB_&i=%sysevalf(&&LB_&i + &BinSize);
select sum(&DVVar) , count(*) into :Sum_&i , :N_&i from temp
where _obs>=&&Lb_&i and _obs<&&Ub_&i;
%end;
%let LB_&NBins=%sysevalf(&LB_1+(&NBins-1)*&BinSize);
%let UB_&NBins=&Vmax;
select sum(&DVVar) , count(*) into :Sum_&i , :N_&i from temp
where _obs>=LB_&NBins and _obs<=UB_&NBins;
%end;
%else %do ;
select count(&DVVar) into :N from temp;
select max(&VarX), min(&VarX) into :Vmax, :Vmin from temp;
%let BinSize=%sysevalf((&Vmax-&Vmin)/&Nbins);
%let LB_1=&Vmin;
%do i=1 %to %eval(&Nbins-1);
%let LB_&i=%sysevalf(&LB_1+(&i-1)*&BinSize);
%let UB_&i=%sysevalf(&&LB_&i + &BinSize);
select sum(&DVVar) , count(*) into :Sum_&i , :N_&i from temp
where &VarX>=&&Lb_&i and &VarX<&&Ub_&i;
%end;
%let LB_&NBins=%sysevalf(&LB_1+(&NBins-1)*&BinSize);
%let UB_&NBins=&Vmax;
select sum(&DVVar) , count(*) into :Sum_&i , :N_&i from temp
where &VarX>=&&Lb_&i and &VarX<=&&UB_&i;
%end;
quit;
data &DSChc;
%do i=1 %to &NBins;
Bin=&i;
LowerBound=&&LB_&i;
UpperBound=&&UB_&i;
if (&&sum_&i =. ) then N_1=0; else N_1=&&Sum_&i;
if &&N_&i=. then BinTotal=0; else BinTotal=&&N_&i;
N_0 = BinTotal-N_1;
Percent_1=100*N_1/BinTotal;
Percent_0=100*N_0/BinTotal;
output;
%end;
Run;
proc datasets nodetails nolist library=work;
delete temp;
run;
quit;
%mend;
詹大炮
还是老样子,分段介绍。
01
% ChcAnalysis(DSin, DVVar, VarX, NBins, Method, DSChc);
DSin:填入的是原数据集;
DVVar:填入因变量,这里我们分析的是二元的因变量,所以因变量一定要是二元的,并且必须是数值的0,1。因为在代码中设定的就是这样子的,至于你问我为什么不能是字符,那是因为我还没能耐写字符的。
VarX:你要分析的变量(数值的哈)
NBins:分几段分析。结果的例子是分了5段;
Method:怎么分。1-等高度分,2-等宽度分。我的结果图那个是按2分的。
DSChc:结果数据集的输出名字。
02
proc sort data=&DSin;by &VarX;run;
Data temp;
set &DSin ;
by &VarX;
_Obs=_N_;
keep &DVVAr &VarX _Obs;
run;
将原数据集中的变量排序,后面的分组的时候要用到。然后保留要分析的变量在temp数据集中,产生变量_Obs,作为序号,这是等高度分析的时候要用的。等高度的意思就是每个区间的数量是一样的,等宽度的意思是,区间的的差值是一样的。两个不同的情况,在分析的时候,如果等宽的结果你觉得不是很明显可以分析的话,就换等高,任意切换哈。
temp的数据集是长这样子的:
_obs是观测的序号。
03
proc sql noprint;
%if &Method=1 %then %do;
select count(&DVVar) into :N from temp;
select max(_Obs), min(_Obs) into :Vmax, :Vmin from temp;
%let BinSize=%sysevalf((&Vmax)/&Nbins);
%let LB_1=0;
%do i=1 %to %eval(&Nbins-1);
%let LB_&i=%sysevalf(&LB_1+(&i-1)*&BinSize);
%let UB_&i=%sysevalf(&&LB_&i + &BinSize);
select sum(&DVVar) , count(*) into :Sum_&i , :N_&i from temp
where _obs>=&&Lb_&i and _obs<&&Ub_&i;
%end;
%let LB_&NBins=%sysevalf(&LB_1+(&NBins-1)*&BinSize);
%let UB_&NBins=&Vmax;
select sum(&DVVar) , count(*) into :Sum_&i , :N_&i from temp
where _obs>=LB_&i. and _obs<=UB_&i.;
%end;
%else %do ;
select count(&DVVar) into :N from temp;
select max(&VarX), min(&VarX) into :Vmax, :Vmin from temp;
%let BinSize=%sysevalf((&Vmax-&Vmin)/&Nbins);
%let LB_1=&Vmin;
%do i=1 %to %eval(&Nbins-1);
%let LB_&i=%sysevalf(&LB_1+(&i-1)*&BinSize);
%let UB_&i=%sysevalf(&&LB_&i + &BinSize);
select sum(&DVVar) , count(*) into :Sum_&i , :N_&i from temp
where &VarX>=&&Lb_&i and &VarX<&&Ub_&i;
%end;
%let LB_&NBins=%sysevalf(&LB_1+(&NBins-1)*&BinSize);
%let UB_&NBins=&Vmax;
select sum(&DVVar) , count(*) into :Sum_&i , :N_&i from temp
where &VarX>=&&Lb_&i and &VarX<=&&UB_&i;
%end;
quit;
我知道你肯定要说,这密密麻麻的% &*我不想看。但是你看下嘛,不难的,我介绍介绍给你看嘛。
首先这段代码需要分成两步来看,第一步是当我们的&Method=1 的情况执行do后面的程序,反之,则是当我们的&Method=2的时候的情况啦。
然后我们来讲&Method=1情况时执行的代码:
select count(&DVVar) into :N from temp;
select max(_Obs), min(_Obs) into :Vmax, :Vmin from temp;
第一个select赋值宏是算出全部的观测数。
第二个select是算出最大的那个序号,其实我个人觉得这步有点多 余,你想直接用n也可以的,只是我想跟&Method=2的思路一样,所以就没删。
%let BinSize=%sysevalf((&Vmax)/&Nbins);
%let LB_1=0;
%do i=1 %to %eval(&Nbins-1);
%let LB_&i=%sysevalf(&LB_1+(&i-1)*&BinSize);
%let UB_&i=%sysevalf(&&LB_&i + &BinSize);
select sum(&DVVar) , count(*) into :Sum_&i , :N_&i from temp
where _obs>=&&Lb_&i and _obs<&&Ub_&i;
%end;
BinSize因为是&Method=1,所以这里BinSize是区间的差值,这里有个宏函数%sysevalf就自己百度下用法吧,这里就不介绍了。%do i=1 %to %eval(&Nbins-1);这一步就开始循环,这里为什么只循环到倒数第二个呢,是因为倒数第一个直接就是剩下的全部,就不需要再区间限制了。
%let LB_&i=%sysevalf(&LB_1+(&i-1)*&BinSize);
%let UB_&i=%sysevalf(&&LB_&i + &BinSize);
这两步是产生这个分组的上下区间,然后用于后面的select语句中的where条件,把该区间的数量统计出来。
select sum(&DVVar) , count(*) into :Sum_&i , :N_&i from temp
where _obs>=&&Lb_&i and _obs<&&Ub_&i;
%end;
这个过程特别注意的就是sum(&DVVar),是用sum,这就是我一开始为什么说因变量是二元的,而且要是0,1的情况就是方便这里统计啦。
%let LB_&NBins=%sysevalf(&LB_1+(&NBins-1)*&BinSize);
%let UB_&NBins=&Vmax;
select sum(&DVVar) , count(*) into :Sum_&i , :N_&i from temp
where _obs>=LB_&i. and _obs<=UB_&i.;
%end;
这就是第四步啦,
%let LB_&NBins=%sysevalf(&LB_1+(&NBins-1)*&BinSize);
%let UB_&NBins=&Vmax;
产生最后的区间,这里的i是5了,其实我一直很不能理解到这步,为什么还可以输出i=5呢,不是i只循环到4吗?但是执行的时候就是这样子的,这个套路是仿照之前的等高度分变量区间的那个代码写的。
我还特地看了日志也循环了:
我觉得应该是sas的处理流程,在pdv层面应该可以解释,跪求大神在留言区解释。万分感激。
那么&Method=2的部分就留给你自己去看啦,还是&Method=1的那种套路,只是等区间变量等量而已。
04
data &DSChc;
%do i=1 %to &NBins;
Bin=&i;
LowerBound=&&LB_&i;
UpperBound=&&UB_&i;
if (&&sum_&i =. ) then N_1=0; else N_1=&&Sum_&i;
if &&N_&i=. then BinTotal=0; else BinTotal=&&N_&i;
N_0 = BinTotal-N_1;
Percent_1=100*N_1/BinTotal;
Percent_0=100*N_0/BinTotal;
output;
%end;
Run;
然后这部分就是以上产生的宏,拼接成结果数据集。这里应该注意的是,每循环一个,就是产生一条观测之后output到数据集,如此循环之后需知道i=&nbins为止。数据分析师培训
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