SAS数据步与过程步,数据步语句
http://www.biostatistic.net/thread-2045-1-1.html ---转载---原文作者:biostar
(出处: 生物统计家园)
数据步与数据步语句
SAS过程步
| 编号 | 过程名 | 功用 | 必要的语句 |
| 1 | means | 计算基本统计量 | proc means; var x; run; |
| 2 | chart | 制作次数分布表 次数分布图 |
proc chart; hbar x; run; |
| 3 | univariate plot | 正态分布检验 | proc univariate plot; var x; run; |
| 4 | 数 据 输 出 | PROC PRINT ; RUN; |
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| 5 | SORT | 数 据 排 序 | PROC SORT; BY age; PROC PRINT; RUN; |
| 6 | tabulate | 制作表格 | PROC PRINT; Proc tabulate format=8.0; Class repname month; var unitsold; table month,repname*unitsold*sum; RUN; |
| 7 | anova; | 单方面分类的方差分析 | proc anova; classes a; model x = a; |
| 8 | anova | 双方面分类的方差分析 | proc anova; classes block a; model x =block a; |
| 9 | anova | 三方面分类的方差分析 | proc anova; classes A B T; model X1=A B T ; |
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可选择: LSQ duncan duncan |
多重比较 可选择: LSQ测验 邓肯Q测验 图基Q测验 |
proc anova; classes block a; model x =block a; means block a /LSQ alpha=0.05; means block a /LSQ alpha=0.01; |
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anova | 2*2 复因子试验的统计分析方法 | proc anova; classes block pinxi midu; model x=block pinxi midu pinxi*midu; |
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anova; | 2*2*2 复因子试验的统计分析方法 | proc anova; classes block k p n x; model x=block k p n k*p k*n p*n k*p*n ; |
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glm | 协方差分析 | proc glm; class t ; model y=t x; |
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anova | 多元方差分析 | proc anova; class block tre ; model x1 x2 x3 =block tre; manova h=block tre /summary; run; |
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anova | 正交设计的分差分析 | proc anova; classes block a b c d ; model x = block a b c d ; means block a b c d /lsd duncan tukey; run; |
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nested | 嵌套设计的方差分析 | proc nested; classes plant leaf; var calcium; run; |
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glm | 带有交叉项的双向不均衡设计的方差分析 | proc glm; class drug disease; model y=drug disease drug*disease /ss1 ss2 ss3 ss4; run; |
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corr | 简 单 相 关 系 数 | proc corr; var y;with x1; run; |
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corr | 一个变量与多个变量的简单相关系数 | proc corr; var y;with a b c d e f ; run; |
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corr | 多个变量间的简单相关系数的计算 | proc corr; run; |
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plot | 相关点式图的绘制 | plot y*x='+'; rproc plot; un; |
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corr,partial | 一 级 净 相 关 | proc corr; var y;with a; partial f; run; |
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corr,partial | 二 级 净 相 关 | proc corr; var y;with f; partial a b ; run; |
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corr,partial | 三 级 净 相 关 | proc corr; var y;with f; partial a b d ; run; |
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cancorr | 典 型 相 关 分 析 | proc cancorr; var y1 y2 y3 ;with x1 x2 x3 ; run; |
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reg | 直 线 回 归 | proc reg; model y=x1; run; |
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reg | 二 元 回 归 | proc reg; model y=x1 x2; run; |
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reg 可选择: forward backward stepwise |
多 元 回 归 可选择: 向 前 回 归 向 后 回 归 双 重 逐 步 回 归 |
proc reg; model g=a b c d e f /selection=forward; run; |
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cluster 可选择: average wards density single twostage |
聚 类 分 析 可选择: 类 平 均 法 重 心 法 离 差 平 均 和 法 密 度 估 计 法 最 短 距 离 法 两阶段密度估计法 |
proc cluster method=average outtree=cate; var a b c d e f ; id bh; proc tree; run; |
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fastclus | 动态聚类分析 | proc fastclus data=iris maxc=2 maxiter=10 out=clus; var sepallen sepalwid petallen petalwid; proc freq; tables cluster*species; run; |
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standard | 数据标准化 | proc standard mean=0 std=1 out=new; run; |
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princomp | 主 成 分 分 析 可选择: 由 协 差 阵 计 算 由 相 关 矩 阵 计 算 |
proc princomp cov; run; 或 proc princomp; run; |
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factor 可选择: |
因 子 分 析 可选择: 主 分 量 分 析 主 因 子 分 析 |
proc factor data=socecon simple corr; run; 或 proc factor data=socecon priors=smc msa scree residual preplot rotate=promax reorder plot outstat=fact all; proc print; run; |
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ttest | 成 组 法 T 检 验 | proc ttest data=pinzhs; class pin; var yield; run; |
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univariate | 配 对 法 T 检 验 | proc univariate data=chromat; var methdiff; run; |
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npar1way | 秩 和 检 验 | proc npar1way data=gastric wilcoxon; class group; var lysolevl; run; |
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univariate | 符 号 秩 检 验 | proc print data=chromat; proc univariate data=chromat; var methdiff; run; |
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freq | 卡平方测验 可选择: 2×2 联列表式 2×j 联列表式 r×c联列表式 |
data; do a=1 to 2; do b=1 to 2; input x@@; output; end; end; cards; ...... ; proc freq; weight x; tables a*b / chisq ; run; |
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reg | 二 次 抛 物 线 | proc reg data=uspop; var yearsq; model pop=year/r cli clm; plot r. *p. ; add yearsq; print; plot; plot pop*year='a' predicted.*year='p' u95. *year='u' l95. *year='l'/overlay; run; |
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NLIN 可选择: dud MARQUARDT |
负 指 数 曲 线 可选择: 试 位 法 麦 夸 特 法 |
PROC NLIN BEST=10 METHOD=dud; PARMS B0=0 TO 2 BY .5 B1=.01 TO .09 BY .01; MODEL Y=B0*(1-EXP(-B1*X)); DER.B0=1-EXP(-B1*X); DER.B1=B0*X*EXP(-B1*X); OUTPUT OUT=B P=YHAT R=YRESID; PROC PLOT DATA=B; PLOT Y*X='A' YHAT*X='P'/OVERLAY VPOS=25; PLOT YRESID*X/VREF=0 VPOS=25; RUN; |
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catmod | 逻 辑 斯 蒂 回 归 (标 准 响 应 函 数) |
proc catmod; weight count; direct heat soak; model y=heat soak / freq ml nogls covb corrb; quit; |
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sort RSREG |
二 次 响 应 面 分 析 | proc sort; by time temp; proc rsreg; model mbt=time temp; ridge max; run; |
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lackfit | 欠适测验 | model mbt=time temp/lackfit; ridge max; run; |
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score | 得 分 分 析 | proc score data=fitness score=factout out=fscore; var age weight runtime runpulse rstpulse; run; |
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stepdisc | 逐 步 判 别 分 析 | proc stepdisc data=iris bsscp tsscp; class species ; var sepallen sepalwid petallen petalwid; run; |
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candisc | 典 型 判 别 分 析 | proc candisc data=iris out=outcan distance anova; class species ; var sepallen sepalwid petallen petalwid; run; proc plot; plot can2*can1=species; format species specchar.; title'Plot of Canonical Variables'; run; |
| 47 | RSREG | 岭 嵴 分 析 | PROC SORT; BY X1 X2 X3; PROC RSREG; MODEL Y=X1 X2 X3/LACKFIT; RUN; DATA B; *-------GET THE ACTUAL VALUES--------; SET A END=EOF; OUTPUT; *-------CREATE AN X1*X2 GRID FOR PLOTTING--------; IF EOF THEN DO; Y=.; X3=1.77; DO X1=-1.5 TO 1.5 BY .1; DO X2=-2 TO 2 BY .1; OUTPUT; END; END; PROC RSREG DATA=B OUT=C NOPRINT; MODEL Y=X1-X3/PREDICT; DATA B; SET C; IF X3=1.77; PROC PLOT ; PLOT X1*X2=Y/CONTOUR=6 HPOS=100 VPOS=36 HSPACE=10 HAXIS=-2 TO 2 BY .5 VAXIS=-1.5 TO 1.5 BY .5; RUN; |