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SAS示例 SAS数据分析示例

多个sas数据文件整合成一个excel多sheet文件的sas宏。

Proc SQL by Example, Using SQL within SAS

图 6.19 四个多重比较检验的比较环 等价性检验 等价性检验试图确认均值之间并无差异，由于这是不可能的，因此您需要选择一个差阈值 （更小的差异被认为实际上是等效性）。要构建的最直接检验将使用差区间两侧的双单侧 t 检验。如果两个检验均被拒绝，表明这些组是等效的。等价性检验命令将会使用这种双单侧 检验 (TOST) 方法。 例如，假设您想知道男性与女性的高度差是否小于 6（使用大班.jmp 数据表）。在运行以 X 拟合 Y 命令（其中身高作为 Y 变量而性别作为 X 变量）之后，请选择等价性检验命令。在出 现的对话框中输入 6 作为差异的阈值，然后单击确定，则得到如图 6.20 所示的输出。 图 6.20 实际等效性输出 实际差异为 3.02，检验表明此差 p 值为 0.01。在上述的设定之下您可以断言本问题的 差异是 0。

图 4.2“性能分析”对话框 所有性能分析均使用相同的公式。这些选项的不同点在于计算 sigma 的方法。这些 sigma 选 项可解释为： • 长项使用全部 sigma 并与 JMP 之前的默认输出相同。此选项用于 Ppk 统计量， sigma 的计 算公式如下： • 指定 Sigma 允许用户输入特定的已知 Sigma 以用于性能分析计算。显然， Sigma 是由用 户指定且尚未计算的值。此选项用于控制图表生成性能分析，其中用于图表的 Sigma 是 输入（对话框中）的指定 Sigma。 • 短项，按固定子组大小分组可用于使用以下公式计算 σ。在此情况下，如果 r 为子组数且 每个第 i 个子组均按数据顺序定义，则 sigma 的计算公式如下： σ xi x–( ) 2 n 1– -------------------- i 1= n ∑= σ xi. 2 ni ----- x.. 2 n i -----– i 1= n ∑ r 1– -----------------------------=

混合模型（hybrid model）是几种不同模型组合而成的一种模型。它允许一个项目能沿着最有效的路径发展。也可定义为由固定效应和随机效应（随机误差除外）两部分组成的统计分析模型。如由几个高斯分布混合起来的模型叫高斯混合模型，几个线性模型混合在一起的模型叫线性混合模型。一般的，被模拟的系统几乎不可能按照一种模式一步一步地进行，会受到很多外界因素的干扰。而混合模型能够适应不同的系统和不同情况的需要而提出一种灵活多样的动态方法。混合模型分为分析、综合、运行和废弃四个阶段，各阶段的重叠为设计员提出了模型选择。

SAS 系统是世界公认的权威性统计软件之一，是一个大型集成信息分析管理系统。 本次论文是用SAS 系统对2007 各地区农村居民家庭平均每人现金现金支出状况进行分析采用的数据是北京、天津等省农村居民家庭平均每人现金现金支出状（原始数据见附录）。 选出31省的情况作为统计分析数据，其中分析的项目为：期内现金支出、生产费用支出、家 庭经营费用支出、农业生产支出、牧业生产支出、购买生产性固定资产支出、税费支出、生活消费 现金支出、财产性支出、转移性支出，次用变量X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7、X8、X9 、X10。运用SAS 软件，运用主成分分析的方法对数据进行处理： （一）对于所选取的统计数据用MEANS 过程进行简单描述统计分析，得出数据平均值、数据标准差等。 （二）对于所选取的统计数据用INSIGHT 模块做主成分分析计算协方差矩阵的特征值或是计算相关系数矩阵的特征值（Eigenvalue ）、简单统计量、相关系数矩阵、相关系数矩阵的特征值以及相关系数矩阵的特征向量。系统默认计算相关系数矩阵的特征值和特征向量。 （三）由相关系数矩阵的两个最大特征值的特征向量，可以写出第一、第二主成分以及第三主成分 的得分。从以上结论分析可以知道影响各地区地区农村居民家庭平均每人现金支出的主要因素，从、 可以更好的帮助国家调节国民经济和产业结构，使人民的生活更加富裕。

SAS/STAT使用案例：方差分析、分类数据分析、回归分析、假设检验、聚类分析、判别分析、相关分析、因子分析、主成分分析。