【正文】 cro create。test2； 數(shù)據(jù)步接口程序 ?宏處理器只在 DATA步或 PROC步的編譯期間起作用。 /*出現(xiàn)錯誤 */ Quit。 NOTE: 數(shù)據(jù)集 有 1 個觀測和 0 個變量。 NOTE: 數(shù)據(jù)集 有 1 個觀測和 0 個變量。 620 %end。 例中 ， 宏 names通過宏參數(shù) name， number和宏變量 n可以生成一系列的名字 。 amp。 生成重復文本 例 定義生成重復文本宏 。 %mend analyze。 %macro analyze(getdata, dat, year, pr,price,year1)。 /*作圖 */ %mend analyze。 run。 plot amp。 proc gplot data=temp。 if year(date)=amp。 宏調(diào)用宏 產(chǎn)生數(shù)據(jù)集宏： . %macro create。 %mend plot。pr 時序圖 。 %macro plot(dat,pr,price)。 %mend plot。pr 時序圖 。 %macro plot(dat=stk000002, pr=收盤價 ,price=clpr)。 %plot(stk000002, 收盤價 ,clpr)。 symbol1 v=star i=join r=1 c=red。 title2 amp。 例 創(chuàng)建宏參數(shù) 。 宏參數(shù) ? 宏變量和宏結合在一起是一種強有力的編程方法。 %let price=hipr。 %let price=clpr。 symbol1 v=star i=join r=1 c=red。 title2 amp。 改變宏內(nèi)宏變量的值 例 改變宏內(nèi)宏變量的值 ， 分以下幾步完成 。 symbol1 v=star i=join r=1 c=red。 %macro plot。 symbol1 v=star i=join r=1 c=red。 %macro plot。 定義宏的格式： %Macro MAC。 %mend test。i。 %do i=1 %to 3 。 %let data1=x。 run。 %let b=macro variable。 語句格式： %PUT text | _all_ | _automatic_ | _global_ | _local_ | _user_。 ResDat^1 14 %put amp。name..sheet。 %PUT amp。開始直到遇到一個 SAS名稱中不允許出現(xiàn)的字符為止。 ? 如定義宏變量 name后，當使用 amp。m 年 amp。 amp。 where year(date)=amp。 run。 plot amp。 %let plot=%str( proc gplot data=a。 %let m=2020。 例中 ， 如果不執(zhí)行宏 amp。 title2 amp。m and month(date)=amp。 %let n=1。 )。 %let plot=%str( proc gplot data=a。 run。m 年 amp。m and month(date)=amp。 %let n=1。A。 if sex=39。A。 if sex=39。 %let a=。A。 因為宏處理器只能在雙引號內(nèi)進行替代 。 put This is the time series plot for amp。 run。a 。 例 引用宏變量 A。 %let DSN=。 宏工具的功能非常強大，使用宏工具來完成以下任務。第 14章 宏編程技術 清華大學經(jīng)管學院 朱世武 Resdat樣本數(shù)據(jù)： SAS論壇： 本章內(nèi)容包括： 概述； ?宏變量； ?宏； ?宏參數(shù)； ?宏表達式； ?宏引用； ?宏工具中的輸入輸出； ?數(shù)據(jù)步接口程序； ?宏程序語句和宏函數(shù)。 ? 使用宏變量實現(xiàn)文本替代； ? 使用宏產(chǎn)生程序語句 。 例中 ， DSN是宏變量名 ， DSN的值。 %let a=。 run。 例 宏處理器只能在雙引號內(nèi)進行替代 。A。 606 %let a=january。 609 run。 data male。M39。 data female。F39。 run。 data a。n。n 月份收盤價時序圖 。 例中 ， 改變宏變量的值 ， 如： %LET N=2,3,4,5,...,12可以分別得到 12個月的時序圖 。 plot clpr*date=1。 例中 ， 必須使用 %STR函數(shù)圍住宏變量的值 ， 在以后的程序中可以用 amp。 data a。n。m 年 amp。PLOT步的程序時 ， 可將其設定為空值 （ %LET PLOT= 。 %let n=1。 title2 amp。yvar*amp。 )。m and month(date)=amp。plot。n 月份收盤價 。name1,amp。所以空格等一些不允許出現(xiàn)在 SAS名稱中的字符就可以作為分隔符出現(xiàn)，但是為了不顯示這些分隔符，一般使用句號來作為分隔符使用。name^1。 /*日志窗口信息 */ 12 %let name=ResDat。 ResDat1 15 %put amp。 例 顯示宏變量的值 。 %put amp。 LOG窗口顯示： first !!! macro variable !!! 間接引用宏變量 對一系列的宏變量引用，如 data1， data2, data3, 這一系列中部分文本是固定的名稱，而另一部分是變化的數(shù)字。 %let data2=y。 %put amp。/*amp。 %test 宏變量范圍 ? 宏變量以使用范圍分為全局宏變量和局部宏變量 ? 全局變量可以在 SAS對話運行期間使用并且可以在程序的任何地方引用 ? 局部變量則只能在創(chuàng)建該局部變量的宏中使用 ,在這個宏之外，這個局部變量就沒有任何意義。 文本 。 proc gplot data=。 %mend plot。 proc gplot data=。 %mend plot。 定義宏 plot： %macro plot。pr 時序圖 。 %mend plot。 調(diào)用宏 plot： %plot。 再次調(diào)用宏 plot： %plot。但應用起來并不十分方便。 %macro plot(dat,pr,price)。pr 時序圖 。 %mend plot。 例中 ， 運行時 ， 宏處理器把第一個值 （ stk000002） 賦給第一個宏參數(shù) DAT， 第二個值 （ 收盤價 ） 賦給第二個宏變量 PR， 以此類推 。 proc gplot data=ResDat.amp。 plot amp。 %plot。 proc gplot data=ResDat.amp。 plot amp。 %plot(stk000002, 收盤價 ,clpr)。 data temp。year。 title2 amp。price*date=1。 宏調(diào)用宏： %macro analyze(dat, year, pr,price,year1)。 運行宏： %analyze(stk000002, 2020, 收盤價,clpr,2020)。 %if amp。 %analyze(yes, stk000002, 2020, 收盤價 ,clpr,2020)。 %macro names(name, number)。nameamp。 在 DATA語句中調(diào)用宏 NAMES： data %names(dsn, 5)。 621 %mend names。 NOTE: 數(shù)據(jù)集 有 1 個觀測和 0 個變量。 NOTE: “DATA 語句”所用時間（總處理時間） : 實際時間 秒 CPU 時間 秒 LOG窗口顯示： 宏引用 使用 %STR或 %NRSTR在宏編譯階段可以屏蔽掉一些特殊字符，避免這些特殊字符影響宏處理器組建宏語句的方式。 %let test2=%STR(Mr smith%’s house)。如果想用數(shù)據(jù)步產(chǎn)生的信息值創(chuàng)建宏變量，以便于在后面的程序中使用，可以用下面的編程技術。 data temp。year then do。 if final then call symput(39。 %mend create。pr amp。 symbol1 v=star i=join r=1 c=red。 %if %upcase(amp。 %plot。 %analyze(yes, stk000002, 2020, 收盤價 ,clpr,2020)。 宏程序語句和宏函數(shù) ? 宏功能包括很多宏程序語句和宏函數(shù)。之外的可分辯值 %Str 引用除％和 amp。 %let y=%eval(amp。 %put y=amp。 提交上述程序后 ， Log窗口顯示的結果為： y=300 z=100+200 例中 ， 宏變量 Y的值是一數(shù)值 ， 而宏變量 Z的值是字符串” 100+200” 。 run。 NOTE: 數(shù)據(jù)集 有 1 個觀測和 0 個變量。X)=fn %then %put Financial Department。 %dept(math)。X)=fn %then 51 %put Financial Department。 Financial Department 55 %dept(math)。 通常是運用時間序列的過去值 、 當期值及滯后擾動項的加權和建立模型 ， 來 “ 解釋 ” 時間序列的變化規(guī)律 。進一步討論時間序列的自回歸移動平均模型（ ARMA模型），并且討論它們的具體形式、估計及識別方法。 序列相關及其檢驗 第 3章在對擾動項 ut的一系列假設下 ， 討論了古典線性回歸模型的估計 、 檢驗及預測問題 。 167。 因此 ， 檢驗參數(shù)顯著性水平的 t統(tǒng)計量將不再可信 。 虛假序列相關是指模型的序列相關是由于省略了顯著的解釋變量而引起的 。 167。 ttt uu ?? ?? ? 1 如果序列不相關 ， 2附近 。 )?1(2?)??(..12221??????????TttTtttuuuWD DubinWaston統(tǒng)計量檢驗序列相關有三個主要不足： 1． DW