【正文】 中調用變量的格式 OUTPUT語句：將過程產生的結果輸出到一個新的 SAS數(shù)據集中。 結構： format SAS變量名 輸出格式或格式名； ? 這里，輸出格式是當時賦予的格式，而輸出格式名是由 format過程步定義的格式名字。 INPUT DATE YYMMDD10. (X1X5) (3.)。 OUTPUT OUT=NEW MEAN=MEANBUST。 freq number。 Var weight。 10. LABEL 語句 ? 格式： label 變量＝?標識? ? 功能：給變量賦以標記，輸出時代替變量名。 RUN。 2. SORT 過程 格式： PROC SORT [data=SAS數(shù)據集 ] [out=SAS數(shù)據集 ]。 結構： proc rank data=SAS數(shù)據集名 ； var SAS變量名； ranks 新變量名； 其它 SAS語句； run； 3. rank 過程步 ? proc rank 語句，表明要建立 SAS變量的秩次變量。 4. FORMAT過程 ? 功能：對字符或數(shù)值變量定義一個所需的輸出格式 。 3 、 在 OUTPUT 窗 口 輸 出 該 表 ， 輸 出 格 式 ： 出 生 日 期YYMMDD10. X性別男 =boy， 女 =girl 96 一般統(tǒng)計描述 MEANS 過程 Proc means [操作選項 ][統(tǒng)計量關鍵字列表 ]。 一般統(tǒng)計描述 MEANS 過程 – 統(tǒng)計指標選項： N 樣本大小 MEAN 均數(shù) SUM 合計 MAX 最大值 MIN 最小值 STD 標準差 STDERR 標準誤 CV 變異系數(shù) RANGE 全距（極差） CLM 雙側可信區(qū)間 LCLM 單側可信區(qū)間下限 UCLM 單側可信區(qū)間上限 T 對 μ=0的檢驗的 t值 PRT t值相應的 p 一般統(tǒng)計描述 MEANS 過程 ? OUTPUT OUT= 數(shù)據集名 [關鍵字 = 新變量名列表 ]語句 將分析結果輸出到 SAS 數(shù)據集 – OUT= 數(shù)據集名 指定 SAS數(shù)據集名稱 – 關鍵字 = 新變量名列表 指定要輸出的統(tǒng)計量 可輸出的有 N,NMISS,MEAN,STD, MIN ， MAX ，RANGE, SUM, VAR,USS(平方和 ),CSS(離均差平方和 ) ， CV,STDERR,T, PRT, SKEWNESS, KURTOSIS,LCLM,UCLM（ 同時指定輸出為雙側；如只選一個 ， 輸出單側可信區(qū)間 ） 可以重新對統(tǒng)計量命名 ， 也可用原名； 格式 n=n mean=mean prt=p 程序 31 data a。 cards。run。 proc univariate 語句的操作選項 data= 指定要分析的數(shù)據集名 noprint 禁止統(tǒng)計結果在 output窗輸出 normal 進行正態(tài)性檢驗 plot 生成統(tǒng)計圖 程序 32,3 結果 Univariate Procedure Variable=X Moments N（樣本含量） 12 Sum Wgts（總權重） 12 Mean（均數(shù)） Sum（合計） 78 Std Dev（標準差） Variance（方差） Skewness（偏度） 0 Kurtosis（峰度） USS（平方和） 578 CSS（離均差平方和） 71 CV（變異系數(shù)） Std Mean（標準誤） T:Mean=0（均數(shù)是否為 0的檢驗） Pr|T|（ t值對應的 p值） Num ^= 0（不等于 0的樣本數(shù)） 12 Num 0（大于 0的樣本數(shù)） 12 M(Sign)（符號檢驗） 6 Pr=|M|（符號檢驗的 p值） Sgn Rank（符號秩和檢驗） 39 Pr=|S|（符號秩和檢驗的 p值） .0005 W:Normal（ 正態(tài)性檢驗 W檢驗 ） PrW（ 正態(tài)性檢驗的 p值 ） 程序 32,3 結果 Quantiles(Def=5)（百分位數(shù)） 100% Max 10 99% 10 75% Q3 95% 10 50% Med 90% 10 25% Q1 10% 3 0% Min 3 5% 3 1% 3 Range 7 （極差） Q3Q1 4 （四分位數(shù)間距） Mode 3 （眾數(shù)） Extremes （極端值） Lowest Obs Highest Obs 3( 8) 8( 3) 3( 1) 8( 10) 4( 12) 9( 2) 5( 6) 10( 9) 5( 5) 10( 11) 。 run。 后： X1 N Obs Variable N Mean Std Dev Minimum Maximum f 3 X2 3 X3 3 X4 3 X5 3 X6 3 m 4 X2 4 X3 3 X4 4 X5 4 X6 4 程序 32 data a。 Run。 RUN。 rank過程步和 sort過程步一樣，不產生任何輸出信息，必須借助于 print 過程步，才能看到新數(shù)據集的結果。 3. rank 過程步 將 SAS數(shù)據集中指定的變量的值按從小到大的順序附給一個序數(shù)， 也稱為秩次。 FORMAT DATE DATE7。 DATA=CLASS1。 Var weight。 Title “title for two procedure”。 cards。 例 5： OUTPUT語句： ? PROC MEANS DATA=CLASS1。 RUN。 format 語句 format語句是用在過程步中調用變量輸出格式的語句。 By sex。 PROC語句：表示過程步的開始及調用某一要使用的過程 VAR語句：定義被分析的變量 BY語句：按指定的變量值來分組處理數(shù)據集 CLASS語句：在分析中定義分類變量 SUM語句： 對指定的變量求和，當然該變量必須是數(shù)值型變量。 RUN。表明要進行一項數(shù)據分析。 means過程 ， univariate過程和 freq過程 來計算常見的基本統(tǒng)計量 。也就是說，它不能說明兩個變量之間的一般數(shù)量關系值。一般可以借助相關系數(shù)、相關表與相關圖來進行相關分析。 例題－多重線性回歸 ? 27名糖尿病人的血清總膽固醇、甘油三脂、空腹胰島素、糖化血紅蛋白、空腹血糖的測量值，試建立血糖與其它幾項指標關系的多元線性回歸方程。 回歸變量的選擇與逐步回歸 ? 它的主要思路是在考慮的全部自變量中按其對的作用大小，顯著程度大小或者說貢獻大小，由大到小地逐個引入回歸方程，而對那些對作用不顯著的變量可能始終不被引人回歸方程。向后剔除法中終止條件與向前引入法類似。 回歸變量的選擇與逐步回歸 ? 選擇?最優(yōu)?回歸方程的變量篩選法包括逐步回歸法，向前引入法和向后剔除法。 多元線性回歸