| 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 | PRINT | 数 据 输 出 | PROC PRINT ;
RUN; |
| 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 ;
|
１０ | 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; |
１１ | 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; |
１２ | 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 ;
|
１３ | glm | 协方差分析 | proc glm;
class t ;
model y=t x; |
１４ | anova | 多元方差分析 | proc anova;
class block tre ;
model x1 x2 x3 =block tre;
manova h=block tre /summary;
run; |
１５ | 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; |
１６ | nested | 嵌套设计的方差分析 | proc nested;
classes plant leaf;
var calcium;
run; |
１７ | 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; |
１８ | corr | 简 单 相 关 系 数 | proc corr;
var y;with x1;
run; |
１９ | 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; |
２０ | corr | 多个变量间的简单相关系数的计算 | proc corr;
run; |
２１ | plot | 相关点式图的绘制 | plot y*x='+';
rproc plot;
un; |
２２ | corr,partial | 一 级 净 相 关 | proc corr;
var y;with a; partial f;
run; |
２３ | corr,partial | 二 级 净 相 关 | proc corr;
var y;with f; partial a b ;
run; |
２４ | corr,partial | 三 级 净 相 关 | proc corr;
var y;with f; partial a b d ;
run; |
２５ | cancorr | 典 型 相 关 分 析 | proc cancorr;
var y1 y2 y3 ;with x1 x2 x3 ;
run; |
２６ | reg | 直 线 回 归 | proc reg;
model y=x1;
run; |
２７ | reg | 二 元 回 归 | proc reg;
model y=x1 x2;
run; |
２８ | 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; |
２９ | 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; |
３０ | 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; |
３１
| standard | 数据标准化 | proc standard mean=0 std=1 out=new;
run; |
３２ | 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; |
３３ | 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; |
３４ | ttest | 成 组 法 T 检 验 | proc ttest data=pinzhs;
class pin;
var yield;
run; |
３５ | univariate | 配 对 法 T 检 验 | proc univariate data=chromat;
var methdiff;
run; |
３６ | npar1way | 秩 和 检 验 | proc npar1way data=gastric wilcoxon;
class group;
var lysolevl;
run; |
３７ | univariate | 符 号 秩 检 验 | proc print data=chromat;
proc univariate data=chromat;
var methdiff;
run; |
３８ | 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; |
３９ | 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; |
４０ | 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; |
４１ | 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; |
４２ | sort
RSREG | 二 次 响 应 面 分 析 | proc sort;
by time temp;
proc rsreg;
model mbt=time temp;
ridge max;
run; |
４３ | lackfit | 欠适测验 | model mbt=time temp/lackfit;
ridge max;
run; |
４４ | score | 得 分 分 析 | proc score data=fitness score=factout out=fscore;
var age weight runtime runpulse rstpulse;
run; |
４５ | stepdisc | 逐 步 判 别 分 析 | proc stepdisc data=iris bsscp tsscp;
class species ;
var sepallen sepalwid petallen petalwid;
run; |
４６ | 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; |
发表于 2010-12-5 17:12:18
发表于 2010-12-9 16:42:21