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

１．数据步基本概念
    数据步是产生数据集的一组语句。一个数据步可以建立一个或多个数据集。在一份程序中可以有多个数据步。数据步程序还可以对已建立了的数据集进行修改和产生输出。

２．程序变量与数据集变量
    ＳＡＳ变量有程序变量与数据集变量。数据集的列也叫变量。

３.　数据步的三种基本结构
  （１）数据源是ＤＯＳ数据文件
    如果数据源是一个ＤＯＳ的ＡＳＣｌｌ码数据文件存储于磁盘来建立数据集，其数据步程序具有如下格式：
    ＤＡＴＡ语句；
    ＩＮＦＩＬＥ语句；
    ＩＮＰＵＴ语句；
   ［其它数据步语句；］
   ；
    第一行“ＤＡＴＡ语句；”告诉系统数据步开始，并给出将要产生的数据集名字及其有关信息。
    第二行“ＩＮＦＩＬＥ语句；”中给出数据源文件的文件名等，执行该语句后，指定的ＤＯＳ文件被打开。
    第三行“ＩＮＰＵＴ语句；”给出将要从打开的文件中读取值的程序变量名及其信息。
    第四行“［其它数据步语句；］”是指此处还可以写其它允许使用ＳＡＳ数据步语句，此行的内容是可选的。一般情况下，由前三行就可以构成一个数据步。
    最后一行是一个分号，它是本数据步结束的信息。
（２）数据源在作业流中
格式：
    ＤＡＴＡ语句；
    ＩＮＰＵＴ语句；
   ［其它数据步语句；］
    ＣＡＲＤＳ；
；
　　“输入数据行”（每一行中的数据用一个或多个空格分隔，每一行的行末无标点。通常，一行数据是客观实体的一个观测的原始数据。有自由型、列型、格式化型）
     
  （３）数据源是已存在的数据集
　利用已经建立了的数据集中的数据来产生新的数据集。

格式：
        ＦＩＬＥＮＡＭＥ语句
       ＩＮＦＩＬＥ语句
；
　　这个语句给出完整的ＤＯＳ文件标识包括驱动器名、目录名、文件名和扩展名，
        一个文件标识可以唯一指定一个文件。

4、数据步程序控制语句

（1）ＧＯＴＯ 转向语句

格式：
　　　　ＧＯＴ 标号；

执行该语句后，程序控制转向程序中以ＧＯＴＯ后的而不是执行ＧＯＴＯ语句的下一行。
   （2）ＳＴＯP 停止执行语句
        例：
        ＤＡＴＡ ａ；
        ＩＮＰＵＴ Ｘ ＠＠；
        ＩＦ ｘ＜０ ＴＨＥＮ ＳＴ O Ｐ；
        ＣＡＲＤＳ；
         P R O C?ＰＲＩＮＴ；

（3） if 条件语句
       格式：
　　　　ＩＦ 表达式 ＴＨＥＮ
       当表达式的值为真时执行其后的ＳＡＳ语句。

（4）ＲＵＮ；
　　执行前面的语句。

（5）多向选择语句
       格式：
        ＳＥＬＥＣＴ［（表达式 ０）」；
        ＷＨＥＮ（表达式1）语句１；
        ＷＨＥＮ（表达式２）语句２；
         ......
         
                ＷＨＥＮ（表达式 ｎ）语句ｎ
        ......
        
        
   （6） ＤＥＬＥＴＥ语句
        格式：
　　　　ＤＥＬＥＴＥ；
       语句的功能是当执行了ＤＥＬＥＴＥ语句后，该语句之后的语句将不被执行并且当前观察不送入数据集，而返回数据步的开始（即ＤＡＴＡ语句的下一行），开始执行新的一遍数据步。
        ＤＥＬＥＴＥ语句与条件语句配合，可以实现用数据源的部分数据来建立数据集。
   （7） 循环语句
        ＳＡＳ的循环语句有步长型、离散型、当型和直到型四种形式。

　　此外还有其它的一些语句，将在以后的例题中逐一加以介绍。

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 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;

转载于:https://www.cnblogs.com/520future/p/4770027.html

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