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![(_F$X(~[RN[@]OVK7`QHJHK.png](http://www.silara.com.cn/files/105410/1610/244256ce626_m.png)
內(nèi)容提要 本書是學習SAS軟件（第9版）的入門書。SAS是特大規(guī)模集成軟件系統(tǒng)，能優(yōu)異地執(zhí)行下列任務(wù)：數(shù)據(jù)的輸入和獲取，數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換處理和管理，報表繪制和圖形，統(tǒng)計和數(shù)學分析，商業(yè)規(guī)劃，預測，運籌優(yōu)化以及應(yīng)用開發(fā)等。本書介紹SAS軟件最基本的部分：SAS系統(tǒng)簡介；SAS語言簡介；常用的把外部數(shù)據(jù)文件輸入成SAS數(shù)據(jù)集的方法；數(shù)據(jù)集的轉(zhuǎn)換、處理、管理；輸出數(shù)據(jù)的方法；制定報表和繪制圖形舉例；并介紹用SAS擬合和分析最常用的統(tǒng)計模型——線性和非線性回歸模型的方法。每一內(nèi)容和方法都舉出實用例子并附一練習題加以鞏固。通過學習這些內(nèi)容，讀者不僅能夠用SAS完成一些簡單的任務(wù)，而且根據(jù)需要，能夠參照更專門的文獻，更深入地學會使用SAS解決相應(yīng)的問題，完成更復雜、更高級的任務(wù)。 本書可供應(yīng)用氣象、環(huán)境科學、遙感、統(tǒng)計、應(yīng)用數(shù)學、信息、醫(yī)藥、生物、金融、經(jīng)貿(mào)、管理、會計等方面的研究生，甚至高年級大學生作為教材或教學參考書。也可以供希望使用統(tǒng)計方法的實際工作者作為學習SAS軟件的入門書籍。 前言 SAS系統(tǒng)不僅是最強有力的大型統(tǒng)計分析軟件，更是一個特大規(guī)模集成軟件系統(tǒng)，能優(yōu)異地執(zhí)行下列任務(wù)：數(shù)據(jù)獲取和輸入、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換處理和管理、報表繪制和圖形、統(tǒng)計和數(shù)學分析、商業(yè)規(guī)劃、預測、運籌優(yōu)化以及應(yīng)用開發(fā)等，在科研和實用部門得到了廣泛使用。本書通俗地介紹SAS軟件最基本的用法，希望應(yīng)用氣象、環(huán)境科學、遙感、統(tǒng)計、應(yīng)用數(shù)學、信息、醫(yī)藥、生物、金融、經(jīng)貿(mào)、管理和會計等專業(yè)方向的研究生們，通過學習，能夠在科研和實際工作中使用SAS軟件，提高科研和實際工作能力，高質(zhì)量完成畢業(yè)論文，適應(yīng)就業(yè)單位需要。 本書起點不高，只要求讀者們具有文科類線性代數(shù)、概率統(tǒng)計以及計算機的基礎(chǔ)知識。由于SAS軟件內(nèi)容廣泛，工具精深，學習起來很費時間、很困難，本書采用把SAS“通俗化”和“實用化”的方法：不求理論精深嚴謹，但求容易掌握實用；不求內(nèi)容全面和先進，但求掌握最最需要的基礎(chǔ)知識。對于每一知識點和方法都舉出實用例子加以說明，并且附一練習題加以鞏固。好在已經(jīng)有許多嚴謹、全面和先進的文獻出現(xiàn)，尤其SAS自備的幫助系統(tǒng)詳盡完備。希望讀者們學完本書后能夠從這些參考文獻和資料中進一步學習提高。本書只求在讀者學習SAS軟件的過程中起到敲門磚的作用。預祝讀者們能在學習本書的基礎(chǔ)上學習更多有關(guān)SAS的書籍，能進一步學習SAS的更多知識和更好運用SAS軟件。我們也計劃按照本書風格編寫一系列介紹SAS軟件的書，以滿足讀者的需要。 本書共有8章，前6章介紹了SAS最最基本的部分：SAS系統(tǒng)、SAS語言、構(gòu)建SAS數(shù)據(jù)集、輸出表格舉例等。以上都屬于SAS基礎(chǔ)部分(BASE
SAS)，作為SAS進一步應(yīng)用的例子，在第7章介紹了幾個SAS作圖的例子，第8章介紹了線性和非線性回歸分析。 對于本書，自學者也可以根據(jù)需要暫不學習3.2節(jié)及第6章和第7章，等學完第8章再回過頭來學習這些章節(jié)。雖然本書把SAS語法寫在每一節(jié)的最前面，但讀者可以先重點閱讀每節(jié)例題，初步了解這些語法如何使用，之后再回過頭來細細閱讀SAS語法。 本書介紹的內(nèi)容是Windows環(huán)境下的SAS軟件有關(guān)知識。SAS軟件以英文為主體，適當接受中文。本書主要介紹SAS
9.1.3(純英文版)的用法，適當介紹接受中文版SAS軟件的用法。 本書由吳令云編寫第1～7章，吳誠鷗編寫第8章。由于我們水平有限，加上時間比較倉促，本書定有許多缺點及錯誤，衷心希望讀者們批評指正，也希望讀者們能夠提供好的建議，特別是希望讀者們能提供好的練習題或例題(要有數(shù)據(jù))。我們將在本書再版時根據(jù)讀者的建議加以修改和補充，并表示感謝。 感謝南京信息工程大學研究生院對本書的支持，將本書選為研究生院教材。 本書所用SAS代碼(程序)和數(shù)據(jù)、配套數(shù)據(jù)庫以及練習題參考答案可以在東南大學出版社網(wǎng)站上下載，以便于讀者們練習。配套數(shù)據(jù)庫請存于驅(qū)動器D，以與書中程序一致。 編著者郵箱：Wulingyun@nau.edu.cn。 目錄 第1章SAS軟件簡介1 1.1關(guān)于SAS軟件1 1.1.1SAS軟件簡介1 1.1.2如何學習SAS軟件3 1.2SAS系統(tǒng)人機會話窗口5 1.3SAS中的中文字符11 第2章SAS語言13 2.1SAS語言簡介13 2.2SAS數(shù)據(jù)集14 2.3SAS詞、SAS語句和SAS程序16 第3章構(gòu)建SAS數(shù)據(jù)集24 3.1data語句、input語句和datalines語句配合數(shù)據(jù)體產(chǎn)生SAS數(shù)據(jù)集25 3.2用“表編輯器”窗口輸入法形成SAS數(shù)據(jù)集34 3.3input語句配合infile語句導入數(shù)據(jù)體產(chǎn)生SAS數(shù)據(jù)集37 3.4用“導入數(shù)據(jù)”窗口導入已定變量數(shù)據(jù)體形成SAS數(shù)據(jù)集41 3.5libname語句配合數(shù)據(jù)引擎導入已定變量數(shù)據(jù)體形成SAS數(shù)據(jù)集44 3.6時間變量值的輸入格式46 第4章預處理SAS數(shù)據(jù)集48 4.1用賦值語句增加變量48 4.1.1一般賦值語句48 4.1.2SAS函數(shù)和隨機數(shù)50 4.2用drop或keep語句剔除變量53 4.3用set語句的firstobs和obs選項或set語句配合if語句刪減觀測行55 4.4用set語句縱向拼接SAS數(shù)據(jù)集58 4.5用sort過程把數(shù)據(jù)集排序61 4.6用merge語句橫向拼接SAS數(shù)據(jù)集63 第5章SAS數(shù)據(jù)集的導出67 5.1SAS數(shù)據(jù)集的導出方法67 5.1.1用filename語句、file語句配合put語句導出數(shù)據(jù)體68 5.1.2用“導出數(shù)據(jù)”窗口導出SAS數(shù)據(jù)集69 5.1.3用libname語句配合數(shù)據(jù)引擎導出SAS數(shù)據(jù)集71 5.2SAS數(shù)據(jù)集變量名和變量觀測值輸出的改進72 5.2.1用單獨一條format語句按規(guī)定格式加強對輸出時間變量和數(shù)值變量值的描述73 5.2.2用format過程自行創(chuàng)建替換格式75 5.2.3用format過程與format語句配合加強對輸出變量值的描述77 5.2.4用label語句加強對輸出變量名的描述81 5.3用options語句、title語句、footnote語句改變頁面輸出83 5.3.1用options語句改變輸出的頁面選擇83 5.3.2用title語句為輸出的圖形或表格加標題85 5.3.3用footnote語句為輸出的圖形或表格加腳注87 第6章SAS制表舉例89 6.1將數(shù)據(jù)體的每一行寫成一頁報告89 6.2用tabulate過程輸出報表93 6.2.1TABULATE過程簡介93 6.2.2用tabulate過程打印一維統(tǒng)計表96 6.2.3用tabulate過程打印二維統(tǒng)計表99 6.2.4用tabulate過程打印三維或更高維度的統(tǒng)計表101 6.2.5用tabulate過程打印統(tǒng)計表來顯示分類變量各種交叉中樣本的個數(shù)106 6.2.6對tabulate過程打印統(tǒng)計表的改進107 第7章SAS制圖舉例110 7.1用gplot過程畫時間序列圖、散點圖和氣泡圖110 7.1.1用gplot過程畫散點圖和時間序列圖110 7.1.2用gplot過程畫氣泡圖113 7.2用gchart過程畫柱形圖、條形圖和餅形圖115 7.2.1用gchart過程畫柱形圖117 7.2.2用gchart過程畫條形圖119 7.2.3用gchart過程畫餅形圖119 第8章回歸分析121 8.1多元線性回歸與reg過程121 8.1.1線性回歸模型121 8.1.2用reg過程作多元線性回歸126 8.1.3用reg過程作預報130 8.1.4選擇預報因子133 8.1.5多項式回歸139 8.1.6共線性問題、嶺回歸和主成分回歸144 8.1.7野點查找和處理法161 8.2非線性回歸176 8.2.1非線性回歸模型176 8.2.2用nlin過程作非線性回歸分析179 8.2.3優(yōu)良初估計的獲得185 8.2.4用nlp過程作LAD回歸191 參考文獻199 |
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