SAS/描述性统计

列出并描述您的数据

描述您的数据 

proc contents 返回数据集所有变量的列表及其类型。

 proc contents data= lib.data ;
 title "Describe the content of a database";
 run;

在输出中列出您的数据 

proc print 在输出窗口中打印数据。firstobs 选项指定要打印的第一行，obs 选项指定要打印的行数。

 proc print data= lib.data (firstobs=30 obs=40);
 title "Partial Listing";
 run;

离散变量

 proc freq data=lib_name.data_name;
 tables x1 x2 ;
 title "frequence table";
 run;

• weight 指定权重

 proc freq data=lib_name.data_name;
 weight extri;
 tables x1 / out=temp4 outexpect;
 run;

列联表

 proc freq data=lib_name.data_name;
 tables x1*x2 ;
 title "contingency table";
 run;

连续变量

proc means 展示 var 语句中列出的每个变量的描述性统计量，如果不存在 var 语句，则展示数据集中每个数值变量的描述性统计量。以下是一些关键字，可用于告诉 SAS 您希望查看哪些统计量。

• n : 非缺失变量的计数
• sum : 变量的总和
• range : 最大值减去最小值
• mean : 平均值
• var : 方差
• stddev : 标准差

 proc means data= libdata n sum range mean var stddev ;
 var x1 x2;
 run;

class 语句针对 class 语句中分类变量的每个组生成统计量。weights 语句对观测值进行加权。

 proc means data=lib_name.data_name;
 var x1 x2;
 class sexe;
 weight extri;
 run;

proc univariate 提供更多选项。它还返回分位数。还有一个histogram 语句，它可能很有用。

 proc univariate data=lib_name.data_name;
 var x1;
 histogram / normal(color=red mu=0 sigma=0.045) kernel(color=blue);
 title "Proc Univariate";
 run;

核密度估计和直方图

如果您想进行核密度估计或直方图，可以使用 proc univariate 以及 histogram 语句或 proc capability。

 proc univariate data=lib_name.data_name;
 var x1;
 histogram / normal(color=red mu=0 sigma=0.045) kernel(color=blue);
 title "Proc Univariate";
 run;

Proc capability 

 proc capability data=lib_name.data_name;
 histogram x1 / normal(color=red mu=0 sigma=0.045)
 kernel(color=blue);
 title "Proc Capability";
 run;

相关性和散点图

 proc corr data=lib_name.data_name;
 var x1 x2 x3;
 weight extri;
 title3 "Linear correlation";
 run;

t检验

以下代码检验数据集 taille 中变量 x 的期望值为 1.75 的假设。

proc ttest data = taille h0=1.75 alpha=0.05;
var x;
run;