2018 SAS实验考试要点 made by dch
- 数据的预处理
1. 复制题中数据到Excel 2. Excel中将中文变量替换成英文变量，便于程序处理 3. 保存为xls文件格式文件，SAS9.2识别不了xlsx格式的文件
- 数据集的导入
1. SAS 9.2方式：
2. SAS University方式： - 先要设置共享文件夹
- 将xls文件放入共享文件夹
- 右键导入数据，默认输出名为“IMPORT”的数据集，可以自己更改输出数据集的名字
操作不熟练的话，你任意选择一个变量进行这两个分析即可！
- 描述统计量
均值、方差、标准差、变异系数、偏度、峰度
proc means data=你的数据集 mean ...; var 你的变量; run;上面的这几个统计量最好自己课后查下符号是什么！
- 正态性检验
作直方图，并作拟合正态分布曲线
proc univariate data=你的数据集; var 你的变量; histogram 你的变量 / normal; run;只要把图放上来即可
- 直接回归方程
proc reg data=你的数据集; model 因变量=自变量; run;要求写出回归方程，根据P值解析系数的显著性
- 逐步回归方程
proc reg data=你的数据集; model 因变量=自变量 / selection=stepwise; run;要求写出经过逐步回归处理后最后一步得到的回归方程，根据P值解析系数的显著性
- 相关矩阵、相关矩阵的特征值、特征向量
proc princomp data=你的数据集; var 你的变量; run;结果可以截图放上来
- 主成份的挑选、线性表示及对应的累计贡献率
谱系聚类、聚类数、谱系图
proc cluster data=你的数据集 method=聚类的方法 std pseudo ccc outtree=输出的数据集; var 你的变量; id 你的组别; run; proc tree data=输出的数据集 horizontal graphics; run;要求会根据题目要求选择对应的聚类方法，会根据pseudo ccc两个指标分别说明应该选择划分多少类别较为合适【CCC（峰值表示建议聚类数）、伪F统计量（越大越好）、伪T统计量（越小分类越合理）】，要给出聚类图