sas怎么将多个单位不同指标的数据进行归一化的代码

在SAS中，归一化通常用于数据预处理，使得不同量纲或尺度的变量在同一范围内，以便于比较分析。最常用的归一化方法是Z-score标准化（也称标准分数），其公式为：

\[ \text{Standardized Value} = \frac{(X - \mu)}{\sigma} \]

其中 \( X \) 是原始值，\( \mu \) 是均值，\( \sigma \) 是标准差。

以下是使用SAS进行Z-score标准化的基本步骤，假设你有一个名为`data_input`的数据集，包含需要归一化的变量list_of_variables：

/* 导入数据 */
proc import datafile="your_data_file.csv" out=data_input dbms=csv replace;
run;

/* 计算每个变量的均值和标准差 */
ods listing close; /* 关闭输出到屏幕 */
data stats;
    set data_input;
    by list_of_variables;
    mean = _numeric_;
    std_dev = sqrt(_stddev_);
run;

ods listing reopen; /* 重新打开输出到屏幕 */

/* 创建新的数据集进行归一化 */
data normalized_data;
    set data_input;
    retain z_score _all_;
    array var_list list_of_variables; /* 使用数组遍历变量列表 */
    
    do i = 1 to dim(var_list);
        z_score = (var_list[i] - mean[var_list[i]]) / std_dev[var_list[i]];
    end;
run;

/* 结果存储在normalized_data数据集中 */
ods output summary=norm_summary data=normalized_data;
proc print data=normalized_data;
run;

最后别忘了检查`norm_summary`数据集，确认归一化效果是否符合预期。