SAS官方文档和教程中文版

时间: 2024-03-23 07:34:47 浏览: 9
SAS(Statistical Analysis System)是一种广泛应用于数据分析统计建模的软件套件。SAS官方提供了丰富的文档和教程,以帮助用户学习和使用SAS。 SAS官方文档中文版可以在SAS官方网站上找到。官方文档包括用户指南、参考手册、技术文档等,涵盖了SAS软件的各个方面。这些文档详细介绍了SAS的功能、语法、数据处理、统计分析等内容,对于初学者和有经验的用户都非常有用。 此外,SAS官方还提供了一系列的教程和培训资源,帮助用户快速入门和提升技能。这些教程包括在线课程、视频教程、示例代码等,覆盖了从基础知识到高级应用的各个方面。用户可以根据自己的需求选择适合的教程进行学习。 如果您想获取SAS官方文档和教程中文版,建议您访问SAS官方网站(https***1. SAS是什么? 2. SAS官方提供了哪些文档和教程? 3. 如何获取SAS官方文档和教程中文版?
相关问题

sas eg 中文教程

SAS EG是一种数据分析与可视化工具,很多人初次接触时可能会感到有些吃力。因此,有一份好的中文教程非常有必要。以下是SAS EG中文教程的一些特点和注意事项。 首先,SAS EG中文教程需要具备易于理解和使用的特点。这意味着教程的内容需要清晰、简洁,并且尽可能地避免使用过于专业化的术语和概念。同时,这份教程应该注重实践,通过实际应用来解释数据处理及分析的方法和技巧。 其次,SAS EG中文教程需要结合实际案例,让学习者了解真实场景下的数据分析与可视化流程。可以将实际案例与教学内容相结合,辅以详细的步骤讲解和技巧提示,让学习者能够对SAS EG的使用方法进行深入理解和熟练掌握。 第三,SAS EG中文教程需要注重互动,在教学过程中引入互动、跟踪、测验等多种形式,以加深学习者对教育内容的理解。在线课程平台也是一个很好的选择,学习者可以在课程中与其他人交流、互动、分享经验,并且获得更多的启发和灵感,提高学习效果和互动体验。 最后,SAS EG中文教程需要讲解数据分析和可视化的基础知识。学习者可以从最基础的数据处理开始,包括数据清洗、数据转换、数据整合、数据分析等,渐进式地了解SAS EG的使用。同时,SAS EG中文教程应该增强学习者对数据分析和数据可视化的认知,包括基本的统计学概念、数据模型和统计模型等。 总之,SAS EG中文教程是一项非常重要的教学资源,需要注重实践、互动,并且结合实际案例进行讲解。通过今后的不断优化和深入探究,相信SAS EG中文教程会越来越完善,为广大爱好者提供更好的学习体验。

sas m7安装教程

SAS M7是一款流行的商业分析软件,用于数据管理、数据分析和报告生成。以下是SAS M7的安装教程: 1. 下载安装文件:首先,从SAS官方网站上下载SAS M7安装文件。确保选择与你操作系统和计算机配置相匹配的版本。 2. 运行安装程序:双击安装文件,开始安装程序。你可能需要管理员权限来安装软件。 3. 阅读用户协议:在安装过程中,你将看到SAS M7的用户协议。请仔细阅读并接受协议,然后点击“下一步”。 4. 选择安装路径:你可以选择将SAS M7安装在默认的路径上,也可以选择自定义安装路径。选择好路径后,点击“下一步”。 5. 选择组件:接下来,你可以选择安装哪些组件。根据你的需要选择所需的组件,然后点击“下一步”。 6. 输入许可证信息:在此步骤中,需要输入你的SAS M7许可证信息。确保输入准确无误,然后点击“下一步”。 7. 完成安装:最后,点击“安装”按钮开始安装SAS M7。安装过程可能需要一些时间,请耐心等待。 8. 启动软件:安装完成后,你可以在开始菜单或桌面上找到SAS M7的快捷方式。双击快捷方式,启动软件。 注意事项: - 确保你的计算机满足SAS M7的系统要求。 - 在安装过程中,保持网络连接,以便软件可以下载和安装所需的组件。 - 如果遇到任何错误或问题,可以参考SAS M7的官方文档或联系SAS支持团队寻求帮助。 希望这个安装教程对你有所帮助!

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def ObjFun(x,y,beta): # 目标函数 """ Logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: loss value """ n = x.shape[0] p = x.shape[1] pred = 1 / (1 + np.exp(-np.dot(x, beta))) pred = np.clip(pred, 1e-15, 1 - 1e-15) # 将预测值限制在一个很小的区间内 ObjVal = -np.sum(y * np.log(pred) + (1 - y) * np.log(1 - pred)) / n return ObjVal

好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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