SAS系统中典型判别分析详解-PROC CANDISC

"这篇文章主要介绍了SAS中的PROC CANDISC程序，用于执行典型判别分析。典型判别分析是一种统计方法，特别是在连续变量和名义变量分析中应用，目的是找到最佳的连续变量组合来区分名义变量的类别。文章还提到了其他几种SAS统计程序，如PROC MEANS、SUMMARY、UNIVARIATE、TABULATE、CHART、CORR、PLOT、STANDARD、RANK和SCORE，用于进行描述性统计、图形表示、相关性分析和计分转换等任务。" 在SAS中，典型判别分析(Canonical Discriminant Analysis, CDA)是一种处理连续变量和名义变量的统计技术。当数据集中包含连续变量（例如身高、体重、智商）和名义变量（如性别编码为1和2）时，CDA可以帮助我们找出连续变量的最佳线性组合（典型变量），这些组合能够最大化地区分名义变量的不同类别。典型系数（Canonical Coefficients）描述了每个连续变量在典型变量中的权重，而典型相关系数衡量了典型变量与类别之间的关联度。每个后续的典型变量都比前一个次要，因为它们对应于较低的典型相关系数。 PROC CANDISC是SAS中实现CDA的程序，它不仅计算典型变量，还会计算玛氏距离的平方，这是一种考虑了变量协方差的标准化欧几里得距离。程序还包括单变量和多变量的一因子方差分析，并输出标准化的典型系数、典型相关系数、各类别内的典型变量平均数等信息。在分析流程中，首先对连续变量进行标准化，然后计算组内平均数，通过加权调整进行主成分分析，最后将结果转换回原始单位得到典型变量。 除了PROC CANDISC，SAS提供了一系列其他统计程序，例如： - PROC MEANS和SUMMARY用于生成描述性统计信息。 - PROC UNIVARIATE专注于单变量的统计分析。 - PROC CHART用于创建统计图表。 - PROC CORR用于计算变量之间的相关性。 - PROC PLOT则提供了各种图形化表示工具。 - PROC STANDARD用于标准化分数的转换。 - PROC RANK用于对变量值进行排序。 - PROC SCORE用于生成预测变量的新得分。 这些程序各有其特点和用途，可以根据具体的数据分析需求选择合适的方法。在编写SAS程序时，理解每个过程的工作原理和正确使用它们的语法至关重要。