SAS系统中统计程序详解-描述性分析与图表制作

"报告‘单连法的分析结果-190422-st_tech_trends_report_2020-2040’详细展示了单连法（Single Linkage Clustering）在处理数据集时的分析结果，尤其是那些包含良好分离、紧凑聚类的数据。报表中的图形是一个Y*X坐标系的散点图，其中每个点的符号代表其所属的聚类（CLUSTER）。值得注意的是，有58个观测值被隐藏。X轴标注了从-4到10的数值范围，而Y轴未提供具体刻度。" 在SAS中，单连法是一种层次聚类方法，常用于将数据对象按照相似性逐渐组合成不同的簇。它通过计算两簇中最近的两个对象之间的距离来确定簇间的距离，从而构建一个树状结构（Dendrogram）。单连法的特点是倾向于形成细长的簇，对噪声和离群值敏感，适用于发现数据中可能存在长链形或分支状的结构。 SAS系统提供了多种统计程序来处理和分析数据，包括： 1. **PROC MEANS**：主要用于计算变量的描述性统计量，如均值、标准差、最小值、最大值等。 2. **PROC SUMMARY**：与PROC MEANS类似，但提供了更多的统计选项，如频数、百分比等，可对数据进行更全面的总结。 3. **PROC UNIVARIATE**：专门用于单变量的描述性统计分析，能生成详细的统计报告，包括分布图、百分位数、偏度、峰度等。 4. **PROC CHART**：用于创建各种统计图表，如直方图、箱型图，帮助用户可视化数据分布。 5. **PROC TABULATE**：用于生成复杂的统计表格，可以定制多维度的统计汇总。 6. **PROC CORR**：计算变量间的相关性，输出相关系数矩阵，以及偏相关系数等。 7. **PROC PLOT**：提供了一般性的图形绘制功能，支持在同一页面上创建多个图形。 8. **PROC STANDARD**：用于将变量转换为标准分数（Z分数），便于比较不同变量间的尺度差异。 9. **PROC RANK**：对变量值进行排序，生成秩数据，有时用于处理非参数问题。 10. **PROC SCORE**：计算新数据点在已知模型（如线性回归）下的预测值或得分。 这些程序在数据分析中扮演着重要角色，可根据研究需求选择合适的方法。例如，如果需要理解数据的集中趋势和变异程度，可以选择PROC MEANS或PROC SUMMARY；若要深入探究变量间的相关性，PROCCORR会是理想选择；对于数据可视化，PROC PLOT和PROC CHART提供了丰富的图形选项。 在实际应用中，分析结果应结合业务背景和研究目的进行解读，单连法的分析结果可能揭示出数据中特定的聚类结构，这对于数据挖掘、市场细分或生物信息学等领域具有重要意义。在SAS编程中，用户需要了解每个过程的语法和选项，以便正确地编写和执行程序，获取所需的信息。