SAS入门笔记：统计分析与回归方法概览

本笔记集合了SAS软件中常用的一些基础统计分析方法，涵盖了针对计量资料的多种分析手段，适合SAS初学者入门学习。以下是各个部分的主要知识点概述： 1. **描述性统计**： - `proc means`（means过程）用于计算均值、标准差、标准误差以及置信区间，帮助理解数据集的基本特征。 - `proc freq`（频数表过程）用于生成频数分布，便于了解数据集中变量的取值频率。 2. **正态检验与图形展示**： - 使用茎叶图、箱形图和正态概率图来评估数据的分布情况，判断数据是否符合正态分布。 - 茎叶图可以直观地显示数据的分布模式，箱形图则显示数据的四分位数范围。 3. **线性回归**： - `glm` (广义线性模型) 是进行线性回归分析的基础工具，可用于预测和理解变量之间的线性关系。 4. **逻辑回归**： - SAS中的逻辑回归 (`proc logistic`) 用于处理二分类或多分类问题，研究独立变量与响应变量之间的关联，并估计概率。 5. **生存分析**： - 在SAS中，生存分析通常通过特定的生存函数和检验（如Cox回归）来评估事件发生的风险和影响因素。 6. **判别分析**： - `npar1way` (非参数检验) 的wilcox选项可用于非参数检验，适用于数据分布不明确或不符合正态假设的情况。 7. **聚类分析**： - 聚类分析（如`cluster`或`kmeans`）用于将观测值根据其相似性分成若干组，常用于无监督学习。 8. **主成分分析（PCA）**： - `proc princomp` 可以执行主成分分析，减少多变量数据的维度，提取最重要的特征。 9. **因子分析**： - SAS同样提供因子分析工具，用于探索变量之间的潜在结构和相关性。 10. **典型相关分析（CCA）**： - 这是一种多元统计方法，用于揭示两个或多个变量集之间的关系，即使它们不是完全相关的。 通过这些步骤和分析，初学者可以逐步掌握SAS在描述性统计、推断性统计以及预测性建模中的应用，为进一步深入学习SAS和其他高级统计技术打下坚实基础。