SAS应用实例：数据处理与概率计算示例

SAS（Statistical Analysis System）是一种强大的统计分析软件，常用于数据处理、预测建模、商业智能等领域。本文档包含了几个实用的SAS应用实例，展示了如何在SAS编程环境中进行数据分析和可视化。 首先，我们看到一个名为`score`的数据集处理示例。在这个程序中，作者定义了数组变量如`key`、`ans`和`score`来存储测试数据。通过`input`语句读取输入数据，其中包含10个选项(key)，并根据用户选择的正确答案计算得分。之后，通过`percent`变量计算原始分数占总分的百分比，并输出结果。这个例子展示了基础的条件判断和数组操作在SAS中的运用。 接下来是`prob`数据集部分，它涉及到身高和体重数据的处理。通过`input`语句导入身高和体重值，并计算密度（重量除以高度的平方），这可能用于体重指数的计算。程序使用`proc print data`输出结果，标题为"15.1"，表明这部分可能是关于数据分布或相关性分析的一部分。 `temp`数据集涉及温度转换，使用`array`定义了`tf`和`tc`两个数组，将华氏温度转换为摄氏温度。通过`datalines`提供数据，然后执行`proc print data`显示结果，标题为"15.2"，可能是为了演示温度转换的计算过程。 在`oldmiss`数据集部分，该程序处理缺失值处理，用`.`表示未知值。通过`if`语句检查数组元素，如果发现缺失值则替换为特殊值。`proc print data`用于展示处理后的数据，标题"15.33"可能表明这涉及到缺失值的统计分析。 最后，`datamixd`数据集似乎用于数据清洗或预处理，通过`informa`可能指定了某种数据格式的检查或转换。这部分可能关注于数据质量和一致性检查，通常在数据挖掘或机器学习之前进行。 总体来看，这篇文档提供了SAS应用的实战案例，涵盖了数据输入、处理、缺失值管理以及基本的数据转换，适合学习者通过实践提升SAS编程技能。通过这些实例，读者可以了解如何在实际工作中使用SAS进行数据清洗、计算和可视化，以便做出有根据的决策。