SAS系统中PROC步骤详解-描述性统计与图形程序

"该文件是关于SAS编程的详细指南，涵盖了SAS系统中用于描述性统计、数据可视化和变量处理的各种程序。它深入解析了包括PROC MEANS、PROC SUMMARY、PROC UNIVARIATE、PROC CHART、PROC TABULATE、PROC CORR、PROC PLOT、PROC STANDARD、PROC RANK和PROC SCORE在内的多个SAS过程步骤，提供了每个程序的概述、使用方法、示例和注意事项。" 在SAS编程中，PROC CLUSTER是一个用于聚类分析的指令，而OUTTREE选项则用于输出聚类结果的树状结构。这个文件并未直接讨论PROC CLUSTER的OUTTREE选项，但我们可以推测其可能在后续章节中有所涉及。以下是各章的主要知识点： 1. 第1章介绍了SAS系统中7种常用的描述性统计程序，包括PROC MEANS、SUMMARY、UNIVARIATE、TABULATE等，它们用于生成数据的基本统计量。 2. 第2章专注于PROC MEANS，这是一个用于生成单变量或多变量的描述性统计输出的程序。 3. 第3章讨论了PROCSUMMARY，它能够生成更复杂的统计汇总报告，并提供了编写程序的指导和示例。 4. 第4章详细讲解PROCUNIVARIATE，它能够计算单变量的统计量并绘制分布图，适合进行详细的数据探索。 5. 第5章介绍了PROCCHART，用于创建统计图表，如直方图、箱线图和控制图，以便于数据可视化。 6. 第6章讨论了PROCTABULATE，用于创建自定义统计表格，支持复杂的列和行布局。 7. 第7章涉及PROCCORR，用于计算变量之间的相关系数矩阵，衡量变量间的关联程度。 8. 第8章介绍了PROCPLOT，它是SAS中的通用绘图程序，可以创建各种类型的图形，包括多图在同一页面上。 9. 第9章概述了SAS中的4种计分程序，包括标准化分数的处理。 10. 第10章详细讲解PROCSTANDARD，用于将数据标准化，使得变量具有相同的均值和标准差。 11. 第11章介绍了PROCRANK，它用于对变量进行排名操作，生成秩数据。 12. 第12章讲述了PROCSCORE，它用于计算变量的线性组合，通常在建模过程中用于得到预测得分。 这些章节提供了丰富的SAS编程实践知识，无论你是初学者还是有经验的用户，都可以从中学习到如何更有效地利用SAS进行数据分析和报告生成。通过学习这些程序，你可以提升数据处理和分析的效率，更好地理解和解释你的数据。