在我工作的过程中,我经常需要对ADEG、ADVS等数据集进行一系列描述性统计量的输出。通常,我会使用PROC MEANS来完成这个任务。这个程序会自动为我们输出每个数值型变量的均值、非缺失观测个数、标准差、最大值和最小值。具体来说,我只需要在PROC MEANS后面加上VAR语句,选择需要进行描述性探索的数值型变量。由于没有...
一、使用proc means描述数据 用proc means过程步,可以对数据做简单的描述统计,包括:非缺省值个数、均值、标准差、最大值、最小值等。 基本语法: PROC MEANS data = 数据集 <可选项>; VAR 变量列表; CLASS 分组变量; <BY 变量;> <WEIGHT 变量;> (加权平均的权数) <FREQ 变量;> (相应观测出现的频数) ...
几种描述性统计分析旳SAS过程和作图过程 procmeansprocunivariateproccorrprocplot//procgplotproccapability procmeans（1）Means过程旳语句格式Means过程旳主要控制语句如下：procmeans输入数据集名<选项列表>;var变量列表;class变量列表;by变量列表;freq变量;weight变量;id变量列表;output<out=输出数据集名><统计量关键字...
可以用proc mens查看一些简单的统计量,Means过程开始于关键词proc means,后面接需要打印的统计量,基本形式: PROC MEANS options; 如果不加选项,则默认打印出非缺失值个数、均值、标准差、以及最大最小值,下面是用选项可以查看的统计量: 如果没有其他语句,proc means语句会给你数据集中所有观测值和所有数值变量的统...
一、使用proc means汇总数据 用proc means过程步,可以对数据做简单的描述统计,包括:非缺省值个数、均值、标准差、最大值、最小值等。 代码示例 proc means data=data MAXDEC=n /*显示的小数位数*/ MISSING /*将缺失视作有效的汇总数*/; by variable;/* 为变量的每个水平执行单独的分析,在这之前,这些变量...
在SAS中,Proc Means和Proc Summary都是用于计算数据集中数值变量的汇总统计量的过程。它们都可以计算均值、中位数、标准差等统计量,但它们的使用场景和语法略有不同。 Proc Means主要用于计算数据集中所有数值变量的汇总统计量,包括均值、中位数、标准差、最小值、最大值等。它的语法如下: 代码语言:txt 复...
2. proc 中的 means 过程 使用means 来获得数据集中的简单统计量,包括:数量、极差、均值、中位数、标准差、标准误差、T 值,其中的 T 值是用来表示统计是否显著的。 例子: 1data x;2title'与正常体重的偏差';3input x @@;4cards;5-7-2136101521306;7proc means data=x maxdec=2n range mean median std...
proc print data=work.outstat; run; 这里使用CLASS语句指定了两个分类变量,运行上面的程序后,结果窗口输出两个输出列表,第一个是MEANS过程的输出结果,第二个是PRINT过程的输出结果,数据来自MEANS过程中输出的SAS数据集WORK.OUTSTAT。 图9.27和图9.28中是部分输出结果。
SAS中的MEANS过程用于计算一个或多个变量的统计描述，包括均值、标准差、最小值、最大值等。以下是MEANS过程的基本用法：1.首先，需要创建一个数据集，例如：```sas data mydata;input x y z;datalines;123 456 789 ;run;```2.使用MEANS过程计算变量的统计描述：```sas proc means data=mydata;var x y...
PROCUNIVARIATE过程是探索性数据分析中最常用的过程之一,其输出结果和PROC MEANS过程一样包括:算术均数、中位数、众数、百分位数、偏度系数等描述性统计指标。除此之外,PROC UNIVARIATE过程还可以提供直方图、茎叶图、箱式图,更加直观地反应数据的分布特征,帮助我们进一步确定数据的分析。需要注意的是,在PROC UNIVARIATE语句...