PROC RANK过程是一个更为灵活和强大的排名工具,允许我们对多个变量进行排名,并指定排名顺序。以下是一个使用PROC RANK的例子: proc rank data=mydata out=ranked descending; var sales; ranks sales_rank; run; 在这个例子中,mydata数据集中的sales变量被用PROC RANK过程进行降序排名,结果存储在新变量sales_rank中...
proc rank data=sashelp.class out=result; var height; ranks r_height; run; 这样原来的height变量就不会动,生成名次变量r_height,这就是ranks的作用。 例子: proc rank descending out=oE11; var compsit; ranks rankcompsit; proc sort; by rankcompist; proc print data=oE11; run; 均值 data; x=...
proc rank data=sashelp.class out=result descending ties=high; var height; ranks r_height; run; 所以可以通过制定ties=选项值 来让sas知道如何去处理相同值的名次 接着讲一个选项,名次用分数来表示,用排到的名次除以总人数,来作为rank的值。这时候就需要各选项fraction,用这个选项的时候一定要注意,如果你没...
proc rank data=sashelp.class out=result descending ties=mean percent; var height; ranks r_height; run; proc rank data=sashelp.class out=result descending ties=mean fraction; var height; ranks r_height; run; 前者是k/n*100 ,后者是k/n 仅此区别而已。 接着再讲一个分组选项,有点份为数的...
proc rank data=sashelp.class out=result; var height; ranks r_height; run; 这样原来的height变量就不会动,生成名次变量r_height,这就是ranks的作用。 例子: proc rank descending out=oE11; var compsit; ranks rankcompsit; proc sort; by rankcompist; ...
proc sql; select count(1) into:valuenum from &col_name; quit; %if&valuenum.>&group.%then%do; proc rank data= &col_name out = data_rank ties = mean groups = &group.descending; var bad_rate; ranks group_name; run; proc sql; ...
,rank_name numeric ,low numeric ,up numeric ,cnt numeric ,rate numeric ,n1 numeric ,bad_rate numeric ,woe numeric ,iv numeric ,split_type numeric ); quit; proc sql;/*获得总记录数、总坏客户数、总好客户数*/ select count(*),SUM(&Y),count(*)-SUM(&Y) into :record_cnt, ...
descendingdescending规定输出数据集按规定输出数据集按_type_type_值下降的次序(缺省时为上升)。值下降的次序(缺省时为上升)。 order=freq/data/internal/formatted/order=freq/data/internal/formatted/规定输出时规定输出时classclass变量按所指定方式排变量按所指定方式排序。序。 alpha=alpha=数字数字设 4、置计算...
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= 变量名列表>;run;3 选项列表 •vardef=df/weight/wgt/n/wdf——在方差计算中规定除数d.。•descending——规定输出数据集按_type_值下降的次序（缺省时为上升...
procrankdescending;var y;ranks ry; procprint; procg3d; plot x1*x2=y;plot x1*x3=y;plot x2*x3=y; run; 结果分析: (1)本试验采用二次旋转设计,逐步淘汰法,剔除标准为p=0.05,最终去除了x9,x2,x3三个差异不显著因素,最终留下6个变量,得到二次式方程,即:y=-15230+97.56637*x1+0.33947*x1*x2-...