《SAS统计分析基础》课件

统计分析基础SAS本课件将系统介绍软件在统计分析领域的基本应用涵盖数据导入、数据探SAS,索、模型构建等常见分析流程通过实操练习帮助学员快速掌握统计分析SAS的核心能力软件介绍SAS强大的数据分析软件灵活的编程语言广泛的应用领域是一款功能强大的数据分析和业务智能拥有其特有的编程语言具有强大的数广泛应用于金融、制造、零售、医疗等SAS SAS,SAS软件，提供了丰富的统计分析、数据挖掘和据管理、分析和报告功能能够应对各种复多个行业为企业提供全方位的数据分析和,,报告制作功能杂的数据分析需求决策支持软件的安装与激活SAS下载软件SAS从官网下载适用于您的操作系统的最新版本软件SAS SAS运行安装程序按照提示完成软件的安装过程选择您需要的功能模块,输入激活码收到授权后输入您的软件激活码以完成许可激活,SAS完成激活激活完成后即可正式使用软件进行各种统计分析,SAS基本语法SAS数据声明算术运算定义数据集、变量及数据类型，为后包括加减乘除等基本运算，可用于数续数据处理奠定基础据计算和转换条件控制循环语句使用语句进行条件利用循环实现数据的批量处理和复IF-THEN-ELSE DO判断和数据筛选操作杂运算数据导入SAS确定数据格式1识别数据文件的类型和结构设置数据路径2指定数据文件的存储位置导入数据3使用内置功能读取数据SAS高效导入数据是使用进行统计分析的重要第一步首先需要确定数据文件的格式和结构然后设置数据文件的正确路径接下来就可以SAS,利用提供的各种导入功能将数据顺利导入到环境中为后续的数据处理和分析做好准备SAS,SAS,数据导出SAS输出数据集1使用语句将数据从程序导出到新的数据集中OUTPUT SAS可以选择导出全部数据或部分数据导出到文件2通过和语句将数据导出到各种格式的文件，如、FILE PUTCSV、文本等支持自定义文件格式导出到数据库Excel3利用的数据库连接功能，可以直接将数据导出到SAS SQL、等数据库中Server Oracle数据预处理SAS数据导入1将外部数据导入到环境中SAS数据清洗2处理缺失值、异常值、重复数据等数据转换3根据需求对数据进行变量变换和衍生数据合并4将多个数据源合并成一个完整的数据集数据预处理是统计分析的重要基础步骤通过导入、清洗、转换和合并等操作可以确保数据的完整性、准确性和一致性为后续的数据分析和建SAS,,模提供可靠的数据基础描述性统计量分析数据概括可视化展现描述性统计量可以概括数据的基柱状图、折线图等可视化手段有本特征如集中趋势、离散程度助于直观地呈现数据特征并发,,等这为后续深入分析奠定基现潜在规律础比较分析异常值识别对比不同样本、时间段或分组的识别极端值或异常点有助于发现描述性统计量有助于发现数据数据中的异常情况为后续分析,,间的差异性提供线索假设检验概述定义步骤假设检验是基于样本数据对总体提出原假设和备择假设、选择检参数进行推断的统计方法验统计量、确定显著性水平、计算检验统计量、做出决策应用类型广泛应用于科学研究、市场分单样本、双样本、多样本检验，析、质量控制等领域的数据分析参数检验和非参数检验中单样本检验t确定假设1明确目标群体参数值与预期值的关系计算检验统计量2根据样本数据计算检验值t设定显著性水平3确定拒绝域为显著性水平做出决策4比较检验统计量与临界值后得出结论单样本检验用于检验总体均值是否等于某已知值通过设置假设、计算检验统计量、确定显著性水平并做出决策，可以得出是否拒绝原假设的结t论，为后续分析提供基础双样本检验t假设检验1双样本检验用于比较两个独立样本的均值是否存在显著差t异检验条件2该检验要求样本服从正态分布且方差齐性,检验步骤3提出原假设和备择假设；选择显著性水平；计算

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3.t统计量；确定临界值；做出判断

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5.方差分析（）ANOVA理解方差分析方差分析是一种统计分析方法用于比较两个或两个以上总体均值之间是否存,在显著性差异检验假设方差分析通过检验总体均值是否相等的假设来判断样本间是否存在显著性差,异计算统计量F方差分析采用统计量来检验假设统计量反映了样本间方差和样本内方差的F,F比值解释结果根据统计量的值可以判断是否拒绝原假设从而得出样本间是否存在显著性F P,,差异相关分析探索关联性相关系数统计推断相关分析的应用Pearson相关分析用于测度两个变量之相关系数描述了两通过假设检验可以确定相关系相关分析广泛应用于社会科Pearson间的线性相关程度可以帮助个变量的线性相关度系数在数是否在统计意义上显著相学、经济、生物等领域帮助,发现变量间的潜在关联关系到之间值越接近关分析结果还可用于预测分发现变量间的相互作用关系-11,1或表示相关性越强析-1线性回归分析建立模型评估模型12线性回归分析通过建立一个线使用方平方、显著性检验等R性方程来描述因变量与自变量统计指标来评估模型的拟合度之间的线性关系和预测能力预测应用模型假设34建立良好的线性回归模型后可线性回归分析有一些前提假设,以利用它进行预测为决策提供如线性关系、正态分布、误差,依据项独立性等多元线性回归模型原理广泛应用模型评估多元线性回归是基于一个或多个自变量（预多元线性回归被广泛应用于经济、管理、社通过检验模型的决定系数、显著性水平、多测变量）来预测因变量（目标变量）的数学会科学等领域可以有效预测企业收益、股重共线性等指标可以全面评估模型的拟合,,模型通过构建模型拟合数据可以得到各票走势、消费者行为等度和预测能力,自变量对因变量的影响程度逻辑回归分析二分类分析概率预测逻辑回归适用于预测二分类因变量，通过逻辑回归可以计算出事件发生的如是否购买、违约与否等概率，为决策提供依据优势比分析模型评估可以计算各独立变量对因变量的影响采用准确率、等指标评估模型的AUC大小，了解关键影响因素预测性能，优化模型性能主成分分析数据降维信息提取主成分分析可以将高维数据压缩通过识别数据中的主要变异模式,到低维空间保留数据的主要信息主成分分析能够有效提取数据的,,有助于后续的数据分析和可视关键信息揭示隐藏的内在规律,化相关性分析可视化展示主成分分析可以发现变量之间的主成分分析的结果可通过二维或相关结构找出潜在的独立因子为三维图像直观呈现有利于发现数,,,理解数据结构提供依据据的分布特征和聚类结构聚类分析探索数据结构识别相似样本优化分类决策探索数据潜力通过聚类分析可以对数据进行聚类算法可以根据数据属性将聚类结果可以为后续的监督学聚类分析可以发掘数据中未被无监督的分组找出潜在的数样本划分到不同的簇中将相习任务提供重要的先验信息发现的有价值信息为下游的,,,,据结构和模式这有助于对复似的样本归类在一起这有助帮助优化分类模型的性能数据分析和决策提供新的启杂数据进行初步整理和理解于发现隐藏的分组特征发判别分析分类模型判别分析通过构建分类模型将样本划分到不同类别用于预测未知样本的类别归属,,判别函数该分析通过计算样本与各类中心的距离确定样本所属的类别,统计应用广泛应用于市场细分、信用评估、医疗诊断等领域提高分类预测的准确性,时间序列分析数据可视化模型季节性调整ARIMA通过时间序列图表、折线图等可视化方式直模型是一种常用的时间序列分析方时间序列数据通常存在周期性变动需要采ARIMA,观展示数据变化趋势帮助分析师更好理解法通过分析数据的自相关和偏自相关特征用季节性调整等方法消除季节性因素的影,,数据特征预测未来趋势响生存分析时间分析生存概率12生存分析关注个体从某一起始采用非参数方法如Kaplan-时间点到某一事件发生的时间估计等计算个体在特定Meier长度时间点的生存概率风险比较预测建模34使用比例风险模型比较不建立生存预测模型为个体的治Cox,同分组间的生存差异疗方案提供依据广义线性模型灵活性预测能力广义线性模型可以处理多种形式它可以用于预测各种类型的因变的响应变量如二元、計數、有序量并提供概率预测有助于决策制,,,分類和连续性数据定参数估计诊断分析广义线性模型采用极大似然法进可以通过拟合优度检验、误差分行参数估计能够得到可靠的模型析等诊断技术评估模型的合理性,,系数和预测精度非参数检验概念解释常用方法适用场景优缺点比较非参数检验是一类不依赖于总常见的非参数检验包括符号检当参数检验假设不满足时或非参数检验比参数检验更鲁,体分布形式的统计检验方法验、秩和检验、涉及等级数据、有序数据等情棒对异常值和分布假设不太Kruskal-,它们更适用于样本量小、总体检验、检况下非参数检验更为合适敏感但它们的统计功效略低Wallis Friedman,分布未知的情况非参数检验验等这些方法可用于检验中它们更加灵活可应用于更广于参数检验在大样本情况下,,不要求满足正态性或等方差性位数、顺序相关、方差齐性等泛的问题分析也不如参数检验优越假设假设抽样调查数据分析抽样设计数据收集合理地设计抽样方案确保样本具通过调查问卷或实地访谈等方式,,有代表性为后续分析奠定基础有序高效地收集受访者信息,数据处理统计分析对收集的原始数据进行编码、录运用软件的各类统计分析功SAS入、清洗等步骤确保数据质量能得出调查结果的定量分析结,,论分类数据分析数据分类交叉列联表对数据进行合理的分类，有助于后续通过交叉分析描述两个分类变量之间的统计分析和模型构建的关系卡方检验逻辑回归利用卡方检验探究分类变量之间是否应用逻辑回归模型对分类数据进行预存在显著关联测分析数据可视化数据可视化是将复杂的数据以可视化的形式呈现使其更容易理解,和分析的过程它可以帮助我们发现隐藏在数据中的模式和趋势,并进行更有效的决策常用的数据可视化工具包括柱状图、折线图、散点图、饼图等选择合适的可视化方式可以清晰地表达数据信息提高分析效率,宏编程初探SAS宏定义1创建可重复使用的代码段宏调用2灵活地执行宏定义宏变量3动态传递参数宏条件4实现编程逻辑流程控制宏编程为用户提供了一个强大的定制化工具通过宏定义、宏调用、宏变量和宏条件等功能，用户能够编写灵活、高效的代码，提高分SAS SAS析效率和可复用性掌握宏编程技能是成为高手的关键SAS SAS程序优化SAS代码优化1精简代码结构，提高执行效率内存管理2合理分配内存资源，减少内存消耗并行处理3利用多核处理器并行计算，加快数据分析程序优化是提高分析性能的关键从代码优化着手精简结构、减少不必要的计算能大幅提高程序执行效率同时合理分配内存资SAS,,源避免内存溢出此外利用多核处理器进行并行计算也是一种有效的优化手段,,案例分享与讨论在本课程的最后一节中，我们将邀请几位行业专家来分享他们使用软件进SAS行数据分析的真实案例他们将深入介绍案例的背景、数据处理和分析过程以及得出的结论学员也有机会与讲师们进行讨论交流学习心得并解答疑问,通过这一环节学员可以更加深入地理解软件的实际应用场景并从专家的,SAS,经验中获取宝贵启示这有助于学员将所学的理论知识迁移到实际工作中提高,分析能力和解决问题的技能此外互动讨论还能培养学员的批判性思维和团队,协作精神总结与QA全面总结实际应用12回顾整个统计分析课程内分享如何将所学的分析方SAS SAS容系统性地总结课程重点和关法应用到实际工作和研究中并,,键知识点讨论实践中的挑战疑问解答未来展望34针对学员提出的问题耐心解答展望未来的发展趋势为学,SAS,并进行深入探讨确保大家对知员未来的职业发展提供有价值,识点掌握牢固的指引。