嗯嗯，出来结果了，谢谢
可是为什么原来的if 条件不行呢，书上的一段代码就是这么用的，结果却可以运行

如果是在data步中，a<b<c 的条件就相当于 a<(b<c), 而不是判断 b是否介于a和c之间。
IML中的 a <b<c，既不相当于 a<(b<c), 也不是 a<b & b<c， 可能是 （a<b） <c

data  chk;
    input bmi;
        if 1.1<=bmi<=20 then status="Healthy   ";
        else status="Unhealthy";
        put bmi=  status=;
        cards;
1
2
199
90000
.
;
run;

It is really inefficient to operate on index when one can vectorized an operation. Here is a vectorized one.

PROC IML;
bmi={15,22,27,19,32,17,23,31,20};
status=J(nrow(bmi),1,"unhealthy");
status[loc(bmi>=18.5 & bmi<=20)]="healthy";
print status;
quit;

one can see it is 10 times slower as tested below!!!!!!!!



PROC IML;
*****1)********************;
bmi=j(1e6,1,.);
status=J(nrow(bmi),1,"unhealthy");

call randseed(12345);
call randgen(bmi, 'UNIFORM');           

time=time();
status[loc(bmi>=0.4 & bmi<=0.6)]="healthy";
time=time()-time;
print 'time of vectorized' time;


*****2)********************;
bmi=j(1e6,1,.);
status=J(nrow(bmi),1,"unhealthy");

call randseed(12345);
call randgen(bmi, 'UNIFORM');  


time=time();
do i=1 to nrow(bmi);
                if bmi >= 0.4 & bmi <= 0.6 then ;
                        status="healthy";
                ELSE status="unhealthy";
        end;

time=time()-time;
print 'time of index' time;

quit;