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论坛 数据科学与人工智能 数据分析与数据科学 SAS专版
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2007-06-21
<P>请求数据标准化sas程序并作说明 谢谢!</P>
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2012-6-29 15:16:11
proc standard data= out= ;
var  ;
run;
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2012-6-29 15:16:49
proc standard data= out= mean=0 std=1 ;
var  ;
run;
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2015-6-9 21:59:01
也可以用proc stdize 有一个好处是在标准化变量的过程步中可以实现缺失值的填补。其基本过程如下:

PROC STDIZE DATA=dataset REPONLY METHOD= OUT=outdata  ;  
VAR variables ;

RUN;

其中proc stdize 是调用标准化过程步,data=表示需要进行缺失值填补的数据库,reponly的意思是只取代缺失值(replace missing data only),这个在均数填补法中必须要加上,不然就得不到想要的结果,method=就是选择填补方法,一般在针对计量资料时,我们一般选用均数填补法和中位数填补法(数据符合正态分布时METHOD=mean,偏态分布时选用METHOD=median)

注意proc standard和proc stdize还是有区别的
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