/*

这里将描述性统计主要归于

means

（简单统计）

univariate

（复杂些的统计量可以检验统计分布）

freq

（频数统计，主要是属性变量分析）

此外便是绘图了（

gchart

块状图

gplot

条形图）

*/

proc means data=sasuser.wage  n  nmiss median p1 p5 p99 q1 q3 max min std stderr var skewness kurtosis t probt qrange;/*计算一系列统计量*/

var wage;

class sex;/*sex为分类变量*/

run;

proc sort data=sasuser.wage;

by race;/*按升序排序，之后使用by会用到*/

run;

proc means data=sasuser.wage;

var wage;

by race;/*by后是分类变量，使用by前分类变量必须先使用sort排过序才行*/

run;

data aa;/*构建一个数据集用来做之后的freq分析*/

input x y w @@;

cards;

1 1 0.0495 12 0.3168 1 3 0.2723 1 4 0.3614

2 1 0.1451 22 0.4038 2 3 0.2050 2 4 0.2461

3 1 0.2403 32 0.4264 3 3 0.1628 3 4 0.1705

4 1 0.3878 42 0.3673 4 3 0.1224 4 4 0.1224

5 1 0.4063 52 0.2813 5 3 0.1563 5 4 0.1563

6 1 0.3333 62 0.4167 6 3 0.0833 6 4 0.1667

7 1 0.5000 72 0.1667 7 3 0.3333 7 4 0.0000

8 1 0.5000 82 0.5000 8 3 0.0000 8 4 0.0000

9 1 0.2500 92 0.2500 9 3 0.5000 9 4 0.0000

10 1 0.833310 2 0.1667 10 3 0 10 4 0

;

run;

proc freq data=sasuser.wage;/*简单的频率分析，比较适用于属性数据*/

table wage sex;

run;

proc freq data=aa;/*freq分析*/

tables x*y /chisq;/*关联性检验采用fis，采用chisq检验，如果频数比较小宜采用fisher精确检验*/

weight w ;/*权数变量*/

run;

proc  freq data=aa;/*列联表分析*/

table x*y/measures;/*关联度检验*/

weight w;

run;

proc univariate data=sasuser.wage ; /*描述性统计*/     

var wage;

class region;

histogram wage;

run;

proc univariate data=sasuser.normal normal;   /*检验数据集normal的变量normal1是否服从正态分布*/                                                                                                

var normal1;                                                                                                                           

run;

proc gchart data=sasuser.wage;/*V竖条形图*/

vbar wage/subgroup=sex;/*subgroup组内分组，group为组间分组*/

run;

proc gchart data=sasuser.wage;/*h横向条形图*/

hbar wage/subgroup=sex;

run;

proc gchart data=sasuser.wage;/*组内分组立体条形图*/

block wage/subgroup=sex;

run;

proc gchart data=sasuser.wage;/*分组横向条形图*/

block wage/group=sex;

run;

proc gchart data=sasuser.wage;/*三维饼图*/

pie3d sex;

run;

proc gchart data=sasuser.wage;/*星图*/

star wage;

run;

proc gchart data=sasuser.wage;/*环形图*/

donut wage;

run;

data  sasuser.xy;/*建立一个数据集*/

input year y x2-x6 group;

cards;

1960   27.8   397.5  42.2   50.7   78.3   65.8   0

1961   29.9   413.3  38.1   52  79.2   66.9   1

1962   29.8   439.2  40.3   54  79.2   67.8   0

1963   30.8   459.7  39.5   55.3   79.2   69.6   1

1964   31.2   492.9  37.3   54.7   77.4   68.7   0

1965   33.3   528.6  38.1   63.7   80.2   73.6   1

1966   35.6   560.3  39.3   69.8   80.4   76.3   0

1967   36.4   624.6  37.8   65.9   83.9   77.2   1

1968   36.7   666.4  38.4   64.5   85.5   78.1   0

1969   38.4   717.8  40.1   70  93.7   84.7   1

1970   40.4   768.2  38.6   73.2   106.1  93.3   0

1971   40.3   843.3  39.8   67.8   104.8  89.7   1

1972   41.8   911.6  39.7   79.1   114 100.7  0

1973   40.4   931.1  52.1   95.4   124.1  113.5  1

1974   40.7   1021.5 48.9   94.2   127.6  115.3  0

1975   40.1   1165.9 58.3   123.5  142.9  136.7  1

1976   42.7   1349.6 57.9   129.9  143.6  139.2  0

1977   44.1   1449.4 56.5   117.6  139.2  132 1

1978   46.7   1575.5 63.7   130.9  165.5  132.1  0

1979   50.6   1759.1 61.6   129.8  203.3  154.4  1

1980   50.1   1994.2 58.9   128 219.6  174.9  1

1981   51.7   2258.1 66.4   141 221.6  180.8  0

1982   52.9   2478.7 70.4   168.2  232.6  189.4  1

;

run;

proc gplot data=sasuser.xy;/*折线图*/

plot  y*x2;

symbol v=star  cv=red ci=blue pointlabel i=join;

run;

proc gplot data=sasuser.xy;/*两条折线图*/

plot x2*y=group;/*group变量是分组变量*/

symbol1 c=greenv=dot cv=yellow ;

symbol2 c=blue  v=star cv=orange i=join;

run;

quit;