1.        SAS INSIGHT启动：

方法1：Solution→Analysis→Interactive Date Analysis

方法2：在命令栏内输入insight

方法3：程序编辑窗口输入以下代码，然后单击 Submit按钮；

Proc insight；

Run；

1.1 一维数据分析

用 sas insight做直方图、盒形图、马赛克图。

直方图：Analysis→Histogram/Bar Chart

盒形图：Analysis→Box plot

马赛克图：Analysis→Box plot/Mosaic plot（Y）

1.2 二维数据分析

散点图：Analysis→Scattery plot(Y X）

曲线图：Analysis→Line plot（ Y X）

1.3 三维数据分析

旋转图：Analysis→Rotationg Plot

曲面图：Analysis→Rotationg Plot  设置 Fit Surface

等高线图：Analysis→Countor plot

1.4 分布分析

包括：直方图、盒形图、各阶矩、分位数表，直方图拟合密度曲线，对特定分布进行检验。

1.4.   1  Analysis→Distribution（Y）

第一部分为盒形图，第二部分为直方图，第三部分为各阶矩，第四部分为分位数表。

1.4.2  添加密度估计

A：参数估计：给出各种已知分布（正态，指数等），只需要对其中参数进行估计；

Curves→Parametric Density

B：核估计：对密度函数没有做假设，曲线性状完全依赖于数据；

Curves→Kernel Density

1.4.3 分布检验

Curves→CDF confidence band

Curves→Test for Distribution

1.5 曲线拟合

Analysis→Fit（Y X）:分析两个变量之间的关系

1.6 多变量回归

Analysis→Fit（Y X）

1.7 方差分析

Analysis→Fit（Y X）

1.8 相关系数计算

Analysis→Multivariate

1.9 主成分分析

Analysis→Multivariate

2.SAS ANALYST启动：

方法1：Solution→Analysis→Analyst

方法2：在命令栏内输入analyst

2.1 分类计算统计量：Data→Summarize by group2.2 随机抽样：Data→Random Sample2.3 生成报表：Report→Tables2.4 变量计算：Date→Transform2.5 绘制统计图2.5.1 条形图：Graph→Bar Chart→Horizontal2.5.2 饼图：Graph→Pie Chart2.5.3 直方图：Graph→Histogram2.5.4 概率图：Graph→Probality plot2.5.5 散点图：Graph→Scatter plot2.6 统计分析与计算2.6.1 计算描述性统计量

Statistics →Deｓｃｒｉｐｔive→Summart Statistics 只计算简单统计量

Statistics →Deｓｃｒｉｐｔive→Distribution 可计算一个变量的分布信息

Statistics →Deｓｃｒｉｐｔive→Correlations可计算变量之间的相关关系

Statistics →Deｓｃｒｉｐｔive→Frequency counts 可计算频数

2.6.2 列联表分析

Statistics →Table Analysis

2.7假设检验2.7.1单样本均值Z检验： 检验单样本均值与某个给定的数值之间的关系

Statistics →Hypothesis tests  →One-Sample Z-test for a mean

2.7.2单样本均值t检验：适用于不了解变量的方差情形

推断该样本来自的总体均数μ与已知的某一总体均属μ0是否相等

Statistics →Hypothesis tests → One-Sample t-test for a mean

2.7.3单样本比例检验：检验取离散值的变量取某个值的比例

Statistics →Hypothesis tests →One-Sample test for a proportion

2.7.4单样本方差检验：检验样本方差是否等于给定的值。零假设方差等于某个给定的。

Statistics →Hypothesis tests→One-Sample test for a variance

2.7.5两样本均值t检验：独立的两个总体的均值是否相等或者是否相差给定的值

Statistics →Hypothesis tests →Two-Sample t-test for means

2.7.6成对样本均值t检验：成对样本检验中总体是相关的。

Statistics →Hypothesis tests →Two-Sample paired t-test for means

2.7.7两样本比例检验：检验两个总体中某个比例的值是否相等。

Statistics →Hypothesis tests →Two-Sample test for proportions

2.7.8两样本方差检验

Statistics →Hypothesis tests→Two Sample test for variance

2.8ANOVA过程2.8.1单因素ANOVA过程

Statistics →ANOVA→One-Way Anova

2.8.2非参数的单因素方差分析：适用于正态分布假定或方差相等假设不能满足的单因素问题

Statistics →ANOVA→nonparameter one-way Anova test

Wilcoxon法、Median法、Van der Waerden法、Savage法。

2.8.2因素方差分析：实验结果是连续数值而分类变量是两个以上的离散型数值。

Statistics →ANOVA→Factorial Anova

2.8.3线性模型：用最小二乘法拟合一般线性模型

Statistics →ANOVA→Linear Model

2.9回归分析：Statistics →Regression2.9.1simple回归：简单一类回归分析，单一的自变量，单一的因变量，模型可以是一次、二次、三次。

Statistics →Regression→simple

2.9.2linear回归：线性回归，回归模型可以有多个因变量，多个自变量，但是对因变量分别进行回归

Statistics →Regression→linear

2.9.3logistic回归：用于解决因变量是一个二元变量

Statistics →Regression→logistic

3.报表以及图形输出3.1 print过程

Proc print data = sasuser.score;     //数据库.数据集 Run;

Proc print data = sasuser.score; Var name math Chinese;               //变量 Run;

Proc print data = sasuser.score  noobs;    //去掉第一列（观测序号） Var name math Chinese； Run；

Proc  print  data= sasuser.score； Where sex in（‘f’）；                       //通过where语句 Run；

Proc print data = sasuser.score noobs label； Title ‘女生成绩单’； Label name =‘姓名’       Sex =‘性别’       Math = ‘数学’       Chinese = ‘语文’       English =  ‘英语’； Where sex in（‘f’）； Run；

Title “the sas system”；  //恢复系统标题

Proc  print  data = sasuser.score； Footnote = ‘分数列表’；     //加分数列表的脚注 Run；

Proc sort  data = sasuser.score； By  sex； Run； Proc  print  data = sasuser.score；     //使用by分组输出前用sort排序 By sex； Run； Proc  print  data = sasuser.score； Sum math； Run；

3.2 tabulate过程

Proc tabulate data =数据集名称； Class 分类变量； Var 分析变量； Table 页面说明 行维说明 列维说明/选项； Run；

3.3 sort过程

Proc sort data = 数据集名称；   //默认升序排列   By 变量名； Run；

Proc sort data = 数据集名称；     By   descending  变量名；   //降序排列 Run；

3.4  means过程：数量（N）、均值(Mean)、标准差(Std Dev)、最大值(Maximum)、最小值(Minimum)

Proc means  data = sasuser.stock; Var  price; Run;

3.5 univariate过程

Proc univariate data =数据集； Var 分析变量； Run； 结果： Moments：统计量的各阶矩，例如一阶矩就是均值，二阶矩就是方差等； Basic Statistical Measures：基本统计量； Tests for location：检验均值是否为零； Quantiles：分位数表； Extreme Observations：极端观测值。

3.6 freq过程：离散变量的分布情况

Proc freq data =数据集名； Tables  变量名； Run； 结果： 变量取值、频数、百分比、累计频数、；累计百分比

3.7 corr过程：相关系数

Proc corr data =数据集； Var 变量名  变量名； Run； 结果： 简单统计量 相关系数及p值

3.8 gplot过程：绘制散点图和曲线图,绘制回归曲线。

Proc gplot  data = 数据集名称； Symbol 曲线类型； Plot 竖轴变量*横轴变量； Run； Proc gplot data = sasuser.score; Symbol I = none  v=star; Plot English*Chinese; Run;

3.9  gchart过程：绘制直方图、饼图、三维直方图等。

Proc gchart data = 数据集名称； Vbar/pie/block =变量； Run；