用SAS进行数据分析 如何进行系统抽样

1. 用SAS进行数据分析 如何进行系统抽样

用SAS进行数据分析：如何进行系统抽样_数据分析师考试
做数据分析，尤其做项目不可能拿全量的基础数据进行分析和研究，这就要用到统计学上的抽样，抽样有很多种，有随机抽样、系统抽样、分层抽样等等
今天和大家分享下，在SAS中实现系统抽样过程
一、什么是系统抽样?
将母群体所有样本依次排列,分成许多间隔,每隔若干个个体抽取一个,此种抽样法称为系统抽样法.
二、SAS实现过程
1,先对数据集进行排序
PROC SORT DATA=TEMP; BY ID;RUN;
2,每隔n抽取一个样本
DATA TEMP_RANDOM; SET TEMP;IF MOD(_N_,8)=2 THEN OUTPUT TEMP_RANDOM;RUN;

2. 利用sas系统模型分析一组数据

：模型
财务正常公司：
Y=-504.89552-11.21762X1+7.83665X2+0.21150X3+0.77499X4+0.36059X5-5.85931X6-1.72308X7+7.58422X8+12.21601X9
财务困境公司：
Y=-619.35520-11.35101X1+5.60132X2+0.22330X3+0.79989X4+0.27322X5-5.99456X6-1.70626X7+8.85152X8+13.63997X9
2：检验
y=3.67805*prin1+2.21392*prin2+1.12608*prin3+
0.78198*prin4+0.52051*prin5
在进行观测归类时，结果很好，分类错误的比率为0。因为哪个公司到底有困境，哪个正常我都是事先知道的，可是在进行主成分分析时，陷入财务困境危险的公司其得分值较高，而财务健康的公司其得分值较低或者不明显，下面是指标得分值。
问题大概就是这样了，如果你还没看明白，请说明，毕竟自己花了不少时间写的文章，不想轻易粘上去（而且文章也太长了估计复制不上去）。
模型和检验都在上面，至于程序由于分析指标太多，因此滤去了观测数据，下面。
1：一般判别分析模型
data
solvency;
input
type
x1
x2
x3
x4
x5
x6
x7
x8
x9@@;
cards;
XXXXXXXXXX
XXXXXXXXXX
XXXXXXXXXX
class
type;
var
x1
x2
x3
x4
x5
x6
x7
x8
x9;run;
proc
discrim
pool=test
slpool=0.05
list;
class
type;
priors'1'=0.6
'0'=0.4;run;
proc
discrim
method=npar
k=2
list;
class
type;
run;
2：主成分分析模型
data
solvency;
input
type
x1
x2
x3
x4
x5
x6
x7
x8
x9@@;
cards;
XXXXXXX
XXXXXX
XXXXXXXX
;
proc
princomp
out=out1;
var
x1-x9;run;
data
a;
set
out1;
y=3.67805*prin1+2.21392*prin2+1.12608*prin3+
0.78198*prin4+0.52051*prin5;
run;
proc
sort;
by
y;run;
proc
print;
var
type
y;
run;
中间打XXXXXX的是观测数据

3. SAS统计分析标准教程的介绍

《SAS统计分析标准教程》由杜强编写，人民邮电出版社于2010年6月1日出版发行。该书系统地介绍了如何使用SAS/Analyst模块、SAS/EM模块以及SAS编程执行常用的统计分析功能，用可视化的图形操作和灵活的编程两种方式向读者展示了SAs的强大功能。书中涉及的统计方法包括探索性分析、假设检验、方差分析、非参数检验、回归分析、聚类分析、判别分析、因子分析、时间序列分析等，且每种方法都配有经典的案例分析，读者可在具体的操作过程中掌握用SAS解决实际问题的方法。每章最后都给出一些例题，供读者练习与提高。

4. SAS统计分析标准教程的编辑推荐

《SAS统计分析标准教程》光盘中提供了书中案例使用的数据文件，以及大多数案例的操作视频，以方便读者学习和使用。通过《SAS统计分析标准教程》，读者可以学会如何用SAS软件进行数据管理和统计分析。《SAS统计分析标准教程》既可作为一般统计课程的参考用书，也可供大中专院校的老师和学生、数据分析人员以及希望通过数据辅助科学决策的有关人士阅读参考。最后几章还给出了SAS在数据预测、市场与销售研究、分类分析这3个方面的多个实用案例，供读者参考和研究。

5. SAS统计分析从入门到精通的介绍

《SAS统计分析从入门到精通》一书于2009年由人民邮电出版社出版发行。在数据处理和统计分析领域，SAS软件被誉为标准软件，在我国广泛应用于医学、农林、财经、社会科学、行政管理等众多领域。该书分为11章讲解SAS统计分析相关知识，全面透彻地讲解统计分析与数据挖掘技术，内容包括数据预处理、数据的描述、统计推断、相关与回归分析、因子分析、聚类分析与判别分析、列联分析与对应分析、定性数据分析和时间序列分析。

6. SAS统计分析从入门到精通的目录

第1章 数据预处理1.1 SAS环境与操作界面1.2 SAS编程基础1.2.1 SAS编程语言的基本结构1.2.2 SAS结构化编程语句1.3 SAS的数据处理对象1.3.1 SAS数据库和SAS数据集1.3.2 SAS系统的外部数据文件1.4 数据预处理原理和基本方法1.4.1 数据整理1.4.2 数据分拆与合并1.4.3 数据清洗1.4.4 数据变换1.5 本章小结第2章 数据的描述2.1 统计图2.1.1 直方图2.1.2 条形图2.1.3 线图2.1.4 散点图2.1.5 饼图2.1.6 盒式图2.1.7 茎叶图2.2 统计量2.2.1 集中趋势2.2.2 离散程度2.2.3 分布形状2.2.4 利用菜单和程序进行详细的描述统计分析2.3 统计表2.3.1 统计表的基本要素2.3.2 用TABULATE过程绘制统计表2.4 数据分布2.4.1 总体分布2.4.2 样本分布2.4.3 抽样分布2.5 本章小结第3章 简单统计推断3.1 简单统计推断的基本原理3.1.1 参数估计3.1.2 假设检验3.2 单总体参数的估计及假设检验3.2.1 单总体的参数估计3.2.2 单总体参数的假设检验3.3 两总体参数的估计及假设检验3.3.1 独立样本的参数估计和检验3.3.2 成对样本的参数估计和检验3.4 本章小结第4章 方差分析4.1 方差分析的基本原理4.2 单因素方差分析4.2.1 单因素方差分析与方差同质性检验4.2.2 方差分析的多重比较4.2.3 方差分析模型的参数估计和预测4.3 多因素方差分析4.3.1 只考虑主效应的多因素方差分析4.3.2 存在交互效应的多因素方差分析4.4 协方差分析4.5 本章小结第5章 非参数检验5.1 非参数检验的基本问题5.2 单样本非参数检验5.2.1 单样本均值的Wilcoxon符号秩检验5.2.2 单样本的Kolmogorov-Smirnov检验5.3 两个样本的非参数检验5.3.1 两个独立样本中位数比较的Wilcoxon秩和检验5.3.2 两个独立样本分布的Kolmogorov-Smirnov检验5.3.3 成对样本中位数的Wilcoxon符号秩检验5.4 多个样本的非参数检验5.4.1 多个独立样本位置的Kruskal-Wallis检验5.4.2 多个独立样本位置的Jonckheere-Terpstra检验5.4.3 多个独立样本中位数的Brown-Mood检验5.5 本章小结第6章 相关与回归分析6.1 相关分析6.1.1 简单相关分析6.1.2 偏相关分析6.1.3 等级相关分析6.2 典型相关分析6.2.1 典型相关分析基本原理6.2.2 典型相关系数的显著性检验6.2.3 典型相关的冗余分析6.3 线性回归分析6.3.1 回归分析的基本原理6.3.2 一元线性回归分析6.3.3 多元线性回归分析6.4 定性自变量回归分析6.4.1 虚拟变量的设定6.4.2 含有虚拟变量的回归分析6.5 本章小结第7章 因子分析7.1 数据降维7.1.1 数据降维的基本问题7.1.2 数据降维的基本原理7.2 主成分分析7.2.1 主成分分析的基本概念与原理7.2.2 主成分分析的基本步骤和过程7.3 因子分析7.3.1 因子分析的基本原理7.3.2 因子分析的基本步骤和过程7.4 本章小结第8章 聚类分析与判别分析8.1 聚类分析的基本原理8.1.1 分类的基本原则8.1.2 单一指标的系统聚类过程8.1.3 多指标的系统聚类过程8.2 聚类分析的步骤和过程8.2.1 系统聚类8.2.2 快速聚类8.2.3 变量聚类8.3 判别分析的基本原理8.4 判别分析的步骤和过程8.4.1 距离判别8.4.2 Bayes判别8.4.3 Fisher判别8.4.4 逐步判别8.5 本章小结第9章 列联分析与对应分析9.1 列联分析9.1.1 列联表9.1.2 列联表的分布9.1.3 χ2分布与χ2检验9.1.4 列联表中的关联度分析9.1.5 χ2分布的期望值准则9.2 对应分析9.2.1 对应分析的基本思想9.2.2 对应分析的步骤和过程9.3 本章小结第10章 离散因变量模型10.1 线性概率模型10.2 二元选择模型10.2.1 线性概率模型的缺陷与改进10.2.2 二元选择模型的基本原理10.2.3 BINARY PROBIT模型10.2.4 BINARY LOGIT模型10.3 多重选择模型10.3.1 多重选择模型的基本原理10.3.2 ORDINAL PROBIT模型10.3.3 ORDINAL LOGIT模型10.3.4 MULTINOMIAL LOGIT模型10.4 计数模型10.4.1 POISSON 回归模型的基本原理10.4.2 POISSON回归模型的分析过程和步骤10.5 本章小结第11章 时间序列分析11.1 时间序列的基本问题11.1.1 时间序列的组成部分11.1.2 时间序列的平稳性11.2 ARIMA模型的分析过程11.2.1 ARIMA模型11.2.2 ARMA模型的识别、估计与预测11.2.3 利用SAS时间序列预测系统进行菜单操作11.3 本章小结

7. SAS统计分析从入门到精通的内容简介

《SAS统计分析从入门到精通》实用性强，避免复杂的数学公式推导，并且通过菜单和编程两种方式实现统计分析和得到结论的全部过程。《SAS统计分析从入门到精通》既可作为高等院校本科生和研究生的统计学教材，又可以作为管理、金融、医学领域进行数据分析的自学教材，同时还可以作为从事数据分析与数据管理的研究人员的参考用书。

8. SAS数据挖掘与分析的内容简介

《SAS数据挖掘与分析》的前8章介绍了数据挖掘和统计分析所用的各类命令语句，第9～17章着重介绍如何用命令语句及其对话框进行常用的初高级统计和专业统计，并对统计结果进行了科学准确的分析。《SAS数据挖掘与分析》面向全国高校统计学、医学、心理学、市场营销学、人文社会学、信息管理学及财经学等专业的本科生和研究生，可作为这些专业及其他非计算机专业学生必选的统计教材，也是数据挖掘和信息分析方面的利器。