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1、SAS统计量计算 制作人：时间：2024年X月目录第第1 1章章 简介简介第第2 2章章 单变量统计分析单变量统计分析第第3 3章章 双变量统计分析双变量统计分析第第4 4章章 模型评价模型评价第第5 5章章 实战应用实战应用第第6 6章章 总结总结 0101第1章 简介 SASSAS在统计量计在统计量计算中的重要性算中的重要性本次课程将重点介绍本次课程将重点介绍SASSAS在统计量计算中的应用，帮助大在统计量计算中的应用，帮助大家更好地理解和应用统计学知识。家更好地理解和应用统计学知识。SASSAS作为一种功能强大作为一种功能强大的数据分析工具，在实际工作和研究中得到了广泛的应用。的数据分析
2、工具，在实际工作和研究中得到了广泛的应用。SASSAS基础知识回基础知识回顾顾在本课程中，我们将回顾在本课程中，我们将回顾SASSAS基础语法，包括数据输入输基础语法，包括数据输入输出、变量定义、函数使用等，为后续课程打下基础。同时，出、变量定义、函数使用等，为后续课程打下基础。同时，我们还将介绍我们还将介绍SASSAS的数据结构和数据类型，为大家更好地的数据结构和数据类型，为大家更好地理解统计量计算做准备。理解统计量计算做准备。统计量概述一组数据的平均值均值一组数据离均差平方的平均数方差方差的算术平方根标准差一组数据中某个数值出现的次数频数统计量的应用场统计量的应用场景景统计量在各个领域都有
3、着广泛的应用，例如财务分析、市统计量在各个领域都有着广泛的应用，例如财务分析、市场调研、生物医药等。在本课程中，我们将以生物医药领场调研、生物医药等。在本课程中，我们将以生物医药领域为例，介绍统计量的具体应用场景和解释方法。域为例，介绍统计量的具体应用场景和解释方法。数据收集与清洗数据是统计量计算的基础，数据的质量直接决定了统计结果的准确性。因此，数据收集是统计学研究的重要环节。数据收集的重要性数据清洗主要包括数据筛选、数据过滤、数据去重、数据转换等步骤，通常需要借助专业的工具进行清洗。数据清洗的步骤数据清洗需要遵循一定的规则和技巧，例如设置清洗标准、保留数据完整性等。此外，数据清洗过程中还需
4、要注意一些细节问题，例如数据格式、缺失值的处理等。数据清洗的技巧 0202第2章 单变量统计分析 单变量统计分析单变量统计分析概述概述单变量统计分析用于研究和描述一个变量的特征值分布情单变量统计分析用于研究和描述一个变量的特征值分布情况，是统计学中最基本的研究方法。常见的应用场景有：况，是统计学中最基本的研究方法。常见的应用场景有：研究人口分布、商品价格波动、天气变化、股票价格波动研究人口分布、商品价格波动、天气变化、股票价格波动等。单变量统计分析的常用方法包括均值计算、方差计算、等。单变量统计分析的常用方法包括均值计算、方差计算、标准差计算、偏度计算、峰度计算等。标准差计算、偏度计算、峰度计
5、算等。均值的计算STEP1:转到DATA步骤使用SAS计算均值STEP2:输入相关数据STEP3:在PROC步骤中输入MEANS语句STEP4:运行程序，获取均值方差和标准差的计算STEP1:转到DATA步骤使用SAS计算方差和标准差STEP2:输入相关数据STEP3:在PROC步骤中输入VAR语句或STDDEV语句STEP4:运行程序，获取方差或标准差偏度和峰度的计算STEP1:转到DATA步骤使用SAS计算偏度和峰度STEP2:输入相关数据STEP3:在PROC步骤中输入SKEWNESS语句或KURTOSIS语句STEP4:运行程序，获取偏度或峰度用于比较多个变量的平均值大小均值计算010
6、3与方差类似，用于衡量一组数据的离散程度标准差计算02用于衡量一组数据的离散程度方差计算总结在单变量统计分析中，我们需要熟练应用各种统计量的计算方法，并理解它们在不同场景下的意义和应用。只有掌握了这些基本的统计分析方法，我们才能更好地进行数据分析和应用。0303第3章 双变量统计分析 计算两个变量之间的相关性相关性分析0103计算两个变量之间的非线性关系非线性回归分析02计算两个变量之间的线性关系线性回归分析相关系数的计算SAS提供了多种计算相关系数的方法，如Pearson相关系数、Spearman相关系数和Kendall相关系数等。相关系数的绝对值越大，代表两个变量之间的相关度越高，可以用于
7、探究相关性问题，例如探究气温和空气湿度之间的相关性。变量之间的变化趋势相同，例如身高和体重正相关0103变量之间不存在明显的相关性，例如血型和学习成绩无相关02变量之间的变化趋势相反，例如温度和冰淇淋销量负相关简单线性回归的简单线性回归的计算计算简单线性回归分析用于分析两个连续变量之间的线性关系，简单线性回归分析用于分析两个连续变量之间的线性关系，例如身高与体重之间的关系。例如身高与体重之间的关系。SASSAS中可以使用中可以使用PROC REGPROC REG进行计算，得出拟合直线方程和进行计算，得出拟合直线方程和R2R2值，代表模型的拟合程值，代表模型的拟合程度。应用场景包括市场营销策略和
8、房价预测等。度。应用场景包括市场营销策略和房价预测等。房价预测房价预测分析房价与位置、面积等因素分析房价与位置、面积等因素之间的关系之间的关系预测未来房价的走势预测未来房价的走势医学研究医学研究分析药物剂量和反应之间的关分析药物剂量和反应之间的关系系预测病情的进展和治疗效果预测病情的进展和治疗效果经济学研究经济学研究分析生产总值与劳动力、资本分析生产总值与劳动力、资本等因素之间的关系等因素之间的关系预测未来经济增长的趋势预测未来经济增长的趋势简单线性回归分析的应用市场营销策略市场营销策略分析广告投放和销售额之间的分析广告投放和销售额之间的关系关系预测产品销量随时间的变化趋预测产品销量随时间的变
9、化趋势势多元回归的计算多元回归的计算多元回归分析用于分析一个连续因变量和多个连续或分类多元回归分析用于分析一个连续因变量和多个连续或分类自变量之间的关系。自变量之间的关系。SASSAS中可以使用中可以使用PROC REGPROC REG进行计算，进行计算，得出回归系数和显著性检验结果，代表各个变量对因变量得出回归系数和显著性检验结果，代表各个变量对因变量的贡献程度。应用场景包括收入预测和产品销售预测等。的贡献程度。应用场景包括收入预测和产品销售预测等。产品销售预测产品销售预测分析产品销售与广告投放、价分析产品销售与广告投放、价格、渠道等因素之间的关系格、渠道等因素之间的关系预测未来的销售额和市
10、场份额预测未来的销售额和市场份额客户满意度研究客户满意度研究分析客户满意度与产品质量、分析客户满意度与产品质量、服务水平等因素之间的关系服务水平等因素之间的关系优化产品和服务，提高客户满优化产品和服务，提高客户满意度意度人力资源管理人力资源管理分析员工满意度与薪酬、福利分析员工满意度与薪酬、福利等因素之间的关系等因素之间的关系优化人力资源政策，提高员工优化人力资源政策，提高员工满意度满意度多元回归分析的应用收入预测收入预测分析收入与年龄、学历、职业分析收入与年龄、学历、职业等因素之间的关系等因素之间的关系预测未来的收入水平预测未来的收入水平 0404第4章 模型评价 模型评价概述介绍如何使用S
11、AS进行交叉验证交叉验证介绍如何使用SAS进行模型选择模型选择介绍如何使用SAS进行残差分析残差分析 模型评价概述模型评价是指对于建立的模型进行评价，从而判断该模型是否适合用于预测或者分析。模型评价的应用场景很广泛，比如金融、医疗、教育等等。常用的模型评价方法包括残差分析、模型选择以及交叉验证。残差分析残差分析残差分析是对于模型所预测的结果与真实结果之间的差异残差分析是对于模型所预测的结果与真实结果之间的差异进行分析，以判断模型对数据的拟合效果。在进行分析，以判断模型对数据的拟合效果。在SASSAS中，可中，可以使用以使用PROC REGPROC REG或者或者PROC GLMPROC GLM
12、进行残差分析。残差进行残差分析。残差分析的结果可以帮助我们判断模型是否存在欠拟合或者过分析的结果可以帮助我们判断模型是否存在欠拟合或者过拟合的问题，以及判断哪些变量对于模型的预测效果影响拟合的问题，以及判断哪些变量对于模型的预测效果影响较大。较大。模型选择模型选择选择最优的模型选择最优的模型避免模型过于复杂或过于简单避免模型过于复杂或过于简单交叉验证交叉验证对模型进行验证和测试对模型进行验证和测试避免模型在训练集上的过度拟避免模型在训练集上的过度拟合合ROCROC曲线曲线对分类模型进行评价对分类模型进行评价比较不同模型的分类效果比较不同模型的分类效果常用的模型评价方法残差分析残差分析判断模型对
13、数据的拟合效果判断模型对数据的拟合效果判断模型是否存在欠拟合或过判断模型是否存在欠拟合或过拟合拟合将数据分为训练集和测试集，多次重复训练和测试交叉验证法0103基于最小描述长度原理来选择模型AIC准则02通过增加或减少变量来选择模型贪心算法交叉验证交叉验证是一种模型评价的方法，通过将数据集分为训练集和测试集，重复进行训练和测试，以评估模型在未知数据上的性能。什么是交叉验证？将数据集分为训练集和测试集，重复进行训练和测试，计算模型评价指标，比较不同模型的性能。交叉验证的步骤？避免了模型在训练集上过拟合的问题，可以更客观地评估模型的性能。交叉验证的优点？需要进行多次训练和测试，计算量大，时间成本高
14、。交叉验证的缺点？总结模型评价是一个非常重要的领域，对于我们应用统计量进行研究和分析具有重要的意义。在SAS中，有很多常用的模型评价方法，包括残差分析、模型选择以及交叉验证。通过这些方法，我们可以更加全面地了解模型在数据上的拟合效果和预测效果，并选择最优的模型进行分析。0505第5章 实战应用 实战应用概述统计学在实战中有着广泛的应用场景，比如股票收益率预测、商品销售预测和用户行为分析等。本节将介绍如何使用SAS进行实战应用。股票收益率预测股票收益率预测股票收益率预测是金融领域的重要应用之一。使用股票收益率预测是金融领域的重要应用之一。使用SASSAS进进行股票收益率预测，可以帮助投资人做出合
15、理决策，提高行股票收益率预测，可以帮助投资人做出合理决策，提高投资效益。预测方法包括时间序列分析、回归分析和机器投资效益。预测方法包括时间序列分析、回归分析和机器学习等。学习等。股票收益率预测应用场景帮助投资人做出合理决策投资决策提高投资效益风险控制优化资产配置投资组合优化 帮助企业提高销售额度预测销售额0103帮助企业制定销售策略预测销售趋势02帮助企业合理安排库存预测商品需求机器学习方法机器学习方法决策树决策树神经网络神经网络支持向量机支持向量机混合方法混合方法将统计学方法和机器学习方法将统计学方法和机器学习方法相结合相结合提高预测准确率提高预测准确率 商品销售预测方法统计学方法统计学方法
16、时间序列分析时间序列分析回归分析回归分析数据挖掘数据挖掘用户行为分析应用场景了解用户的基本信息和兴趣爱好用户画像了解用户需求和购买行为用户需求分析了解竞争对手的营销策略和市场占有率市场竞争分析 用户行为分析用户行为分析用户行为分析是指对用户的行为数据进行分析，以了解用用户行为分析是指对用户的行为数据进行分析，以了解用户的需求和购买行为，并提供有针对性的营销策略。户的需求和购买行为，并提供有针对性的营销策略。SASSAS可以对用户行为数据进行多维度分析和可视化展示，帮助可以对用户行为数据进行多维度分析和可视化展示，帮助企业进行数据驱动的决策。企业进行数据驱动的决策。0606第6章 总结 课程总结
17、本次课程主要介绍了SAS在统计量计算中的应用和重要性。通过本课程的学习，您已经掌握了SAS在数据处理和分析中的基本操作，包括数据导入、数据清洗、变量的计算和统计分析等。接下来，我们会给出一些学习建议。学习建议尝试在实际工作中应用所学知识，体验数据分析的乐趣。多做实战扩展知识面，增强对统计学的理解。阅读相关书籍定期参加数据分析培训课程，了解行业最新的数据分析技术和趋势。参加培训课程与数据分析从业者进行交流，分享经验和资源，提高数据分析技能。加入数据分析社区推荐学习资源推荐学习资源在学习在学习SASSAS统计量计算的过程中，推荐阅读以下经典书籍：统计量计算的过程中，推荐阅读以下经典书籍：1.1.S
18、ASSAS统计应用入门与实践统计应用入门与实践2.2.SASSAS编程基础及实例编程基础及实例3.3.SASSAS数据分析实战数据分析实战此外，还可以参加由此外，还可以参加由SASSAS官方认证的培训课程，了解官方认证的培训课程，了解SASSAS在数据分析中的应用和技巧。在数据分析中的应用和技巧。电话电话400-888-8888400-888-8888010-88888888010-88888888地址地址北京市朝阳区北京市朝阳区XXXXXX路路XXXXXX号号上海市上海市XXXXXX区区XXXXXX路路XXXXXX号号微信公众号微信公众号sas_statisticsas_statisticsas_supportsas_support联系方式邮箱邮箱 谢谢观看！