数据分析中各类SAS过程及输出对象表名详解

### 数据分析中各类SAS过程及输出对象表名详解 在数据分析领域，SAS（Statistical Analysis System）是一款功能强大的软件，它提供了众多的过程（Procedures）来满足不同的分析需求。每个过程都会产生特定的输出对象表，这些表包含了分析过程中的关键信息。下面将详细介绍一些常见的SAS过程及其产生的输出对象表名。 #### 1. Base SAS过程 Base SAS过程是SAS软件的基础部分，提供了一系列常用的数据处理和分析功能。 - **CALENDAR过程**：产生名为`Calendar`的表，该表包含日历相关信息。 | 表名 | 描述 | | ---- | ---- | | Calendar | 日历 | - **CATALOG过程**：根据数据库的访问方式不同，会产生`Catalog_Random`和`Catalog_Sequential`两个表。 | 表名 | 描述 | | ---- | ---- | | Catalog_Random | 当目录位于随机访问数据库时生成的表 | | Catalog_Sequential | 当目录位于顺序访问数据库时生成的表 | - **CHART过程**：可生成多种图表相关的表，如`Block`（块图）、`Hbar`（水平条形图）等。 | 表名 | 描述 | | ---- | ---- | | Block | 块图 | | Hbar | 水平条形图 | | Pie | 饼图 | | Star | 星形图 | | Vbar | 垂直条形图 | - **COMPARE过程**：用于比较数据集，根据不同的选项会产生多个表，如`CompareDatasets`（数据集信息）、`CompareDetails`（观测比较结果）等。 | 表名 | 描述 | 选项 | | ---- | ---- | ---- | | CompareDatasets | 数据集相关信息 | 省略`NOSUMMARY`或`NOVALUE`选项 | | CompareDetails (Comparison results for observations) | 基础数据集和比较数据集不共有的观测列表 | `PRINTALL` | | CompareDifferences | 变量值差异报告 | 省略`NOVALUES`选项 | | CompareSummary | 观测、值和变量不等值的摘要报告 | 无 | | CompareVariables | 基础数据集和比较数据集之间变量类型或属性的差异列表 | 省略`NOSUMMARY`选项或变量不相同 | 以下是COMPARE过程的操作步骤： 1. 定义要比较的数据集。 2. 根据需要选择相应的选项，如省略`NOSUMMARY`或`NOVALUE`选项以获取`CompareDatasets`表。 3. 运行COMPARE过程，查看生成的输出对象表。 ```mermaid graph TD; A[定义数据集] --> B[选择选项]; B --> C[运行COMPARE过程]; C --> D[查看输出对象表]; ``` #### 2. SAS/STAT过程 SAS/STAT过程提供了更高级的统计分析功能，但需要额外授权SAS/STAT软件才能使用。 - **ACECLUS过程**：用于聚类分析，会产生如`ConvergenceStatus`（收敛状态）、`Eigenvalues`（特征值）等表。 | 表名 | 描述 | 选项 | | ---- | ---- | ---- | | ConvergenceStatus | 收敛状态 | 无 | | DataOptionInfo | 数据和选项信息 | 无 | | Eigenvalues | `Inv(ACE)*(COV - ACE)`的特征值 | 无 | | Eigenvectors | 特征向量（原始规范系数） | 无 | | InitWithin | 初始类内协方差估计 | `INITIAL = INPUT` | | IterHistory | 迭代历史 | 无 | | SimpleStatistics | 简单统计信息 | 无 | | StdCanCoef | 标准化规范系数 | 无 | | Threshold | 阈值 | `PROPORTION =` | | TotSampleCov | 总样本协方差 | 无 | | Within | 类内近似协方差估计 | 无 | - **ANOVA过程**：用于方差分析，产生的表包括`DependentInfo`（同时分析的因变量）、`FitStatistics`（拟合统计信息）等。 | 表名 | 描述 | 选项 | | ---- | ---- | ---- | | DependentInfo | 同时分析的因变量 | 当有多个因变量且缺失值模式不同时默认生成 | | FitStatistics | R - Square、C.V.、根均方误差和因变量均值 | 无 | | ModelANOVA | 模型项的方差分析 | 无 | | NObs | 观测数量 | 无 | | OverallANOVA | 总体方差分析 | 无 | 以下是ANOVA过程的操作步骤： 1. 准备包含因变量和自变量的数据。 2. 根据需要选择相应的选项，如指定`M =`以获取`MANOVATransform`表。 3. 运行ANOVA过程，查看生成的输出对象表。 ```mermaid graph TD; A[准备数据] --> B[选择选项]; B --> C[运行ANOVA过程]; C --> D[查看输出对象表]; ``` #### 3. SAS/ETS过程 SAS/ETS过程主要用于经济时间序列分析，同样需要额外授权SAS/ETS软件。 - **ARIMA过程**：用于自回归积分滑动平均模型分析，会产生如`DescStats`（描述性统计信息）、`CorrGraph`（相关性图）等表。 | 表名 | 描述 | 选项 | | ---- | ---- | ---- | | DescStats | 描述性统计信息 | 无 | | InputDescStats | 输入描述性统计信息 | 无 | | CorrGraph | 相关性图 | 无 | | StationarityTest | 平稳性测试 | `STATIONARITY` | | TentativeOrders | 暂定阶数选择 | `MINIC`、`ESACF`或`SCAN` | | PACFGraph | 偏自相关图 | 无 | | IACFGraph | 逆自相关图 | 无 | | ChiSqAuto | 自相关的卡方统计量表 | 无 | | ChiSqCross | 交叉相关的卡方统计量表 | `CROSSCORR =` | | MINIC | 最小信息准则 | `MINIC` | | ESACF | 扩展样本自相关函数 | `ESACF` | |