華閱文章網sas中weight語句是什么意思
weight語句對某個變量進行分析，判斷此變量在總體中的相對重要程度。
語法格式： weight 變量名；
功能： 分析變量在所觀察記錄中占總觀測記錄的比重，即百分比
示例：
在SAS9.2編輯窗口輸入源代碼：
data apply_card;
length index $16.;
input index score1-score8 proportion;
cards;
one 1 2 1 3 2 4 2 4 0.3
two 3 5 2 5 2 5 6 8 0.1
thr 4 5 9 3 5 8 3 6 0.3
for 5 6 8 7 4 8 6 2 0.1
fiv 6 8 9 3 4 9 2 4 0.2
;
run;
proc means mean std sum;
var score1-score8;
weight proportion;
run;
sas中weight語句是什么意思
weight語句對某個變量進行分析，判斷此變量在總體中的相對重要程度。
語法格式： weight 變量名；功能： 分析變量在所觀察記錄中占總觀測記錄的比重，即百分比示例：在SAS9.2編輯窗口輸入源代碼：data apply_card;length index $16.;input index score1-score8 proportion;cards;one 1 2 1 3 2 4 2 4 0.3two 3 5 2 5 2 5 6 8 0.1thr 4 5 9 3 5 8 3 6 0.3for 5 6 8 7 4 8 6 2 0.1fiv 6 8 9 3 4 9 2 4 0.2; run;proc means mean std sum;var score1-score8;weight proportion;run;。
SAS入門書籍有哪些值得推薦
1. 宏
SAS Macro Made Easy 和其他Made Easy結尾的書類似，Ron Cody大叔寫的一本宏語言的入門書籍。不需要太多SAS的入門知識，前面幾章非常詳細得講了SAS DATA步和Macro步編譯的邏輯和原理。很多時候，我們掌握不好宏語言，就是因為沒有弄清楚其編譯的規則。這本書主要以基礎的知識為主，每一點都很詳細，建議如果已經有了宏語言的基礎，可以快速過一遍。
Carpenter's Complete guide to SAS Macro. 是SAS宏講的比較深入的一本書。和Carpenter的其他書籍一樣，內容比較難。記得去年一直沒找到這本書。這本書后來從同學那兒得到時，已經被虐得又破又舊，每頁都是涂鴉，很多字已經很難看清。不過，當我看了第一章后，就根本停不下來了。講了很多Macro的trick和細節。記得比較開眼界的是用Macro儲存一個"*/*"，當邏輯表達式取1時，就取這個符號，從而和前面的“/*”連接起來，把整段程序注釋掉。還有很多其他的妙用，都讓人打開眼界，獲益匪淺。
2. SQL
Proc SQL by example。因為沒有SQL語言的基礎，花了挺長時間才看下來這本書。這本書是以將SQL步，DATA步以及PROC DATASETS相比較的形式展開，大量的篇幅用于展示同一目的用SQL和DATA步分別如何實現，各自有何異同和優缺點。但我覺得這樣比較不是很必要，因為這樣讓主題很稀疏，最后還是沒學太明白。SQL掌握到了表連接和Macro Interface，其他的子查詢等用途還沒有機會去嘗試。
Proc SQL: beyond basic use。是我打算要看的書，看了再更新吧。
3. SAS 函數
SAS function by examp,2rd。依舊是Ron Cody大叔的神作。全書收錄了200多個常用的函數，按照用途分類。和一般陳述性的幫助不同，作者非常用心的講解了這些函數，及其與其他函數相比的優缺點，通過一些例子也講了一些函數的巧妙用法。還講了Perl正則表達式，對于文本處理來說，還是很有價值的。在此之前，我曾經百度過無數過所謂“30min學會正則表達式”的資料和視頻，花了n個30分鐘也沒學會。
4. 統計
之前我的觀點是學統計只要很少的時間學軟件就行了。其實，我現在做了一些數據分析之后覺得，還是有必要看SAS的書。不然，很可能寫錯了語句，得到錯誤的結論卻渾然不知。
4.1. 多水平模型
多水平模型又叫混合效應模型，多層次模型等等。常用于復雜抽樣數據和meta分析中。看的是高等教育出版社 Multilevel model application using SAS，個人覺得比SAS for MIXED model更適合快速掌握。條理邏輯都很好，對結果的解讀也很細致，也可能是用的公共衛生領域的數據做例子，我更容易看懂吧。
4.2. 時間序列分析
這種統計方法在公共衛生領域不是很常用，不過為了參加比賽還是學了。看的是First Course on Time Series Analys using sas for example。 SAS自帶的ETS幫助的篇幅太可怕了，可能只能當工具書使。
其他的統計過程基本上就看STAT幫助也能滿足需要了，暫時。
5. 其他書籍
有兩本講SAS技巧的書籍，我覺得比較成體系，寫得較好。還是我們的老朋友，Ron Cody和Art Carpenter寫的。分別是Cody's Collection of Popular SAS? Programming Tasks and How to Tackle Them和Carpenter's guide to innovative SAS technique. 還是很有啟發的，比較適合進階。
記得有本書叫做，SAS Hash object programming made easy。看上去挺有意思的，打算抽時間看看。快要博士開題，估計這樣能閑著看書的時間不多了。
6. 總結
總之，SAS入門學習，好書比較重要，由淺入深。前期3分實踐，7分讀書。后期該如何做，我也不知道，期待有經驗的前輩提供知識和經驗。
用BY 語句的話，前面一般都要按by 變量排序的比方說：
proc sort data=*;
by sex;
run;
proc means data=*;
by sxe;
var age;
run;
或者直接用CLASS語句
proc means data=*;
class sxe;
var age;
run;
這就不用排序了。
對哪個變量分類就放在CLASS 或者BY 語句里，要分析的變量就放在VAR里面。
另：你的名字譯過來是lan 女孩嗎？開個玩笑
