SAS與科研數(shù)據(jù)處理方案研討

SAS與科研數(shù)據(jù)處理河南科技學(xué)院生科院2007.07.27報(bào)告提綱：1.SAS公司簡(jiǎn)介2.SAS主要技術(shù)架構(gòu)3.SAS語言和運(yùn)行環(huán)境4.SAS常用科研數(shù)據(jù)的處理方法5.SAS常用資源SAS公司簡(jiǎn)介SAS（StatisticalAnalysisSystem）公司的用戶包括財(cái)富

500強(qiáng)中的96%企業(yè)以及福布斯100強(qiáng)中的98家企業(yè)；SAS被譽(yù)為全球數(shù)據(jù)分析專家，具有被廣泛認(rèn)知的權(quán)威性，多次贏得行業(yè)頂級(jí)大獎(jiǎng)；SAS一直被公認(rèn)為是具有行業(yè)優(yōu)勢(shì)的、分析標(biāo)準(zhǔn)軟件的首選。SAS是全球最大的私人軟件公司。排名第九位的獨(dú)立軟件商－SASSPSSSplusSTATA等但唯一美中不足的是該軟件價(jià)格太昂貴,不是一般學(xué)校和企業(yè)所能承受的.SAS公司簡(jiǎn)介之SAS的歷史1976年－在北卡羅萊納州卡瑞市創(chuàng)立SAS軟件研究所（SASInstitute）－與IBM建立合作伙伴關(guān)系－第一個(gè)產(chǎn)品：BaseSAS軟件上市SAS公司簡(jiǎn)介之SAS的歷史1981年－SAS軟件的銷售額為每月150件產(chǎn)品－3,000多個(gè)軟件安裝點(diǎn)上安裝了SAS軟件1983年－亞洲第一家分公司在新加坡成立SAS公司簡(jiǎn)介之SAS的歷史1985年－與Hewlett-Packard建立合作關(guān)系在日本大阪和香港地區(qū)成立分公司第一個(gè)PCDOSSASSystem版本(BaseSAS和SAS/RTERM軟件)取得成功SAS公司簡(jiǎn)介之SAS的歷史1986年SAS軟件研究所收購(gòu)Lattice有限公司與微軟公司建立合作關(guān)系統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)質(zhì)量改進(jìn)成為最新的SAS軟件(SAS/QC軟件)的主要應(yīng)用面向個(gè)人計(jì)算機(jī)的SAS/IML和SAS/STAT軟件上市SAS公司簡(jiǎn)介之SAS的歷史1989年在比利時(shí)、加拿大和臺(tái)灣地區(qū)成立分公司辦事處1990年與Intel建立合作關(guān)系在中國(guó)、韓國(guó)、菲律賓、西班牙和瑞士成立分公司SAS公司簡(jiǎn)介之SAS的歷史1990年與Intel建立合作關(guān)系在中國(guó)、韓國(guó)、菲律賓、西班牙和瑞士成立分公司1995年面向Windows95、WindowsNT和UNIX的Orlando(SASSystem6.11版本)上市SAS公司簡(jiǎn)介之SAS的歷史1997年SAS收購(gòu)生命科學(xué)統(tǒng)計(jì)軟件StatViewSAS在《WorkingMother》雜志的“BestCompaniesforWorkingMothers”評(píng)比中排名前10位（連接第9年上榜和第5次排名前10位）在《Fortune》雜志的“美國(guó)100強(qiáng)公司”評(píng)比中排名第3；在《BusinessWeek》的“BestCompaniesforWorkandFamily”名單中排名第四SAS公司簡(jiǎn)介之SAS的歷史1999年SAS在《Fortune》雜志的“美國(guó)100強(qiáng)公司”名單上位列第三2000年SAS在《Fortune》雜志的“美國(guó)100強(qiáng)公司”名單上位居次席SAS公司簡(jiǎn)介之SAS的歷史2006年，SAS年收入為19億美元，繼續(xù)保持每年收入和利潤(rùn)的持續(xù)增長(zhǎng)。為支持新技術(shù)的開發(fā)，SAS還將年收入的26%投入研發(fā)，該投入是一般大型軟件公司平均投入研發(fā)資金的兩倍。目前最新版本：2005年推出SAS9.1.3現(xiàn)在SAS客戶：遍布112個(gè)國(guó)家總客戶數(shù)：42,000裝機(jī)點(diǎn)按行業(yè)劃分的全球客戶群企業(yè)：

商業(yè)：73.3%；教育機(jī)構(gòu)：16.8%；政府部門：9.9%SAS客戶：

?2004財(cái)富500強(qiáng)企業(yè)位列前100家公司中的97家

?2003財(cái)富全球500強(qiáng)企業(yè)位列前100家公司中的96家

?2003福布斯超級(jí)100強(qiáng)企業(yè)中的97家

2SAS主要技術(shù)架構(gòu)1分析智能

2

商業(yè)智能3數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)

分析智能

考慮到即將制訂的高風(fēng)險(xiǎn)、戰(zhàn)略性決策的日益增加，企業(yè)需要的不僅僅是信息，它還需要更多。它們需要推動(dòng)企業(yè)智能化的洞察力。SAS分析智能提供無與倫比的功能，幫助您將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變成富有見地的資訊，從而您能夠解決跨所有行業(yè)和職能領(lǐng)域的問題。分析智能

除了其它商務(wù)智能供應(yīng)商談?wù)摰你@入、排序、過濾和排列等“分析”之外，SAS還通過以下功能提供真正的分析能力，如預(yù)測(cè)性和描述性建模、預(yù)測(cè)、模擬和優(yōu)化。SAS分析智能提取基本信息，區(qū)別重要的信息和無關(guān)緊要的信息，從而幫助用戶迅速確定重要的信息，快速、自信地做出明智的決策。無論結(jié)構(gòu)如何復(fù)雜或涉及的數(shù)據(jù)量有多大，SAS都堪稱是解決問題和開辟新機(jī)會(huì)的分析環(huán)境的首選。分析智能使用SAS分析智能，您可以：

減少欺騙最大限度地降低投資組合風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)產(chǎn)品和服務(wù)需求優(yōu)化產(chǎn)品組合規(guī)范優(yōu)價(jià)戰(zhàn)略改進(jìn)產(chǎn)品和服務(wù)質(zhì)量確定重要的客戶及有可能發(fā)展為重要的客戶，提高客戶滿意度簡(jiǎn)而言之，SAS分析智能提供優(yōu)質(zhì)的信息資訊和深邃的洞察力。在SAS分析智能的幫助下，您能夠了解您的潛在目標(biāo)及如何實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)。分析智能之?dāng)?shù)據(jù)和文本挖掘

通話數(shù)據(jù)、郵件訂單地址、銷售歷史記錄、POS數(shù)據(jù)、Web交易、甚至無格式文本注釋…，如果您的企業(yè)可以充分挖掘和利用這類豐富的信息，潛力將是巨大的。數(shù)據(jù)挖掘?qū)槟鷰頍o限商機(jī)。分析智能之?dāng)?shù)據(jù)和文本挖掘

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)一經(jīng)推出就遙遙領(lǐng)先并受到行業(yè)專家和用戶的一致好評(píng)。SAS最近增加了文本挖掘功能，這一功能使您能夠迅速確定大文檔集合中包含的重要信息，將基于文本的信息和結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)集成起來，作為數(shù)據(jù)挖掘過程的有力延伸。分析智能之?dāng)?shù)據(jù)和文本挖掘

那些目光遠(yuǎn)大的企業(yè)目前使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來減少欺詐、預(yù)測(cè)資源需求、增加購(gòu)買和減少客戶沖突。SAS屢次獲獎(jiǎng)的數(shù)據(jù)挖掘解決方案使您能夠：確定和挽留最具盈利性的客戶。使用人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)和客戶購(gòu)買模式與客戶建立長(zhǎng)期合作關(guān)系，預(yù)測(cè)并滿足客戶需求。有針對(duì)性的細(xì)分市場(chǎng)。有針對(duì)性的開展市場(chǎng)推廣活動(dòng)，以顯著增加客戶響應(yīng)率、分析clickstream數(shù)據(jù)和明確電子商務(wù)戰(zhàn)略。預(yù)測(cè)未來需求和確定成功因素。通過提前預(yù)測(cè)故障來提高生產(chǎn)流程質(zhì)量，預(yù)測(cè)資源需求、增加購(gòu)買和了解客戶信用應(yīng)用風(fēng)險(xiǎn)。分析智能之?dāng)?shù)據(jù)和文本挖掘數(shù)據(jù)挖掘定義

數(shù)據(jù)挖掘是使用大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)設(shè)備的數(shù)據(jù)甄選、探究和建模流程，以揭示未知的客戶購(gòu)買模式。這對(duì)您又意味著什么呢？您還可以基于從眾多數(shù)據(jù)源收集的數(shù)據(jù)來建立真實(shí)世界模型，包括公司事務(wù)處理、客戶購(gòu)買記錄和人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，然后您可以使用這一模型來開發(fā)支持決策制訂和預(yù)測(cè)新業(yè)務(wù)商機(jī)的信息模式。借助于文本挖掘功能，您可以向文本文檔應(yīng)用此類分析。您還可以使用SAS豐富的文本處理和分析工具套件，發(fā)現(xiàn)大文檔集合中包含的基本主題或概念、將文檔分組到論題群中、將文檔分類到預(yù)先定義的類中以及集成文本數(shù)據(jù)和結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)來增強(qiáng)預(yù)測(cè)建模流程。分析智能之?dāng)?shù)據(jù)和文本挖掘數(shù)據(jù)挖掘遍及各行各業(yè)和企業(yè)職能部門

電信、證券交易所、信用卡以及保險(xiǎn)公司使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來檢測(cè)欺詐、優(yōu)化市場(chǎng)推廣活動(dòng)和開發(fā)最可盈利的戰(zhàn)略。醫(yī)療行業(yè)使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來預(yù)測(cè)外科手術(shù)、體檢和藥物治療的效率。零售商使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來評(píng)估優(yōu)惠券和優(yōu)價(jià)活動(dòng)的效果，以及預(yù)測(cè)不同的客戶需要什么樣的產(chǎn)品。分析智能之預(yù)測(cè)和計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)

今天，日趨激烈的競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境迫使企業(yè)高效運(yùn)行，不僅僅是日常工作，還包括未來規(guī)劃。競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)要求的不僅僅是評(píng)估和推測(cè)——迄今為止，只有業(yè)務(wù)專家可以幫助您實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)。為了實(shí)現(xiàn)企業(yè)成功和持續(xù)增長(zhǎng)，您需要準(zhǔn)確的未來描述和可靠描述市場(chǎng)因素影響的能力。對(duì)于戰(zhàn)略商業(yè)規(guī)劃來說，您必須能夠建模和仿真任何商業(yè)流程，以及影響這些流程的因素，無論它多么復(fù)雜！借助于SAS預(yù)測(cè)技術(shù)，您可以準(zhǔn)確分析和預(yù)測(cè)未來將部署的流程。您可以確定以前未發(fā)現(xiàn)的動(dòng)態(tài)和預(yù)見市場(chǎng)波動(dòng)，從而您可以更有效地規(guī)劃未來。影響您業(yè)務(wù)的因素，如經(jīng)濟(jì)、市場(chǎng)條件、客戶人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)、營(yíng)銷活動(dòng)等都可以確定、量化和包括在您的預(yù)測(cè)流程中，以改進(jìn)結(jié)果。分析智能之預(yù)測(cè)和計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)SAS軟件提供廣泛的集成功能，包括時(shí)間序列分析和預(yù)測(cè)、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)和系統(tǒng)建模、財(cái)務(wù)分析和報(bào)告以及商業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)的直接訪問。借助于SAS的強(qiáng)大功能，您可以：預(yù)測(cè)產(chǎn)品和服務(wù)需求運(yùn)行促銷分析預(yù)測(cè)員工和資源需求運(yùn)行場(chǎng)地選擇分析做出有效的計(jì)價(jià)決策規(guī)劃和了解市場(chǎng)預(yù)測(cè)客戶和市場(chǎng)行為分析投資意向分析智能之預(yù)測(cè)和計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)SAS軟件提供眾多業(yè)務(wù)流程建模的方式和“what-if”分析的強(qiáng)大機(jī)制。您可以仿真復(fù)雜的業(yè)務(wù)流程和測(cè)試大量的環(huán)境，從而為您提供在實(shí)施之前評(píng)估和精簡(jiǎn)建議的策略的安全方法。無論您是希望了解過去的動(dòng)態(tài)、預(yù)測(cè)未來還是洞悉您的業(yè)務(wù)如何運(yùn)行，SAS都提供廣泛的分析工具來確保您成功。分析智能之預(yù)測(cè)和計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)

研究歷史數(shù)據(jù)以獲得洞察力。借助于歷史數(shù)據(jù)的圖形和分析研究功能，您可以發(fā)現(xiàn)和量化以前未檢測(cè)到的趨勢(shì)。隨著時(shí)間的推移深入了解發(fā)生的一切。從海量數(shù)據(jù)迅速、自動(dòng)的生成大量準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)結(jié)果。迅速、自動(dòng)、準(zhǔn)確的生成數(shù)千，甚至數(shù)百萬個(gè)預(yù)測(cè)結(jié)果。每個(gè)預(yù)測(cè)結(jié)果使用統(tǒng)計(jì)優(yōu)化的參數(shù)進(jìn)行單獨(dú)計(jì)算，從而您可以確信您的預(yù)測(cè)結(jié)果是最新的和準(zhǔn)確的。使用預(yù)測(cè)結(jié)果來推動(dòng)戰(zhàn)略規(guī)劃。

分析智能之預(yù)測(cè)和計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)

通過為分析家提供解決任何預(yù)測(cè)問題的能力，預(yù)測(cè)中無需進(jìn)行任何推測(cè)。SAS/ETS軟件包含流行的預(yù)測(cè)方法，如衰減分析、動(dòng)態(tài)研究、指數(shù)平滑法、Winter方法(加乘法)、RIMA(Box-Jenkins)和動(dòng)態(tài)或轉(zhuǎn)移功能模式。對(duì)于多變量時(shí)間序列的預(yù)測(cè)來說，SAS提供VARMAX和一般的狀態(tài)空間模式。通過交互界面幫助預(yù)測(cè)新手獲得優(yōu)質(zhì)結(jié)果，它還包括為經(jīng)驗(yàn)豐富的分析人員提供的強(qiáng)大工具。通過從候選模式清單中選擇最合適的預(yù)測(cè)模式，SAS/ETS時(shí)間序列預(yù)測(cè)系統(tǒng)可以自動(dòng)生成預(yù)測(cè)結(jié)果。對(duì)于經(jīng)驗(yàn)豐富的預(yù)測(cè)人員來說，我們還提供創(chuàng)建定制模式的開發(fā)工作區(qū)。該界面還允許用戶使用交互式圖形工具輕松的研究圖形和結(jié)果。分析智能之預(yù)測(cè)和計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)

仿真業(yè)務(wù)流程以實(shí)現(xiàn)戰(zhàn)略性預(yù)測(cè)和規(guī)劃。用戶可以仿真復(fù)雜的系統(tǒng)和流程和測(cè)試大量的環(huán)境，從而可以評(píng)估和提出建議。通過“假設(shè)”分析獲得強(qiáng)大的洞察力。分析投資意向的價(jià)值。我們的交互式投資分析系統(tǒng)提供貸款、儲(chǔ)蓄、貶值、債券和其它投資的一般現(xiàn)金流表示的貨幣時(shí)間價(jià)值（time-value-of-money）分析。您可以分析投資意向的價(jià)值：時(shí)間價(jià)值、periodicequivalent、內(nèi)部回報(bào)率、成本收益率和損益平衡分析。您可以通過其來證明任何資本投資項(xiàng)目的合理性。

SAS可以獨(dú)一無二地滿足決策制訂所有級(jí)別的預(yù)測(cè)和分析需求，從戰(zhàn)術(shù)到戰(zhàn)略，從短期到長(zhǎng)期運(yùn)行。無任何一家供應(yīng)商可以提供如此完整的解決問題的論壇，對(duì)未來收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。分析智能之運(yùn)籌規(guī)劃和管理科學(xué)

戰(zhàn)略規(guī)劃是商業(yè)計(jì)劃和整個(gè)組織機(jī)構(gòu)成功的重中之重。但您如何對(duì)無數(shù)的因素和決策進(jìn)行分類以確定將創(chuàng)造最佳成果的戰(zhàn)略呢？借助于SAS運(yùn)籌規(guī)劃和管理科學(xué)解決方案，您可以獲得回答每天發(fā)生的復(fù)雜的商業(yè)問題需要的知識(shí)。您可以從影響業(yè)務(wù)和流程的因素中獲得更大的洞察力。您可以做出更明智的決策和獲得最佳成果。分析智能之運(yùn)籌規(guī)劃和管理科學(xué)SAS優(yōu)化和管理科學(xué)方法技術(shù)可以確定大量的商業(yè)問題，包括：資源分配和管理生產(chǎn)和庫(kù)存規(guī)劃產(chǎn)品組合員工分配配送、日程安排、調(diào)度和運(yùn)輸供應(yīng)鏈管理和優(yōu)化資本預(yù)算、資產(chǎn)管理和投資組合選擇考慮預(yù)算和其它限制，確定最佳的客戶－產(chǎn)品渠道分析智能之質(zhì)量改進(jìn)

自從W.EdwardsDeming強(qiáng)調(diào)統(tǒng)計(jì)分析在理解和解決問題方面的作用以來，質(zhì)量改進(jìn)成為了全球行業(yè)的主要議題。許多企業(yè)應(yīng)用了統(tǒng)計(jì)技術(shù)，這些技術(shù)的應(yīng)用已經(jīng)融入到航空、汽車、電子、制藥、半導(dǎo)體和其它制造工業(yè)當(dāng)中。近幾年來，銀行、保險(xiǎn)公司、政府機(jī)構(gòu)和醫(yī)療保健企業(yè)也在探究統(tǒng)計(jì)方法，他們對(duì)改進(jìn)客戶服務(wù)的質(zhì)量很感興趣。分析智能之質(zhì)量改進(jìn)

雖然目前市場(chǎng)上有很多質(zhì)量改進(jìn)工具，但只有SAS提供完整、全面、集成的數(shù)據(jù)分析平臺(tái)。使用SAS的產(chǎn)品，您可以輕松訪問任何數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)、進(jìn)行數(shù)據(jù)管理、運(yùn)行統(tǒng)計(jì)分析、然后使用大量報(bào)表和圖表來提交調(diào)查結(jié)果——所有這一切在一個(gè)易于管理的軟件環(huán)境中來進(jìn)行。

SAS分析平臺(tái)的集成組件SAS/QC軟件提供為整個(gè)企業(yè)中所有質(zhì)量改進(jìn)工作提供廣泛的專業(yè)化工具，從設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)和評(píng)估產(chǎn)品可靠性到監(jiān)視流程穩(wěn)定性和確定加工能力。由于SAS秉承了不斷豐富其統(tǒng)計(jì)產(chǎn)品的優(yōu)良傳統(tǒng)，您可以獲得最新的質(zhì)量改進(jìn)技術(shù)，不僅僅是今天，還包括未來。分析智能之質(zhì)量改進(jìn)

了解流程和定位關(guān)鍵問題。SAS/QC中的動(dòng)態(tài)圖形環(huán)境使您能夠輕松地為質(zhì)量改進(jìn)工作分配優(yōu)先級(jí)?；谝唤M質(zhì)量問題或根據(jù)多個(gè)變量權(quán)利分類的Pareto表使您能夠迅速確定需要重大改進(jìn)工作的原因。均值分析技術(shù)允許您對(duì)眾多部門的響應(yīng)指標(biāo)進(jìn)行圖形化比較，以確定相互之間的差異。分析智能之質(zhì)量改進(jìn)

建立控制和減少變化。您可以使用大量的控制圖來監(jiān)視流程數(shù)據(jù)，包括Shewhart表—研究流程變化最流行的方法。您可以重復(fù)使用前面分析創(chuàng)建的控制門限、根據(jù)變化的樣本大小來自動(dòng)調(diào)整控制門限和由于特殊的原因運(yùn)行測(cè)試(WesternElectric規(guī)則，運(yùn)行測(cè)試)。您還可以對(duì)均值或單個(gè)測(cè)度創(chuàng)建累積總量控制圖，生成均勻或指數(shù)級(jí)加權(quán)地移動(dòng)平均數(shù)的控制圖并生成歷史記錄控制圖來顯示未來的流程演進(jìn)。分析智能之質(zhì)量改進(jìn)確定加工能力。在建立了統(tǒng)計(jì)控制之后，計(jì)算能力指數(shù)和使用柱狀圖(使用規(guī)格限制和擬合的曲線來疊加)、分位數(shù)-分位數(shù)圖和概率圖來確定您的產(chǎn)品滿足設(shè)計(jì)規(guī)范的情況。分析智能之質(zhì)量改進(jìn)設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)以改進(jìn)產(chǎn)品或工藝。ADX界面指導(dǎo)您完成整個(gè)設(shè)計(jì)和分析統(tǒng)計(jì)實(shí)驗(yàn)流程。您可以創(chuàng)建因素、部分因素和混合水平設(shè)計(jì)，使用或不使用區(qū)組。對(duì)于標(biāo)準(zhǔn)設(shè)計(jì)并不適應(yīng)的環(huán)境，您可以構(gòu)建A-、G-和D-優(yōu)化設(shè)計(jì)。分析智能之質(zhì)量改進(jìn)評(píng)估產(chǎn)品可靠性。了解產(chǎn)品或部件故障風(fēng)險(xiǎn)有助于未來產(chǎn)品保修計(jì)劃的標(biāo)準(zhǔn)化和計(jì)劃維護(hù)措施，以確保優(yōu)秀的客戶體驗(yàn)。可靠性工程師和統(tǒng)計(jì)人員可以利用正確和定期檢測(cè)的數(shù)據(jù)來創(chuàng)建概率圖和擬合生命分步、擬合回歸模型，包括加速生命檢驗(yàn)?zāi)Ｐ秃头治隹尚迯?fù)系統(tǒng)中重現(xiàn)的數(shù)據(jù)。分析智能之統(tǒng)計(jì)分析

目前的競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境使得制訂明智的決策和成功之間的關(guān)聯(lián)比以往任何時(shí)候都更重要。從公司和政府部門到研究機(jī)構(gòu)和大學(xué)，越來越多的企業(yè)求助于統(tǒng)計(jì)分析來指導(dǎo)決策制訂流程。使用最佳的統(tǒng)計(jì)技術(shù)可以提供新的信息，這一功能有助于改進(jìn)流程、推動(dòng)開發(fā)和創(chuàng)收、幫助您維系重要和滿意的客戶。雖然目前市場(chǎng)上有眾多統(tǒng)計(jì)分析工具，但只有SAS提供完整、全面和集成的數(shù)據(jù)分析平臺(tái)。SAS廣泛的統(tǒng)計(jì)功能可以滿足整個(gè)企業(yè)的需要。分析智能之統(tǒng)計(jì)分析使用SAS的產(chǎn)品，您可以輕松訪問任何數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)、進(jìn)行數(shù)據(jù)管理、運(yùn)行統(tǒng)計(jì)分析、然后使用大量報(bào)表和圖表來提交調(diào)查結(jié)果——所有這一切全在一個(gè)易于管理的軟件環(huán)境中來進(jìn)行。SAS產(chǎn)品使您能夠評(píng)估多個(gè)數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)，包括臨床試驗(yàn)、營(yíng)銷數(shù)據(jù)庫(kù)、健康調(diào)查、客戶喜好研究、股票市場(chǎng)研究等，而且SAS技術(shù)為跨越各行各業(yè)的應(yīng)用提供綜合的統(tǒng)計(jì)技術(shù)：確定半導(dǎo)體制造流程中的關(guān)鍵因素進(jìn)行市場(chǎng)調(diào)研，以確定客戶喜好和選擇新服務(wù)模式采用統(tǒng)計(jì)抽樣技術(shù)來生成公眾意見測(cè)驗(yàn)結(jié)果使用空間統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)來描述大氣污染基于一系列新的種子來評(píng)估早期調(diào)研結(jié)果客戶行為建模，為新的電子商務(wù)工作確定潛在的目標(biāo)市場(chǎng)從傳統(tǒng)的方差分析到精確的方法和統(tǒng)計(jì)可視化技術(shù)，SAS提供功能強(qiáng)大的工具來滿足專業(yè)化和企業(yè)級(jí)分析需要。由于SAS秉承了不斷豐富其統(tǒng)計(jì)產(chǎn)品的優(yōu)良傳統(tǒng)，您可以獲得最新的質(zhì)量改進(jìn)技術(shù)，分析智能之統(tǒng)計(jì)分析SAS分析平臺(tái)的完整組件SAS/STAT

提供廣泛的統(tǒng)計(jì)功能和工具，以滿足專業(yè)化和企業(yè)級(jí)分析需要。立即可用的過程步處理廣泛的統(tǒng)計(jì)分析，包括方差分析、回歸、分類型數(shù)據(jù)分析、多變量分析、生存分析、心理測(cè)量分析、聚類分析和非參數(shù)分析。SAS致力于豐富其統(tǒng)計(jì)產(chǎn)品，以保持與不斷發(fā)展的統(tǒng)計(jì)方法齊頭并進(jìn)，每個(gè)新的SAS/STAT軟件版本都包括反映這一承諾的增強(qiáng)功能。分析智能之統(tǒng)計(jì)分析研究數(shù)據(jù)分析

SAS/INSIGHT

軟件是利用可視化數(shù)據(jù)來揭示動(dòng)態(tài)、發(fā)現(xiàn)外部信息和獲得您通過其它分析方法無法得到的信息的動(dòng)態(tài)工具。您可以通過多個(gè)窗口間廣泛的交互式圖形和分析來研究數(shù)據(jù)并描述數(shù)據(jù)分布和匹配解釋模型。分析智能之統(tǒng)計(jì)分析矩陣編程語言

SAS/IML

軟件在動(dòng)態(tài)、交互式環(huán)境中為程序開發(fā)人員、統(tǒng)計(jì)人員和研究人員提供強(qiáng)大、靈活的矩陣編程語言。您可以使用SAS來進(jìn)行數(shù)據(jù)操作和統(tǒng)計(jì)分析，然后采用SAS/IML矩陣語言來進(jìn)行更專業(yè)的分析和研究。分析智能之統(tǒng)計(jì)分析矩陣編程界面

SAS/IMLWorkshop

是SAS/IML軟件的擴(kuò)展，它是一個(gè)圖形用戶界面，允許用戶使用標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)計(jì)圖形和表格交互研究數(shù)據(jù)。SAS/IMLWorkshop提供集成的開發(fā)環(huán)境來編寫、調(diào)試和運(yùn)行SAS/IML程序。它還實(shí)施IMLPlus

編程語言－IML編程語言的增強(qiáng)版本。IMLPlus

提供全新的語言特性，如調(diào)用SAS程序和外部C/Fortran/Java函數(shù)的能力。IMLWorkshop需要運(yùn)行MicrosoftWindows操作系統(tǒng)的PC。分析智能之統(tǒng)計(jì)分析向?qū)綌?shù)據(jù)分析

SAS/LAB

軟件為工程和研究應(yīng)用提供向?qū)綌?shù)據(jù)分析，指導(dǎo)分析員了解可以用圖形表示的基本統(tǒng)計(jì)分析方法。分析智能之統(tǒng)計(jì)分析市場(chǎng)分析

市場(chǎng)分析應(yīng)用為市場(chǎng)分析中常用的分析提供點(diǎn)擊界面，如聯(lián)合分析、離散選擇分析和多維偏好映射。其它SAS統(tǒng)計(jì)組件

SAS系統(tǒng)中的多個(gè)其它組件還提供統(tǒng)計(jì)支持。EnterpriseGuide

是面向項(xiàng)目的Windows應(yīng)用，旨在使統(tǒng)計(jì)人員、商業(yè)分析人員和SAS編程人員能夠迅速訪問大量SAS的分析功能。AnalystApplication提供SAS/STAT軟件中基本統(tǒng)計(jì)功能的點(diǎn)擊接入。SAS/QC

軟件提供統(tǒng)計(jì)質(zhì)量改進(jìn)工具，包括統(tǒng)計(jì)質(zhì)量控制工具和實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)界面。SAS/ETS

軟件包括經(jīng)濟(jì)和時(shí)間序列分析工具。SAS/OR

軟件提供廣泛的優(yōu)化方法以及大量的統(tǒng)計(jì)應(yīng)用。2商業(yè)智能

在機(jī)構(gòu)為提高收益率和發(fā)展的努力中，為不斷增長(zhǎng)的商業(yè)用戶，分析家和決策人提供更快更好的信息便成為壓力。每一個(gè)人都要求在需要時(shí)獲得可以信任的信息，來做出決策。

SAS商業(yè)智能功能抓住SAS集成結(jié)構(gòu)的優(yōu)勢(shì)，在正確的時(shí)間，給正確的人，以他們最習(xí)慣的格式發(fā)送準(zhǔn)確，統(tǒng)一的企業(yè)信息。它也對(duì)SAS強(qiáng)大的分析功能開放，分析家和業(yè)務(wù)經(jīng)理可以將過去的分析集成為準(zhǔn)確的形式并預(yù)測(cè)未來。3數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)在今天市場(chǎng)機(jī)遇瞬息萬變的商業(yè)環(huán)境中，信息技術(shù)是企業(yè)取得成功的重中之重。IT部門的戰(zhàn)略使命是提供有助于提高企業(yè)績(jī)效的技術(shù)。處在企業(yè)商業(yè)戰(zhàn)略中心的位置取決于能夠在正確的時(shí)間向正確的人提供優(yōu)質(zhì)的信息。借助于SASDataWarehousing，您可以洞悉供應(yīng)商、客戶和整個(gè)組織機(jī)構(gòu)的需求，為低風(fēng)險(xiǎn)開發(fā)戰(zhàn)略眼光奠定基礎(chǔ)。由于我們整合了行業(yè)最強(qiáng)大的ETL功能和集成的數(shù)據(jù)質(zhì)量-其它供應(yīng)商不能提供這一優(yōu)勢(shì)——可以確保獲得信息的完整性和準(zhǔn)確性。靈活和可擴(kuò)展的存儲(chǔ)選件確保信息可以迅速、經(jīng)濟(jì)高效的向商業(yè)和分析應(yīng)用傳播。有了集成的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)管理，您可以統(tǒng)一管理整個(gè)企業(yè)內(nèi)的流程。

SASDataWarehousing可以跨平臺(tái)無縫運(yùn)行，允許您充分利用現(xiàn)有的硬件、軟件、數(shù)據(jù)和人力資源，將傳統(tǒng)和非傳統(tǒng)數(shù)據(jù)源集成到高度靈活、易于維護(hù)的環(huán)境中。對(duì)于提供價(jià)值和智能決策者應(yīng)用的集成流程來說，我們提供準(zhǔn)確和清理過的信息，供SAS智能架構(gòu)的分析和商務(wù)智能功能使用。三SAS語言和運(yùn)行環(huán)境系統(tǒng)組成:

三十幾個(gè)模塊，如BASE，GRAPH，ETS，F(xiàn)SP，AF，OR，IML，SHARE，QC，STAT，INSIGHT，ANALYST，ASSIST，CONNECT，CPE，LAB，EIS，WAREHOUSE，PCFileFormats，GIS，SPECTRAVIEW，SHARE*NET，R/3，OnlineTutor:SASProgramming，MDDBServer，ITServiceVisionClient，IntrNetComputeServices，EnterpriseReporter，MDDBServercommonproducts，EnterpriseMiner，AppDevStudio，IntegrationTechnologies等界面：三個(gè)基本窗口Editor編輯窗：在此編寫SAS程序Log記錄窗：記錄程序運(yùn)行過程中所做的內(nèi)容，如所運(yùn)行的數(shù)據(jù)情況、所調(diào)用的過程步、程序運(yùn)行時(shí)間等（紅色---錯(cuò)誤綠色---警告蘭色---正常）Output結(jié)果輸出窗：統(tǒng)計(jì)分析的結(jié)果。Result窗口，Explorer窗口其他：keys窗、libname窗、options窗、var窗、dir窗

（在command命令窗

或命令行command===>輸入相應(yīng)的命令可激活這些窗口）SAS會(huì)話窗口程序編輯窗口運(yùn)行記錄窗口結(jié)果輸出窗口命令窗口Results窗口在命令窗口輸入“keys”后情況命令行命令窗(條)SAS9.01中文界面的幾個(gè)窗口使用Tools—Options—Preferences可修改的界面顯示，或輸出文件的格式等。在命令窗輸入

num并回車，可在編輯窗口中加入行號(hào)。SAS文件的擴(kuò)展名*.sd2SAS數(shù)據(jù)集(6.12版)(必須以字母開頭，長(zhǎng)度不超過8位)；8.0以上版為*.sas7bdat；*.sas

SAS程序文件

*.loglog窗口輸出

*.lstSAS結(jié)果文件

SAS語句以一個(gè)關(guān)鍵詞開始,以分號(hào)(;)結(jié)束；

dataa;

inputx;

cards;

323544565;proc

print;

run;SAS程序的基本結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)步：創(chuàng)建數(shù)據(jù)過程步：調(diào)用數(shù)據(jù)分析過程或Lines或Datalines運(yùn)行編輯窗內(nèi)程序點(diǎn)擊圖標(biāo)按功能鍵“F8”在命令行（窗）鍵入“submit”在Run下拉菜單中選“submit”所激活窗口（Editor、Log、Output）內(nèi)容的保存在命令行（窗）鍵入file“路徑\文件名”點(diǎn)擊圖標(biāo)在file下拉菜單中選“save”或“saveas”只有編輯窗口(edit窗)才能打開文件常用的快捷鍵F4recall命令,用于editor窗,將前面提交的程序調(diào)回，可多次使用F5切換到editor窗;F6切換到log窗;F7切換到output窗F8submit命令Ctrl-E清除當(dāng)前窗口的內(nèi)容。editor窗被清除的內(nèi)容不能用F4調(diào)回SAS語言基礎(chǔ)dataa;inputx;cards;435465;proc

print;run;

以關(guān)鍵詞開始SAS語句；對(duì)于8.0以上SAS軟件，這些關(guān)鍵詞顯示為藍(lán)色；如果顯示為紅色，則可能的關(guān)鍵詞無效或拼寫錯(cuò)誤dataa;inputx;cards;435465;proc

print;run;1.所有SAS語句必須以“;”結(jié)束dataa;inputx;cards;435465;proc

print;run;

初學(xué)者最容易犯的錯(cuò)誤就是不寫分號(hào)。此時(shí)SAS將兩個(gè)語句誤認(rèn)成一個(gè)語句（statement）。注意：（1）一個(gè)SAS語句可以寫成兩行或多行，如“dataa;”可寫成data

a;（2）多個(gè)SAS語句可以寫成簡(jiǎn)單的一行。如：“proc

print;run;”2.程序的結(jié)束dataa;inputx;cards;435465;proc

print;run;3.數(shù)據(jù)集名與變量名dataa;inputx;cards;435465;proc

print;run;數(shù)據(jù)集名稱變量名稱

數(shù)據(jù)集名與變量名取名時(shí)可以是字母、下劃線、數(shù)字，不能以數(shù)字開頭，最多可以32個(gè)字符（SAS8.0以下軟件的最大字符數(shù)為8個(gè)字符）字母可以大寫、小寫或大小寫混合，因此Weight、weight、WEIgHT被SAS視為相同的變量。4.變量的排列dataa;inputx;cards;435465;proc

print;run;

如果有多個(gè)變量，如Height、Weight、Age、Sex，Job則在SAS中排列為“input

HeightWeightAgeSexJob;”

如果將以上變量用代號(hào)x1、x2、x3、x4、x5表示，則語句可寫為：“input

x1x2x3x4x5;”或簡(jiǎn)寫為：“input

x1-x5;”5.輸入數(shù)據(jù)的標(biāo)識(shí)語句dataa;inputx;cards;435465;proc

print;run;cards;或datalines;或lines;語句之后表示數(shù)據(jù)的輸入即將開始。數(shù)據(jù)的變量名、變量的格式等在input語句中定義。數(shù)據(jù)輸入結(jié)束，也必須采用分號(hào)結(jié)束。數(shù)據(jù)步dataa;inputx;cards;435465;proc

print;run;

數(shù)據(jù)分析前，數(shù)據(jù)集必須被讀入。讀入數(shù)據(jù)方法：

1.直接創(chuàng)建；

2.Infile

和input語句創(chuàng)建；

3.對(duì)1.、2.數(shù)據(jù)進(jìn)行簡(jiǎn)單編輯，創(chuàng)建新的變量等。1.直接創(chuàng)建數(shù)據(jù)集datachild;/*建立臨時(shí)數(shù)據(jù)集child.sd2,自動(dòng)放在saswork子目錄下*/inputidx1$x2x3x4x5x6;/*指明要輸入的變量,$為字符型變量*/cards;/*標(biāo)志數(shù)據(jù)區(qū)開始,數(shù)據(jù)之間以一個(gè)或幾個(gè)空格分隔*/1m3295.514.053.549.642m3592.013.052.041.613m3389.012.553.535.81254m176168.053.582.0100.14255f3091.011.048.035.39256f3391.011.547.044.98521f178163.051.079.087.42;/*標(biāo)志數(shù)據(jù)區(qū)結(jié)束，分號(hào)必須單獨(dú)一行*/

run;SAS中的常用變量類型數(shù)值型：不需特殊定義字符型：定義方式變量名$日期型：多種形式如:變量名mmddyy6.

實(shí)際記錄為距1960/01/01的天數(shù)輸入格式可以是：09100409/10/04091004909102004其它數(shù)據(jù)庫(kù)中的邏輯型、備注型變量在SAS中均為字符型變量。日期型變量轉(zhuǎn)進(jìn)SAS后一般也變?yōu)樽址妥兞俊ataa1;inputidx1$x2x3x4;cards;1m3295.52m3592.013.03m3389.012.5;proc

print;run;結(jié)果:

Obsidx1x2x3x411m3295.52.023m3389.012.5dataa1;inputidx1$x2x3;cards;1m3295.52m3592.013.03m3389.012.5;proc

print;run;結(jié)果:

Obsidx1x2x311m3295.522m3592.033m3389.0SAS數(shù)據(jù)集創(chuàng)建時(shí)存在的問題

data

esr;

inputx@@;/*每讀入一個(gè)記錄后,數(shù)據(jù)指針保持原位不換行,

繼續(xù)讀下一條記錄*/

cards;

3

9

8

6

5

5

7

3

10

8

10

4;

proc

means;

run;

結(jié)果：

NMeanStdDevMinimumMaximum------------------------------------------------------------------26.50000002.54057973.000000010.0000000------------------------------------------------------------------

不分行符@@的使用

datachild;

inputidx1$x2x3x4x5x6;

cards;1m3295.514.053.549.642m35.13.052.041.613m3389.012.553.535.81254m176168.053.582.0100.14255f3091.011.048.035.39256f3391.011.547.044.98521f178163.051.079.087.42;proc

means;run;缺失值的輸入---以“.”表示，缺失值不進(jìn)入分析

VariableNMeanStdDevMinimumMaximum-----------------------------------------------------------------------------id7184.5714286194.96397711.0000000521.0000000x2773.857142970.477960130.0000000178.0000000x36116.250000038.241012089.0000000168.0000000x4723.785714319.482593011.000000053.5000000x5759.285714314.736171947.000000082.0000000x6756.427142926.254044635.3900000100.1400000-----------------------------------------------------------------------------如從現(xiàn)有SAS文件“child”中讀取數(shù)據(jù)，變成文件名為“school”的文件。

dataschool;setchild;x=x3-x2;proc

print;Run;

從現(xiàn)有SAS數(shù)據(jù)集中讀取數(shù)據(jù)前面所產(chǎn)生的文件都是臨時(shí)文件，退出SAS后，這些文件將自動(dòng)刪除。為了將文件變成永久性數(shù)據(jù)集存儲(chǔ)在磁盤上，可采用libname語句。

libname

ych

"f:/sasdata";data

ych.student;set

school;run;

在磁盤上存儲(chǔ)SAS數(shù)據(jù)集用ych代表子目錄“f:/sasdata”，可任意取名，但應(yīng)與打算建立的文件名前的前綴相同SAS數(shù)據(jù)集名稱的表示方式:庫(kù)關(guān)聯(lián)名.數(shù)據(jù)集名永久數(shù)據(jù)集格式：libname

庫(kù)關(guān)聯(lián)名“盤符:\路徑”;

如：libname

ych‘f:\SASdata’；ych

為庫(kù)關(guān)聯(lián)名，代表路徑f:\SASdata

；庫(kù)關(guān)聯(lián)名可任意取，一旦定義，只要不退出SAS，始終有效（因?yàn)閘ibname命令為全局命令）。但路徑必須實(shí)際存在。臨時(shí)數(shù)據(jù)集：每次啟動(dòng)SAS時(shí)，會(huì)自動(dòng)開辟一個(gè)臨時(shí)存儲(chǔ)區(qū)，其庫(kù)關(guān)聯(lián)名為WORK，代表\sas\saswork子目錄。一旦退出sas，臨時(shí)存儲(chǔ)區(qū)數(shù)據(jù)集文件自動(dòng)刪除，稱為臨時(shí)數(shù)據(jù)集臨時(shí)數(shù)據(jù)集的庫(kù)關(guān)聯(lián)名默認(rèn)為work，均省略不寫。如datachild；（實(shí)際為work.child）永久數(shù)據(jù)集和臨時(shí)數(shù)據(jù)集利用file下拉菜單中的import功能，可轉(zhuǎn)入：文本型數(shù)據(jù)：空格分隔、逗號(hào)分隔、制表鍵分隔Dbase數(shù)據(jù)庫(kù)（*.dbf）Excel數(shù)據(jù)庫(kù)有的數(shù)據(jù)可通過粘貼的方法貼到Editor窗，然后采用input和cards等語句，直接生成sas數(shù)據(jù)集。

從其他數(shù)據(jù)集轉(zhuǎn)入變量賦值：變量名=表達(dá)式；如x5=x4*0.5;x=x3-x2;team＝‘green’;加減乘除、乘方運(yùn)算符：＋-*/、**缺失值賦值舉例：

age＝.;字符型變量：team＝‘’;

if<條件表達(dá)式>then<表達(dá)式>；

[else<表達(dá)式>]；如ifsex=1thent=f1+f2+f3;

子集化：用keep或drop語句整理變量名表

keep<變量名表>；

drop<變量名表>；

修改SAS數(shù)據(jù)datab1;setchild;ifid<200

thengroup=1;

elsegroup=2;renameid=x0;keepidx1x2group;proc

print;run;注：keepidx1x2group等價(jià)于

dropx3-x6;OBSX0X1X2GROUP11m32122m35133m3314254m17625255f3026256f3327521f1782SAS數(shù)據(jù)集的整理舉例過程步過程步（procedurestep）是以關(guān)鍵字PROC開始的一個(gè)或多個(gè)SAS語句。過程步的結(jié)構(gòu)一般為：PROC過程名[過程選擇項(xiàng)];

語句[/語句選擇項(xiàng)];

語句[語句選擇項(xiàng)]…

;

語句；

常用SAS過程步UNIVARIATE、MEANS(定量資料的描述、配對(duì)t檢驗(yàn)，一個(gè)樣本對(duì)應(yīng)總體與一個(gè)已知總體的比較t檢驗(yàn))TTEST（兩樣本對(duì)于的總體均數(shù)的比較）FREQ（卡方檢驗(yàn)，F(xiàn)isher精確檢驗(yàn)）GLM、ANOVA（方差分析）NPAR1WAY

（非參數(shù)檢驗(yàn)）CORR（相關(guān)）REG（簡(jiǎn)單與多重回歸）

CHART、GPLOT（繪圖）SORT（排序）PRINT（按要求輸出結(jié)果）4常用科研數(shù)據(jù)的SAS處理方法TtestAnovaregression統(tǒng)計(jì)分析實(shí)例－Ttest[例1]已知某水樣中含CaCO3的真值為20.70mg/L,現(xiàn)用某法重復(fù)測(cè)定該水樣11次,得其含量(mg/L)分別為:20.99,20.41,20.10,20.00,20.91,22.60,20.99,20.41,20.00,23.00,22.00。問用該法測(cè)CaCO3含量所得的總體均數(shù)與真值之間有無顯著差別?

Ttest－檢驗(yàn)均值與指定某一數(shù)值是否相等解答：

H0:μ＝μ0,H1:μ≠μ0,α=0.05。Sas程序：DATAD2;INPUTx@@;y=(x-20.7);CARDS;20.9920.4120.1020.0020.9122.6020.9920.4120.0023.0022.00;PROCMEANSMEANSTDERRTPRT;VARy;RUN;[專業(yè)結(jié)論]說明用該法測(cè)水樣中CaCO3含量所得的總體均數(shù)與真值之間無顯著差別,即該法可信。

例2]為了檢驗(yàn)?zāi)郴?yàn)員的化學(xué)分析是否有系統(tǒng)誤差,今取了4個(gè)等級(jí)的鐵礦石標(biāo)樣,4個(gè)指標(biāo)的理論均值向量μ0=(22.75,32.75,51.50,61.50)',讓他進(jìn)行分析,每個(gè)等級(jí)的標(biāo)樣重復(fù)化驗(yàn)了21次,數(shù)據(jù)如下,問該化驗(yàn)員的化驗(yàn)結(jié)果是否有系統(tǒng)誤差?

標(biāo)樣Ⅰ(X1):22.88,22.74,22.60,22.93,22.74,22.53,22.67,22.74,22.62,22.67,22.82

22.67,22.81,22.67,22.81,23.02,23.02,23.15,22.88,23.16,23.13

標(biāo)樣Ⅱ(X2):32.81,32.56,32.74,32.95,32.74,32.53,32.58,32.67,32.57,32.67,32.80

32.67,32.67,32.60,33.02,33.05,32.95,33.15,33.06,32.78,32.95

標(biāo)樣Ⅲ(X3):51.51,51.49,51.50,51.17,51.45,51.36,51.44,51.44,51.23,51.64,51.32

51.21,51.43,51.30,51.70,51.48,51.55,51.58,51.54,51.48,51.58

標(biāo)樣Ⅳ(X4):61.51,61.39,61.22,60.91,61.56,61.22,61.30,61.30,61.39,61.50,60.97

61.49,61.15,61.27,61.49,61.44,61.62,61.65,61.54,61.41,61.58

DATAd2p2;INPUTx1-x4;y1=x1-22.75;y2=x2-32.75;y3=x3-51.50;y4=x4-61.50;cards;22.8832.8151.5161.5122.7432.5651.4961.3922.6032.7451.5061.2222.9332.9551.1760.9122.7432.7451.4561.5622.5332.5351.3661.2222.6732.5851.4461.3022.7432.6751.4461.3022.6232.5751.2361.3922.6732.6751.6461.5022.8232.8051.3260.9722.6732.6751.2161.4922.8132.6751.4361.1522.6732.6051.3061.2722.8133.0251.7061.4923.0233.0551.4861.4423.0232.9551.5561.6223.1533.1551.5861.6522.8833.0651.5461.5423.1632.7851.4861.4123.1332.9551.5861.58;PROCMEANS;VARx1-x4y1-y4;RUN;PROCGLM;MODELy1-y4=/SS3;MANOVAH=INTERCEPT;RUN;[專業(yè)結(jié)論]把4項(xiàng)指標(biāo)看作一個(gè)整體來考察,表明該化驗(yàn)員的化驗(yàn)結(jié)果存在系統(tǒng)誤差;具體地講,主要反映在第4個(gè)指標(biāo)上(因X4--μ04=61.377-61.50=-0.123,說明X4的平均測(cè)定值比標(biāo)準(zhǔn)值低)。

[例3]用2種飼料喂8對(duì)大白鼠后,測(cè)得其肝中維生素A的含量(iu/mg),問不同飼料組鼠肝中維生素A的含量有無顯著差別?

對(duì)子編號(hào)1

2

3

4

5

6

7

8

正常飼料3.55

2.00

3.00

3.95

3.80

3.75

3.45

3.05

缺乏VitE組2.45

2.40

1.80

3.20

3.25

2.70

2.50

1.75

DATAd1;INPUTx1x2@@;d=x2-x1