下面的代码创建了一个Friday的新数据集，将sales数据集中的day属于Friday的观测值复制，并创建了新变量total： ?...第三段使用SET语句将南北方数据合并，并创建了新变量，AmountPaid： ? ? 输出结果如下： ? 3. 使用SET语句插入数据集 ?...第三段进行合并，并创建新变量INTERLEAVE。 ? ? 下面是输出结果： ? 4. 一对一匹配合并数据集 ? 横向合并数据集： （1）首先一定要排序！使用sort过程按照匹配变量排序。...（2）之后在data语句中对新SAS数据集命名。 （3）再使用merge语句列出要合并的数据集名。使用BY语句说明共同变量。...只在数据步的第一次迭代中，SAS读取了summary数据集，之后为新数据的所有变量记住这个变量值。 它的工作原理在于SET语句是自动记住的。
正如Enders＆Tofighi（2007）所详细讨论的那样，以总体平均值为中心，而不是以组平均值（每个组的平均值均以该组中受试者的得分为准）为中心，并不适合所有模型。 。...另一个考虑因素是这些程序使用的估计方法来产生参数估计，即最大似然（ML）或受限最大似然（REML）。每种都有自己的优点和缺点。ML更适合不平衡的数据，但是会产生偏差的结果。...ICC是结果变量中方差的比例，由分层模型的分组结构解释。它是根据组级别误差方差与总误差方差之比来计算的： 其中，是2级残差的方差，是1级残差的方差。...可以看到，在分层格式中，Texp在三个方程式的每个方程式内都有一个斜率系数。这与混合模型中的交互项有关，即通过外向的教师体验和按性别的教师体验。...Stata结果 Stata无法自动识别变量之间的交互项，因此我们必须为两个跨级别的交互手动创建变量（请参见上面的代码中的gen语句）。
正如Enders＆Tofighi（2007）所详细讨论的那样，以总体平均值为中心，而不是以组平均值（每个组的平均值均以该组中受试者的得分为准）为中心，并不适合所有模型。。...另一个考虑因素是这些程序使用的估计方法来产生参数估计，即最大似然（ML）或受限最大似然（REML）。每种都有自己的优点和缺点。ML更适合不平衡的数据，但是会产生偏差的结果。...ICC是结果变量中方差的比例，由分层模型的分组结构解释。它是根据组级别误差方差与总误差方差之比来计算的： 其中，是2级残差的方差，是1级残差的方差。...可以看到，在分层格式中，Texp在三个方程式的每个方程式内都有一个斜率系数。这与混合模型中的交互项有关，即通过外向的教师体验和按性别的教师体验。...Stata结果 Stata无法自动识别变量之间的交互项，因此我们必须为两个跨级别的交互手动创建变量（请参见上面的代码中的gen语句）。
下面的代码创建了一个Friday的新数据集，将sales数据集中的day属于Friday的观测值复制，并创建了新变量total： ?...只在数据步的第一次迭代中，SAS读取了summary数据集，之后为新数据的所有变量记住这个变量值。 它的工作原理在于SET语句是自动记住的。...SAS给新变量赋值为0和1。...第一件要做的事情是为完成情况创建一个新变量。...第二段代码给出了每个年龄组的第一名：BY语句中自动产生了first.variable，后面的IF语句保留了每个年龄组的第一个观测值，由于数据是按照年龄组agegroup和time排序的，因此第一个观测值就是第一名
这个节点： 使用您可以轻松调整的选项来分类输入变量 计算每个输入变量的箱的证据权重 计算基尼和信息值，并拒绝具有这些统计值的低值的输入变量 在幕后运行的过程可以根据您可以轻松定制的某些约束找到相对于目标的输入的最佳分级...如有必要，您可以合并箱，创建新组或手动调整证据权重。 ? 手动调整证据权重 对于某些变量输入，您可能需要手动调整证据权重（WOE）。例如，可变采用总结了信用申请人在当前工作中受雇的年数。...对于组1，将WOE从0.1283更改为0.7，对于组2，将WOE从-0.13131更改为-0.5。新的WOE和信息值被重新计算为新信息值。 ?...记分卡节点对使用“交互式分组”节点找到的箱或组感到满意后，运行“记分卡”节点以使用分组输入对逻辑回归进行建模。然后，它将创建每个输入组或属性的赔率的预测日志的线性变换，使其更易于解释。...输出变量和不利特征请注意，从导出的数据集中，记分卡节点会创建多个变量。带有前缀SCR_的变量是记分卡中每个变量的记分卡点，SCORECARD_POINTS是每个应用程序的总点数。 ?
追踪观测值 这里提到的选项都是针对现有的变量，而in=option则自己创建一个新变量。这个新变量是临时的，并且有自己在选项中指定。...SAS给新变量赋值为0和1。...SAS处理一个观测值时，如果某个变量的新变量值是第一次出现，first.variable被赋值为1，其他观测值中被赋为0。...第一件要做的事情是为完成情况创建一个新变量。...第二段代码给出了每个年龄组的第一名：BY语句中自动产生了first.variable，后面的IF语句保留了每个年龄组的第一个观测值，由于数据是按照年龄组agegroup和time排序的，因此第一个观测值就是第一名
其中newstat代表新的变量。...DO和END语句之间的这些语句称为一个DO组。...数组通常由一组变量构成。利用数组可以简化很多复杂的数据处理过程。 SAS系统引用数组等价于引用构成数组的那一组变量。...1、sas宏变量——可复用的值 一个可以广泛复用，一直保存在缓存中的变量内容。 一种在程序（这里一般是指一个宏程序）外定义，则在整个SAS任何地方都可以被调用。...（如果一个程序内部定义有宏变量变成全局变量，则需要使用%global）（这句话参考自： SAS 定义宏的三种用法） （1）%let %let a=XXX; %put &a; %put here is &
中，可以使用 if/then 逻辑来创建新列。...例如，这个DATA步骤按性别/吸烟者组读取数据，并过滤到每个组的第一个条目。...中，可以使用如果/那么逻辑来创建新列。...例如，这个DATA步骤按性别/吸烟者组读取数据，并过滤到每个组的第一个条目。...例如，这个DATA步骤按性别/吸烟者组读取数据，并过滤到每个组的第一个条目。
程序执行后日志包括两部分说明，一个说明读取了8个记录，另一个说明新数据集中只包含三个观测值。 ? 输入结果如下所示： ?...INFILE语句中的DSD选项可以用来读取这个文件，并且，由于每个记录长度不一样，还需要用missover： ?...有一种方法可以在SAS中直接查看文件的DDE三元组，方法为：复制数据至剪贴板里，触发SAS会话，从解决方案（Solution）菜单中选择附件（accessories）——DDE三元组。...永久数据集 可以在资源管理器窗口中定义一个新库使用： ? 也可以通过如下程序： ?...在没指定库的情况下，SAS会自动为你创建一个库，在资源管理器窗口中可以看到，下图是SAS为magnolia创建的库。 ?
SAS学习笔记之《SAS编程与数据挖掘商业案例》（5）SAS宏语言、SQL过程 1....一个SAS程序可能包含一个或几个语言成分： DATA步或PROC步 全程语句 SAS组件语言（SCL） 结构化查询语言（SQL） SAS宏语言 2....宏参数，是一种特殊的宏变量，是定义在宏MACRO语句内的宏变量。 创建宏参数：一安按值创建二按址创建 7....%IF-%THEN/%ELSE语句 %DO组语句 %DO; 文本及宏语句; %END; %DO循环语句 %DO macro-varialble=start %TO...SAS中SQL过程具有以下功能： 产生汇总数据，创建SAS数据集。 从数据字典和数据视图中检索数据。 横向合并数据集。 纵向合并数据集。 创建视图和索引。 更新、添加、删除等操作。 创建宏变量。
这些益处有利于市场研究人员，数据分析人员以及数据科学家排除和衡量出一组最佳的变量，用以构建预测模型。...因此这种方法不是直接用因变量和自变量分析，而是用反映因变量和自变量部分信息的新的综合变量来分析，所以它不需要例数一定比自变量多。...下面列出了一些最常用的逐步回归方法： 1）标准逐步回归法需要做两件事情，即根据需要为每个步骤添加和删除预测因子； 2）向前选择法从模型中最重要的预测因子开始，然后为每一步添加变量； 3）向后剔除法从模型中所有的预测因子开始...但事实上，选择一组优质的自变量并不是那么容易。通常我们会根据一些常识、理论基础、某些研究、专家的意见、参考文献等等选择一组自变量，来进行自变量的筛选。...1.自变量与因变量是否具有预期的关系 每个自变量都会有一个系数，系数具有+/-号，来表示自变量与因变量的关系。从工具的得到的报告中，我们看到的系数的正负，每个自变量应该是我们期望的关系。
而logistic模型，因变量Y是分类函数，比如0、1模型中我们计算的缺是Y的发生概率P{Y=0}、P{Y=1}。因此适合用最大似然。 实际上，最小二乘和极大似然并不对立。...最小二乘是可以用极大似然推导出来的。 下面给出推导过程，不敢兴趣的可以直接跳过，知道两者相关就好了： 现在有回归模型，模型希望通过参数θ和若干自变量X拟合出因变量 ?...先看一下迭代的思想，再具体说一下每个项都代表什么： ? 迭代就是这么进行的，这里θ会不断进行更新，直到达到局部最小值点。那么后面的更新项 ? 是怎么来的呢？它什么可以使参数达到局部最小值？...那么上面的式子中就没有sigma求和函数了，不明白不要紧，下面的python代码中，会有一个图，来解释两者的区别。...（2）SAS 直接把testSet.txt文件导入SAS，自变量命名Y，因变量命名X1，X2，X3... —————————————— proc logistic desc data=a; model
保存表 选择文件（file）——另存为（save as），选择一个逻辑库保存，如果想保存在新的逻辑库，点击创建新逻辑库图表（New Library），输入逻辑库的名字和保存路径。...但当每个变量的值都出现在数据行的相同位置时，并且变量值是字符串或者标准数值（只包含数据、小数点、正负号、和科学标注的E。逗号和日期都不能算）时，可以使用column input来读取。...指定DDE三元组 这种方法可以不用复制数据，直接指定出文件的DDE 三元组。DDE 三元组的形式为：application| topic ! item。...有一种方法可以在SAS中直接查看文件的DDE三元组，方法为：复制数据至剪贴板里，触发SAS会话，从解决方案（Solution）菜单中选择附件（accessories）——DDE三元组。...在没指定库的情况下，SAS会自动为你创建一个库，在资源管理器窗口中可以看到，下图是SAS为magnolia创建的库。 ?
下图是一个例子，3类样本都服从正态分布，但每个样本属于哪个类是未知的： ? 样本所属的类别就是隐变量，我们无法直接观察到它的值，这种隐变量的存在导致了用最大似然估计求解时的困难，后面会解释。...回忆一下用最大似然估计来确定单个高斯分布的参数的过程，给定一组训练样本，构造它们的对数似然函数，对参数求导并令导数为0，即可通过最大化对数似然函数而确定高斯分布的参数。...从另外一个角度看，高斯混合模型的对数似然函数为： ? 由于对数函数中有k个求和项，以及参数wj的存在，无法像单个高斯模型那样通过最大似然估计求得公式解。...这里的zi是一个无法观测到（即不知道它的值）的隐含变量，可以看作离散型随机变量，上式对隐含变量z的所有情况下的联合概率p(x,z,θ)求和得到x的边缘概率。...对每个样本i，假设Qi为隐变量zi的一个概率分布，根据对概率分布的要求它必须满足： ? 利用这个概率分布，将对数似然函数变形，可以得到： ?
硬件环境 本次测试，使用了3台浪潮两路服务器，每个服务器4个SSD磁盘，4个SAS磁盘。SSD磁盘容量为500G，SAS磁盘容量为600G,15K。...我们都知道，在混合模式下，vSAN一个节点最多5个磁盘组，每个磁盘组有且只能有一块SSD磁盘，至少有一块SAS/SATA磁盘，最多有7个SAS/SATA磁盘。...为了最佳配置，我将ESXi安装到一块SSD磁盘上，利用剩余的三个SSD和4个SAS磁盘创建三个磁盘组。没错这样创建是有一点点“奢侈”，所以我把这次测试成为“豪华”测试。 下图是四块SAS磁盘。 ?...（2） 创建vSAN网络 每个ESXi创建一个新的VMkernel网络，选择创建新的虚拟标准交换机（分布式也可以），将其上行链路指定到连通的万兆网口。网络标签中把vSAN勾上。...如下图，只需要把三个主机的SSD和SAS磁盘分别标示为闪存和HDD，然后将磁盘声明成对应的存储层和缓存层，vSAN磁盘组会自动创建，如果想手动调整，那么就删除自动创建的磁盘组，手动创建。 ? ?
如题，今天小编要分享的内容是如何自动化创建描述性统计分析的SAS程序。关于描述性统计分析相关内容一般可编写一个宏程序，通过填写变量与相应的参数来快速生成分析表格的结果。...* * 程序说明: 连续变量分析程序自动创建子程序 整体思路/原理: 根据输入参数，自动生成分析程序用于提交...: 分析变量 变量\标签|变量\标签 分类变量需列选项值 HEI0101\身高(M)|NATION\民族(%)\1=汉/2=其他...分析变量\标签\0、1(定量资料:0：不输出95%可信区间，1：输出95%可信区间)\检验\是否配对检验 分析变量\标签\1=是/2=否(定性资料)\检验\是否配对检验...\pgm\双组_1_4.sas ,tablename=表1.1 人口学资料 ,inds=adam.adsl_2,group=ARM|试验组\对照组,minds=adam.adsl
而logistic模型，因变量Y是分类函数，比如0、1模型中我们计算的缺是Y的发生概率P{Y=0}、P{Y=1}。因此适合用最大似然。 实际上，最小二乘和极大似然并不对立。...最小二乘是可以用极大似然推导出来的。 下面给出推导过程，不敢兴趣的可以直接跳过，知道两者相关就好了： 现在有回归模型，模型希望通过参数θ和若干自变量X拟合出因变量 ?...先看一下迭代的思想，再具体说一下每个项都代表什么： ? 迭代就是这么进行的，这里θ会不断进行更新，直到达到局部最小值点。那么后面的更新项 ? 是怎么来的呢？它什么可以使参数达到局部最小值？...那么上面的式子中就没有sigma求和函数了，不明白不要紧，下面的python代码中，会有一个图，来解释两者的区别。...（2）SAS 直接把testSet.txt文件导入SAS，自变量命名Y，因变量命名X1，X2，X3... proc logistic desc data=a; model Y= X1 X2; run;
一、创建RAID阵列 此次演示为3块SAS硬盘组建RAID5阵列 开机提示按Ctrl+H 选择当前RAID卡 新建RAID阵列 手动创建阵列 将现有0、1、2 三块硬盘添加到硬盘组...将硬盘组添加进预创建阵列 以64kB、无缓存直写模式创建raid5阵列（LSI9240-8I无板载缓存） 确定使用直写模式 RAID阵列创建完成 接受阵列 保存配置 初始化，会丢失阵列中硬盘全部数据...megarec -cleanflash 0 4、重启电脑，看不到原卡的bios启动画面说明，上述步骤成功 5、下面将控制卡刷成IT模式，重启后继续进dos 6、直接运行下列命令将控制卡刷成IT模式 sas2flsh...-o -f 2118it.bin -b mptsas2.rom 7、将控制卡序列号写入 sas2flsh -o -sasadd 500605bxxxxxxxxx 三、软件恢复RAID数据 注意：必须标记...使用一块新硬盘安装系统后，将需要进行RAID恢复的硬盘按顺序插入服务器（关机状态操作更安全），开机后可以直接看到硬盘而非RAID阵列信息，代表直通模式成功 阵列数据分析 LSI9240-8I默认的参数是左同步
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