• sas单变量的特征分析


    sas单变量的特征分析

    大炮,我有个烦恼,我领导最近老叫我单变量结合因变量分析,但是都是分段分析,我总是写proc sql然后group by ,但是这个过程好无聊啊,有木有什么新的代码,让我可以分析的快点啊。

    最近写了个宏,刚好可以解决你这个问题,在上代码之前,先来个结果图

    詹大炮

    这个结果对于分析来说是不好的,因为这个结果没啥实际意义,说白了就是跟因变量没关系,但是这个图我们不是要来讲变量怎么有用,我们要介绍的是这段代码最后呈现的一个结果是怎样的。

    代码:

    %macro ChcAnalysis(DSin, DVVar, VarX, NBins, Method, DSChc);

    proc sort data=&DSin;

    by &VarX;

    run;

    Data temp;

    set &DSin ;

    by &VarX;

    _Obs=_N_;

    keep &DVVAr &VarX _Obs;

    run;

    proc sql noprint;

    %if &Method=1 %then %do;

    select count(&DVVar) into :N from temp;

    select max(_Obs), min(_Obs) into :Vmax, :Vmin from temp;

    %let BinSize=%sysevalf((&Vmax)/&Nbins);

    %let LB_1=0;

    %do i=1 %to %eval_r(&Nbins-1);

    %let LB_&i=%sysevalf(&LB_1 (&i-1)*&BinSize);

    %let UB_&i=%sysevalf(&&LB_&i &BinSize);

    select sum(&DVVar) , count(*) into :Sum_&i , :N_&i from temp

    where _obs>=&&Lb_&i and _obs<&&Ub_&i;

    %end;

    %let LB_&NBins=%sysevalf(&LB_1 (&NBins-1)*&BinSize);

    %let UB_&NBins=&Vmax;

    select sum(&DVVar) , count(*) into :Sum_&i , :N_&i from temp

    where _obs>=LB_&NBins and _obs<=UB_&NBins;

    %end;

    %else %do ;

    select count(&DVVar) into :N from temp;

    select max(&VarX), min(&VarX) into :Vmax, :Vmin from temp;

    %let BinSize=%sysevalf((&Vmax-&Vmin)/&Nbins);

    %let LB_1=&Vmin;

    %do i=1 %to %eval_r(&Nbins-1);

    %let LB_&i=%sysevalf(&LB_1 (&i-1)*&BinSize);

    %let UB_&i=%sysevalf(&&LB_&i &BinSize);

    select sum(&DVVar) , count(*) into :Sum_&i , :N_&i from temp

    where &VarX>=&&Lb_&i and &VarX<&&Ub_&i;

    %end;

    %let LB_&NBins=%sysevalf(&LB_1 (&NBins-1)*&BinSize);

    %let UB_&NBins=&Vmax;

    select sum(&DVVar) , count(*) into :Sum_&i , :N_&i from temp

    where &VarX>=&&Lb_&i and &VarX<=&&UB_&i;

    %end;

    quit;

    data &DSChc;

    %do i=1 %to &NBins;

    Bin=&i;

    LowerBound=&&LB_&i;

    UpperBound=&&UB_&i;

    if (&&sum_&i =. ) then N_1=0; else N_1=&&Sum_&i;

    if &&N_&i=. then BinTotal=0; else BinTotal=&&N_&i;

    N_0 = BinTotal-N_1;

    Percent_1=100*N_1/BinTotal;

    Percent_0=100*N_0/BinTotal;

    output;

    %end;

    Run;

    proc datasets nodetails nolist library=work;

    delete temp;

    run;

    quit;

    %mend;

    詹大炮

    还是老样子,分段介绍。

    01

    % ChcAnalysis(DSin, DVVar, VarX, NBins, Method, DSChc);

    DSin:填入的是原数据集;

    DVVar:填入因变量,这里我们分析的是二元的因变量,所以因变量一定要是二元的,并且必须是数值的0,1。因为在代码中设定的就是这样子的,至于你问我为什么不能是字符,那是因为我还没能耐写字符的。

    VarX:你要分析的变量(数值的哈)

    NBins:分几段分析。结果的例子是分了5段;

    Method:怎么分。1-等高度分,2-等宽度分。我的结果图那个是按2分的。

    DSChc:结果数据集的输出名字。

    02

    proc sort data=&DSin;by &VarX;run;

    Data temp;

    set &DSin ;

    by &VarX;

    _Obs=_N_;

    keep &DVVAr &VarX _Obs;

    run;

    将原数据集中的变量排序,后面的分组的时候要用到。然后保留要分析的变量在temp数据集中,产生变量_Obs,作为序号,这是等高度分析的时候要用的。等高度的意思就是每个区间的数量是一样的,等宽度的意思是,区间的的差值是一样的。两个不同的情况,在分析的时候,如果等宽的结果你觉得不是很明显可以分析的话,就换等高,任意切换哈。

    temp的数据集是长这样子的:

    _obs是观测的序号。

    03

    proc sql noprint;

    %if &Method=1 %then %do;

    select count(&DVVar) into :N from temp;

    select max(_Obs), min(_Obs) into :Vmax, :Vmin from temp;

    %let BinSize=%sysevalf((&Vmax)/&Nbins);

    %let LB_1=0;

    %do i=1 %to %eval_r(&Nbins-1);

    %let LB_&i=%sysevalf(&LB_1 (&i-1)*&BinSize);

    %let UB_&i=%sysevalf(&&LB_&i &BinSize);

    select sum(&DVVar) , count(*) into :Sum_&i , :N_&i from temp

    where _obs>=&&Lb_&i and _obs<&&Ub_&i;

    %end;

    %let LB_&NBins=%sysevalf(&LB_1 (&NBins-1)*&BinSize);

    %let UB_&NBins=&Vmax;

    select sum(&DVVar) , count(*) into :Sum_&i , :N_&i from temp

    where _obs>=LB_&i. and _obs<=UB_&i.;

    %end;

    %else %do ;

    select count(&DVVar) into :N from temp;

    select max(&VarX), min(&VarX) into :Vmax, :Vmin from temp;

    %let BinSize=%sysevalf((&Vmax-&Vmin)/&Nbins);

    %let LB_1=&Vmin;

    %do i=1 %to %eval_r(&Nbins-1);

    %let LB_&i=%sysevalf(&LB_1 (&i-1)*&BinSize);

    %let UB_&i=%sysevalf(&&LB_&i &BinSize);

    select sum(&DVVar) , count(*) into :Sum_&i , :N_&i from temp

    where &VarX>=&&Lb_&i and &VarX<&&Ub_&i;

    %end;

    %let LB_&NBins=%sysevalf(&LB_1 (&NBins-1)*&BinSize);

    %let UB_&NBins=&Vmax;

    select sum(&DVVar) , count(*) into :Sum_&i , :N_&i from temp

    where &VarX>=&&Lb_&i and &VarX<=&&UB_&i;

    %end;

    quit;

    我知道你肯定要说,这密密麻麻的% &*我不想看。但是你看下嘛,不难的,我介绍介绍给你看嘛。

    首先这段代码需要分成两步来看,第一步是当我们的&Method=1 的情况执行do后面的程序,反之,则是当我们的&Method=2的时候的情况啦。

    然后我们来讲&Method=1情况时执行的代码:

    select count(&DVVar) into :N from temp;

    select max(_Obs), min(_Obs) into :Vmax, :Vmin from temp;

    第一个select赋值宏是算出全部的观测数。

    第二个select是算出最大的那个序号,其实我个人觉得这步有点多 余,你想直接用n也可以的,只是我想跟&Method=2的思路一样,所以就没删。

    %let BinSize=%sysevalf((&Vmax)/&Nbins);

    %let LB_1=0;

    %do i=1 %to %eval_r(&Nbins-1);

    %let LB_&i=%sysevalf(&LB_1 (&i-1)*&BinSize);

    %let UB_&i=%sysevalf(&&LB_&i &BinSize);

    select sum(&DVVar) , count(*) into :Sum_&i , :N_&i from temp

    where _obs>=&&Lb_&i and _obs<&&Ub_&i;

    %end;

    BinSize因为是&Method=1,所以这里BinSize是区间的差值,这里有个宏函数%sysevalf就自己百度下用法吧,这里就不介绍了。%do i=1 %to %eval_r(&Nbins-1);这一步就开始循环,这里为什么只循环到倒数第二个呢,是因为倒数第一个直接就是剩下的全部,就不需要再区间限制了。

    %let LB_&i=%sysevalf(&LB_1 (&i-1)*&BinSize);

    %let UB_&i=%sysevalf(&&LB_&i &BinSize);

    这两步是产生这个分组的上下区间,然后用于后面的select语句中的where条件,把该区间的数量统计出来。

    select sum(&DVVar) , count(*) into :Sum_&i , :N_&i from temp

    where _obs>=&&Lb_&i and _obs<&&Ub_&i;

    %end;

    这个过程特别注意的就是sum(&DVVar),是用sum,这就是我一开始为什么说因变量是二元的,而且要是0,1的情况就是方便这里统计啦。

    %let LB_&NBins=%sysevalf(&LB_1 (&NBins-1)*&BinSize);

    %let UB_&NBins=&Vmax;

    select sum(&DVVar) , count(*) into :Sum_&i , :N_&i from temp

    where _obs>=LB_&i. and _obs<=UB_&i.;

    %end;

    这就是第四步啦,

    %let LB_&NBins=%sysevalf(&LB_1 (&NBins-1)*&BinSize);

    %let UB_&NBins=&Vmax;

    产生最后的区间,这里的i是5了,其实我一直很不能理解到这步,为什么还可以输出i=5呢,不是i只循环到4吗?但是执行的时候就是这样子的,这个套路是仿照之前的等高度分变量区间的那个代码写的。

    我还特地看了日志也循环了:

    我觉得应该是sas的处理流程,在pdv层面应该可以解释,跪求大神在留言区解释。万分感激。

    那么&Method=2的部分就留给你自己去看啦,还是&Method=1的那种套路,只是等区间变量等量而已。

    04

    data &DSChc;

    %do i=1 %to &NBins;

    Bin=&i;

    LowerBound=&&LB_&i;

    UpperBound=&&UB_&i;

    if (&&sum_&i =. ) then N_1=0; else N_1=&&Sum_&i;

    if &&N_&i=. then BinTotal=0; else BinTotal=&&N_&i;

    N_0 = BinTotal-N_1;

    Percent_1=100*N_1/BinTotal;

    Percent_0=100*N_0/BinTotal;

    output;

    %end;

    Run;

    然后这部分就是以上产生的宏,拼接成结果数据集。这里应该注意的是,每循环一个,就是产生一条观测之后output到数据集,如此循环之后需知道i=&nbins为止。数据分析师培训

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