统计软件SAS讲义 绪论

1、国际通用统计分析软件SASStatistical Analysis System 绪 论一 学习的主要内容二 生物统计和SAS的发展概况四 SAS系统的功能六 如何学好本课程七 教学安排三 SAS系统的构成五 为什么要学习本课程一、学习的主要内容 学习从事科学试验和社会调查的试验设计方法、统计分析方法，以及 国际通用统计分析软件SAS的使用方法。一、学习的主要内容 1、一般的生物统计学： 描述性统计量(descriptive statistics )、 分布型检验(Test of distribution )、 区间估计(interval estimation)、 统计假设测验(test of

2、 hypotheses)、 相关分析(correlation analysis)、 回归分析(regression analysis)、 方差分析(variance analysis)、 协方差分析(covariance analysis)。一、学习的主要内容 2、多元统计学（或称高级生物统计）： T 平方测验(Test of t square )、 多元方差分析(multiple variance analysis)、 主成分分析(principal component analysis)、 因子分析(factor analysis)、 聚类分析(clustering analysis)、

3、判别分析(discriminant analysis) 、 典型相关分析(canonical correlation analysis)、 通径分析(path-analysis)、 非线性回归分析(nonelinere correlation analysis)一、学习的主要内容3、国际通用统计分析软件SAS： 学会用SAS语言编程和学会用SAS菜单对各种类型的科学试验数据进行分析，并作出相应的图形和报表。 生物统计学是数理统计学在生物科学中的应用，它是用数理统计的原理和方法来分析、解析生物界各种现象和数量资料的科学。 生物统计学是应用数学的一个分支，属于生物数学的范畴。生物统计是一门新兴的学

4、科。二、生物统计学和SAS的发展概况1、生物统计发展史二、 生物统计和SAS的发展概况 统计（statistics)是一个古老的政治术语，原来是为了取得管理国家所需要的统计数字，后来发展为实验数据的收集、分析和推断的一门学科。 1733年迪-摩弗来（De-Moirre)发现正态分布，后由高斯完成。 1870年英国遗传学家高尔顿（F.Galdon) 创立亲子回归分析，被推崇为生物统计创始人。 1899年皮尔逊（K.Pearson) 创办了Biometrika杂志；发明卡平方测验。 1908年古斯特（W.S.Gosset) 发现了t分布。 1923年费雪尔（R.A.Fisher 1890-1962

5、) 发现了F分布，发明了方差分析，创建了试验设计三大原则，并提出了随机区组、拉丁方等设计方法。 1925年他出版了“Statistical Methods for Research Workers”, 使试验统计学成为一个完整的体系，它被誉为奠基之作。二、 生物统计和SAS的发展概况 美国的斯奈迪可（Snedecor）建立了统计试验室并出版了“Statistical Methods Applied to Experiment in Agriculture and Biology” 1978年，中国科学院方开泰等提出了均匀设计。二、 生物统计和SAS的发展概况 这些研究和发明，使试验设计越来越丰

6、富，统计分析日益精确。为工、农业的发展作出了巨大的贡献。二、 生物统计和SAS的发展概况 2、多元统计发展史 多元统计分析Multivariate Statistical Analysis）是近三十年来在数理统计学基础上发展 起来的一门新的数学分支。它属于应用数学 范畴。它的发展分为以下几个阶段：二、 生物统计和SAS的发展概况 第一阶段：早在三十年代 英国著名的统计学家R.A.Fisher 做了许多杰出的贡献，我国著名的数学家许宝录先生取得了许多成果，起到了奠基的作用。 第二阶段：T.W.Anderson所写的Introduction to Multivariate Statistical

7、Analysis是一部很成功的著作，被誉为经典著作。二、 生物统计和SAS的发展概况 第三阶段：年代后，多元统计有了很大的发展，世界各国先后出版了一批不同风格的比较有水平的著作，发表了大量文章，进一步促进了这一学科的发展。 第四阶段：由于多元统计的计算量非常庞大，有些计算要几个月，甚至几年才能完成，这一时期计算工具的落后束缚多元统计的发展。二、 生物统计和SAS的发展概况 第五阶段：随着计算机技术的飞速发展，计算机比较广泛地使用，多元统计的许多庞大计算得以实现，所以，年代未到年代初又有了大的发展。 目前，多元统计分析方法已经广泛应用于自然科学和社会科学的许多领域。我国近年来，在工业、农业、经济

8、、地质、医学、气象以及社会科学等许多方面，多元统计分析的理论和方法都得到了应用，并取得了可喜的成果。二、 生物统计和SAS的发展概况 多元统计分析在农业科学和生物科学中，用于：数值分类（动、植物，微生物分类）、数学模型、预测预报、种类判别、数量遗传、数量生态等方面。多元统计是农业研究的一个强有力的工具，农业科技人员必须掌握这个工具，特别是研究生、博士生。二、 生物统计和SAS的发展概况3、SAS发展史 Statistical Analysis System 简称 SAS SAS系统是大型集成软件系统，具有完备的访问、管理、分析、呈现和应用开发功能。是最大的数据仓库，是世界公认的优秀的统计分析软

9、件。 二、 生物统计和SAS的发展概况 1966年美国北卡罗来纳（North Carolina）州立大学研制成功，1976年成立美国SAS软件研究所公司，并开始对SAS系统进行维护、开发、销售和培训。 1985年推出了SAS/PC（6.02）版本 1989年推出了SAS/PC（6.04）版本 1997年推出了SAS/PC（6.12）版本 1997年美国SAS软件公司正式宣布成立大中国区 1999年成立赛仕软件上海有限公司 2000年2月推出了SAS/PC（8.0）版本 2004年推出了SAS/PC（9.0）版本二、 生物统计和SAS的发展概况 SAS系统已经成为国际上的标准软件系统。SAS(S

10、tatistic Analysis System)系统1978年引入我国。北京大学概率论系把它当作重点开发项目，其它许多国家都引进应用。经过二十多年的应用、改进，SAS 不断完善，成为了国际公认的功能齐全、计算准确、速度快、使用方便的一个优秀的软件，在国际上享有盛名。二、 生物统计和SAS的发展概况 SAS 是农业研究的一个强有力的辅助工具，几乎囊括了社会调查和农业研究数据处理的所有方法，如方差分析、协方差分析、多元方差分析、回归分析、典型相关分析、因子分析、主成份分析、聚类分析、判别分析。二、 生物统计和SAS的发展概况 这些方法比较复杂，计算量非常庞大，但使用SAS系统，瞬息之间就可以完成

11、。为了提高学生的素质，自1997年以来，我院开设了这门课程，收到了很好的效果。 实践证明：农业科研人员一旦掌握这一工具，就能提高农业试验数据统计分析的效率、质量和水平。二、 生物统计和SAS的发展概况模块可分为四大部分：、数据库部分、分析核心、开发工具及呈现工具、对分布处理模式的支持 及其数据仓库设计三、 SAS的构成 SAS学习版仅由 、 、 /、 、 、 等12个模块构成， 但对于一般的试验数据的统计分析已经是 足够的了。三、 SAS的构成的主要功能： 1、数据访问 2、数据存贮和管理 3、图形处理 4、数据分析 5、报表编制 6、预测四、 SAS的功能下面分模块介绍SAS的功能1、E /

12、是的核心，其它各模块必须在提供的环境中运行。四、 SAS的功能2、 提供了与目前许多流行数据库软件 的接口，从而可以实现对众多不同格式 的数据进行查询、访问和分析。四、 SAS的功能3、/STAT 这一模块提供完整的统计分析功能， 几乎囊括了社会调查和农业研究数据处理 的所有方法，如方差分析、协方差分析、 多元方差分析、多元相关回归、聚类分析、 通经分析、因子分析、主成份分析、判别 分析等。四、 SAS的功能 4、/ 提供面向任务的菜单驱动界面。借助它 可以通过菜单系统来使用的其他产品。它自动生成的程序可帮助用户学习语言。四、 SAS的功能6、 是强有力的图形软件包，可将数据及其包含的深层信息

13、以多种图形生动地呈现出来如直方图、饼形图、星形图、散点相关图、曲线图、三维曲面图、等高线图以及地图等等。四、 SAS的功能8、 是一个可视化的数据探索工具。它将统计方法与交互式图形显示融合在一起，为用户提供一种全新的使用统计分析方法的环境。四、 SAS的功能五、为什么要学习本课程 比较试验是科学研究常用的方法。但是，世间万物普遍存在变异，如个体的变异，环境条件的变异等等，这些变异干扰了比较试验，使我们真假难辨，优劣难分。 然而，周密而审慎的设计为分解这些变异，正确估计误差和减少误差提供了可能。正确的统计分析方法使这种可能得以实现，以便去伪存真，保证统计结论的可靠性。 五、 为什么要学习本课程

14、因此，试验设计和统计分析是不可分割的一个总体。设计是为了后面的统计，那些不作周密思考，以为先把试验布置下去，然后翻翻书，套上一种统计方法就可以了的想法是错误的。 五、 为什么要学习本课程 一位农业研究人员在从事科学试验和社会调查时，必须掌握正确的和先进的试验设计方法、抽样调查方法及试验数据的统计分析方法，并且要掌握最现代化的统计分析工具。 正确的设计方法、抽样调查方法及统计分析方法可最大限度地减少试验误差，正确估计试验误差，从而对事物间有否本质差异或有否内在联系作出正确的推断，去伪存真，保证统计结论的可靠性。五、 为什么要学习本课程 随着计算机技术的飞速发展，数理统计、计算机深入到各个学科，同

15、各个学科相结合，产生了许多新的边缘学科，这些边缘学科成为了各个学科的生长点，因此，不懂数理统计，不懂计算机，变得别人写的论文看不懂，自己写的论文缺乏先进性。目前，国际上发表的论文，复杂的计算都要经SAS软件验证才可以发表,因此，农业科学工作者，必须掌握这个工具。六、 如何学好本课程本课程的特点及对应的方法：1、本课程是一门应用学科-注意力应放在应用。2、统计符号多弄清各种符号的含义，要加强 记忆。 3、比较抽象上课要留心听讲，思路要跟上， 要做笔记。 4、计算比较复杂要耐心加细心。 5、农林的自然环境比较复杂，设计方法的应用需 要高度的灵活性抓住主要矛盾。 6、数据分析须要一定的判断能力多练习。七、 课程的要求及安排（一）要求：能因地制宜，灵活运用各种试验设计方法。 掌握好各种统计分析方法的功用、适用范围、方法步骤。懂得判断各种数据的属性及各种数据的统计代换方法。熟练运用SA