京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
【新手必备】SAS常用函数整理
本文根据网络资源对SAS的常用函数进行了整理。主要内容包括:
1. 数学函数
2. 数组函数
3. 字符函数
4. 日期和时间函数
5. 分布密度函数,分布函数
6. 分位数函数
7. 随机数函数
8. 样本统计函数
一、数学函数
1.1 ABS(x) 求x的绝对值。
1.2 MAX(x1,x2,…,xn) 求所有自变量中的最大值。
1.3 MIN(x1,x2,…,xn) 求所有自变量中的最小值。
1.4 MOD(x,y) 求x除以y的余数。
1.5 SQRT(x) 求x的平方根。
1.6 ROUND(x,eps) 求x按照eps指定的精度四舍五入后的结果
例:ROUND(5654.5654,0.01) =5654.57
ROUND(5654.5654,10)=5650
1.7 CEIL(x) 求大于等于x的最小整数。
1.8 FLOOR(x) 求小于等于x的最大整数。
1.9 INT(x) 取整数部分(x扔掉小数部分后的结果)。
1.10 FUZZ(x) 当x与其四舍五入整数值相差小于1E-12时取四舍五入。
1.11 LOG(x) 求x的自然对数。
1.12 LOG10(x) 求x的常用对数。
1.13 EXP(x) 指数函数 。
1.14SIN(x), COS(x), TAN(x) 求x的正弦、余弦、正切函数。
1.15 ARSIN(y) 计算函数y=sin(x)在区间的反函数,y取[-1,1]间值。
1.16 ARCOS(y) 计算函数y=cos(x)在的反函数,y取[-1,1]间值。
1.17 ATAN(y) 计算函数y=tan(x)在 的反函数,y取间值。
1.18 SINH(x), COSH(x), TANH(x) 双曲正弦、余弦、正切 。
1.19 ERF(x) 误差函数。
1.20 GAMMA(x) 伽玛函数 。
1.21 SIGN(x)符号函数。
二、数组函数
2.1 DIM(x) 求数组x第一维的元素的个数。
2.2 DIM k(x) 求数组x第k维的元素的个数。
2.3 LBOUND(x) 求数组x第一维的下界。
2.4 HBOUND(x) 求数组x第一维的上界。
2.5 LBOUND k(x) 求数组x第 k维的下界。
2.6 HBOUND k(x) 求数组x第 k维的上界。
三、字符函数
3.1 TRIM(s) 返回去掉字符串s的尾随空格的结果。
3.2 UPCASE(s) 把字符串s中所有小写字母转换为大写字母后的结果。
3.3 LOWCASE(s) 把字符串s中所有大写字母转换为小写字母后的结果。
3.4 INDEX(s,s1) 查找s1在s中出现的位置。找不到时返回0。
3.5 RANK(s) 字符s的ASCII码值。
3.6 BYTE(n) 第n个ASCII码值的对应字符。
3.7 REPEAT(s,n) 字符表达式s重复n次。
3.8 SUBSTR(s,p,n) 从字符串s中的第p个字符开始抽取n个字符长的子串
3.9 TRANWRD(s,s1,s2) 从字符串s中把所有字符串s1替换成字符串s2后的结果。
四、日期和时间函数
4.1 MDY(m,d,yr) 生成yr年m月d日的SAS日期值
4.2 YEAR(date) 由SAS日期值date得到年
4.3 MONTH(date) 由SAS日期值date得到月
4.4 DAY(date) 由SAS日期值date得到日
4.5 WEEKDAY(date) 由SAS日期值date得到星期几
4.6 QTR(date) 由SAS日期值date得到季度值
4.7 HMS(h,m,s) 由小时h、分钟m、秒s生成SAS时间值
4.8 DHMS(d,h,m,s) 由SAS日期值d、小时h、分钟m、秒s生成SAS日期时间值
4.9 DATEPART(dt) 求SAS日期时间值dt的日期部分
4.10 INTNX(interval,from,n) 计算从from开始经过n个interval间隔后的SAS日期。
其中interval 可以取'YEAR'、'QTR'、'MONTH'、'WEEK'、'DAY'等。
例:INTNX('MONTH', '16Dec1997'd, 3)=1998年3月1日。
4.11 INTCK(interval,from,to) 计算从日期from到日期to中间经过的interval间隔的个数,其中interval取'MONTH'等。
例:INTCK('YEAR', '31Dec1996'd, '1Jan1998'd)=2
函数计算1996年12 月31日到1998年1月1日经过的年间隔的个数,结果得2,尽管这两个日期之间实际只隔1年。
五、分布密度函数、分布函数
作为一个统计计算语言,SAS提供了多种概率分布的有关函数。分布密度、概率、累积分布函数等可以通过几种统一的格式调用,格式为 :
分布函数值 = CDF(' 分布', x <, 参数表>);
密度值 = PDF(' 分布', x <, 参数表>);
概率值 = PMF(' 分布', x <, 参数表>);
对数密度值 = LOGPDF(' 分布', x <, 参数表>);
对数概率值 = LOGPMF(' 分布', x <, 参数表>);
CDF计算由'分布'指定的分布的分布函数, PDF计算分布密度函数值,PMF计算离散分布的分布概率,LOGPDF为PDF的自然对数,LOGPMF为PMF的自然对数。函数在自变量 x处计算,<, 参数表>表示可选的参数表。
分布类型取值可以为: BERNOULLI, BETA, BINOMIAL, CAUCHY, CHISQUARED, EXPONENTIAL, F, GAMMA, GEOMETRIC, HYPERGEOMETRIC, LAPLACE, LOGISTIC, LOGNORMAL, NEGBINOMIAL, NORMAL 或 GAUSSIAN, PARETO, POISSON, T, UNIFORM, WALD 或 IGAUSS, and WEIBULL。可以只写前四个字母。
例:PDF('NORMAL', 1.96)计算标准正态分布在1.96处的密度值(0.05844),CDF('NORMAL', 1.96)计算标准正态分布在1.96处的分布函数值(0.975)。PMF对连续型分布即PDF。
除了用上述统一的格式调用外,SAS还单独提供了常用的分布的密度、分布函数。
5.1 PROBNORM(x) 标准正态分布函数
5.2 PROBT(x,df<,nc>) 自由度为df的t分布函数。可选参数nc为非中心参数。
5.3 PROBCHI(x,df<,nc>) 自由度为df的卡方分布函数。可选参数nc为非中心参数。
5.4 PROBF(x,ndf,ddf<,nc>) F(ndf,ddf)分布的分布函数。可选参数nc为非中心参数。
5.5 PROBBNML(p,n,m) 设随机变量Y服从二项分布B(n,p),此函数计算P(Y m)。
5.6 POISSON((lambda,n) 参数为lambda的Poisson分布Y n的概率。
5.7 PROBNEGB(p,n,m) 参数为(n,p)的负二项分布Y m的概率。
5.8 PROBHYPR(N,K,n,x<,r>) 超几何分布的分布函数。
5.9 PROBBETA(x,a,b) 参数为(a,b)的Beta分布的分布函数。
5.10 PROBGAM(x,a) 参数为a的Gamma分布的分布函数。
5.11 PROBMC 计算多组均值的多重比较检验的概率值和临界值。
5.12 PROBBNRM(x,y,r) 标准二元正态分布的分布函数,r为相关系数。
六、分位数函数
分位数函数是概率分布函数的反函数。其自变量在0到1之间取值。分位数函数计算的是分布的左侧分位数。SAS提供了六种常见连续型分布的分位数函数:
6.1 PROBIT(p) 标准正态分布左侧p分位数。结果在-5到5之间。
6.2 TINV(p, df <,nc>) 自由度为df的t分布的左侧p分位数。可选参数nc为非中心参数。
6.3 CINV(p,df<,nc>) 自由度为df的卡方分布的左侧p分位数。可选参数nc为非中心参数。
6.4 FINV(p,ndf,ddf<,nc>) F(ndf,ddf)分布的左侧p分位数。可选参数nc为非中心参数。
6.5 GAMINV(p,a) 参数为a的伽马分布的左侧p分位数。
6.6 BETAINV(p,a,b) 参数为(a,b)的贝塔分布的左侧p分位数。
七、随机数函数
7.1 均匀分布随机数
有两个均匀分布随机数函数:UNIFORM(seed),seed必须是常数,为0,或5位、6位、7位的奇数。RANUNI(seed),seed为小于2**31-1的任意常数。在同一个数据步中对同一个随机数函数的多次调用将得到不同的结果,但不同数据步中从同一种子出发将得到相同的随机数序列。随机数种子如果取0或者负数则种子采用系统日期时间。
7.2 正态分布随机数
有两种:
(1) NORMAL(seed),seed为0,或5位、6位、7位的奇数。
(2) RANNOR(seed),seed为任意数值常数。
7.3 指数分布随机数
RANEXP(seed),seed为任意数值,产生参数为1的指数分布的随机数。
参数为lambda的指数分布可以用RANEXP(seed)/lambda得到。
7.4 伽马分布随机数
RANGAM(seed, alpha),seed为任意数值常数,alpha>0,得到参数为alpha的伽马分布。设X=RANGAM(seed, alpha),则Y=beta*X是形状参数为alpha,尺度参数为beta的GAMMA分布随机数。如果alpha是整数,则Y=2*X是自由度为 2*alpha的卡方分布随机数。
如果alpha是正整数,则Y=beta*X是Erlang分布随机数,为alpha个独立的均值为beta的指数分布变量的和。 如果Y1=RANGAM(seed,alpha),Y2=RANGAM(seed,beta),在Y=Y1/(Y1+Y2)是参数为(alpha,beta )的贝塔分布随机数。
7.5 三角分布随机数
RANTRI(seed,h),seed为任意数值常数,0<h<1。此分布在0到1取值,密度在0到h 之间为2x/h,在h到1之间为2(1-x)/(1-h)。
7.6 柯西分布随机数
RANCAU(seed),seed为任意数值常数。产生位置参数为0,尺度参数为1的标准柯西分布随机数。Y=alpha+beta*RANCAU(seed)为位置参数为alpha,尺度参数为beta的一般柯西分布随机数。
7.7 二项分布随机数
RANBIN(seed,n,p)产生参数为(n,p)的二项分布随机数,seed为任意数值。
7.8 泊松分布随机数
RANPOI(seed,lambda)产生参数为lambda>0的泊松分布随机数,seed为任意数值。
7.9 一般离散分布随机数
RANTBL(seed, p1, …, pn)生成取1,2,…,n的概率分别为p1,…,pn的离散分布随机数。
八、样本统计函数
样本统计函数把输入的自变量作为一组样本,计算样本统计量。其调用格式为“函数名(自变量1,自变量2,…,自变量n)”或者“函数名(OF 变量名列表)”。比如SUM是求和函数,如果要求x1,x2,x3的和,可以用SUM(x1,x2,x3),也可以用SUM(OF x1-x3)。这些样本统计函数只对自变量中的非缺失值进行计算,比如求平均时把缺失值不计入内。 数据分析师培训
8.1 MEAN 均值
8.2 MAX 最大值
8.3 MIN 最小值
8.4 N 非缺失数据的个数
8.5 NMISS 缺失数值的个数。
8.6 SUM 求和
8.7 VAR 方差
8.8 STD 标准差
8.9 STDERR 均值估计的标准误差,用STD/SQRT(N)计算。
8.10 CV 变异系数
8.11 RANGE 极差
8.12 CSS 离差平方和
8.13 USS 平方和
8.14 SKEWNESS 偏度
8.15 KURTOSIS 峰度
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在互联网产品运营、用户增长的实战场景中,很多从业者都会陷入一个误区:盲目投入资源做推广、拉新,却忽视了“拉新后的用户激活 ...
2026-02-06在机器学习建模过程中,特征选择是决定模型性能的关键环节——面对动辄几十、上百个特征的数据(如用户画像的几十项维度、企业经 ...
2026-02-06在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常实操中,表格结构数据是贯穿全流程的核心载体,而对表格数据类型的精准识别、 ...
2026-02-06在日常办公数据分析中,我们经常会面对杂乱无章的批量数据——比如员工月度绩效、产品销售数据、客户消费金额、月度运营指标等。 ...
2026-02-05在分类模型(如风控反欺诈、医疗疾病诊断、客户流失预警)的实操落地中,ROC曲线是评估模型区分能力的核心工具,而阈值则是连接 ...
2026-02-05对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,数据分析的价值不仅在于挖掘数据背后的规律与洞察,更在于通过专业的报告呈现 ...
2026-02-05在数据分析实战中,我们经常会遇到“多指标冗余”的问题——比如分析企业经营状况时,需同时关注营收、利润、负债率、周转率等十 ...
2026-02-04在数据分析场景中,基准比是衡量指标表现、评估业务成效、对比个体/群体差异的核心工具,广泛应用于绩效评估、业务监控、竞品对 ...
2026-02-04业务数据分析是企业日常运营的核心支撑,其核心价值在于将零散的业务数据转化为可落地的业务洞察,破解运营痛点、优化业务流程、 ...
2026-02-04在信贷业务中,违约率是衡量信贷资产质量、把控信用风险、制定风控策略的核心指标,其统计分布特征直接决定了风险定价的合理性、 ...
2026-02-03在数字化业务迭代中,AB测试已成为验证产品优化、策略调整、运营活动效果的核心工具。但多数业务场景中,单纯的“AB组差异对比” ...
2026-02-03企业战略决策的科学性,决定了其长远发展的格局与竞争力。战略分析方法作为一套系统化、专业化的思维工具,为企业研判行业趋势、 ...
2026-02-03在统计调查与数据分析中,抽样方法分为简单随机抽样与复杂抽样两大类。简单随机抽样因样本均匀、计算简便,是基础的抽样方式,但 ...
2026-02-02在数据驱动企业发展的今天,“数据分析”已成为企业经营决策的核心支撑,但实践中,战略数据分析与业务数据分析两个概念常被混淆 ...
2026-02-02在数据驱动企业发展的今天,“数据分析”已成为企业经营决策的核心支撑,但实践中,战略数据分析与业务数据分析两个概念常被混淆 ...
2026-02-02B+树作为数据库索引的核心数据结构,其高效的查询、插入、删除性能,离不开节点间指针的合理设计。在日常学习和数据库开发中,很 ...
2026-01-30在数据库开发中,UUID(通用唯一识别码)是生成唯一主键、唯一标识的常用方式,其标准格式包含4个短横线(如550e8400-e29b-41d4- ...
2026-01-30商业数据分析的价值落地,离不开标准化、系统化的总体流程作为支撑;而CDA(Certified Data Analyst)数据分析师,作为经过系统 ...
2026-01-30在数据分析、质量控制、科研实验等场景中,数据波动性(离散程度)的精准衡量是判断数据可靠性、稳定性的核心环节。标准差(Stan ...
2026-01-29在数据分析、质量检测、科研实验等领域,判断数据间是否存在本质差异是核心需求,而t检验、F检验是实现这一目标的经典统计方法。 ...
2026-01-29