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SAS  

2011-11-12 12:36:36|  分类: Bioinformatics |  标签: |举报 |字号 订阅

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/*pearson correlation
spearman correlation
*/
data xy;
input x y;
cards;
654 130
786 168
667 130
761 158
642 129
652 151
706 153
602 149
539 109
;
run;
proc corr data=xy  pearson vardef=df; var x y; 
with x y;


proc corr data=xy spearman; var y x; 
with y x; 
run;

proc corr data=xy nosimple kendall; var y x; 
with y x; 
run;
/*scatter plot*/
data poverty;
  input Birth Death InfantDeath Country $15. @@;
  datalines;
24.7  5.7  30.8 Albania         12.5 11.9  14.4 Bulgaria
13.4 11.7  11.3 Czechoslovakia    12 12.4   7.6 Former_E._Germa
;
proc sgplot data=poverty;
  scatter x=Death y=Birth;   
run;




/*方差分析*/
   data plants;
      input Type $ @;
      do Block = 1 to 3;
         input StemLength @;
         output;
         end;
      datalines;
   Clarion  32.7 32.3 31.5
   Clinton  32.1 29.7 29.1
   Knox     35.7 35.9 33.1
   O'Neill  36.0 34.2 31.2
   Compost  31.8 28.0 29.2
   Wabash   38.2 37.8 31.9
   Webster  32.5 31.1 29.7
   ;

proc print;
   run;
   proc glm;
      class Block Type; /*变量名*/
      model StemLength = Block Type;
 /* 主效应: 
 model y= a b c
 交互模型
 model StemLength = Block Type Block*Type; 
 
 嵌套模型
 model y=a b c(ab);
 
 混合效应模型
 model y=a b(a) c(a) b*c(a);
 
 多元方差分析
 model y1 y2 = a b;
 
 协方差分析
 model y=a b;
 
 mean 分类变量名/hovtest= levene|bf|obrien|bartlett
 */
 

   run;
   
   
   
   
data an;
   do b=1 to 8;
  do a=1 to 4;
  input x @@;
  output;
  end;
   end;
   cards;
8.4 9.4 9.8 12.2 8.4 8.2 8.5 8.5
12.8 15.2 12.9 14.4 8.6 9.9 9.8 10.9
9.8 8.8 9.9 12.0 7.9 8.1 8.2 10.0
;

/*可以用均衡数据 anova 或者不均衡数据*/
proc anova;
  class a b;
  model x= a b a*b;
  ;
  
  
  /*logistic 分析*/
  proc logistic data=aa;
  model y=x1 x2 x3;
    model y=x1 x2 x3/selection=stepwise;/*逐步法选择变量*/
  run;
  
  /*主成分析*/
  proc princomp data=aa;
   var x1 x2 x3 x4;
   run;
   
   
   /*聚类*/
   
    proc varclus maxc=4 outtree=tree;
run;
proc tree data=tree;
  
  
  proc aceclus data=aa out=A P=0.02 Noprint;  
  proc FastClus data=A maxc=2;
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