大家遇到过数据集中明明有观测却取不出？

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我现在碰到一个比较诡异的事情，现在有一个数据集 meanout2，里面的变量delta值有0，0.2,0.4,0.6和0.8.
别的delta的观测都可取出，唯有0.6的说数据集中有0条观测，但是确实不是0观测呀， 怎么回事？
取数据的code：
data meanout3;
  set meanout2;
  where delta=0.6;
run;
/****log:****/

NOTE: There were 0 observations read from the data set WORK.MEANOUT2.

      WHERE delta=0.6;

NOTE: The data set WORK.MEANOUT3 has 0 observations and 6 variables.

NOTE: DATA statement used (Total process time):

      real time           0.01 seconds

      cpu time            0.03 seconds
/*Dataset (part)*/
Obs    delta    d    t    _TYPE_    _FREQ_     mean_y

                                  41     0.2     6    5       7        18      1.31544

                                  42     0.2     6    6       7        18      1.06310

                                  43     0.4     1    1       7        19      0.47081

                                  44     0.4     2    1       7        18      1.36850

                                  45     0.4     2    2       7        18      1.17218

                                  46     0.4     3    1       7        15      1.35758

                                  47     0.4     3    2       7        15      1.64352

                                  48     0.4     3    3       7        15      1.74935

                                  49     0.4     4    1       7        11      1.17023

                                  50     0.4     4    2       7        11      0.96954

                                  51     0.4     4    3       7        11      1.52070

                                  52     0.4     4    4       7        11      2.04760

                                  53     0.4     5    1       7        18      2.36228

                                  54     0.4     5    2       7        18      1.98858

                                  55     0.4     5    3       7        18      1.79358

                                  56     0.4     5    4       7        18      1.60828

                                  57     0.4     5    5       7        18      1.78354

                                  58     0.4     6    1       7        19      2.08834

                                  59     0.4     6    2       7        19      2.36426

                                  60     0.4     6    3       7        19      2.32188

                                  61     0.4     6    4       7        19      2.88167

                                  62     0.4     6    5       7        19      2.82372

                                  63     0.4     6    6       7        19      2.48831

                                  64     0.6     1    1       7        20      0.17603

                                  65     0.6     2    1       7        16      0.23129

                                  66     0.6     2    2       7        16      1.25158

                                  67     0.6     3    1       7        22      0.98033

                                  68     0.6     3    2       7        22      1.30536

                                  69     0.6     3    3       7        22      1.50705

                                  70     0.6     4    1       7        11      3.15081

                                  71     0.6     4    2       7        11      2.97182

                                  72     0.6     4    3       7        11      2.52336

                                  73     0.6     4    4       7        11      2.26470

                                  74     0.6     5    1       7        15      2.21111

                                  75     0.6     5    2       7        15      1.50698

                                  76     0.6     5    3       7        15      2.91124

                                  77     0.6     5    4       7        15      3.45951

                                  78     0.6     5    5       7        15      3.33623

                                  79     0.6     6    1       7        16      3.60849

                                  80     0.6     6    2       7        16      3.74919

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关键词：数据集 observations observation statement Variables

可能是数据精度的问题。
您上传一下数据集。
大家可以测试一下。

zhengbo8 发表于 2014-4-19 16:58
可能是数据精度的问题。
您上传一下数据集。
大家可以测试一下。

%let nMeasures=6;
data Corrin;
        call streaminit(12345);
        array v[&nMeasures.];
        array dp[&nMeasures.] _temporary_(&nMeasures.*%sysevalf(1/&nMeasures.));
        do delta=.0 to .8 by .2;
                length _name_ $8;
                do byV=1 to 100;
                        d=rand('table',of dp

);
                        _name_='';
                       
                        _type_="MEAN";
                        do i=1 to dim(v);
                                v=d*delta;
                        end;
                        output;
                       
                        _type_="STD";
                        do i=1 to dim(v);
                                v=max(1,3.5*delta);
                        end;
                        output;

                        _type_="N";
                        do i=1 to dim(v);
                                v=&nMeasures.;
                        end;
                        output;
                       
                        call missing(of v

);
                       
                        _type_="CORR";
                        do i=1 to dim(v);
                                _name_=vname(v);
                                do j=1 to i by 1;
                                        v[j]=.5**(i-j);
                                end;
                                output;
                        end;
                       
                end;
        end;
run;



proc print data=CorrIn;
        where delta=.0 & byV=1;
        var _type_ _name_ v1-v&nMeasures.;
        format _numeric_ f7.5;
run;




proc simnormal data=corrin(type=corr) out=osim numreal=1 seed=33179;
        by delta byV d notsorted;
        var v1-v&nMeasures.;
run;


data osim2;
        set osim;
        array v[&nMeasures.];
        do t=1 to d;
                y=v[t];
                output;
        end;
run;

PROC MEANS data=osim2 nway NOPRINT;
CLASS delta d t;
VAR y;
OUTPUT OUT=meanout2 mean=mean_y;
run;

大黑圆点用

取代

试试。

1. data meanout3;
   
2.   set meanout2;
   
3.   where (delta-0.6<0.1 and delta-0.6>=0) ;
   
4. run;

复制代码

zhengbo8 发表于 2014-4-19 17:11
试试。

行了， 怎么回事呢？

sas里面，浮点数的精度问题。

zhengbo8 发表于 2014-4-19 17:53
sas里面，浮点数的精度问题。

Thank you so much for your help.