请问怎么求一个观测中多个变量的平均数？

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请问SAS中怎么求一个观测中多个变量的平均数？
数据如下：求每个观测8点钟的平均SBP、平均DBP、平均HR？注意有缺失值。谢谢各位！！

ID	SBP081	DBP081	HR081	SBP082	DBP082	HR082	SBP083	DBP083	HR083	SBP084	DBP084	HR084
213064628	131	72	75	131	76	82	133	88	74	139	89	80
213064909				115	82	72	134	87	69	136	89	71
213065234	135	74	78	133	72	79	136	74	77	211	51	95
213065361	123	75	60	115	77	59	125	87	64	136	92	63
213065554	152	97	77	146	103	101	138	94	72	138	84	74
213065870	138	88	74	136	89	75	137	85	77	135	89	55
213066381	120	81	96	128	85	90	129	85	88	130	85	90
213066491	137	44	91	136	62	90	121	69	87	127	67	81
213066685	160	108	81	164	110	83	157	116	86

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关键词：多个变量 平均数 SBP dbp 缺失值 平均数

有缺失值用 sum函数

SAS中没有专门的处理缺失值的过程步，但是在标准化变量的过程步中可以实现缺失值的填补。其基本过程如下：
PROC STDIZE DATA=dataset REPONLY METHOD= OUT=outdata ;
VAR variables ;
RUN;
其中proc stdize 是调用标准化过程步，data=表示需要进行缺失值填补的数据库，reponly的意思是只取代缺失值（replace missing data only）,这个在均数填补法中必须要加上，不然就得不到想要的结果，method=就是选择填补方法，一般在针对计量资料时，我们一般选用均数填补法和中位数填补法（数据符合正态分布时METHOD=mean，偏态分布时选用METHOD=median），在填补计数资料没有什么好的办法，一般也使用中位数填补法，目的是尽量不要出现带小数点的填补项，但是其实使用中位数填补法有可能会产生带小数点的值，那就是当样本量（这里专门指排除缺失值后的样本量）是偶数的时候，打个比方：有一个100例的样本量，缺失2个，那么在这剩下的98个样本量中，中位数=[an/2+ a(n+2)/2]/2,当an/2和a(n+2)/2不相等时则中位数肯定为带小数的值。当然这种情况其实发生的概率很小，特别是大样本以及分类数很小的时候，万一发生了，者只好使用众数填补，即用出现频率最高的频数来填补，要是使用众数填补则不能使用以上的过程步了，目前没有找到很好的方法，只能使用最笨的方法，即使用proc means 过程步求出众数，然后在记录这个数值，在放到data 步中进行填补。
然后再用proc means

Mean函数自动忽略missing value