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文件名:  SASIMLStudio.doc
资料下载链接地址: https://bbs.pinggu.org/a-1152134.html
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SAS/IML Studio软件的前身是SAS Stat Studio,如今的SAS/IML Studio软件是一种新的统计程序软件,提供了高度灵活的编程环境,我们可以通过SAS/STAT或者SAS/IML模块进行统计分析与报告,而SAS/IML Studio这个过程中的分析是动态同步的,包括图形与表格,也就是说,我们不必重新运行程序,只需改动原始数据就可以实现分析的同步呈现。这里的同步呈现或动态性,如果大家接触过一段时间的SAS,一定不会陌生,这个功能在很多模块里都有不同程度的体系,尤其是在SAS/INSIGHT模块[1]里,这与SAS/IML Studio很相似。

(1)SAS/IML Studio软件程序部分

作为SAS家族的成员,理所当然的有其“高傲”的传统,程序驱动的数据分析过程就是其一,软件SAS/IML Studio里的程序叫做IML增强型(IMLPlus),这种语言在SAS/IML基础上得到改进,尤其是图形绘制和函数调用等内容上有了很大的进步,例如:可以直接调用C++, Java,FORTRAN等软件的程序,实现call的计算功能。值得一提的是SAS/IML Studio在与R的协调应用上有很大的发展,而且不久的未来可以实现在SAS/IML Studio中直接运行R程序。

R是一个开源性质的软件,也是以矩阵语言为基础,所以开源使他能很快的实现很多前沿的模型或算法,以矩阵语言为基础使他与SAS/IML Studio有了共同点。SAS9.2后(包括相对应的base、IML模块)的SAS/IML Studio3.3或SAS/IML Studio3.4提供了R的接口,在这里我们可以轻易的实现SAS、SAS/IML、SAS/IML Studio和R间程序的交换或协调。我想这种组合在数据分析领域,是很美的——新鲜、高雅,同时兼顾了时尚与权威、开放与谨慎。所以可以看出这种组合的应用很有前景。

简单介绍如例(需先安装R):

submit / R;

rx <- matrix( 1:3, nrow=1) #定义向量序列1到3

rm <- matrix( 1:9, nrow=3, byrow=TRUE) # 3乘3的矩阵

rq <- rm %*% t(rx) #计算矩阵

print(rq) #输出结果rq

endsubmit;

2SAS/IML Studio的菜单部分

菜单部分也是SAS/IML Studio软件的一个特点,大家如果使用过SAS菜单就会发现,这方面做的不是很好,尤其是界面的不够美观,提示不清晰等,但SAS/IML Studio软件的菜单明显要好的多,首先也是打开数据,直接在SAS/IML Studio中打开SAS逻辑库,然后出现的菜单及其操作几乎和SAS/INSIGHT模块相同,这里值得一提的是SAS/IML Studio在实现boostrap、模拟等方面也是很不错的选择。另外,SAS/IML Studio里嵌入了稳健回归的功能,相应的操作是Analysis——model fiting——robust regression。

我们知道,STATA做稳健回归,很容易就可以完成,只需做一小部分设置就行,spss几乎没法做,需要借助外部接口,通过其他软件实现(当然严格来说,这不能算spss功能),SAS做起来有点麻烦,大家可以自己查阅SAS/STATA手册的REBUSTREG过程有详细的讲解。下图是SAS/IML Studio软件稳健回归的结果:


总结来看,SAS/IML Studio可谓层层继承(SAS、SAS/IML、SAS/IML Studio),每个功能都带有浓厚的传统家族气息,人家说“富不过三代”,同时在迎来第四代语言的冲击下,这种气息是不可一世还是高贵之傲慢?我不知道该怎么回答,但作为SAS的追随者,也许他的前景堪忧,但我仍希望留在队伍里,不过介于人家多年最佳雇主的名号,我的担心基本应该是多余的。


[1]https://bbs.pinggu.org/forum.php?mod=viewthread&tid=1503264&highlight=SAS%2FINSIGHT

注:部分引自SAS官方。



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