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SAS/IML Studio

下面我来谈谈对SAS/IML Studio软件的一点看法。

（1）SAS/IML Studio软件程序部分

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]里和SAS/IML Studio很相似。

当然，作为SAS家族的成员理所当然的有其“高傲”的传统，就是主要是程序驱动数据分析，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、科研与应用。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;

（2）SAS/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。

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

注：部分翻译了SAS官方内容，翻译的不好请见谅！

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