请问SAS中如何操作矩阵与计算特征值

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请问各位，我需要做如下操作，如何实现？例如:

1. DATA matrix;
   
2. INPUT a b c;
   
3. CARDS;
   
4. 1 0.4 0.3
   
5. 0.8 2 0.2
   
6. 0.7 0.1 0.6;
   
7. RUN;

复制代码

读取了matrix这个观测，现在要做的操作如下：

• 计算新矩阵 P = matrix - I，（I为单位矩阵）
• 计算新矩阵的转置矩阵：P'.
• 计算新矩阵 Q = P'P，（矩阵乘法）
• 计算新矩阵Q的特征值
  

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关键词：如何操作 特征值 matrix Input cards 如何

同求

DATA matrix;
INPUT a b c;
CARDS;
1 0.4 0.3
0.8 2 0.2
0.7 0.1 0.6
;
RUN;

proc iml;
use matrix;
read all into g;
close matrix;
P=g-i(nrow(g));
t_P=P`;
Q=P`*P;
eig_Q=eigval(Q);
print P Q t_P eig_Q;
quit;

ziyenano 发表于 2013-8-1 11:54
DATA matrix;
INPUT a b c;
CARDS;

谢谢！不过如果不能用IML模块的话该如何呢？我们的SAS版本里没有IML的授权，

ans1:
data p(drop=i);
set matrix;
array p(*) a b c;
do i=1 to dim(p);
   if i=_n_ then p(i)=p(i)-1;
end;
run;

ans2:
proc transpose data=p out=t_p;
run;

ans3:
data t1(rename=(a=a1 b=b1 c=c1));
set p p p;
run;

data t2;
if mod(_n_-1,3)=0 then set p;
set t1;
array p1(*) a b c;
array p2(*) a1 b1 c1;
p=0;
do i=1 to dim(p1);
   p=p+p1(i)*p2(i);
end;
run;


data Q;
array q(3);
do i=1 to 3;
   set t2(keep=p);
       q(i)=p;
end;
drop p i;
run;

用data步写矩阵太难受了，特征值不晓得怎么用data步写，
proc fcmp支持有限的矩阵运算，不过不是很好用，
实在不行用R吧，算出来结果再传回SAS

这是另一种方式来计算矩阵，但不包括特征值和特征向量.
如果数据不多， 可以直接在网上计算特征值和特征向量.

1. data matrix2;
   
2.   array  x{3,3} _temporary_ ;     array II{3,3} _temporary_ (1 0 0 0 1 0 0 0 1);
   
3.   array  p{3,3} _temporary_ ;     array pp{3,3} _temporary_ ;
   
4.   array  q{3,3} _temporary_  (0 0 0 0 0 0 0 0 0);
   
5.   array qq{3,3} _temporary_  (0 0 0 0 0 0 0 0 0);
   
6. 
   
7.   if _n_ = 1 then do;       /* do the matrix calculations      */
   
8.       do i = 1 to 3;
   
9.          set matrix point=i;  
   
10.             x[i, 1] = a;    /* create the matrix from vector a b c */
    
11.             x[i, 2] = b;
    
12.             x[i, 3] = c;
    
13.       end;     
    
14.       do i = 1 to 3;
    
15.          do j = 1 to 3;
    
16.             p[i, j] = x[i, j] - II[i, j];  /* P = Matrix - I */
    
17.          end;
    
18.       end;
    
19. /* transpose */
    
20.       do i = 1 to 3;           /* PP is the transpose of P */
    
21.         do j = 1 to 3;
    
22.                  PP[i, j] = p[j, i];
    
23.         end;
    
24.       end;
    
25.       do i = 1 to 3;                               /* Q = PP * P */
    
26.          Q[i, 1] = pp[i, 1] *p[1, 1] + pp[i, 2] *p[2, 1] + pp[i, 3]*p[3, 1] ;  
    
27.          Q[i, 2] = pp[i, 1] *p[1, 2] + pp[i, 2] *p[2, 2] + pp[i, 3]*p[3, 2] ;  
    
28.          Q[i, 3] = pp[i, 1] *p[1, 3] + pp[i, 2] *p[2, 3] + pp[i, 3]*p[3, 3] ;  
    
29.       end;  
    
30.       do i = 1 to 3;                     /* another way to calculate QQ=PP*P */  
    
31.         do j = 1 to 3;
    
32.           do k = 1 to 3;
    
33.                   QQ[i, j] = QQ[i,j] + PP[i, k]*P[k, j];    /* Q = PP * P */
    
34.       end; end; end;
    
35.   end;  /* end of _n_=1 loop for matrix calculation   */
    
36.   set matrix;   /* output the calculated matrix to the dataset */   
    
37.       p1 =  p[_n_, 1];    p2 =  p[_n_, 2];   p3 =  p[_n_, 3];  
    
38.      pp1 = pp[_n_, 1];   pp2 = pp[_n_, 2];  pp3 = pp[_n_, 3];
    
39.       q1 =  q[_n_, 1];    q2 =  q[_n_, 2];   q3 =  q[_n_, 3];
    
40.      qq1 = qq[_n_, 1];   qq2 =  q[_n_, 2];  qq3 =  q[_n_, 3];
    
41.      drop  j k;
    
42. run;

复制代码