今天成功安装SAS9.3.1 64位

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    光下载文件就下了一天，今天一上午的时间终于安装完毕SAS9.3 64位版本，sid能用到2104年5月，电脑是win7 64位的朋友可以安装这个版本的。    安装过程中有两个选项挺迷惑的，一个是GUIDE模式让你选32位模式还是64位模式，我选的64位。另外一个是OFFICE模式让你选32位模式还是64位模式，因为我用的office 2003是32位的所以选得32位模式，也不知道这么选有没有道理，不过这个选择没有任何报错。
    最后报错了一项，只有一项没有安装上，就是32位“英文”更新，因为装64位版本的要兼容一些32位的软件，所以到这一步报错，不过这个是兼容的一个更新基本上没啥用的，这个无所谓的。
    现在SAS能够正常使用，有问题的话大家可以找我咨询，能力范围之内的可以帮助大家解答。

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关键词：SAS9 Office Offic Guide 安装过程 下载文件 office OFFICE 英文 朋友

恭喜呀！

恭喜

有没有资源的链接？？？

有没有人在win8下安装过

wodematlab 发表于 2013-8-30 13:39
有没有资源的链接？？？

我是买的安装盘，你要在北京的话可以找我去拷贝

麻烦你帮我跑一下下面的程序，看看在你哪里有没有结果出现，好吗？

data test;
  do i = 1 to 50;
   x = rand('NORMAL');
   y+ x;
   output;
  end;
run;

proc arima data = test;
  identify var = y nlag = 24;
quit;


proc arima data = test;
  identify var = y nlag = 24;
  estimate p = 1;
  run;
  estimate p = 1 q = 1;
  run;

quit;

proc autoreg data = test;
  model y = / nlag = 2;
run;

quit;

非常感谢。在线等。

正在抓耳挠腮找sas下载中。。。

zhentao 发表于 2013-8-30 22:03
麻烦你帮我跑一下下面的程序，看看在你哪里有没有结果出现，好吗？

data test;

The SAS System


The ARIMA Procedure




Warning: The value of NLAG is larger than 25% of the series length. The asymptotic approximations used for correlation based statistics and confidence intervals may be poor.


Name of Variable = y
Mean of Working Series 0.464619
Standard Deviation 1.951092
Number of Observations 50



Autocorrelation Check for White Noise
To Lag Chi-Square DF Pr > ChiSq Autocorrelations
6 68.62 6 <.0001 0.819 0.631 0.379 0.192 -0.003 -0.153
12 89.98 12 <.0001 -0.292 -0.333 -0.294 -0.224 -0.096 -0.002
18 92.97 18 <.0001 0.078 0.104 0.091 0.066 0.014 -0.100
24 141.26 24 <.0001 -0.238 -0.353 -0.369 -0.341 -0.254 -0.188










--------------------------------------------------------------------------------
The SAS System


The ARIMA Procedure




Warning: The value of NLAG is larger than 25% of the series length. The asymptotic approximations used for correlation based statistics and confidence intervals may be poor.


Name of Variable = y
Mean of Working Series 0.464619
Standard Deviation 1.951092
Number of Observations 50



Autocorrelation Check for White Noise
To Lag Chi-Square DF Pr > ChiSq Autocorrelations
6 68.62 6 <.0001 0.819 0.631 0.379 0.192 -0.003 -0.153
12 89.98 12 <.0001 -0.292 -0.333 -0.294 -0.224 -0.096 -0.002
18 92.97 18 <.0001 0.078 0.104 0.091 0.066 0.014 -0.100
24 141.26 24 <.0001 -0.238 -0.353 -0.369 -0.341 -0.254 -0.188






Conditional Least Squares Estimation
Parameter Estimate Standard Error t Value Approx
Pr > |t| Lag
MU -0.01923 0.81465 -0.02 0.9813 0
AR1,1 0.87776 0.07718 11.37 <.0001 1



Constant Estimate -0.00235
Variance Estimate 1.111553
Std Error Estimate 1.054302
AIC 149.1406
SBC 152.9647
Number of Residuals 50





* AIC and SBC do not include log determinant.

Correlations of Parameter
Estimates
Parameter MU AR1,1
MU 1.000 -0.182
AR1,1 -0.182 1.000



Autocorrelation Check of Residuals
To Lag Chi-Square DF Pr > ChiSq Autocorrelations
6 5.76 5 0.3304 0.058 0.272 -0.130 0.081 -0.052 -0.043
12 16.76 11 0.1151 -0.262 -0.299 -0.023 -0.080 0.111 0.029
18 20.50 17 0.2496 0.175 0.069 0.073 0.093 0.036 0.032
24 31.35 23 0.1144 -0.109 -0.246 -0.100 -0.115 -0.004 -0.158









Model for variable y
Estimated Mean -0.01923



Autoregressive Factors
Factor 1:  1 - 0.87776 B**(1)



Conditional Least Squares Estimation
Parameter Estimate Standard Error t Value Approx
Pr > |t| Lag
MU 0.01692 0.80707 0.02 0.9834 0
MA1,1 -0.04554 0.17292 -0.26 0.7934 1
AR1,1 0.86460 0.09619 8.99 <.0001 1



Constant Estimate 0.002291
Variance Estimate 1.13218
Std Error Estimate 1.06404
AIC 151.0073
SBC 156.7434
Number of Residuals 50





* AIC and SBC do not include log determinant.

Correlations of Parameter Estimates
Parameter MU MA1,1 AR1,1
MU 1.000 -0.107 -0.204
MA1,1 -0.107 1.000 0.538
AR1,1 -0.204 0.538 1.000



Autocorrelation Check of Residuals
To Lag Chi-Square DF Pr > ChiSq Autocorrelations
6 6.12 4 0.1902 0.013 0.285 -0.136 0.092 -0.053 -0.029
12 16.15 10 0.0954 -0.245 -0.286 -0.009 -0.087 0.111 0.016
18 19.46 16 0.2454 0.169 0.059 0.064 0.087 0.030 0.035
24 29.80 22 0.1233 -0.100 -0.239 -0.088 -0.116 0.004 -0.162









Model for variable y
Estimated Mean 0.016918



Autoregressive Factors
Factor 1:  1 - 0.8646 B**(1)



Moving Average Factors
Factor 1:  1 + 0.04554 B**(1)







--------------------------------------------------------------------------------
The SAS System


The AUTOREG Procedure

Dependent Variable y







--------------------------------------------------------------------------------
The SAS System


The AUTOREG Procedure

Ordinary Least Squares Estimates
SSE 190.337951 DFE 49
MSE 3.88445 Root MSE 1.97090
SBC 212.644785 AIC 210.732762
MAE 1.69468435 AICC 210.816096
MAPE 148.283003 HQC 211.460871
Durbin-Watson 0.2955 Regress R-Square 0.0000
    Total R-Square 0.0000



Parameter Estimates
Variable DF Estimate Standard
Error t Value Approx
Pr > |t|
Intercept 1 0.4646 0.2787 1.67 0.1019



Estimates of Autocorrelations
Lag Covariance Correlation -1 9 8 7 6 5 4 3 2 1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1  
0 3.8068 1.000000 |                    |********************|
1 3.1196 0.819483 |                    |****************    |
2 2.4008 0.630667 |                    |*************       |



Preliminary MSE 1.2309



Estimates of Autoregressive Parameters
Lag Coefficient Standard
Error t Value
1 -0.921495 0.144730 -6.37
2 0.124483 0.144730 0.86







--------------------------------------------------------------------------------
The SAS System


The AUTOREG Procedure

Yule-Walker Estimates
SSE 53.74603 DFE 47
MSE 1.14353 Root MSE 1.06936
SBC 158.386877 AIC 152.650808
MAE 0.8630812 AICC 153.172547
MAPE 148.56785 HQC 154.835136
Durbin-Watson 2.0252 Regress R-Square 0.0000
    Total R-Square 0.7176



Parameter Estimates
Variable DF Estimate Standard
Error t Value Approx
Pr > |t|
Intercept 1 0.2405 0.7001 0.34 0.7327







--------------------------------------------------------------------------------
The SAS System


The AUTOREG Procedure

我昨天安装的32位~报错跟你一样，导数第几项的英文更新~