请教关于SAS DATA处理问题

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TYPE VALUE
A    1
A    49
A    23
B    44
B    2
C    3
C    4
C    10
请教这样一个DATA SET，有没有办法只用一个DATA STEP(或者尽可能少的STEP）就增加一个VARIABLE MEAN_
DEVIATION，就是用VALUE的值，减去这个值所在的TYPE的那个组的平均值？

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关键词：Data Deviation Data step Variable value 请教 SAS Data

要两个吧，一个proc mean 一个data step

data have;
        input TYPE $ VALUE;
        datalines;
A    1
A    49
A    23
B    44
B    2
C    3
C    4
C    10
;

data wanted;
    if 0 then set have;
        declare hash hh();
          hh.definekey("Type");
          hh.definedata("Type","sum","n");
          hh.definedone();
        do until(end1);
       set have end=end1;
           if hh.find()=0 then do;
              sum=sum(sum,value);
                  n+1;
                  hh.replace();
           end;
           else do;
              sum=value;
                  n=1;
          hh.add();
           end;
        end;
        do until(end2);
           set have end=end2;
           rc=hh.find();
           Mean_deviation=value-sum/n;
           output;
        end;
        keep type value mean_deviation;
        stop;
run;

1. data a;
   
2. input type $ value;
   
3. datalines;
   
4. A 1
   
5. A 49
   
6. A 23
   
7. B 44
   
8. B 2
   
9. C 3
   
10. C 4
    
11. C 10
    
12. ;
    
13. run;
    
14. proc sql;
    
15.   create table b as
    
16.     select type,value,avg(value) as avg,value-avg(value) as diff
    
17.     from a
    
18.     group by type
    
19.   ;
    
20. quit;

复制代码

                 The SAS System           10:29 Thursday, May 28, 2010   2

                            Obs    type    value      avg        diff

                             1      A        23     24.3333     -1.3333
                             2      A         1     24.3333    -23.3333
                             3      A        49     24.3333     24.6667
                             4      B         2     23.0000    -21.0000
                             5      B        44     23.0000     21.0000
                             6      C         4      5.6667     -1.6667
                             7      C         3      5.6667     -2.6667
                             8      C        10      5.6667      4.3333

rockfido 发表于 2010-5-28 04:51
TYPE VALUE
A    1
A    49
A    23
B    44
B    2
C    3
C    4
C    10
请教这样一个DATA SET，有没有办法只用一个DATA STEP(或者尽可能少的STEP）就增加一个VARIABLE MEAN_
DEVIATION，就是用VALUE的值，减去这个值所在的TYPE的那个组的平均值？

You need to load data twice, one for mean calculation and one for variance calculation. Here is one in data step. However, SAS/SQL provides a much simpler solution.

data have;
        input TYPE $ VALUE;
        datalines;
A    1
A    49
A    23
B    44
B    2
C    3
C    4
C    10
;

data wanted;
do until (end);
sum=0;
do i=1 by 1 until(last.type);
    set have end=end;
    by type;
    sum+value;
    if last.type then mean=sum/i;
end;

do i=1 by 1 until(last.type);
    set have end=end;
    by type;
    var=(mean-value)**2;
   output;
end;

end;
stop;
drop sum i;
run;

proc print;run;

我比较好奇的是为什么只能用data步.......而且要尽量少......

楼主想挑战一下楼上几位的技术

好方法都让楼上写了，所以写了个超繁琐的，调用了9.0中sas开始投产的javaobj，不过研究了下，这obj貌似没什么用，很多都可以用hash来实现，有兴趣者可以试试。楼主这题不适用，明显sql是最好的了。

sas：

1. data result;
   
2.         
   
3.         if _N_=1 then do;
   
4.                 declare javaobj h("mhash");
   
5.                 do until (last);
   
6.                         set x end=last;
   
7.                         h.callVoidMethod("put",type, value);
   
8.                 end;
   
9.         end;
   
10. 
    
11.         set x;
    
12. 
    
13.         h.callDoubleMethod("get",type, avg);
    
14.         mean_deviation=value-avg;
    
15. 
    
16. run;

复制代码

java：想也没想写的，很烂，应该用更好的类来封装

1. import java.util.*;
   
2. import java.lang.*;
   
3. 
   
4. public class mhash
   
5. {
   
6.   public Hashtable sumtable;
   
7.   public Hashtable cnttable;
   
8. 
   
9.   public mhash()
   
10.   {
    
11.     sumtable = new Hashtable();
    
12.     cnttable = new Hashtable();
    
13.   }
    
14. 
    
15.   public void put(String key, double value)
    
16.   {
    
17.                   if(!sumtable.containsKey(key)) {
    
18.               sumtable.put(key, new Double(value));
    
19.               cnttable.put(key, new Double(1));
    
20.             }else{
    
21.                     double temp = ((Double)sumtable.get(key)).doubleValue() ;
    
22.                     double tmp = ((Double)cnttable.get(key)).doubleValue() ;
    
23.                     temp=temp+value;
    
24.                     tmp=tmp+1;
    
25.                     sumtable.put(key, new Double(temp));
    
26.                     cnttable.put(key, new Double(tmp));
    
27.             }
    
28.   }
    
29. 
    
30. 
    
31.   public double get(String key)
    
32.     {
    
33.       double x = ((Double)sumtable.get(key)).doubleValue() ;
    
34.       double y = ((Double)cnttable.get(key)).doubleValue() ;
    
35.       return x/y;
    
36.     }
    
37. 
    
38. }

复制代码

此方法已被soporaeternus 鄙视。
推广一下，有兴趣者不妨玩玩。不过本人觉得应用广度不是太广。

牛B的。学习到了很多！

为什么只能用一个DATA STEP。。。。其实本来是就只可以用一个DATA STEP，因为自己怎么也做不出来，就很想知道，有啥办法可以搞定。。。。

1# rockfido
纯属个人观点：
SAS 是应用性软件。如果要展示编程水平，SAS在某种程度上满足不了你的要求。
统计理论贯穿整个软件的设计。所以但凡涉及到统计量的计算（常规的），总有某个对应的过程。你的问题即对应线性模型的预测值和残差。

1. 
   
2. proc glm noprint;
   
3. class  type;
   
4. model value = type;
   
5. output out = GLMout p = mean_ r = deviation;
   
6. run;
   
7. quit;

复制代码

另外，我感觉以上的一些程序没有考虑missing values.从常规来讲，缺失值不应该摊薄平均值。所以在计算n时，或许应该考虑一下为佳：

1. 
   
2. n = sum(n, not missing(value))

复制代码