SAS中的描述性统计过程
SAS中的描述性统计过程是指使用SAS软件对数据进行描述性统计分析的过程。该过程可以对数据进行分类、分组、计算统计量、绘制图形等操作。
Proc Means 过程是SAS中的一个基本过程，用于计算数据的描述性统计量，如频数、均值、标准差、最大值和最小值等。Proc Means 过程的格式如下：
proc means 选项列表；
by 变量名称（分组变量）；
class 变量名称（分组变量）；
freq 变量名称（数值变量，用以表示相应记录出现的频数）；
weight 变量名称（数值变量，用以表示相应记录的权重系数）；
var 变量名称（待分析的数值变量）；
run ；
Proc Summary 过程与Proc Means 过程类似，都是用于计算数据的描述性统计量，但Proc Summary 过程可以输出结果到数据文件中。Proc Summary 过程的格式如下：
proc summary 选项列表；
by 变量名称（分组变量）；
class 变量名称（分组变量）；
freq 变量名称（数值变量，用以表示相应记录出现的频数）；
weight 变量名称（数值变量，用以表示相应记录的权重系数）；
output ＜out=数据集名＞ ＜统计量关键字=自定义变量名〉；
var 变量名称（待分析的数值变量）；
run ；
Proc Univariate 过程是SAS中的一个高级过程，用于计算数据的描述性统计量和绘制图形。Proc Univariate 过程的格式如下：
proc univariate 选项列表；
by 变量名称（分组变量）；
class 变量名称（分组变量）；
freq 变量名称（数值变量，用以表示相应记录出现的频数）；
weight 变量名称（数值变量，用以表示相应记录的权重系数）；
histogram 变量名称/选项列表；
output ＜out=数据集名＞ ＜统计量关键字=自定义变量名〉；
pctlpts=＜百分位数〉 V ＜指定需要的百分位数〉；
pctlpre=＜新变量名列＞ ＜指定所需百分位数对应的输出变量名〉；
var 变量名称（待分析的数值变量）；
run ；
Proc Tabulate 过程是SAS中的一个过程，用于生成数据的统计表格。Proc Tabulate 过程的格式如下：
proc tabulate 选项列表；
by 变量名称（分组变量）；
class 变量名称（分组变量）；
freq 变量名称（数值变量，用以表示相应记录出现的频数）；
weight 变量名称（数值变量，用以表示相应记录的权重系数）；
table «页变量表达式〉，v 行变量表达式二 ＜列变量表达式＞ ＞ ＜/表格选项〉；
var 变量名称（待分析的数值变量）；
run ；
Proc Gchart 过程是SAS中的一个过程，用于生成数据的图形。Proc Gchart 过程的格式如下：
proc gchart 选项列表；
图形关键词变量名称/选项列表；
run ；
在SAS中的描述性统计过程中，变量名称、分组变量、数值变量、权重系数等概念都是非常重要的。变量名称是指待分析的数据变量的名称，分组变量是指用于分组的变量，数值变量是指记录出现的频数或权重系数，权重系数是指记录的权重系数。
在SAS中的描述性统计过程中，还有很多其他的选项和参数，例如output 语句、histogram 语句、pctlpts 语句等，这些选项和参数可以根据需要进行选择和设置。
SAS中的描述性统计过程是一种非常强大和灵活的数据分析工具，能够帮助用户快速地对数据进行描述性统计分析和图形生成。
