5章SAS系统的多元统计分析功能

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SAS系统用于多元统计分析的过程有：

多变量分析--PRINCOMP（主分量分析）, FACTOR（因子 分析）, CANCORR（典型相关分析）, MDS（多维标度过程）, MULTTEST（多重检验）, PRINQUAL（定性数据的主分量分 析）, CORRESP（对应分析）； 判别分析--DISCRIM（判别分析）, CANDISC（典型判 别）, STEPDISC（逐步判别）； 聚类分析--CLUSTER（谱系聚类）, FASTCLUS（ K均值快 速聚类）, MODECLUS（非参数聚类）, VARCLUS（变量聚 类）, TREE（画谱系聚类的结果谱系图并给出分类结果）.

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第五章 SAS系统多元统计分析功能

★ §5.1 主成分分析与PRINCOMP过程 §5.2 因子分析与FACTOR过程

SAS

§5.3 判别分析与STEPDISC、DISCRIM过程 §5.4 聚类分析与CLUSTER过程

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主成分分析 (Principal Component Analysis)

为了全面系统地分析和研究某些社会经济问题，

可能必须同时考虑许多存在一定内在联系和相互关 联的经济指标，这些指标所反映的信息会有某种程 度的重叠，但去除变量又会导致某些信息的损失；

主成分分析通过降维的方法，把相互关联的多个

变量转变成少数互不相关的新变量（即主成分，也 称为综合变量），各主成分由原来变量的线性关系 表示，其包含信息量的多少由各自的方差测定，主 成分的方差越大，所包含的信息量就越多。

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PRINCOMP过程的主要功能：

完成主成分分析；

主成分的个数、名称及得分是否标准化均可由用

户自己规定；

输入的数据集可以是原始数据集、相关阵或协方

差阵等；

计算结果有：简单统计量、相关阵或协方差阵，

从大到小排序的特征值和相应特征向量，每个主 成分解释的方差比例、累计比例等；

可揭示变量间的共线关系，若某特征值特别接近

于0，则说明变量线性相关。

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PRINCOMP过程的一般形式： PROC PRINCOMP DATA=<数据集> OPTIONS ； VAR 变量名列； WEIGHT 变量名列； FREQ 变量名列； PARTIAL 变量名列； BY 变量名列； RUN；

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PROC PRINCOMP过程的常用选项有：

OUT=<数据集> 把计算的统计量存入指定的数据集；

COVARIANCE(或COV) 指定以协方差矩阵为分析数据， 缺省则以相关系数矩阵为分析数据；

N=正整数

指定要保留的主成分个数；

PREFIX=主成分名 为主成分命名，缺省则自动命名 为：PRIN1,PRIN2,…； STANDARD (或STD) 对各主成分进行标准化，使各主 成分的方差为1；

NOINT 作协方差矩阵主成分分析或相关行列主成分 分析时，各变量不对其平均数加以修正。

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PROC PRINCOMP过程的常用语句有：

VAR语句

WEIGHT语句 FREQ语句

指定主成分分析中使用的变量；

对已输入的资料附加加权数据； 表示变量的频数；

PARTIAL语句 除去特定变量的线性效果后，利用偏 相关分析或

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