sas删除数据（sas删除数据表）

本篇目录：

1、SAS怎么对称的删除偏离均值一个标准差两边的数据?求高手解答2、SAS数据的对比和清洗3、sas第10行数据错误,删除该行

SAS怎么对称的删除偏离均值一个标准差两边的数据?求高手解答

如果原分布是对称分布的话，对称删除 [mean-std， mean+std]之外的数据，是不会造成偏移的；如果，原分布是非对称的分布，那么按对称方式来删是不可行的，可以考虑分位数的方式。

最常见、最简单的处理缺失数据的方法是用个案剔除法（listwisedeletion），也是很多统计软件（如SPSS和SAS）默认的缺失值处理方法。在这种方法中如果任何一个变量含有缺失数据的话，就把相对应的个案从分析中剔除。

计算平均值：首先，计算出给定数据集的平均值（也称为均值）。将所有数据项相加，然后除以数据项的总数，即可得到平均值。计算偏差平方和：对于每个数据项，将其值减去平均值，得到偏差值。

先计算算数平均值X ；再计算标准偏差S ；标准差能反映一个数据集的离散程度，标准偏差越小，这些值偏离平均值就越少，反之亦然。标准偏差的大小可通过标准偏差与平均值的倍率关系来衡量。

计算数据的平均值（即所有数据之和除以数据个数）。计算每个数据与平均值的差，然后将差的平方累加。将累加结果除以数据个数。取得累加结果的平方根即为标准差。

SAS数据的对比和清洗

1、三种方法：（1）进RAID卡控制界面，左边看到有物理硬盘。

2、数据收集：这是数据清洗的第一步，通常从各种来源（例如数据库、数据仓库、文件等）收集数据。在收集数据时，应注意数据的来源和质量，因为这会对后续的数据清洗过程产生影响。

3、清洗数据的目的也就是从大量的、杂乱无章的数据中抽取以及推导出对解决问题有价值的、有意义的数据。清洗后保留下来的真正有价值、有条理的数据，为后面的数据分析减少分析障碍。数据对比 对比也就是数据分析的切入口。

4、可以考虑调取今年3月和去年3月的产品生产数量，看看是不是生产环比下降，导致销量较少。同理，还可以把供应链、经销商、人流量等等都拿进行对比分析，确认到底是什么影响了销量。

5、数据清洗的方法有：①数据数值化 对存在各种不同格式的数据形式的原始数据，对其进行标准化操作。对字符串取值，按照ANSI码值求和得到字符串的值，如果值太大，取一个适当的质数对其求模。

6、清洗数据就是从采集出来的庞大数据量中，筛选出对解决问题有价值、有意义的数据。数据对比 数据对比是数据分析的切入点。因为如果没参照物，数据就没有一个定量的评估标准。通常我们采用的对比方法为横向对比和纵向对比。

sas第10行数据错误,删除该行

1、剔除法即将数据中的异常值直接删除。替换法即将数据中的异常值替换为其他合适的值，如平均数、中位数等。这种方法可以在保留数据完整性的同时去除异常值的影响。

2、sas3081e可以删除阵列信息。删除阵列信息的方法两种：是使用原有的阵列卡进行删除阵列信息即可。使用pe的低格工具格式化，抹除数据，需要的时间非常久。

3、使用proc sql；delete from...where...语句，提醒你注意做好备份，防止出错。

4、这是因为SAS在读入的时候，是预先检查excel前面的若干行来判断长度和变量类型的，所以如果特别长的值在最后几行，可能会导致没有检查到改行，从而变量长度比值要短，以至于发生了截断。这种情况就要用dbms=xlsx了。

5、您好，我来为您解用网上写的宏，可以得到指定变量（可以指定为全部变量）的缺失值个数。如果缺失值个数达到观测值个数，你就删了该变量就好了。希望我的回答对你有帮助。

6、其实很简单，只要在所有数据前加一行（或几行）无缺失值的数据，并把 gusessrow 设为1 或已知的行数。最后把这一行（或几行）数据从imported 数据集中删除就可以了。

到此，以上就是小编对于sas删除数据表的问题就介绍到这了，希望介绍的几点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。

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