Datenanalyse mit SAS: Statistische Verfahren und ihre by Prof. Dr. Walter Krämer, Dr. Olaf Schoffer, Dr. Lars

By Prof. Dr. Walter Krämer, Dr. Olaf Schoffer, Dr. Lars Tschiersch (auth.)

Professor Dr. Walter Krämer, geb. 1948 in Ormont, Eifel; Studium der Mathematik und Wirtschaftswissenschaften in Mainz; advertising in Wirtschaftswissenschaften 1979; Habilitation für Ökonometrie 1984; seit 1988 Professor für Wirtschafts- und Sozialstatistik in Dortmund. Mehrere Jahre gewählter Fachgutachter für Statistik der Deutschen Forschungsgemeinschaft; seit 2008 Herausgeber des German financial Review.

Olaf Schoffer, geb. 1974 in Dresden; Studium der Statistik in Dortmund; Stipendiat des Dortmunder Graduiertenkollegs "Angewandte Statistik"; wissenschaftlicher Mitarbeiter am Lehrstuhl Statistik und Ökonometrie am Fachbereich Statistik der Universität Dortmund; advertising 2003; seit 2004 Referent für das Forschungsdatenzentrum im Statistischen Landesamt des Freistaates Sachsen.

Lars Tschiersch, geb. 1970 in Wanne-Eickel; Studium der Statistik in Dortmund; Stipendiat in Ames/Iowa; wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für Wirtschafts- und Sozialstatistik am Fachbereich Statistik der Universität Dortmund; merchandising 2002; 2004-2005 Studienstatistiker bei Novartis Pharma AG, Basel; seit 2005 Referent bei der Allianz Versicherungs AG, München.

Das Programmpaket SAS hat sich im Lauf der Jahre als Standardprogramm zur statistischen Datenanalyse etabliert. Der souveräne Umgang mit statistischen Methoden und deren praktischer Umsetzung in SAS bietet somit einen unschätzbaren Vorteil für die tägliche Arbeit des Datenanalytikers. Im vorliegenden Buch erlernt der Leser zunächst die Grundlagen für die Programmierung. Anschließend wird eine große Auswahl statistischer Verfahren und deren Umsetzung als SAS-Programm vorgestellt. Dabei wird großes Augenmerk auf die grafischen Aspekte der statistischen Datenanalyse gelegt. Ein zusätzlicher Teil über Programmierung mit IML und Makros sowie hilfreiche Assistenten in SAS runden die Darstellung ab. Mit seiner umfassenden Themenauswahl ist das Buch als Einführung, aber auch als Nachschlagewerk für den fortgeschritteneren Leser geeignet.

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DATA A; DO i=1 TO 10; x=DIF(i); y=DIF2(i); z=DIF(DIF(i)); OUTPUT; END; DROP i; RUN; Das Programm liefert die Textausgabe: Obs x y z 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 . 1 1 1 1 1 1 1 1 1 . 2 2 2 2 2 2 2 2 . 0 0 0 0 0 0 0 0 Die bisher in diesem Abschnitt betrachteten Funktionen verlangen numerische Argumente. Die folgenden Funktionen sind auf alphanumerische Variablen und Zeichenketten anwendbar. Die Funktion LENGTH() bestimmt die Anzahl der Zeichen des Arguments. 38: Bestimmen der Zeichenkettenl¨ ange mit der Funktion LENGTH Nachstehendes Programm bestimmt die L¨ ange der Zeichenkette Statistik.

Statt A oder . A zu verwenden (wichtig bei Vergleichen). Bei externen Daten beginnen die Merkmalswerte oft nicht in der ersten Zeile ¨ der Datei. Ublicherweise enthalten die ersten Zeilen die Variablennamen oder Erkl¨ arungen zu den Variablen. Diese sollen nicht eingelesen werden. Dazu ist eine Option in der INFILE-Anweisung vorgesehen, die den Lesezeiger auf die entsprechende Zeile setzt. 3, aber auch durch die Option FIRSTOBS=. F¨ ur den angegebenen Platzhalter Zahl ist die entsprechende Zeilennummer aus dem externen Datensatz anzugeben.

Die ” ” Variable x hat jetzt den Wert axis“. ” Die allgemeine Syntax der SUBSTR-Funktion zum Ausw¨ahlen eines Teilbereichs aus einer Zeichenkette lautet: SUBSTR(,[,L¨ ange]) Hierbei wird ab der Startposition der als Argument angegebenen Zeichenkette ein Teilbereich herausgeschnitten. Durch zus¨atzliche Angabe der L¨ ange wird festgelegt, wie viele Zeichen der Teilbereich umfassen soll. Ohne L¨angenangabe wird die gesamte Zeichenkette ab der Startposition herausgeschnitten.

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