sas 數(shù)據(jù)異常值如何處理的分析1。排除法會(huì)直接刪除數(shù)據(jù)中的異常值，sas標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)用什么樣的標(biāo)準(zhǔn)化sas標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)原文數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化用，面板 數(shù)據(jù)如何做因子分析？如何用sasprogram數(shù)據(jù)插補(bǔ)填補(bǔ)缺失值(1)listweedeletion處理缺失數(shù)據(jù)度最常見最簡(jiǎn)單的方法就是listweedeletion，這也是很多統(tǒng)計(jì)軟件。

SAS深度分析(徐偉)電子書網(wǎng)盤下載免費(fèi)在線閱讀資源鏈接:Link: Password: 96it書名:SAS深度分析作者:徐偉豆瓣評(píng)分:8.9出版社:機(jī)械工業(yè)出版社出版年份:20151頁(yè):884內(nèi)容簡(jiǎn)介:本書是國(guó)內(nèi)市場(chǎng)上唯一一本由SAS公司員工在國(guó)內(nèi)獨(dú)創(chuàng)的，全面系統(tǒng)分析SAS技術(shù)的著作。作者團(tuán)隊(duì)結(jié)合自身實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)和大量生動(dòng)的實(shí)踐案例，以通俗易懂、循序漸進(jìn)的方式，對(duì)SAS的核心技術(shù)模塊和架構(gòu)體系進(jìn)行了全面的介紹、總結(jié)和分享，幫助讀者深入理解和掌握數(shù)據(jù)利用SAS進(jìn)行挖掘與優(yōu)化的專業(yè)知識(shí)，同時(shí)培養(yǎng)讀者運(yùn)用這些專業(yè)知識(shí)解決業(yè)務(wù)問題和實(shí)施業(yè)務(wù)項(xiàng)目的能力。

主成分分析和因子分析有十大區(qū)別:1。而主成分分析的原理則不同:利用降維(線性變換)的思想，在損失很少信息的前提下，將多個(gè)指標(biāo)轉(zhuǎn)化為幾個(gè)互不相關(guān)的綜合指標(biāo)(主成分)，即每個(gè)主成分都是原變量的線性組合，主成分之間互不相關(guān)，使得主成分比原變量具有一些優(yōu)越的性能(主成分必須

需要從-2中提取幾個(gè)解釋變量的公因子/(因子分析是主成分分析的推廣，比主成分分析更傾向于描述原始變量之間的相關(guān)性)。2.線性表示方向不同因子分析將變量表示為公因子的線性組合；在主成分分析中，主成分表示為變量的線性組合。3.不同假設(shè)的主成分分析:不需要假設(shè)，因子分析:需要一些假設(shè)。

本身沒有限制，但是有時(shí)候可以看到SAS對(duì)于內(nèi)存空間的一些限制和要求有默認(rèn)的參數(shù)。SAS對(duì)數(shù)據(jù)的觀測(cè)次數(shù)沒有限制，所以觀測(cè)點(diǎn)的計(jì)算時(shí)間較長(zhǎng)，但如果只計(jì)算均值方差，可以顯示幾秒鐘。太低估SAS了，SAS處理上億件完全沒問題。做個(gè)程序什么的。至于時(shí)間，我試了數(shù)據(jù)38分鐘。當(dāng)然運(yùn)行時(shí)間也要考慮你機(jī)器的配置，分配給你的資源等等。