编程技巧 旋律拉什2024年6月18日0 Python集成SAS Viya预测建模入门-拟合随机森林 学习如何拟合随机森林，并使用模型对新数据进行评分。在本系列的第6部分和第7部分中，我们将逻辑回归和决策树拟合到我们在第4部分中保存的房屋净值数据。在这篇文章中，我们将使用Random 阅读更多信息 英语
分析|数据可视化|编程技巧 瑞克·威克林2024年6月10日0 R平方统计量的分布 SAS分析师运行线性回归模型，并获得拟合的R平方统计。然而，他想要一个置信区间，所以他在论坛上发布了一个问题，询问如何获得R-square参数的置信区间。有人从教科书中提出了一个公式（科恩， 阅读更多信息 英语
了解SAS|编程技巧 瑞克·威克林2024年5月29日0 在SAS中查找变量的标签 有时，在数据准备和清理期间，变量的标签会被“删除”。例如，当数据从“宽形式”转换为“长形式”时。例如，假设一个数据集有三个变量，X、Y和Z，每个变量都有标签。如果将数据转换为长格式，则新的 阅读更多信息 英语
数据可视化|编程技巧 瑞克·威克林2024年5月22日0 在SAS中创建填充密度图 一位SAS程序员想可视化一些单变量数据的密度估计。这些数据有几个组，所以他想创建一个密度估计面板，您可以通过在SAS中使用PROC SGPANEL轻松完成。然而，程序员的老板希望看到填充的密度估计值，例如 阅读更多信息 英语
了解SAS|编程技巧 瑞克·威克林2024年5月15日0 排名、顺序和排序 一位SAS程序员试图根据他在互联网上看到的一些R代码，在SAS的PROC IML中实现一种算法。R代码使用rank（）和order（）函数。这导致程序员问：“等级和顺序之间有什么不同？ 阅读更多信息 英语
分析|编程技巧 瑞克·威克林2024年5月13日0 零假设下p值的分布 最近，一位SAS统计程序员提出了一个关于统计学的理论问题。“我读过‘p值在零假设下均匀分布’，”他开始说道，“但这在实践中意味着什么？重要吗？”我认为数据模拟是讨论p值的条件的一种很好的方式 阅读更多信息 英语
了解SAS|编程技巧 瑞克·威克林2024年5月8日0 骰子和模拟的正确性 在最近拉斯维加斯的一次会议上，一位主持人模拟了两个骰子的总和，并用它来模拟骰子游戏。我写了很多模拟，所以我想讨论两个相关的主题：如何在SAS中模拟两个骰子的和。这是 阅读更多信息 英语
数据可视化|了解SAS|编程技巧 瑞克·威克林2024年5月6日0 可视化缺失值的模式 几年前，我写了一篇文章，展示了如何可视化缺失数据的模式。在最近的一次数据可视化演讲中，我讨论了该程序，它使用了少量SAS IML语句。一位观众问是否可以只使用 阅读更多信息 英语
分析|编程技巧 瑞克·威克林2024年4月29日0 双峰和单峰β分布 在最近的一篇文章中，我绘制了一些具有各种偏度和峰度值的Beta分布的PDF。我认为我选择的参数值代表了各种Beta形状。然而，我惊讶地看到，这些分布都是 阅读更多信息 英语
分析|了解SAS|编程技巧 瑞克·威克林2024年4月22日0 使用矩比率图可视化偏度和峰度的采样分布 矩比率图是一种工具，在选择对单变量数据样本建模的分布时非常有用。正如我在我的书（用SAS模拟数据，Wicklin，2013）中所示，您首先在矩率图上绘制样本的偏度和峰度，以了解常见的 阅读更多信息 英语
分析|了解SAS|编程技巧 瑞克·威克林2024年4月15日0 具有指定偏度和峰度的分布 一位SAS程序员想模拟一系列Beta（A，b）分布的样本进行模拟研究。（回忆一下，Beta随机变量的值在[0,1]范围内有界。）她想选择参数，使分布的偏度和峰度在以下范围内变化 阅读更多信息 英语
编程技巧 彼得·斯泰利亚迪斯2024年4月12日0 Python集成到SAS®Viya®-在Snowflake上执行SQL 欢迎继续阅读我的系列文章《Python集成入门》。鉴于围绕SAS和Snowflake的激动人心的发展，我渴望演示如何使用Python SWAT包轻松地将Snowfloke连接到SAS Viya中的大规模并行处理CAS服务器。如果你感兴趣 阅读更多信息 英语
编程技巧 梅洛迪·拉什2024年4月8日0 Python集成到SAS Viya进行预测建模入门-比较逻辑回归和决策树 比较逻辑回归和决策树-我们的哪一个模型更能预测我们的结果？学习如何使用错误分类、曲线下面积（ROC）图和提升图与验证数据比较模型。在本系列的第6部分和第7部分中，我们拟合了一个逻辑回归 阅读更多信息 英语
分析|了解SAS|编程技巧 瑞克·威克林2024年4月8日0 改进美联储的点图 点图是一种标准的统计图形，它显示一个或多个组的统计数据（通常是平均值）和统计数据的不确定性。统计学家和数据科学家在分析群体数据时使用它。2023年末，我开始注意到关于 阅读更多信息 英语
编程技巧 克里斯·海明格2024年4月3日0 历年：SAS企业指南版本 我的同事Rick Wicklin维护了一个漂亮的图表，显示了自版本8以来SAS发布的时间表。有几个人问我是否可以为《SAS企业指南》发布类似的图表。就是这样。像Rick一样，我使用SAS 9.4中的新功能来制作此图表 阅读更多信息 英语
数据可视化|编程技巧 瑞克·威克林2024年4月1日0 将第二个轴添加到SAS图形 最近，我看到一个散点图，它在图形的右侧显示垂直轴的刻度、值和标签。在SAS的SGPLOT过程中，可以使用Y2AXIS选项移动图形右侧的轴。同样，您可以 阅读更多信息 英语
编程技巧 威尔勃拉姆·哈泽贾格尔（Wilbram Hazejager）2024年3月22日0 承诺已兑现：SAS Enterprise Guide与SAS Viya 4集成 SAS Enterprise Guide 8.4已发布，它支持连接到SAS Viya以运行SAS程序、访问数据等！ 阅读更多信息 英语
编程技巧|SAS管理员|SAS事件 克里斯·海明格2024年3月22日0 SAS 9和SAS企业指南的下一步是什么？ SAS宣布继续支持和发布SAS 9，并在SAS Viya中为SAS Enterprise Guide提供新角色。 阅读更多信息 英语
分析|数据管理|编程技巧|SAS管理员 安德烈·辛2024年3月20日0 REST API를 사용하여 ‘SAS公司컨테이너 런타임’ 이미지 업데이트하기 1.“SAS컨테이너 런타임’이란? SAS SAS Viya 2021.1.1.3 SAS公司컨테이너 런타임（SAS容器运行时，SCR）을 출시했으며, 그 이후 많은 고객이 운영환경에서 可控硅을 구현했습니다. 이 혁신적인 런타임 엔진은 SAS公司모델과 의사결정을 开放式集装箱倡议（OCI）호환 컨테이너에 배포하는 역할을 합니다. 可控硅은SAS Viya公司외부에서 모델과 의사결정을 실행합니다. 클라우드 阅读更多信息 韩国人
分析|了解SAS|编程技巧 瑞克·威克林2024年3月20日0 线性回归的最大似然估计 一位统计分析师使用SAS中的GENMOD程序拟合线性回归模型。他注意到参数估计表中有一行（标记为“Scale”）不是回归系数。“比例参数”不是PROC REG生成的参数估计表的一部分 阅读更多信息 英语
了解SAS|编程技巧 瑞克·威克林2024年3月11日0 披萨馅饼 生日快乐！每年3月14日（美国写于3/14），数学科学界的人都会庆祝所有与π相关的事物，因为3.14是π≈3.14159265358979的三维近似值……π是一个数学常数，定义为圆周（C）与直径（D）的比。 阅读更多信息 英语
了解SAS|编程技巧 瑞克·威克林2024年3月6日0 广义数字游戏 我最近写了一篇关于数字单词游戏的文章，这是一种迭代算法，它通过使用数字单词的长度来生成一系列自然数字。在英语中，单词是“一”、“二”、“三”等等。你可以用任何字母语言玩数字单词游戏 阅读更多信息 英语
了解SAS|编程技巧 瑞克·威克林2024年3月4日0 数字字游戏 你听说过数字游戏吗？这是一个简单的游戏，有以下规则：从任何正整数开始。写下整数的英文单词。数一数单词中的字母数。这将产生一个新的正整数。转至（2）。重复此操作，直到 阅读更多信息 英语
编程技巧 旋律拉什2024年2月27日0 Python集成SAS Viya预测建模入门-拟合决策树 学习如何拟合决策树，并使用决策树模型对新数据进行评分。在本系列的第6部分中，我们采用了第4部分中保存的Home Equity数据，并对其进行了逻辑回归。在本文中，我们将使用相同的数据和 阅读更多信息 英语
分析|数据可视化|编程技巧 克里斯·海明格2024年2月27日0 可视化：过去和现在流通中的美元 这一现象最近出现在新闻中，所以我更新了我最初于2017年发表的这篇文章。美国流通的纸币大多是100美元。而且不仅仅是一点点——按面值计算，这些货币占纸币的34%，几乎 阅读更多信息 英语银行业
分析|了解SAS|编程技巧 瑞克·威克林2024年2月21日0 利用极差估计小样本的变异性 在统计质量控制中，从业者经常估计制造厂生产的产品的可变性。尽快估计变异性很重要，这意味着要尝试从小样本中获得估计值。尺寸小于等于5的样品并不罕见 阅读更多信息 英语
了解SAS|编程技巧 瑞克·威克林2024年2月19日0 区间上的线性分布 在最近的一个蒙特卡罗项目中，我需要使用连续线性概率密度函数（PDF）来模拟区间上的数字。右侧显示了一个示例。在本例中，线性密度函数在区间上递减，但函数也可以是常数或 阅读更多信息 英语
分析|了解SAS|编程技巧 瑞克·威克林2024年2月12日0 相关系数抽样分布的精确公式 我读了一篇期刊文章，其中一位研究人员使用了样本相关系数的概率密度函数（PDF）公式。这个公式相当复杂，而且没有引用，所以我很想了解更多。我在 阅读更多信息 英语
