京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
如何利用SAS进行随机抽样
利用SAS进行随机抽样
在构建数据挖掘模型过程中,有时我们无法对所有的整体进行全面研究,有时我们希望将整体划分为训练集、验证集、测试集三份用于不同目的的数据集,甚至在K-折交叉验证中,我们需要把样本随机的划分为K份数据子集。本文介绍SAS的SURVEYSELECT过程和RANUNI函数在随机抽样方面的应用。
0、读入数据集,并对数据集按分层变量进行排序。本文数据集采用students.txt:
* 从students.txt读入文件到数据集students;
DATA students;
INFILE ‘C:\students.txt’;
INPUT id class $ gender $ math english history chem phys literat;
RUN;
* 查看数据集内容;
PROC PRINT DATA = students;
TITLE ‘Students”s class gender & scores’;
RUN;
* 对二维列联表(班级、性别)进行频数统计;
PROC FREQ DATA = students;
TABLES class * gender /NOPERCENT NOROW NOCOL;
RUN;
* 首先对数据集按分层变量进行排序;
PROC SORT DATA = students;
BY class gender;
RUN;
1、利用SURVEYSELECT过程进行等比例分层抽样
* 利用SURVEYSELECT过程对数据集进行等比例分层抽样;
PROC SURVEYSELECT DATA = students out = samp1 method = srs samprate = .5 seed = 9876;
STRATA class gender;
RUN;
* 查看分层抽样的结果;
PROC FREQ DATA = samp1;
TABLES class * gender /NOPERCENT NOROW NOCOL;
RUN;
2、利用SURVEYSELECT过程进行不等比例分层抽样
* 利用SURVEYSELECT过程对数据集进行等不比例分层抽样;
PROC SURVEYSELECT DATA = students out = samp2 method = srs samprate = (.4 .6 .4 .6 .4 .6)seed = 9876;
STRATA class gender;
RUN;
* 查看分层抽样的结果;
PROC FREQ DATA = samp2;
TABLES class * gender /NOPERCENT NOROW NOCOL;
RUN;
3、利用SURVEYSELECT过程根据抽样数量进行分层抽样
* 利用SURVEYSELECT过程对数据集进行指定数量的分层抽样;
PROC SURVEYSELECT DATA = students out = samp3 method = srs n = (8 4 6 8 5 7) seed =9876;
STRATA class gender;
RUN;
* 查看分层抽样的结果;
PROC FREQ DATA = samp3;
TABLES class * gender /NOPERCENT NOROW NOCOL;
RUN;
4、利用随机数函数RANUNI对数据集进行粗略划分
* 利用RANUNI函数将数据集粗略的划分为N=5份;
DATA s1 s2 s3 s4 s5;
SET students;
r = RANUNI(991889);
IF r<0.2 THEN OUTPUT s1;
ELSE IF r<0.4 THEN OUTPUT s2;
ELSE IF r<0.6 THEN OUTPUT s3;
ELSE IF r<0.8 THEN OUTPUT s4;
ELSE OUTPUT s5;
DROP r;
RUN;
5、利用随机数函数RANUNI对数据集进行精确划分
* 根据数据集创建视图students_v,增加随机数列;
DATA students_v /view=students_v;
SET students;
srt = RANUNI(999890);
RUN;
* 按照随机数列对数据集进行排序,创建数据集students_srt,删除随机数列;
PROC SORT DATA = students_v OUT = students_srt(DROP = srt);
BY srt;
RUN;
* 将数据集精确地划分为N=5份;
DATA s1 s2 s3 s4 s5;
RETAIN per ;
SET students_srt NOBS= total;
IF _N_ = 1 THEN per = INT(total/5);
if _N_<= per then output s1;
ELSE IF _N_<= 2 * per THEN OUTPUT s2;
ELSE IF _N_<= 3 * per THEN OUTPUT s3;
ELSE IF _N_<= 4 * per THEN OUTPUT s4;
ELSE OUTPUT s5;
DROP per;
RUN;
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在机器学习领域,“分类模型” 是解决 “类别预测” 问题的核心工具 —— 从 “垃圾邮件识别(是 / 否)” 到 “疾病诊断(良性 ...
2025-11-06在数据分析中,面对 “性别与购物偏好”“年龄段与消费频次”“职业与 APP 使用习惯” 这类成对的分类变量,我们常常需要回答: ...
2025-11-06在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“可解释性建模” 与 “业务规则提取” 是核心需求 —— 例如 “预测用户 ...
2025-11-06在分类变量关联分析中(如 “吸烟与肺癌的关系”“性别与疾病发病率的关联”),卡方检验 P 值与 OR 值(比值比,Odds Ratio)是 ...
2025-11-05CDA 数据分析师的核心价值,不在于复杂的模型公式,而在于将数据转化为可落地的商业行动。脱离业务场景的分析只是 “纸上谈兵” ...
2025-11-05教材入口:https://edu.cda.cn/goods/show/3151 “纲举目张,执本末从。” 若想在数据分析领域有所收获,一套合适的学习教材至 ...
2025-11-05教材入口:https://edu.cda.cn/goods/show/3151 “纲举目张,执本末从。” 若想在数据分析领域有所收获,一套合适的学习教材至 ...
2025-11-04【2025最新版】CDA考试教材:CDA教材一级:商业数据分析(2025)__商业数据分析_cda教材_考试教材 (cdaglobal.com) ...
2025-11-04在数字化时代,数据挖掘不再是实验室里的技术探索,而是驱动商业决策的核心能力 —— 它能从海量数据中挖掘出 “降低成本、提升 ...
2025-11-04在 DDPM(Denoising Diffusion Probabilistic Models)训练过程中,开发者最常困惑的问题莫过于:“我的模型 loss 降到多少才算 ...
2025-11-04在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“无监督样本分组” 是高频需求 —— 例如 “将用户按行为特征分为高价值 ...
2025-11-04当沃尔玛数据分析师首次发现 “啤酒与尿布” 的高频共现规律时,他们揭开了数据挖掘最迷人的面纱 —— 那些隐藏在消费行为背后 ...
2025-11-03这个问题精准切中了配对样本统计检验的核心差异点,理解二者区别是避免统计方法误用的关键。核心结论是:stats.ttest_rel(配对 ...
2025-11-03在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“高维数据的潜在规律挖掘” 是进阶需求 —— 例如用户行为包含 “浏览次 ...
2025-11-03在 MySQL 数据查询中,“按顺序计数” 是高频需求 —— 例如 “统计近 7 天每日订单量”“按用户 ID 顺序展示消费记录”“按产品 ...
2025-10-31在数据分析中,“累计百分比” 是衡量 “部分与整体关系” 的核心指标 —— 它通过 “逐步累加的占比”,直观呈现数据的分布特征 ...
2025-10-31在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“二分类预测” 是高频需求 —— 例如 “预测用户是否会流失”“判断客户 ...
2025-10-31在 MySQL 实际应用中,“频繁写入同一表” 是常见场景 —— 如实时日志存储(用户操作日志、系统运行日志)、高频交易记录(支付 ...
2025-10-30为帮助教育工作者、研究者科学分析 “班级规模” 与 “平均成绩” 的关联关系,我将从相关系数的核心定义与类型切入,详解 “数 ...
2025-10-30对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“相关系数” 不是简单的数字计算,而是 “从业务问题出发,量化变量间关联强 ...
2025-10-30