sas中如何把数据分成四分位数，sas时间序列分析案例

第一你这个数据本身是什么样的？

SAS是对时间日期类数据实质上是当成实数来存，实质上是离某个特定时间点的秒数。显示时可以显示为不一样的格式，假设你是这样时间日期数据X（原来的格式是datetime.）,或是日期数据Y（原来的格式是date.)既然如此那，用下面的语句可以4位数年份

year(datepart(x)) 或 year(y)

用format 来达到反到是不方便，你可以测试下面的语句：

data test；

a= 01Jan2023:00:00:00dt；

a1= year(datepart(a))；

format a2 yymmdd10.；

a2= datepart(a)；

run；

3.3时间序列分析 3.3.1时间序列解读 1. 基本概念 (1)大多数情况下概念：系统中某一变量的观测值及时间顺序（时间间隔一样）排列成一个数值序列，展示研究对象在一定时期内的变化过程，从中找寻和分析事物的变化特点、发展趋势和规律。

它是系统中某一变量受其它各自不同的原因影响的总结果。

(2)研究本质：通过处理预测目标本身时间序列数据，取得事物随时间过程的演变特性与规律，进一步预测事物的未来发展。

它不研究事物当中相互依存的因果关系。

(3)假设基础：惯性原则。也就是在一定条件下，被预测事物的过去变化趋势会延续到未来。暗示着历史数据存在着某些信息，利用它们可以解释与预测时间序列的目前和未来。

近大远小原理（时间越近的数据影响力越大）和无季节性、无趋势性、线性、常数方差等。

SAS采取4级评分，主要评定症状产生的频度，其标准为：

“1”表示没有或很少时间有；

“2”表示有的时候，有；

“3”表示大多数时间有；

“4”表示超过百分之80或都时间都拥有。

20个条目中有l5项是用负性词陈述的，按上面说的l～4顺序评分。其余5项（第5，9，13，17，19）注*号者是用正性词陈述的，按4～1顺序反向计分。