Summer 2007

Summer 2007

特集

Base SAS と
SAS/STAT に含まれる
分析プロシジャの一覧
1

Base SAS とSAS/STAT に含まれる分析プロシジャの一覧

9

Q&A

データ解析手法の発展につれて、SASでサポートされている分析機能も飛SASトレーニングのお知らせ

アに含まれるプロシジャの数はおよそ1.5倍になっており、次期リリース

1. はじめに躍的に増えてきています。たとえば、
この10年の間にSAS/STATソフトウェ

12

SAS 9.2でも様々な拡張が予定されています。今号の特集では、SAS 9.2

14

新刊マニュアルのお知らせの 分 析 系プロシジャに対して予 定されている主な拡 張 機 能 、とくにSAS/GRAPH ソフトウェアに含まれる新しいプロシジャをご紹介します。あ
わせて、最新リリースSAS 9.1.3においてBase SAS、およびSAS/STATソ

15

最新リリース情報

15

SAS Technical News送付についてのご案内

フトウェアでサポートされている分析系プロシジャの概要をご説明します。

2. SAS 9.2におけるSAS/GRAPHソフトウェアの新しいグラフ描画機能
SAS 9.1では、評価版の機能としてODS Graphicsステートメントが提供されており、数多くの分析プロシジャにおいて美しい静的な画像ファイルを作成することが可能となっています。

ROBUSTREGプロシジャにおけるODS Graphicsステートメントの使用例

次期リリースのSAS 9.2ではこの機能も正規版となり、対応する分析系のプロ
シジャも大幅に増える予定です。それにあわせて、 SG で名前が始まる4つの新しいプロシジャがSAS/GRAPHソフトウェアで用意され、これまで描くことが困難であったタイプのグラフを比較的容易に出力することが可能となります。

Summer 2007より進んだ内容については、米国SASのDan Heathによる次の文献をごSGPANELプロシジャのプログラム例 2

参照ください。なお、以下でご紹介しているプログラムと出力例は、全てこの文献を出典としています。

proc sgpanel data=barley;
panelby site / novarname;

SAS/GRAPH Procedures for Creating Statistical Graphics in Data Analysis

dot variety / response=yield group=year;

http://www2.sas.com/proceedings/forum2007/193-2007.pdf

keylegend / title="Year";run;

・SGPLOTプロシジャ
様々なタイプのプロットを描くために使用します。後述のSGPANELプロ
シジャやSGSCATTERプロシジャとは異なり、1画面に1つのグラフを作成するときに使用します。
SGPLOTプロシジャのプログラム例
proc sgplot data=sashelp.cars;loess x=weight y=horsepower / clm nomarkers;
scatter x=weight y=horsepower /group=type name="scatter";
discretelegend "scatter";run;
SGPANELプロシジャの出力例 2・SGSCATTERプロシジャ
散布図をパネル状に出力するために用意されているプロシジャです。
SGSCATTERプロシジャのプログラム例
proc sgscatter data=sashelp.cars(where=(type eq 'Truck'));plot (mpg_city mpg_highway)*(weight horsepower) / loess;run;

SGPLOTプロシジャの出力例

・SGPANELプロシジャ
分類変数を基準にして、様々なタイプのグラフをパネル状に出力するプロシジャです。
SGPANELプロシジャのプログラム例 1
proc sgpanel data=measure;panelby b / columns=3;
vline a / response=y stat=mean limits=both;run;

SGSCATTERプロシジャの出力例

・SGRENDERプロシジャGraph Template Language（GTL）を使用して、ユーザーが定義したテンプレー
トにしたがってグラフを作成します。前記のプロシジャを使用するのと比べると、一般に難しいプログラミングが要求されますが、より高度にカスタマイズしたグラフを描くことが可能となります。GTLに関する詳細や、SGRENDERプロシジャの使用例については、米国SASのJeff Cartierによる文献をご参照ください。
A Programmer's Introduction to the Graph Template Language
http://www2.sas.com/proceedings/sugi31/262-31.pdf

SGPANELプロシジャの出力例 1

Summer 2007

3. Base SASとSAS/STATソフトウェアにおける分析系プロシジャ

プロシジャの一覧をはじめにご紹介し、続いて各プロシジャで対応している目的の解析を実現するためには、
どのプロシジャを利用すればよいのか、

分析機能の概要をご説明します。なお、SAS 9以降で初めて提供された

なかなかわからないという声を、特にSASを使い始めたばかりのユーザー機能に関しては、「（SAS9）」というマークがついています。

の皆様からいただくことがあります。この節では、分析機能ごとにまとめた

3.1 Base SASとSAS/STATソフトウェアにおける分析系プロシジャの一覧
Base SAS

基本統計

データの順位付
けと標準化
ユーザー定義関数の作成

様々な相関係数の計算

CORR

度数表・集計表の作成、および集計データに対する解析

FREQ

基本統計量の算出

MEANS、SUMMARY

1変量に対する詳細な分析

UNIVARIATE

順位付け

RANK

標準化

STANDARD

ユーザー定義関数の作成

FCMP（SAS9）

多重比較に関する機能

検出力とサンプ
ルサイズ

判別分析

SAS/STAT

回帰分析

様々な多重比較法

MULTTEST

相関、t検定、割合、分割表などに対する分析、および生存時間解析

POWER（SAS9）線形モデル

GLMPOWER（SAS9）

Webアプリケーション

Power and Sample
Size Application（SAS9）

判別分析

DISCRIM

変数選択を伴う判別分析

STEPDISC

正準判別分析

CANDISC

階層型のクラスタリング

CLUSTER

線形回帰

REG

樹形図の描画TREE

条件の悪いデータに対する線形回帰

ORTHOREG

k-means法によるクラスタリング

FASTCLUS

2次応答曲面モデルへの当てはめ

RSREG

変数のクラスタリング

VARCLUS

クラスター間で構造が同等になる
ような変数変換処理

ACECLUSPLS回帰・主成分回帰・縮小ランク回帰 PLS

クラスター分析

非線形回帰

NLIN

質的変数を含む線形回帰と変数選択

GLMSELECT（SAS9）

変数変換を伴う回帰分析

TRANSREG

ノンパラメトリックな手法によるクラ
スタリング

MODECLUS

頑健な手法に基づく回帰

ロバストな線形回帰

ROBUSTREG（SAS9）

主成分分析

PRINCOMP

分位点回帰

QUANTREG（SAS9）

ノンパラメトリックな手法に基づく回帰

薄板平滑化スプラインTPSPLINE

LOESS回帰

LOESS

一般化加法モデル

分散分析

ノンパラメトリックな一元配置分析

混合モデル

一般化線形モデル

因子分析

FACTOR

正準相関分析

CANCORR

GAM

コレスポンデンス分析（対応分析）

CORRESP

t検定

TTEST

多次元尺度法

MDS

一般の線形モデル

GLM

バランスデータに対する分散分析

ANOVA

構造方程式モデリング

構造方程式モデリング（共分散構
造分析）

CALIS

格子計画に対応した分析

LATTICE

多重代入法に基づく欠損値の補完

MI

分散成分モデルの分析

VARCOMP

枝分かれ計画に対応した分析

NESTED

不完全データに対する多重代入法と関連機能多重代入法による補完されたデータに対する解析結果の統合

MIANALYZE

質的変数に対するダミー変数の作成

GLMMOD

ノンパラメトリックな生存時間解析

LIFETEST

実験計画・割り付け

PLAN

比例ハザードモデル（Cox回帰）

PHREG

質的変数も説明変数として利用可能なPHREG

TPHREG（SAS9）

NPAR1WAY

線形混合モデル

MIXED

パラメトリックな生存時間解析

LIFEREG

非線形混合モデルNLMIXED

様々な標本抽出SURVEYSELECT

一般化線形混合モデル

GLIMMIX（SAS9）

平均の解析

SURVEYMEANS

一般化線形モデル全般

GENMOD

調査データの分析

ロジスティック回帰・プロビット回帰、LOGISTIC
および関連する様々な解析

一般化線形モデルに対するベイズ解析 BGENMOD（SAS9）
パラメトリックな生存時間解析に対するベイズ解析

カテゴリカルデータに対するモデリング CATMOD
度数表・集計表の作成、および集計データに対する解析

FREQ

集計表の解析SURVEYFREQ（SAS9）

回帰分析

SURVEYREG

ロジスティック回帰

SURVEYLOGISTIC（SAS9）

バリオグラムVARIOGRAM

2 次 元における
クリギング
空間統計
シミュレーション

BLIFEREG（SAS9）

比例ハザードモデルに対するベイズ解析 BPHREG（SAS9）
カテゴリカルデータ解析

生存時間解析

正規性を仮定しない一元配置モデル

ロジスティック回帰・プロビット回帰、
PROBITおよび逆推定ベイズ解析

質的変数が混在するデータの主成分分析 PRINQUAL
多変量解析・
多次元データ解析

その他

KRIGE2D
SIM2D

カーネル密度推定

KDE

箱ひげ図の描画

BOXPLOT

家系分析に関する機能

INBREED

種々の標準化・基準化

STDIZE

スコアリング

SCORE

距離・類似度などの算出

DISTANCE（SAS9）

Summer 2007

3.2 Base SASソフトウェアの分析系プロシジャ

3.2.3 SASコードを使用したユーザー定義関数の作成

3.2.1 基本統計

・FCMPプロシジャ ［ユーザー定義関数の作成］

・CORRプロシジャ ［様々な相関係数の計算］

SAS 9.1で追加された機能であり、ユーザー定義の関数を作成します。

変数間のPearsonの積率相関係数、Spearmanの順位相関係数、

このプロシジャで作成した関数は、SAS/STATやSAS/ETS 、および

Kendallのτ-b（Kendallの順位相関係数）、およびそれらの偏相関係数

SAS/OR のプロシジャの一部において利用できます。SAS 9.2では、を計算します。共分散行列、Cronbachのアルファ係数やHoeffdingのFCMPプロシジャで定義した関数がDATAステップの中でも使用可能とDも算出可能です。SAS9以降では、Fisherのz変換に基づいた母相関なり、利便性が大幅に向上します。詳細については、米国SASのJason

係数に関する検定もサポートされています。

Secoskyによる下記の文献をご参照ください。

・FREQプロシジャ ［度数表・分割表の作成、および集計データに対する解析］
一元度数表やクロス集計表を作成します。また、得られた表に対して様々

User-Written DATA Step Functions
http://www2.sas.com/proceedings/forum2007/008-2007.pdf

な統計量を計算し、種々の検定を行なう機能があります。一元度数表に関しては、2項検定やカイ2乗検定が用意されています。クロス集計表に3.3 SAS/STATソフトウェアのプロシジャ一覧

関しては、
カイ2乗統計量、
ファイ係数、CramerのV、一連の相関係数や3.3.1 回帰分析

SomersのD、
ラムダ統計量、不確実性係数などの連関指標、
カッパ統

・REGプロシジャ ［線形回帰分析］

計量などの一致統計量、リスク差、相対リスク（リスク比）やオッズ比など

最小2乗法に基づく線形回帰分析を行ないます。当てはまりに関する統の統計量を算出可能です。また、統計量によってはそれらに関連する検計量の算出、
また様々な診断統計量を計算可能です。変数選択法として、定や、信頼区間の算出にも対応しています。その他にも、Fisherの正確F分布に対するp値を利用する変数増加、変数減少、および変数増減法

検定、Cochran-Armitage傾向性検定やJonckheere-Terpstra検定、に基づく手法や、調整済みR2乗値などを利用した総当りによる方法もCochran-Mantel-Haenszel統計量などの算出、検定、信頼区間の計用意されています。説明変数が全て連続的なものである場合の回帰分算がサポートされています。また、正確な分布に基づくp値の算出や信頼析では、
このプロシジャの利用を最初にお考えください。SAS 9.2では、限界の計算、モンテカルロシミュレーションに基づく正確なp値の推定機

Whiteの標準誤差を算出する機能が追加される予定です。

能もあります。SAS 9.2では、2項割合に対する信頼区間の計算手法の追加や、オッズ比の等質性に関するZelen検定など、数多くの機能拡張が予定されています。

・ORTHOREGプロシジャ ［条件の悪いデータに対する回帰分析］
極めて条件の悪い（ill-conditioned data）データに対して、
より精度のよい回帰分析を行ないます。一般に他の回帰プロシジャも十分な精度をも・MEANSプロシジャ SUMMARYプロシジャ ［基本統計量の算出］
平均、中央値、分散、標準偏差、合計、最大および最小値、四分位範囲、つ結果を返しますが、このプロシジャで採用されている計算アルゴリズム
は他のものとは異なるため、データの状況によっては有用な場面があります。

歪度、尖度、平均の信頼区間、および代表的な分位点などの基本統計量を計算します。また、母平均=0を帰無仮説とした両側検定におけるt統計量や、対応する信頼区間も算出できます。

・RSREGプロシジャ ［2次応答曲面モデルへの当てはめ］
2次応答曲面モデルへの当てはめを行ないます。このモデルは他のプロシジャでも対応可能ですが、RSREGプロシジャではこれに特化した有用・UNIVARIATEプロシジャ ［1変量に対する詳細な解析］な機能が備わっています。

平均、分散、標準偏差、歪度、尖度、中央値、およびパーセント点などの基本統計量を算出するとともに、各種のロバスト統計量を算出するオプショ

・PLSプロシジャ ［PLS回帰・主成分回帰・縮小ランク回帰］

ンが用意されています。また、1変量に対するStudentのt検定や符号検定、

PLS（Partial Least Squares）回帰をサポートしたプロシジャです。その他

およびWilcoxonの符号付き順位検定といった、位置に関する検定をサポーにも、主成分回帰（Principal Component Regression）や、縮小ランク

トしています。層別箱ヒゲ図や幹葉図をキャラクターベースで描く機能も回帰（Reduced Rank Regression）に対応した機能も用意されています。

あります。また、正規、対数正規、指数、
ガンマ、ベータ、およびWeibull分
布への当てはめと適合度検定を行ない、その推定に基づいて確率プロッ・NLINプロシジャ ［非線形回帰］

ト、Q-Qプロット、およびヒストグラムをグラフィカルに出力できます。その

非線形モデルに対して最小2乗法に基づく回帰を行ないます。線形回

他にも、
カーネル密度推定を行なう機能も存在します。

帰に対応した他のプロシジャとは異なり、推定するパラメータと説明変数を用いて、モデルの非線形式を具体的に記述する必要があります。

3.2.2 データの順位付けと標準化

WEIGHTステートメントを使用すると、重み付き最小2乗法に基づく推定

・RANKプロシジャ ［順位付け］

も可能です。最急勾配法、Newton法、Gauss-Newton法、または変数値をもとに順位付けを行ないます。正規スコアやSavageスコアを与えることも可能です。また、算出した順位に基づいてデータをグループ化する機能もあります。
・STANDARDプロシジャ ［標準化］
指定した平均と標準偏差になるように、データを標準化します。平均、
ま
たは指定した数値で欠損値を置き換える機能もあります。

Marquardt法から反復過程のアルゴリズムを選ぶことができます。

Summer 2007

・GLMSELECTプロシジャ（評価版） ［質的変数を含む回帰と変数選択］

3.3.4 分散分析と関連する機能

質的変数を含む回帰分析における変数選択をサポートしたプロシジャで、・TTESTプロシジャ ［t検定］

32bit Windows環境においてSAS 9.1のアドオンとして利用できます。

1標本、および2標本に対するt検定を行なうプロシジャです。対応のある

F分布に対するp値に基づく変数選択ではなく、SBCやAICなどの統計量、t検定もサポートしています。等分散性の検定、および等分散性を仮定しまたクロスバリデーションに基づいて変数の組み合わせを選ぶことがでないケースのCochran近似とSatterthwaite近似にも対応しています。

きます。その他、LASSO（Least Absolute Shrinkage and Selection

SAS 9.2では、TOST（Two One-Sided Test）に基づく同等性の検定、Operator）やLAR（Least Angle Regression）という、比較的近年に片側検定のp値と信頼区間の算出、AB/BAタイプの簡単なクロスオーバー開発された大規模なデータに対する変数選択の手法もサポートされて計画における分析、
また平均の比に関する解析など、様々な拡張が予定います。なお、SAS 9.2では正規版のプロシジャとなり、他のプラットフォー

されています。開発担当者であるJohn Castelloeらによって、SAS 9.2

ムでも利用可能となる予定です。それ以降では、質的変数を説明変数とで追加される機能の一部が公開されています。

して含む回帰分析ではこのプロシジャの利用を最初にお考えください。
Like Wine, the TTEST Procedure Improves with Age
・TRANSREGプロシジャ ［変数変換を伴う回帰分析］

http://www2.sas.com/proceedings/sugi31/208-31.pdf

交互最小2乗法を利用して、回帰分析、分散分析、正準相関分析などのモデルに対して最適な変数変換を行なうプロシジャです。データが名義、順序、間隔、比率のように様々な尺度が混在している場合でも、変数を・GLMプロシジャ ［一般の線形モデル］
一般的な線形モデルの当てはめを行なうプロシジャです。具体的には、変換することで分析を行なうことができます。コンジョイント分析などにも分散分析（ANOVA）、共分散分析（ANCOVA）、多変量分散分析

対応しています。

（MANOVA）、単回帰、および重回帰分析などに対応しています。後記のANOVAプロシジャとは異なり、アンバランスデータに対する解析も可3.3.2 頑健（ロバスト）な手法に基づく回帰能です。また、Tukey法やDunnett法などの多重比較を実行することも・ROBUSTREGプロシジャ ［ロバストな線形回帰］できます。この分散分析の節では他にもいくつかの分析プロシジャをご線形モデルにおいて、いわゆるロバスト回帰と呼ばれる手法でパラメー紹介していますが、現在ではこのGLMプロシジャ、または混合モデルにタを推定します。M推定、S推定、LTS推定、およびMM推定がサポートさ対応した後述のMIXEDプロシジャが最も頻繁に利用されています。

れています。
・ANOVAプロシジャ ［バランスデータの分散分析］
・QUANTREGプロシジャ（評価版） ［分位点回帰］
いわゆる分位点回帰（Quantile Regression）を行なうプロシジャです。

バランスのとれているデータに対する分散分析を行ないます。このようなケースでは、GLMプロシジャより高速な処理が期待されます。

分位点回帰は、中央値回帰（メディアン回帰、Median Regression）も含む、線形モデルにおけるロバストな推定方法です。32bit Windows環
境におけるSAS 9.1のアドオンとして提供されていますが、SAS 9.2では・LATTICEプロシジャ ［格子計画に対応した分析］
いわゆる格子法計画に対する分散分析に特化したプロシジャです。

正規版のプロシジャとなる予定です。
・VARCOMPプロシジャ ［分散成分モデルの分析］
3.3.3 ノンパラメトリックな手法に基づく回帰

いわゆる分散成分モデルに対応したプロシジャです。

・TPSPLINEプロシジャ ［薄板平滑化スプライン］
薄板平滑化スプライン（Thin Plate Spline）に基づくモデリングを行ないます。

・NESTEDプロシジャ ［枝分かれ計画に対応した分析］
ある種の枝分かれ実験計画に対する分散分析に対応したプロシジャです。

・LOESSプロシジャ ［LOESS回帰］
LOESSと呼ばれるある種のノンパラメトリック回帰をサポートしたプロシ
ジャです。

・GLMMODプロシジャ ［質的変数に対するダミー変数の作成］
GLMプロシジャにおける展開方法に基づいて、質的変数をダミー変数に展開したデータセットを作成します。

・GAMプロシジャ（評価版） ［一般化加法モデル］
一般化加法モデル（Generalized Additive Models）
を扱うプロシジャです。

・PLANプロシジャ ［実験計画・割り付け］
様々なタイプの要因実験計画をたて、ランダムな割り付けを行なう機能があります。なお、
より複雑な実験計画については、SAS/QC ソフトウェ
アのOPTEX、およびFACTEXプロシジャで対応可能です。
3.3.5 ノンパラメトリックな一元配置分析
・NPAR1WAYプロシジャ ［正規性を仮定しない一元配置モデル］
ノンパラメトリックな分散分析として、Wilcoxon検定、Kruskal-Wallis
検定、
メディアン検定、Van der Waerden検定、Savage検定などが実行できます。それぞれの検定では、正確な分布に基づくp値を算出可能であり、またその計算において処理時間がかかるケースなどで有用な、モンテカルロ シミュレーションによる正確なp値の推定を行なう機能もあります。SAS 9.2では、中央値の差に対するHodges-Lehmannの信頼区間の算出や、Conover検定をサポートする予定です。

Summer 2007

3.3.6 混合モデル
・MIXEDプロシジャ ［線形混合モデル］

3.3.8 ベイズ解析に関する機能
ベイズ統計に関する機能SAS 9.1.3のアドオンとして、Gibbsサンプラー

線形混合モデルの分析に対応したプロシジャです。Newton-Raphsonに基づいて事後分布を求めるベイズ解析に関連する評価版のプロシジャ法に基づいて、REML（制約付き最尤法）
または最尤推定を行ないます。

が3つ用意されました。現在のところ、32bit Windows上でのみ利用でき

反復測定分析にも対応しており、その他にも最小2乗平均の計算や、最ます。以下の米国SASのWebサイトから、モジュールやドキュメントのダウ

小2乗平均に関するTukeyやDunnettの多重比較を行なう機能もサポー

ンロードが可能です。

トされています。SAS 9.1からは、いわゆるMaternクラスに属する共分散構造を扱えるようになりました。

Capabilities for Bayesian Analysis in SAS/STAT Procedures
http://support.sas.com/rnd/app/da/bayesproc.html

・NLMIXEDプロシジャ ［非線形混合モデル］
非線形混合モデルに対応したプロシジャです。尤度関数に現れる変量・ BGENMODプロシジャ（評価版） ［一般化線形モデルに対するベイズ解析］

効果に起因した積分項を適応型Gauss求積法や1次のTaylor展開など

GENMODプロシジャでサポートされているモデルの枠組みにおいて、ベに基づいて近似し、最適化を行ないます。

イズ解析に対応したプロシジャです。

・GLIMMIXプロシジャ ［一般化線形混合モデル］
SAS 9.1で新たにアドオンとして利用可能になったプロシジャであり、い・BLIFEREGプロシジャ（評価版）［パラメトリックな生存時間解析に対するベイズ解析］

わゆる一般化線形混合モデルをサポートしています。SAS/STATソフトウェ

LIFEREGプロシジャでサポートされているモデルの枠組みにおいて、ベアのプロシジャの中では最も幅広く様々なモデルを包含しています。詳

イズ解析に対応したプロシジャです。

細については、次のドキュメントをご参照ください。
・BPHREGプロシジャ（評価版） ［比例ハザードモデルに対するベイズ解析］
http://support.sas.com/rnd/app/papers/glimmix.pdf

PHREGプロシジャでサポートされているモデルの枠組みにおいて、ベイズ解析に対応したプロシジャです。

GLIMMIXプロシジャは、9.2においても引き続き機能拡張が行なわれます。開発者Oliver Schabenbergerによって、米国ユーザー会で最新の3.3.9 カテゴリカルデータ解析

情報が公開されています。

・CATMODプロシジャ ［カテゴリカルデータに対するモデリング］
対数線形モデルやロジスティックモデルなど、
カテゴリカルデータに対す

Growing Up Fast：SAS 9.2 Enhancements to the GLIMMIX Procedure

る広範囲なモデリングをサポートしたプロシジャです。重み付き最小2乗

http://www2.sas.com/proceedings/forum2007/177-2007.pdf

法に基づいて様々な線形モデルに対応可能です。また、一部のモデルに対しては、Newton-Raphson法やIPF（Iterative Proportional Fitting）

3.3.7 一般化線形モデル法に基づいて最尤推定を行なうことができます。

・GENMODプロシジャ ［一般化線形モデル全般］
一般化線形モデルの当てはめを行なうプロシジャです。一般化線形モ・FREQプロシジャ ［度数表・集計表の作成、および集計データに対する解析］

デルには、Poisson回帰やロジスティック回帰などが含まれます。また、Base SASに含まれるFREQプロシジャでサポートされている分析機能は、

反復測定データに対してGEE推定を行なうこともできます。SAS 9.1でカテゴリカルデータの解析といえます。詳細については、前記のFREQ

は、グラフィカルなアプローチでモデルの評価を行なう機能が評価版とプロシジャの項をご参照ください。

して追加されました。SAS 9.2では、前述のBGENMODプロシジャの機能が統合される予定です。また、AICや（GEE推定における）QICなどの3.3.10 多重比較に関する機能

統計量が算出されるようになります。

・MULTTESTプロシジャ ［様々な多重比較］
ステューデントのt検定、Cochran-Armitageの傾向性検定、Freeman-

・LOGISTICプロシジャ

Tukey検定、Fisherの正確検定、およびPeto検定（Peto mortality-［ロジスティック回帰・プロビット回帰、および関連する様々な解析］

prevalence test）に関して、様々な多重比較の方法を提供しているプロシジャ

ロジスティック回帰全般に対応したプロシジャです。オッズ比の計算、当です。p値の調整法としては、Bonferroni、Sidak、それらの下降手順、Hochberg、てはまりに関する統計量の算出など、この分野で一般的に使用される機

Hommelなどの方法が用意されています。また、Bootstrap法やPermutation

能が網羅されています。SAS9においても様々な拡張が行なわれており、

法による、リサンプリングに基づくp値の調整を行なうことも可能です。p値を

STRATAステートメントを使用した条件付ロジスティック回帰に対応して含むデータセットを入力として、前記の方法に基づいた調整p値を直接算出すいます。また、正確な分布に基づくp値の計算において、処理速度の向る機能もあります。なお、GLM、MIXED、およびGLIMMIXプロシジャにおいて上と追加機能があります。その他、データをスコアリングする機能もあらも、各分析機能に対応した多重比較の方法がサポートされています。

たに用意されました。ロジスティック回帰を行なう場合、
このプロシジャを利用することをまず最初にお考えください。

3.3.11 検出力とサンプルサイズ
・POWERプロシジャ ［相関、t検定、割合、分割表などに対する分析、・PROBITプロシジャ ［ロジスティック回帰・プロビット回帰、および逆推定］および生存時間解析における検出力の計算とサンプルサイズの決定］

主にプロビット回帰に対応したプロシジャです。いわゆるLD50、ED50のSAS 9.1から正規版となったPOWERプロシジャは、回帰分析における推定値とその信頼区間を算出できます。この逆推定の機能は、他のプ

F検定、Pearsonの相関係数に関する検定、2項検定、McNemar検定、ロシジャでは対応していません。

2×2表に対するPearsonのカイ2乗検定、およびFisherの正確検定、平均に対するt検定、および生存時間解析で使用される検定など、様々な仮説検定における検出力（検定力）を計算し、また適切なサンプルサイ
ズを決定する機能をサポートしています。

Summer 2007

・GLMPOWERプロシジャ

3.3.14 多変量解析・多次元データ解析［線形モデルにおける検出力の計算とサンプルサイズの決定］

・PRINCOMPプロシジャ ［主成分分析］

SAS 9.1から正規版となったGLMPOWERプロシジャでは、分散分析に

主成分分析を行ないます。相関行列や共分散行列なども、入力データおける様々な対比に対して、検出力の算出や適切なサンプルサイズのとして扱うことができます。

同定を行なうことができます。
・PRINQUALプロシジャ ［質的変数が混在するデータの主成分分析］
・Power and Sample Size Application ［Webアプリケーション］
上記2つのプロシジャで対応している検出力の計算やサンプルサイズの交互最小2乗法による最適変換をもとに、質的データが混在する場合の主成分分析を実行することができます。

決定の多くを、ブラウザ上のGUI操作で実現できるWEBアプリケーショ
ンです。SAS9以降で利用できます。SAS 9.2では、アプリケーションの仕組みが全面的に改良される予定です。

・FACTORプロシジャ ［因子分析］
因子分析を行なうプロシジャです。因子抽出の方法として、主因子法、最尤法、反復主因子法などがサポートされています。また、直交、および

3.3.12 判別分析

斜交のバリマックス回転、エカマックス回転、パーシマックス回転、
またそ

・DISCRIMプロシジャ ［判別分析］

れらの一般化したオーソマックス回転など、通常頻繁に使用される回転判別分析を行なうプロシジャです。線形判別、2次判別、ノンパラメトリッ方法を網羅しています。さらに、より包括的な回転法である一般化

クな方法に基づく判別分析に対応しています。また、共分散行列の等質

Crawford-Ferguson族に属するすべての直交および斜交回転を実行性検定をもとに、線形判別と2次判別から適切と考えられる方を選ぶ機することも可能です。

能もサポートされています。
・CANCORRプロシジャ ［正準相関分析］
・STEPDISCプロシジャ ［変数選択を伴う判別分析］

正準相関分析、および関連した解析を行なうプロシジャです。

変数の逐次選択を伴う判別分析に対応したプロシジャです。
・CORRESPプロシジャ ［コレスポンデンス分析（対応分析）］・CANDISCプロシジャ ［正準判別分析］

コレスポンデンス分析や、
多重コレスポンデンス分析を行なうプロシジャです。

正準判別分析に対応したプロシジャです。
・MDSプロシジャ ［多次元尺度法］
3.3.13 クラスター分析

類似度データから、対象をユークリッド空間上に配置する多次元尺度法

・CLUSTERプロシジャ ［階層型のクラスタリング］

をサポートしたプロシジャです。

階層型クラスタリングのうち、凝縮的な方法をサポートしたプロシジャです。
群平均法、重心法、Ward法など11種類の手法が提供されています。

3.3.15 構造方程式モデリング・CALISプロシジャ ［構造方程式モデリング（共分散構造分析）］

・TREEプロシジャ ［樹形図（デンドログラム）の描画］

構造方程式モデリング（SEM）に対応したプロシジャです。パス解析、多CLUSTERプロシジャやVARCLUSプロシジャが出力するデータを用いて、重指標分析、探索的、および確証的（検証的）因子分析など、プログラ

デンドログラムを描画します。

ムを適切に記述することにより様々なモデリングに対応可能です。なお、
現行リリースでは多母集団解析がサポートされていないなど、いくつかの・FASTCLUSプロシジャ ［k-means法によるクラスタリング］
k - m e a n s 法に基 づく非 階 層 型 のクラスター分 析を行ないます。

重要な機能が備わっていませんが、将来的に次第に拡張される予定となっています。

CLUSTERプロシジャと比べると、その処理速度の速さから、大規模なデー
タに対してクラスタリングを行なう場合に有用です。

3.3.16 不完全データに対する多重代入法と関連機能
・MIプロシジャ ［多重代入法に基づく欠損値の補完］

・VARCLUSプロシジャ ［変数に対するクラスタリング］

多重代入法を実現するプロシジャであり、SAS9以降で正規版の扱いと変数間の相関行列または共分散行列をもとに、連続変数に対するクラなりました。欠測パターンが「単調」である場合に有効である回帰モデ

スタリングを行ないます。

ルに基づく方法や、プロペンシティ（Propensity）スコアに基づく代入法がサポートされています。また、カテゴリ変数に欠測がある場合には、・ACECLUSプロシジャ ［クラスター間で構造が同等になるような変数変換処理］

判別分析やロジスティック判別による代入方法が評価版として用意され各クラスターが同一の多変量正規分布にしたがっていると仮定できる場ています。その他にも、より一般的な欠測パターンでも有効なMarkov

合に、プールしたクラスターの分散共分散行列を推定し、データに対し連鎖モンテカルロ（MCMC）法に基づく代入法もサポートされています。

て変換を施します。このようにして得られた変換データを用いてクラスター
分析を行なうと、生データを直接使用するよりも良い結果が得られる場

・MIANALYZEプロシジャ

合があり、CLUSTERやFASTCLUSプロシジャを利用してクラスター分［多重代入法による補完されたデータに対する解析結果の統合］

析を行なう前段階に利用します。

MIプロシジャが作成した擬似完全データセットをもとに分析プロシジャ
を適用後に、
その結果に基づいてパラメータの推測を行なうプロシジャ

・MODECLUSプロシジャ ［ノンパラメトリックな手法によるクラスタリング］
ノンパラメトリックな密度推定に基づくクラスタリングを行ないます。

です。こちらも、SAS9で正規版となりました。通常は、前記のMIプロシジャとペアで使用しますSummer 2007

3.3.17 生存時間解析

3.3.19 2次元における空間統計・LIFETESTプロシジャ ［ノンパラメトリックな生存時間解析］

・VARIOGRAMプロシジャ ［2次元のバリオグラム］

右側の打ち切りを含む生存時間データに対してKaplan-Meier法、もし

2 次 元の 空 間データに対して、（セミ）バリオグラムを計 算します。

くは、生命表法を使ってノンパラメトリックな推定を行なうプロシジャです。

KRIGE2Dプロシジャの前処理に利用することができます。

推定した生存時間関数の群間比較に対しては、Log-Rank、一般化
Wilcoxon、Tarone-Ware、Peto-Peto、および修正Peto-Peto検定などが用意されています。
・PHREGプロシジャ ［比例ハザードモデル（Cox回帰）］
Coxの比例ハザードモデルによる回帰分析を行なうプロシジャです。変

・KRIGE2Dプロシジャ ［2次元におけるクリギング］
2次元の空間に対して、通常型のクリギングを行なうプロシジャです。
・SIM2Dプロシジャ ［2次元のシミュレーション］
2次元Gauss確率場に対するシミュレーションを行なうプロシジャです。

数選択を行なうこともでき、時間依存性共変量を含めた解析も可能です。
また、ベースラインの生存時間関数の推定を行なうことができます。前

3.3.20 その他の機能述したBPHREGプロシジャの機能は、SAS 9.2においてPHREGプロシ

・KDEプロシジャ ［カーネル密度推定］

ジャに統合される予定です。

Gauss密度関数に基づいて、1変量、および2変量のカーネル密度推定（核密度推定）を行なうプロシジャです。SAS9以降では、構文が変更さ

・TPHREGプロシジャ（評価版）

れています。

［質的変数も説明変数として利用可能なPHREG］
PHREGプロシジャに対して、名義的な説明変数を扱うCLASSステート

・BOXPLOTプロシジャ ［箱ひげ図の描画］

メントを追加したテスト版のプロシジャです。他のプロシジャと同様に、

BOXPLOTプロシジャは、SAS/GRAPHソフトウェアの機能を利用してCONTRASTステートメントを利用して任意の対比に関する検定を行な

箱ひげ図を描きます。SAS/GRAPHのGPLOTプロシジャと比べて、図をうことが可能です。なおこのプロシジャは、SAS 9.2でPHREGプロシジャ

カスタマイズするオプションが豊富に用意されています。

に統合される予定です。
・INBREEDプロシジャ ［家系分析に関する機能］
・LIFEREGプロシジャ ［パラメトリックな生存時間解析］

集団遺伝学における近交係数などを計算するプロシジャです。なお、こ

打ち切りを伴う生存時間データに、パラメトリックなモデルをあてはめます。

の分野に関してより広範な機能をサポートするSAS/Genetics¤ ソフトウェ

生存時間の分布として、指数、一般化ガンマ、対数ロジスティック、対数正アにも、INBREEDプロシジャは含まれています。

規、Weibull分布などが利用できます。また、右側、左側、区間打ち切りの3通りの方法がサポートされています。

・STDIZEプロシジャ ［種々の標準化・基準化］
変数に対する標準化・基準化を行なう18種類の変換方法が提供されて3.3.18 標本調査に関連する機能います。また、個々の変数に対してそれぞれパラメータを与えて線形変換

・SURVEYSELECTプロシジャ ［様々な標本抽出］を行なうこともできます。Base SASのSTANDARDプロシジャの機能を

標本データのサンプリングを行なうプロシジャです。単純無作為抽出や、大幅に拡張したものです。

系統抽出、また層別抽出などの様々な抽出法をサポートしています。
SAS 9.2では、配分（Allocation）の機能が追加される予定です。

・SCOREプロシジャ ［スコアリング］
２つのデータセットをもとにしてスコアリングを行ないます。たとえば、・SURVEYMEANSプロシジャ ［調査データに対する平均の解析］

REGプロシジャで求めたパラメータ推定値からなるデータセットを利用し標本調査に基づいて、母集団における平均の推定値、およびその分散て予測値を計算する、
また、FACTORプロシジャからの因子負荷量を利の推定値、信頼区間など、様々な統計量を求めることができます。

用して新しいデータに対して因子得点を求めることができます。

・SURVEYFREQプロシジャ ［調査データに対する集計表の解析］

・DISTANCEプロシジャ ［距離・類似度などの算出］

SAS 9.1以降では、調査データに対して1元からn元度数表や分割表をSAS9で新たに実装されたプロシジャで、オブザベーション間の距離、非作成するSURVEYFREQプロシジャが利用できます。このプロシジャでは、類似度（Dissimilarity）や類似度（Similarity）を求めます。40種類ほど

度数や比率（全体、行、および列のパーセント）の推定値、およびそれらの 手 法 が 用 意されています 。D I S T A N C E プロシジャの 結 果をに対応する標準誤差を算出します。

CLUSTERプロシジャやMDSプロシジャで使用することが可能です。

・SURVEYREGプロシジャ ［調査データに対する回帰分析］

4. おわりに線形モデルの当てはめ、回帰係数、およびその共分散行列の算出を行

これまでにご紹介した内容が、適切なプロシジャを選択するためのきっかけ

ない、標本調査に基づくデータに対して回帰分析を行なうことができます。

となりますと幸いです。なお、アドオンとして利用できるプロシジャは、いず
れも米国SASのWebサイトからダウンロードできます。

・SURVEYLOGISTICプロシジャ［調査データに対するロジスティック回帰］

http://support.sas.com/rnd/app/download.html

SAS 9.1以降では、標本調査に基づくデータにおいてロジスティック回帰を行なうSURVEYLOGISTICプロシジャが利用できます。算出される

また、これまでにご紹介したSAS 9.2における機能拡張はごく一部であり、他に回帰係数、およびオッズ比に対する分散は、Taylor展開から得られる近も重要な機能が数多く提供される予定となっています。なお、SAS 9.2のリリー似を用いて算出されます。

ス予定時期については、
現状では正式に公開できる情報はございません。また、SAS 9.2において開発中の機能は、予告なく変更される可能性があります。

Summer 2007

DATAステップ内で、NOBS=オプションとCALL SYMPUT
を使って、
データセットのオブザベーション数をマクロ変数にしています。
しかしこの方法では、0オブザベーションのデータ
セットの場合、正常にマクロ変数が作成されないため、マクロ変数の展開
時にWARNINGが出力されてしまいます。何か良い方法はありませんか。
● タイトル拡張子の関連付けを再実行する方法● ライブラリの割り当て先パスを取得する方法

0オブザベーションのデータセットをDATAステップで読み込● オブザベーション数のカウント

んだ場合、CALL SYMPUTルーチンは実行されないため、● クエリを実行毎に条件を変えて実行したい

マクロ変数が作成されません。その結果、マクロ変数を展● SYMBOLステートメントの繰り返し

開することができず、WARNINGメッセージが出力されてしまいます。以下、● SASで主成分回帰を行なう方法

その例となります。

● Enterprise Guideタスクで入力データを切り替える方法/** 0オブザベーションのデータセットを作成 **/DATA one;
STOP;*.sasファイルの拡張子の関連付けを誤って変更してしまっ

RUN;たため、*.sasファイルをダブルクリックしても拡張エディタで開くことができなくなりました。拡張子の関連付けを元に戻すにはどうしたらよいでしょうか。

DATA _NULL_;SET one NOBS=n;
CALL SYMPUT("cnt1",n);STOP;

下記手順を実行すると、SAS 9.1の拡張子関連付けウィザー

RUN;

ドが表示されますので関連付けの再定義を行なってください。
%PUT &cnt1;/** マクロ変数の値の確認 **/1. SAS Setup DiskをPCに挿入します。
2. コマンドプロンプトを起動し、下記コマンドを実行します。
（DドライブがCDドライブの場合）

このような場合、いくつかの対処法が考えられますが、OPEN関数およびd:¥sas¥setup.exe register

ATTRN関数を使用してデータセットの属性を取得することが可能です。

3. ウィザードにしたがい、拡張子の関連付けを行ないます。

ATTRN関数を使用すると、データセットに関わる各種数値属性を取得できますが、ここで必 要な値はオブザベーション数なので、引 数として"NOBS"を指定します。以下に例を挙げます。

ライブラリの割り当て先パスをSASプログラムから取得する%LET dsid=%SYSFUNC(OPEN(one));/** データセットを開く **/方法を教えてください。

%LET cnt2=%SYSFUNC(ATTRN(&dsid, NOBS));/** OBS数を取得 **/%LET rc=%SYSFUNC(CLOSE(&dsid));/** データセットを閉じる **/たとえば「LIBNAME testlib 'C:¥temp';」のようなステート%PUT &cnt2;/** マクロ変数の値の確認 **/メントで割り当てられたライブラリの参照名「testlib」からパスを取得するには次のような方法があります。 以下のサン
プルでは全てパスをマクロ変数に格納しています。
（1）DICTIONARYテーブルから取得する作成したクエリを毎回編集することをせずに条件を変えて実行することは可能でしょうか。

PROC SQL NOPRINT;
SELECT path INTO :path FROM dictionary.members

Enterprise Guide4.1では、［ツール］→［パラメータ（マク

WHERE libname=UPCASE('testlib');ロ変数）マネージャ］からマクロ変数を作成することができま

QUIT;%PUT &path;す。パラメータマネージャで作成したマクロ変数は、プロジェ
クトの実行毎に入力することが可能です。クエリにパラメータを用いる際には、［フィルタの編集］→［値］の選択時に、［パラメータ］タブで作成したパラメータを指定します。

（2）PATHNAME関数により取得する%LET path = %SYSFUNC(PATHNAME(testlib));%PUT &path;Summer 2007/* サンプルデータセットの作成 */各被験者（ID）の時点（TIME）間における観測値（RESP）の推移を表すグラフを以下のプログラムにて作成しています。

DATA one;
DO id=1 TO 10;group=RANBIN(1234,1,0.5);

PROC GPLOT DATA=one;

DO time=1 TO 3;

PLOT resp*time=id;

resp=3*group+time+RANNOR(123);RUN;

OUTPUT;

QUIT;

END;
END;
RUN;

この際、変数IDの水準ごとに個別のSYMBOLステートメントを指定しています。被験者が属するグループ（GROUP）
ごとに同じSYMBOLステートメ
ントを用いるためにはどうしたらよいでしょうか。

/* データセットを事前にソート */PROC SORT DATA=one;
BY group id;

SYMBOLステートメントのREPEAT=オプションにて、同じ

RUN;

SYMBOLステートメントを適用する回数を指定することができます。たとえば、以下のSYMBOLステートメントを指定しているとします。

/* データセットの加工 */DATA two;
RETAIN n ngroup id_temp 0;

SYMBOL1 V=dot I=join C=red

L=1

REPEAT=4;

SYMBOL2 V=dot I=join C=blue L=10 REPEAT=6;

SET one;BY group id;
IF FIRST.group THEN DO;/* 変数GROUPの水準ごとにNGROUPの値を変更 */この場合、最初にSYMBOL1を4回繰り返した後、SYMBOL2を6回繰り返

ngroup=ngroup+1;

すことになります。ただし、以下の2点が事前に必要となります。

/* 変数GROUPの水準が変更するごとにNの値を初期化 */n=0;

1．
グループ（GROUP）ごとに並んでいるデータセットにおいて、被験者を表す番号（ID）
も昇順に並んでいる。たとえば、変数GROUPの最初の

END;
IF FIRST.id THEN DO;

水準に含まれている被験者の番号は1から4、2番目の水準に含まれてい/* 変数GROUPごとにサンプル数を算出 */る番号は、5から10というようなデータセットとなります。

n=n+1;/* ソートした後の順序を反映しているIDを作成 */2．
グループ（GROUP）の水準ごとに、含まれている被験者の数がわかっている。

id_temp=id_temp+1;
END;

上記の条件を満たしていない場合には、事前にデータセットの加工などが/* 各水準におけるサンプル数をマクロ変数として保持 */必要となります。この点に関しては、一つの方法として、右記のサンプルのIF LAST.group

ようなプログラムを記述する形となります。

THEN CALL SYMPUT('n'||LEFT(PUT(ngroup,2.)),PUT(n,2.));RUN;

GOPTIONS RESET=ALL;/* SYMBOLステートメントの指定 */SYMBOL1 V=dot I=join C=red

L=1

REPEAT=&n1.;

SYMBOL2 V=dot I=join C=blue L=10 REPEAT=&n2.;/* グラフの作成 */PROC GPLOT DATA=two;
PLOT resp*time=id_temp / NOLEGEND;
RUN;
QUIT;

Summer 2007

SASのプロシジャの中で、いわゆる主成分回帰を直接行なうことができるものはありますか。
PLSプロシジャとREGプロシジャが利用可能です。PLSプ
ロシジャでは、PROC PLSステートメントでMETHOD=PCRの指定により、主成分回帰を行なうことができます。また、
NFACT=オプションにおいて、抽出する主成分の数を指定することが可能であり、その他にも交差検証法（cross-validation）に基づいて主成分の抽出数を定める機能も用意されています。
PLSプロシジャのプログラム例
PROC PLS DATA=test METHOD=PCR NFAC=2 DETAILS;MODEL Y=X1 X2 X3 X4 X5 / SOLUTION;OUTPUT OUT=out P=p;
RUN;

REGプロシジャでは、PCOMIT=オプションを使用すると、OUTEST=オプションで指定したSASデータセットへ主成分回帰によるパラメータ推定値が出力されます。PCOMIT=オプションで指定した数だけ主成分を除外して、計算を行ないます。また、複数個の整数値を指定することも可能です。
REGプロシジャのプログラム例
PROC REG DATA=test PCOMIT=0 1 2 3 4;
MODEL Y=X1 X2 X3 X4 X5;
RUN;Enterprise Guideのタスクをデータセットを変更して実行することができますか。同じ変数を持つデータが複数個ある場合でも、
データセット毎にタスクを作成しなければなりませんか。
タスクを右クリックすることで表示される「入力データの選択」
により入力データを切り替えることができます。これにより、作成したタスクを入力データのみを変更し、再利用して実行することができます。既に作成済みのプロセスフローをそのままにする場
合、タスクをコピーしてから入力データを切り替えるとよいでしょう。なお、「入力データの選択」で選択可能となるデータは、
あらかじめ同一のプロセス
フローに追加されている必要があります。

Summer 2007

SAS
Training

日

SASトレーニングのお知らせ

受講対象：SASデータテーブルやSASシステムのプロシジャ出力を■特別トレーニングコースの開催のご案内

前提知識：「SASプログラミング I」を受講済みか、同程度の知識のある方●「SAS 9.1拡張点入門」コース（1日間）

学習内容：このコースでは、SASのExcel LIBNAMEエンジン、EXPORT●「SASからのMicrosoft Excelへのアクセス方法」
コース（1日間）
程：2007年8月24日（金）10：00 〜 17：00（東京会場）
2007年9月6日（木）10：00 〜 17：00（大阪会場）
価

格：57,750円（税込）／チケット捺印数 1
Microsoft Excelスプレッドシートに取り込んで、SASシステムとMicrosoft Excelの連携を行ないたい方

日

程：2007年8月23日（木）10：00 〜 17：00（東京会場）

プロシジャの基本や、ODS機能（Output Delivery System）

価

格：57,750円（税込）／チケット捺印数 1を使用して、CSV、HTML、XMLファイルを作成し、Microsoft
Excelで開く方法を学習します。需要の多いMicrosoft Excel

受講対象：SAS9新機能の詳細について学習したい方のファイルにSASデータセットを変換したり、プロシジャ出力をSASシステム管理者または、SASプログラマの方

Excelの形式に変換するためのテクニックについて学習します。

前提知識：SASシステムを3年以上お使いの方か、同程度の知識のある方
学習内容： SAS9と旧バージョンのSASデータの互換性について説明します。また、デー

コンテンツ：■ はじめに

タ移行方法として、SAS9の新機能であるSASデータ変換のMIGRATEプロシ・コース概要ジャなどを使用した方法をご紹介いたします。さらに、負荷分散機能、SPDエン■ SASテーブルからのMicrosoft Excelファイルの作成

ジン、Base SAS、SAS/ACCESS の拡張機能についても説明いたします。

・EXPORTプロシジャの利用
・外部ファイルインターフェイスの利用（自己学習）

コンテンツ：■ SAS9の概要

・Excel LIBNAMEエンジンの利用

・概要
・SAS9基本機能の拡張点概要■ ODSを使用したCSVファイルの作成■ SAS8 からSAS9へ・ODS CSVおよびその他のCSVタグセットの利用

・イントロダクション - SAS9への移行■ ODSを使用したMicrosoft ExcelのためのHTMLファイルの作成

・SAS8とSAS9の互換性

・HTML3.2とHTML4.0ファイルの作成

・MIGRATEプロシジャを使用したSAS 9.1への移行

・MSOFFICE2Kタグセットを使用したMicrosoft HTMLファイルの作成・移行したファイルの検証

・CSSを使用したスタイルや数値形式の変更（自己学習）■ SASプロシジャの拡張点■ODSを使用したMicrosoft Excelのためのタグセットの作成

・スレッド化プロシジャ

・タグセットとイベント

・プロシジャの変更点と新規プロシジャ・Templateプロシジャの利用

・SAS/GRAPHの拡張点■ 他の方法でのMicrosoft Excelのためのファイルの作成（自己学習）■ Base SASランゲージの拡張点

・その他作成方法

・SASシステムオプション
・各国語サポート●「ロジスティック回帰による予測モデル」コース（2日間）

・SAS関数日

程：2007年9月27日（木）〜 28日（金）10：00 〜 17：00（東京会場）

・Perl正規表現

価

格：115,500円（税込）／チケット捺印数 2

・ハッシュテーブル

受講対象：SASによる統計解析に従事する方・ODSの拡張点

前提知識：下記3コースを受講済みか、同程度の知識のある方、・SAS XML MapperによるXMLデータの読み込み

また、SASを用いた統計モデルを作成した経験がある方■ SPDエンジンによるデータ保存とアクセス

・「SASプログラミング I」

・SPDエンジンの概要

・「SASによる統計解析 I」

・SPDエンジンのアーキテクチャー
・SPDエンジンデータへのアクセス
・SPDエンジンからのデータ読込みとインデックスの作成

・「SASによる回帰分析 I」
学習内容：このコースではLOGISTICプロシジャを主に用いて予測モデ
リングを解説します。本コースで紹介される手法は、信用リスク

・SPDエンジンでのパラレル処理の評価、データベースマーケティング、不正検出などで応用さ・SPDエンジンユーザーのためのチューニングオプション

れます。またコースの内容に、変数選択、モデルの評価、欠損■ SAS9でのSAS/ACCESS・SAS/Accessの新機能 - 一般的な概要

値の取り扱い、大規模データの効率的な扱い方を含みます。
コンテンツ：■ 予測モデル

・マルチスレッドアクセス

・はじめに・トレースとデバッグ

・解析における課題

・テーブルの作成と読込み■ モデルの当てはめ

・リレーショナルデータベースへのSAS/ACCESSインターフェイスの新機能

・ロジスティック回帰のモデル

・SAS/Access to PC Filesの新機能・オーバーサンプリングの調整■ MP Connect改良点■ 入力変数の準備

・MP CONNECT改良点の主な方向性

・欠損値

・MP CONNECTのパイプ機能

・カテゴリカルな説明変数

・ライブラリ参照の継承

・変数のクラスタリングとスクリーニング

Summer 2007

・説明変数の選択

・SASデータセットの追加■ 判別性能の測定■ BYグループ処理と並べ替え

・公正な評価について・重複の除去・誤判別・並べ替えリソース

・振り分けについての基準

・正しい並べ替えルーチンの選択（自己学習）

・全体的な予測力

・別手法での並べ替え■ 複数のモデルの作成と評価■ ルックアップテーブルを使用したデータマッチング

・モデル選択のためのグラフ

・多次元配列・ハッシュテーブルによるルックアップ（自己学習）【ご注意】本コースは、英語版のテキストを使用し、日本語で説明を行ないます。

・ルックアップテーブルとしての出力形式■新規トレーニングコースの開催のご案内

・ルックアップテーブルを作成するためのデータの転置●「SASによる回帰分析 I」コース（2日間）■ データ保存領域の制御

日

程：2007年8月23日（木）〜 24日（金）10：00 〜 17：00（東京会場）

・数値変数の長さの縮小

価

格：115,500円（税込）／チケット捺印数2・データファイルの圧縮
・DATAステップビューの作成※本コースは「SASによる回帰分析」の改訂版コースです。

受講対象：SASによる統計解析に従事する方■ 効率最適化への試み

前提知識：「SASによる統計解析 I」を受講済みか、同程度の知識のある方・必要なステートメントだけの実行

学習内容：回帰分析、
ロジスティック回帰についての基本的な考え方と手・不要なデータ処理の除去法を紹介します。

・必須データのみの入出力

コンテンツ：■ 回帰分析

・ネットワークの最適化の考察（自己学習）

・探索的データ解析■ Scalable Performance Data Engineの利用（自己学習）

・単回帰分析

・SPDエンジンテーブルの作成

・重回帰分析の考え方

・SPDエンジンの効率的な利用・モデルの構築と解釈

・SPDエンジンのLIBNAMEステートメントのオプション一覧■ 回帰診断■ 追加トピックス（自己学習）

・残差の分析

・SASデータセットの更新

・影響力の大きいオブザベーション

・世代管理

・多重共線性・一貫性制約■ ロジスティック回帰

・監査証跡

・ロジスティック回帰の紹介

・Perl正規表現

・ロジスティック回帰による多変量解析･ ロジットのプロット■臨時トレーニングコースの開催のご案内●「ロジスティック回帰分析」コース（2日間）●「SASプログラミング III〜上級テクニックと効率化〜」コース（3日間）

日

程：2007年8月30日（木）〜 31日（金）10：00 〜 17：00（東京会場）

日

程：2007年8月29日（水）〜 31日（金）10：00 〜 17：00（東京会場）

価

格：115,500円（税込）／チケット捺印数2

価

格：173,250円（税込）／チケット捺印数 3

受講対象：SASプログラミングのテクニックを磨き、様々なテクニックにより効率的なプログラムを作成したい方
前提知識：「SASプログラミングII」を受講済みか、同程度の知識のある方●「多変量解析」コース（2日間）
日

程：2007年9月4日（火）〜 5日（水）10：00 〜 17：00（東京会場）

価

格：115,500円（税込）／チケット捺印数2

学習内容：このコースでは、SASデータセットへのダイレクトアクセス、結合、並べ替えを行ない、テーブルルックアップのために、多次元配列、ハッシュテー

上記２コースは、
この日程でコース終了となります。ご受講をご希望のお客

ブル、出力形式の使用法を解説します。さらに、テキストでは、SAS様はこの機会をお見逃しなく！

Scalable Performance Dataエンジンについても解説しています。
コンテンツ：■ はじめに

SAS Institute Japan株式会社では、今後も多岐にわたったトレーニング

・効率化の測定

コースを追加していく予定です。コース内容・日程等の詳細は、順次弊社

・SAS処理について

Webサイトに公開しますので、以下のURLをご参照ください。

・メモリとI/O処理の制御■ オブザベーションへのアクセス

http://www.sas.com/japan/training/

・サンプルデータセットの作成
・インデックスの作成と更新

その他、
トレーニングに関する情報については、上記のURLをご参照いた■ データの横結合

だくか、下記トレーニング担当までお問い合わせください。

・共通変数のない結合・要約データと明細データの結合
・データの更新
・2つのSETステートメントを使用した要約データと詳細データの結合（自己学習）■ データの縦結合
・ローデータファイルの追加

トレーニングに関するお問い合わせ先

Summer 2007

SASマニュアル申込用紙、および最新のPublication Catalog（マニュアル案内パンフレット）は弊社ホームページにて公開しておりますので、あわせてご利用ください。
http://www.sas.com/japan/manual/

新刊マニュアルのお知らせ
マニュアルに関するお問い合わせ先「CRM Segmentation and Clustering Using SAS
Enterprise Miner 」
http://support.sas.com/publishing/bbu/companion̲site/59502.html
SAS Enterprise Minerと一般的によく使われるテクニックを用いて、CRM（顧客関係管理）について解説しています。
注文番号： 59502
価

格： 9,975円（税込）「SAS For Dummies 」
これからSASをはじめようという方におすすめの１冊です。SASとは何かか
ら、データの取り込み、レポート作成、グラフの作成、結果の共有方法など
SASの基礎について学ぶことができます。
注文番号： 60986
価

格： 5,775円（税込）「Learning SAS by Example：A Programmer's Guide」
http://support.sas.com/publishing/bbu/companion̲site/60864.html
実例を使ってプログラミング・テクニックをわかりやすく説明した初〜中級者向けマニュアルです。
注文番号： 60864
価

格： 13,440円（税込）「Carpenter's Complete Guide to the SAS REPORT Procedure」
http://support.sas.com/publishing/bbu/companion̲site/60966.html
REPORTプロシジャについてわかりやすく解説し、レポート作成の方法を紹介しています。200以上の例題や演習問題が掲載されています。
注文番号： 60966
価

格： 13,440円（税込）「Statistics Using SAS Enterprise Guide 」
http://support.sas.com/publishing/bbu/companion̲site/57255.html
SAS Enterprise Guideと統計学への入門書です。
注文番号： 57255
価

格： 19,215円（税込）「Pharmaceutical Statistics Using SAS ：A Practical Guide」
http://support.sas.com/publishing/bbu/companion̲site/60622.html
新薬の開発者たちが直面している新薬開発における最先端の生物統計学手法と実際の問題点について幅広く紹介しています。
注文番号： 60622
価

格： 13,440円（税込）Summer 2007

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TS040■ミニコンピュータプラットフォーム
OpenVMS AXP版

SAS 6.12

TS020

OpenVMS VAX版

SAS 6.08

TS407■メインフレームプラットフォーム
IBM版（OS/390, z/OS）

SAS 9.1.3

9.1 TS1M3

富士通版（F4, MSP）

SAS 6.09E

TS470

日立版（VOS3）

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Summer 2007発行
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