For Higher
Customer Satisfaction,
We Bridge
the SAS System
Between
Customer’s World.

AUTUMN 2009
特集

01
®

SAS 9.2における分析機能の拡張点:
Base SAS®

SAS Academic News- 事例紹介- コラム「SAS四方山話」- カスタマー・リレーション

10

Q&A

15

SASトレーニングのお知らせ

18

最新リリース情報

20

特集

SAS® 9.2における分析機能の拡張点: Base SAS®
㻿㻭㻿 㻥㻚㻞䛿䚸䛣䜜䜎䛷䛾ィ⟬ᶵ⬟䜢ᣑᙇ䞉ᙉ໬䛩䜛䛸䛸䜒䛻䚸䝥䝻䜾䝷䝮䛾グ㏙䜢⡆␎໬䛷䛝䜛䜘䛖䛻䛺䛳䛶䛔䜎䛩䚹䛯䛸䛘䜀䚸䝕䞊䝍䜢䝡䝆䝳䜰䝷䜲䝈䛩䜛㝿䛻䛿⡆␎䛺䝥䝻䜾䝷䝮䛷ᐇ⾜䛷䛝䜛䛺䛹䚸䜘䜚ゎᯒ⪅䛾どⅬ䛻❧䛳䛯౑䛔䜔䛩䛔䝞䞊䝆䝵䞁䛻௙ୖ䛜䛳䛶䛔䜛䛾䛷䛿䛺䛔䛛䛸⮬㈇䛧䛶
䛔䜎䛩䚹௒⛅ྕ䛾≉㞟䛷䛿䚸๓ྕ䛻ᘬ䛝⥆䛝㻿㻭㻿㻌㻥㻚㻞䛾᪂つᣑᙇⅬ䛻䛴䛔䛶ᥖ㍕䚹㻿㻭㻿䝅䝇䝔䝮䛾᰿ᖿ䛷䛒䜛㻮㼍㼟㼑 㻿㻭㻿䛜᭷䛩䜛グ㏙⤫ィ䛻䛚䛔䛶㏣ຍ䛥䜜䛯㛵ᩘ䚸䛥䜙䛻⊂⮬䛻సᡂ䛷䛝䜛㛵ᩘ䜔䛭䛾㛵ᩘ䛾䝕䞊䝍䝇䝔䝑䝥䛷䛾฼⏝ἲ䛺䛹䚸䝴䞊䝄䞊䛜䛭䜜䛮䜜䛾䝂䞊䝹䛻㏆䛵䛝䜔䛩䛟䛷䛝䜛䜘䛖䚸㇏ᐩ䛺䝃䞁䝥䝹䛸ฟຊ౛䜢஺䛘䛶⤂௓䛧䛶䛔䛝䜎䛩䚹

TheSignthat Leads to theGoalfor Sure

02

AUTUMN 2009

[特集] SAS® 9.2における分析機能の拡張点: Base SAS®

l䌲䝜䝹䝮䛿䛯䛸䛘䜀 p 䛸䛧䛶㠀ᖖ䛻኱䛝䛺್䜢ᣦᐃ䛩䜛䠄౛㻝䠅䚸䜎䛯䛿1

Base SASの分析に関連する新機能㻹㻭㼄㛵ᩘ䛸㻹㻵㻺㛵ᩘ䜢౑䛳䛶ィ⟬䛷䛝䜎䛩䠄౛㻞䠅䚹

l_infinity_norm1=LPNORM(100000000,OF x1-x10);l_infinity_norm2=MAX(OF x1-x10)<>-MIN(OF x1-x10);/*౛1*//*౛2*/

1.1 関数とサブルーチンศᯒ䛾ሙ㠃䛷฼⏝䛷䛝䜛㛵ᩘ䜔䝃䝤䝹䞊䝏䞁䛜ᩘከ䛟㏣ຍ䛥䜜䛶䛔䜎䛩䚹● 最大公約数と最小公倍数● 双曲線関数の逆関数㻳㻯㻰㛵ᩘ䛿ᘬᩘ䛾᭱኱බ⣙ᩘ䜢䚸୍᪉㻸㻯㻹㛵ᩘ䛿᭱ᑠබಸᩘ䜢㏉䛧཮᭤⥺㛵ᩘ䠄㻴㼥㼜㼑㼞㼎㼛㼘㼕㼏㻌㼒㼡㼚㼏㼠㼕㼛㼚䠅䛻ᑐ䛩䜛㏫㛵ᩘ䛜⏝ព䛥䜜䜎䛧䛯䚹䜎䛩䚹㻭㻾㻯㻻㻿㻴䚸㻭㻾㻿㻵㻺㻴䚸䛚䜘䜃㻭㻾㼀㻭㻺㻴㛵ᩘ䛿䚸䛭䜜䛮䜜㻯㻻㻿㻴䚸㻿㻵㻺㻴䚸䛚䜘䜃㼀㻭㻺㻴䛾㏫㛵ᩘ䛷䛩䚹

例
x=GCD(12,48,16);
y=LCM(4,6,18);● lpノルムの計算/*x=4*//*y=36*/

㻸㻼㻺㻻㻾㻹㛵ᩘ䛿䚸➨㻝ᘬᩘ䜢p䛸䛧䛶䚸➨㻞ᘬᩘ௨㝆䛻ᑐ䛩䜛 lp䝜䝹䝮䜢ィ⟬䛧䜎䛩䚹䛴䜎䜚䚸ᘬᩘ䛾⤯ᑐ್䜢 p ஌䛧䛶䛛䜙䛭䛾࿴䜢ィ⟬䛧䚸䛭䜜䛾p஌᰿䜢⤖ᯝ䛸䛧䛶㏉䛩ィ⟬䜢⾜䛺䛔䜎䛩䚹㻿㼁㻹㻭㻮㻿㛵ᩘ䛸㻱㼁㻯㻸㻵㻰● 単調性を保つスプライン補間㛵ᩘ䛿䚸䛭䜜䛮䜜 p 㻩㻝䛸 p 㻩㻞䛾䛸䛝䛾㻸㻼㻺㻻㻾㻹㛵ᩘ䛻┦ᙜ䛧䜎䛩䚹㻹㻿㻼㻸㻵㻺㼀㛵ᩘ䛿䚸ྍ⬟䛺㝈䜚༢ㄪᛶ䜢ಖ䛱䛴䛴䚸䝜䝑䝖䠄⠇Ⅼ䠅䛸䛧䛶୚䛘
䛯Ⅼ䜢䛩䜉䛶㏻䜛䝇䝥䝷䜲䞁᭤⥺䛾ᗙᶆ䜢ィ⟬䛧䜎䛩䚹ḟ䛾䝥䝻䜾䝷䝮䛿䚸㻿㻭㻿䝕䞊䝍䝉䝑䝖㼗㼚㼛㼠㼟䛻ྵ䜎䜜䜛⠇Ⅼ䜢䝧䞊䝇䛸䛧例
x=LPNORM(1.5,1,-4);
y=SUMABS(3,-2,5);z=EUCLID(4,-2,3,1);/*x=(1**1.5+4**1.5)**(1/1.5)=4.3267*//*y=3+2+5=10*//*z=sqrt(4**2+2**2+3**2+1**2)=5.4772*/䛶䚸༢ㄪᛶ䜢ಖ䛴䝇䝥䝷䜲䞁᭤⥺䜢సᡂ䛩䜛౛䛷䛩䚹

AUTUMN 2009

[特集] SAS® 9.2における分析機能の拡張点: Base SAS®

03

● 順列や組み合わせの対数、およびべき乗の対数

DATA knots;
INPUT x y;
DATALINES;
1.0 2.0
2.5 3.0
2.5 4.0
3.0 4.5
7.0 6.0
8.0 4.0
9.0 4.5;
RUN;䛒䜛✀䛾ィ⟬䛾㐣⛬䛷䛿䚸㡰ิ䜔⤌䜏ྜ䜟䛫䛾ᩘ䛾ᑐᩘ䚸䜎䛯㝵஌䛾ᑐᩘ䜢ồ䜑䛺䛟䛶䛿䛺䜙䛺䛔䜒䛾䛾䚸ᾋືᑠᩘⅬᩘ䛾᱆䛒䜅䜜䛾⌧㇟䛜ᚰ㓄䛺ሙྜ䛜䛒䜚䜎䛩䚹㻸㻼㻱㻾㻹䚸㻸㻯㻻㻹㻮䚸䛚䜘䜃㻸㻲㻭㻯㼀㛵ᩘ䛿䚸䛭䜜䛮䜜㻼㻱㻾 㻹䚸㻯㻻㻹 㻮䚸䛚䜘䜃㻲㻭㻯㼀㛵ᩘ䛷㏉䛥䜜䜛್䛾ᑐᩘ䜢┤᥋ィ⟬䛧䜎䛩䚹
● 対数
㻸㻻㻳㻝㻼㼄㛵ᩘ䛿䚸ᘬᩘ㼤䛻ᑐ䛧䛶㼘㼛㼓㼑 㻔㻝㻗㼤㻕䜢ィ⟬䛧䜎䛩䚹䛣䜜䛿䚸㻸㻻㻳㛵ᩘ䜢౑⏝䛧䛯㻸㻻㻳㻔㻝㻗㼄㻕䛸䛔䛖₇⟬䛸➼౯䛷䛩䛜䚸ᘬᩘ㼤䛜㻜䛻ᴟ䜑䛶㏆䛔䛸䛝䛻䛿䜘䜚Ⰻ䛔⢭ᗘ䜢䜒䛴್䜢㏉䛧䜎䛩䚹DATA plots;
ARRAY _x{7};
ARRAY _y{7};DO i=1 TO 7;
SET knots;_x{i}=x;_y{i}=y;OUTPUT;
END;
y=.;
DO x=0 TO 10 BY 0.01;
y2=MSPLINT(x,7,of _x{*},of _y{*});OUTPUT;
END;
DROP _x: _y: i;
RUN;● Grayコード
㻳㼞㼍㼥䝁䞊䝗䛿䚸䛯䛸䛘䜀㻜䛸㻝䛛䜙䛺䜛⾜䜢⪃䛘䛯䛸䛝䚸┤๓䛾⾜䛛䜙㻝䛴䛰䛡せ⣲䜢཯㌿䛥䛫䜛䛣䛸䛻䜘䛳䛶⥆䛝䛾⾜䜢సᡂ䛧䛯୍㐃䛾⤖ᯝ䛸䛧䛶ᚓ䜙䜜䜎䛩䚹㻳㻾㻭㼅㻯㻻㻰㻱㛵ᩘ䛸䝃䝤䝹䞊䝏䞁䛾㻯㻭㻸㻸㻌 㻳㻾㻭㼅㻯㻻㻰㻱䛿䚸㻳㼞㼍㼥䝁䞊䝗⏕ᡂ䛾䛯䜑䛻฼⏝䛷䛝䜎䛩䚹௨ୗ䛾౛䛷䛿䚸㻜䛸㻝䛛䜙䛺䜛せ⣲ᩘ䛜㻟䛾㓄ิ䜢㻳㼞㼍㼥䝁䞊䝗䛻ᚑ䛳䛶సᡂ䛧䛶䛔䜎䛩䚹

DATA _NULL_;ARRAY x[3];k=-1;
DO i=1 TO 2**DIM(x);rc=GRAYCODE(k, OF x[*]);
PUT i x[*] rc=;
END;
RUN;

PROC SGPLOT DATA=plots NOAUTOLEGEND;SCATTER Y=y X=x/ MARKERATTRS=(SYMBOL=CIRCLEFILLED SIZE=8PT);
SERIES Y=y2 X=x / LINEATTRS=(PATTERN=1);
RUN;䝻䜾䜈䛾ฟຊ䠅1 0 0 0 rc=0
2 1 0 0 rc=1
3 1 1 0 rc=2
4 0 1 0 rc=1
5 0 1 1 rc=3
6 1 1 1 rc=1
7 1 0 1 rc=2
8 0 0 1 rc=1

㻜

㻡

㼥

㻠

ኚᩘ㼞㼏䛻䛿䚸๓䛾䝇䝔䝑䝥䛛䜙⨨䛝᥮䛘䜙䜜䛯ሙᡤ䜢♧䛩್䛜ಖᏑ䛥䜜䛶䛔䜎䛩䚹
㻟● ヨーロピアン・オプションの価格
䛔䛟䛴䛛䛾௦⾲ⓗ䛺䝰䝕䝹䛻ᑐ䛧䛶䚸䝁䞊䝹౯᱁䛸䝥䝑䝖౯᱁䜢ィ⟬䛩䜛㛵ᩘ䛜⏝ព䛥䜜䜎䛧䛯䚹

㻞
㻜

㻞

㻠

㻢

㼤
㻹㻿㻼㻸㻵㻺㼀㛵ᩘ䛛䜙సᡂ䛧䛯᭤⥺䛾౛㻤㻝㻜

㻪㻌BLACKCLPRC㻌㻌㻌㻌㻌㻮㼘㼍㼏㼗䝰䝕䝹䛻䜒䛸䛵䛟䝁䞊䝹౯᱁
㻪㻌BLACKPTPRC㻌㻌㻌㻌㻌㻮㼘㼍㼏㼗䝰䝕䝹䛻䜒䛸䛵䛟䝥䝑䝖౯᱁㻪㻌BLKSHCLPRC㻌㻌㻌㻌㻌㻮㼘㼍㼏㼗䇵㻿㼏㼔㼛㼘㼑㼟䝰䝕䝹䛻䜒䛸䛵䛟䝁䞊䝹౯᱁㻪㻌BLKSHPTPRC㻌㻌㻌㻌㻌㻮㼘㼍㼏㼗䇵㻿㼏㼔㼛㼘㼑㼟䝰䝕䝹䛻䜒䛸䛵䛟䝥䝑䝖౯᱁
㻪㻌GARKHCLPRC㻌㻌㻌㻌㻌㻳㼍㼞㼙㼍㼚㻙㻷㼛㼔㼘㼔㼍㼓㼑㼚䝰䝕䝹䛻䜒䛸䛵䛟䝁䞊䝹౯᱁
㻪㻌GARKHPTPRC㻌㻌㻌㻌㻌㻳㼍㼞㼙㼍㼚㻙㻷㼛㼔㼘㼔㼍㼓㼑㼚䝰䝕䝹䛻䜒䛸䛵䛟䝥䝑䝖౯᱁㻪㻌MARGRCLPRC㻌㻌㻌㻌㻌㻹㼍㼞㼓㼞㼍㼎㼑䝰䝕䝹䛻䜒䛸䛵䛟䝁䞊䝹౯᱁㻪㻌MARGRPTPRC㻌㻌㻌㻌㻌㻹㼍㼞㼓㼞㼍㼎㼑䝰䝕䝹䛻䜒䛸䛵䛟䝥䝑䝖౯᱁

04[特集] SAS® 9.2における分析機能の拡張点: Base SAS®

AUTUMN 2009

● 財務関数ྠᵝ䛷䛩䚹䠅⤖ᯝ䛾䜲䞁䝕䝑䜽䝇䜢㏉䛩䝞䞊䝆䝵䞁䛜䚸㻸㻱㼄㻯㻻㻹㻮㻵㛵ᩘ䛸㻲㻵㻺㻭㻺㻯㻱㛵ᩘ䛿䚸㔠⼥䜔㈈ົ䛻㛵䛩䜛䛥䜎䛦䜎䛺ィ⟬䜢䝃䝫䞊䝖䛧䜎㻯㻭㻸㻸㻌㻸㻱㼄㻯㻻㻹㻮㻵䝃䝤䝹䞊䝏䞁䛷䛩䚹䛩䚹䛣䜜䛿䚸㻹㼕㼏㼞㼛㼟㼛㼒㼠 㻱㼄㻯㻱㻸䛷⏝ព䛥䜜䛶䛔䜛䛩䜉䛶䛾㈈ົ㛵ᩘ䜢䝅ḟ䛾䝥䝻䜾䝷䝮䛿䚸㻸㻱㼄㻯㻻㻹㻮㛵ᩘ䛾౑⏝౛䛸䛭䛾⤖ᯝ䛷䛩䚹䝭䝳䝺䞊䝖䛧䛯䜒䛾䛷䛒䜚䚸➨㻝ᘬᩘ䛿㻱㼄㻯㻱㻸䛾㛵ᩘྡ䛸ᑐᛂ䛧䛶䛔䜎䛩䚹ḟ䛾䝥䝻䜾䝷䝮䛿䚸㻱㼄㻯㻱㻸䛾㼄㻵㻾㻾㛵ᩘ䛸➼౯䛺ィ⟬䜢⾜䛺䛖౛䛷䛩䚹

DATA _NULL_;INFORMAT d1-d5 NLDATE14.;
INPUT v1 d1 v2 d2 v3 d3 v4 d4 v5 d5 @@;r = FINANCE('XIRR', of v1-v5, of d1-d5, 0.1);
PUT r=;DATALINES;-10000 2008ᖺ01᭶01᪥
2750 2008ᖺ03᭶01᪥
4250 2008ᖺ10᭶30᪥
3250 2009ᖺ02᭶15᪥
2750 2009ᖺ04᭶01᪥
;RUN;䝻䜾䛾䜴䜱䞁䝗䜴䛻䛿䚸㼞䛾್䛜⾲♧䛥䜜䜎䛩䚹

DATA _NULL_;ARRAY x[5] $6 (㻓䛒䛥䜂㻓㻌㻓䛒䛥䜂㻓㻌㻓䛖䛘䛾㻓㻌㻓䛘䛔䛤㻓㻌㻓䛘䛔䛤㻓);n=5;k=3;/*㻡䛴䛾せ⣲䛛䜙㻟䛴䜢ྲྀ䜚ฟ䛧䛶సᡂ䛩䜛㡰ิ*/
DO UNTIL(rc<0);
j+1;
rc=LEXCOMB(j, k, of x[*]);/*LEXCOMB㛵ᩘ*/
PUT rc= j= x1= x2= x3=;
END;
RUN;

䝻䜾䛾䜴䜱䞁䝗䜴䛻䛿䚸௨ୗ䛾䜘䛖䛻⾲♧䛥䜜䜎䛩䚹

rc=1 j=1 x1=䛒䛥䜂 x2=䛒䛥䜂 x3=䛖䛘䛾
rc=3 j=2 x1=䛒䛥䜂 x2=䛒䛥䜂 x3=䛘䛔䛤
rc=2 j=3 x1=䛒䛥䜂 x2=䛖䛘䛾 x3=䛘䛔䛤
rc=2 j=4 x1=䛒䛥䜂 x2=䛘䛔䛤 x3=䛘䛔䛤
rc=1 j=5 x1=䛖䛘䛾 x2=䛘䛔䛤 x3=䛘䛔䛤
rc=-1 j=6 x1=䛖䛘䛾 x2=䛘䛔䛤 x3=䛘䛔䛤

r=0.3733625335

୍᪉䚸ኚᩘ್䛾㡰ิ䜢సᡂ䛩䜛ᶵ⬟䜒㏣ຍ䛥䜜䛶䛔䜎䛩䚹● 順列と組み合わせ㻭㻸㻸㻼㻱㻾㻹㛵ᩘ䛿䚸฼⏝䛩䜛ኚᩘ್䛾䛩䜉䛶䛾㡰ิ䜢సᡂ䛧䛯䛔䛸䛝䛻ኚᩘ್䛾඲⤌䜏ྜ䜟䛫䜢సᡂ䛩䜛㛵ᩘ䛸䝃䝤䝹䞊䝏䞁䛜」ᩘ⏝ព䛥฼⏝䛷䛝䜎䛩䚹䛺䛚䚸ྠ➼䛾ᶵ⬟䜢ᣢ䛴䝃䝤䝹䞊䝏䞁䛾㻯㻭㻸㻸㻌㻭㻸㻸㻼㻱㻾㻹䜜䜎䛧䛯䚹䛭䛾฼⏝┠ⓗ䛻䜘䛳䛶䚸㐺ᐅ౑䛔ศ䛡䜛䛣䛸䛜䛷䛝䜎䛩䚹䛿㻿㻭㻿㻌 㻥㻚㻝䛛䜙Ꮡᅾ䛧䛶䛔䜎䛧䛯䚹୍᪉䚸㻸㻱㼄㻼㻱㻾㻹㛵ᩘ䛿ኚᩘ್䛛䜙⤖㻭㻸㻸㻯㻻㻹㻮㛵ᩘ䛿ኚᩘ್䛛䜙⤌䜏ྜ䜟䛫䜢సᡂ䛧䜎䛩䛜䚸್䛾஺᥮ᯝ䛸䛧䛶␗䛺䜛㡰ิ䜢సᡂ䛧䛶䚸㎡᭩ᘧ䛷⤖ᯝ䜢㏉䛧䜎䛩䚹㻸㻱㼄㻼㻱㻾㻷㛵䜢䛺䜛䜉䛟⾜䛺䜟䛺䛔䜘䛖䛺䜰䝹䝂䝸䝈䝮䛻䜒䛸䛵䛔䛶䛔䜎䛩䚹㻯㻭 㻸 㻸㻌ᩘ䛿䚸㼙ಶ䛾ኚᩘ್䛛䜙㼗ಶ䠄㼗㻨㻩㼙䠅䜢ྲྀ䜚ฟ䛧䛶ྠ䛨ฎ⌮䜢⾜䛺䛔䜎䛩䚹㻭㻸㻸㻯㻻㻹㻮䛿䚸䛭䛾䝃䝤䝹䞊䝏䞁∧䛷䛩䚹䛭 䜜䛮 䜜 䛻 ᑐ ᛂ 䛧 䛯 䝃 䝤䝹 䞊 䝏䞁 䛜䚸㻯 㻭 㻸 㻸 㻸 㻱 㼄 㻼 㻱 㻾 㻷 䛸 㻯 㻭 㻸 㻸㻌ḟ䛾䝥䝻䜾䝷䝮䛿䚸㻭㻸㻸㻯㻻㻹㻮㛵ᩘ䛾౑⏝౛䛸䛭䛾⤖ᯝ䛷䛩䚹㻸㻱㼄㻼㻱㻾㻹䝃䝤䝹䞊䝏䞁䛷䛩䚹

DATA _NULL_;ARRAY x[5] $6 (㻓ᮅ᪥㻓㻌㻓䛔䜝䛿㻓㻌㻓ୖ㔝㻓㻌㻓ⱥㄒ㻓㻌㻓኱㜰㻓);
n=5;k=2;/*㻡䛴䛾せ⣲䛛䜙㻞䛴䜢ྲྀ䜚ฟ䛩⤌䜏ྜ䜟䛫*/
DO j=1 TO COMB(n,k)+1;
rc=ALLCOMB(j, k, OF x[*]);/*ALLCOMB㛵ᩘ*/
PUT j= rc= x1= x2=;
END;
RUN;

1.2 ユーザー定義の関数作成機能
1.2.1 FCMPプロシジャ㻲㻯㻹㻼䝥䝻䝅䝆䝱䛷సᡂ䛧䛯㛵ᩘ䜔䝃䝤䝹䞊䝏䞁䛿䚸㻿㻭㻿㻌㻥㻚㻝㻚㻟䛷䛿୍㒊䛾ศᯒ䝥䝻䝅䝆䝱䛻䛚䛔䛶฼⏝ྍ⬟䛷䛧䛯䛜䚸㻿㻭㻿 㻥㻚㻞䛛䜙䛿㻰㻭㼀㻭䝇䝔䝑䝥䛷䜒౑⏝䛷䛝䜎䛩䚹● 関数の作成と利用㛵ᩘ䜢సᡂ䛩䜛䛸䛝䛻౑⏝䛩䜛㻲㼁㻺㻯㼀㻵㻻㻺䝇䝔䞊䝖䝯䞁䝖䛷䛿䚸䝴䞊䝄䞊䝻䜾䛾䜴䜱䞁䝗䜴䛻䛿䚸ḟ䛾䜘䛖䛻⾲♧䛥䜜䜎䛩䚹ᐃ⩏䛾㛵ᩘྡ䛸ᘬᩘ䜢୚䛘䜎䛩䚹㻱㻺㻰㻿㼁㻮䝇䝔䞊䝖䝯䞁䝖䜎䛷䛾㛫䛻ィ⟬ฎ⌮䛾䝇䝔䞊䝖䝯䞁䝖䜢グ㏙䛧䛶䚸ᡠ䜚್䜢㻾㻱㼀㼁㻾㻺䝇䝔䞊䝖䝯䞁䝖䛷ᣦᐃ

j=1 rc=0 x1=ᮅ᪥ x2=䛔䜝䛿
j=2 rc=2 x1=ᮅ᪥ x2=኱㜰
j=3 rc=2 x1=ᮅ᪥ x2=ⱥㄒ
j=9 rc=2 x1=ୖ㔝 x2=኱㜰
j=10 rc=1 x1=ⱥㄒ x2=኱㜰
j=11 rc=-1 x1=ⱥㄒ x2=኱㜰୍᪉䚸䝃䝤䝹䞊䝏䞁䛾㻯㻭㻸㻸㻌㻭㻸㻸㻯㻻㻹㻮㻵䛿ኚᩘ್䛭䛾䜒䛾䛷䛿䛺䛟䚸䛭䛾䜲䞁䝕䝑䜽䝇䜢㏉䛧䜎䛩䚹䛭䛾䛯䜑䚸ฎ⌮䛿㻯㻭㻸㻸㻌 㻭㻸㻸㻯㻻㻹㻮䜘䜚㧗㏿䛷䛩䚹䛺䛚䚸㻭㻸㻸㻯㻻㻹㻮㻵㛵ᩘ䛿⏝ព䛥䜜䛶䛔䜎䛫䜣䚹㻸㻱㼄㻯㻻㻹㻮㛵ᩘ䛸㻯㻭㻸㻸㻌 㻸㻱㼄㻯㻻㻹㻮䝃䝤䝹䞊䝏䞁䛿䚸ኚᩘ್䛛䜙⤖ᯝ䛸䛧䛶␗䛺䜛⤌䜏ྜ䜟䛫䜢㎡᭩ᘧ䛻సᡂ䛧䛶䛔䛝䜎䛩䚹䠄䛯䛰䛧䚸᪥ᮏㄒ䛿䛭䛾㝈䜚䛷䛿䛒 䜚 䜎 䛫 䜣 䚹䛣 䜜 䛿 䚸㻸 㻱 㼄 䛷 ጞ 䜎 䜛 ௚ 䛾 㛵 ᩘ 䜔 䝃 䝤䝹 䞊 䝏䞁 䛷 䜒䛧䜎䛩䚹௨ୗ䛾䝥䝻䜾䝷䝮䛿䚸䛔䜟䜖䜛㻮㼛㼤㻙㻯㼛㼤ኚ᥮䜢⾜䛺䛖㛵ᩘ䛾సᡂ౛䛷䛩䚹

PROC FCMP OUTLIB=SASUSER.myfunc.test1;
FUNCTION boxcox(x,lambda);
IF x>0 THEN DO;
IF ABS (lambda)>1e-4 THEN f=(x**lambda-1)/lambda;
ELSE f=LOG (x);END;
ELSE f=.;
RETURN (f);ENDSUB;RUN;AUTUMN 2009㻝⾜┠䛾㻼㻾㻻㻯㻌 㻲㻯 㻹 㻼䝇䝔䞊䝖䝯䞁䝖䛷䛿䚸ᐃ⩏䛩䜛㛵ᩘ䛾᝟ ሗ䜢ಖᏑ䛩䜛㻻㼁㼀㻸㻵㻮㻩䜸䝥䝅䝵䞁䜢ᣦᐃ䛧䛶䛔䜎䛩䚹䛣䛾౛䛷䛿䚸㻿㻭㻿㼁㻿㻱㻾䝷䜲䝤䝷䝸䛾㼙㼥㼒㼡㼚㼏䛸䛔䛖㻿㻭㻿䝕䞊䝍䝉䝑䝖䛻䜶䞁䝖䝸ྡ㼠㼑㼟㼠㻝䛷ಖᏑ䛥䜜䜎䛩䚹㻞⾜┠䛾㻲㼁㻺㻯㼀㻵㻻㻺䝇䝔䞊䝖䝯䞁䝖䛷䛿㛵ᩘ䇿㼎㼛㼤㼏㼛㼤䇿䜢ᐃ⩏䛧䛶䛔䛶䚸㛵ᩘ䛾ᘬᩘ䛷䛒䜛㼤䛸䝟䝷䝯䞊䝍㼘㼍㼙㼎㼐㼍䠄䃚䠅䛜ᘬᩘ䛸䛧䛶୚䛘䜙䜜䛶䛔䜎䛩䚹㻟⾜┠௨㝆䛷䛿䚸ィ⟬ฎ⌮䛾ෆᐜ䜢ලయⓗ䛻グ㏙䛧䛶䛔䜎䛩䚹䝟䝷䝯䞊䝍㼘㼍㼙㼎㼐㼍䛜㻜䛛䜙㞳䜜䛶䛔䜛䛸䛝䛿ᣦᩘ₇⟬䜢⾜䛺䛔䚸㻜䛻༑ศ㏆䛡䜜䜀ᑐᩘ䜢ィ⟬䛧䛶䛔䜎䛩䚹㻤⾜┠䛾㻾㻱㼀㼁㻾㻺䝇䝔䞊䝖䝯䞁䝖䛷䛿䚸ᡠ䜚್䠄㼒䠅䜢ᐃ䜑䛶䛔䜎䛩䚹[特集] SAS® 9.2における分析機能の拡張点: Base SAS®

05

PROC FCMP OUTLIB=SASUSER.myfunc.recursion;
FUNCTION factorial(n);IF n<0 or INT(n) NE n THEN f=.;
ELSE IF n=0 THEN f=1;
ELSE f=factorial(n-1)*n; factorial䜢෌ᖐ࿧䜃ฟ䛧*/
RETURN (f);ENDSUB;RUN;
OPTIONS CMPLIB=SASUSER.myfunc;
DATA _null_;
x=factorial(4);PUT x=;
RUN;/*4!䛾ィ⟬*//*x=24*/ᐃ⩏䛧䛯㛵ᩘ䜢౑⏝䛩䜛䛸䛝䛿䚸㻻㻼㼀㻵㻻㻺㻿䝇䝔䞊䝖䝯䞁䝖䛾㻯㻹㻼㻸㻵㻮㻩䜸䝥䝅䝵䞁䛷䚸㛵ᩘ䛾᝟ሗ䜢ಖᏑ䛧䛯㻿㻭㻿䝕䞊䝍䝉䝑䝖ྡ䜢஦๓䛻ᣦᐃ[ SASデータセットへの入出力 ]䛧䛶䛚䛟ᚲせ䛜䛒䜚䜎䛩䚹㻾㻱㻭㻰㼋 㻭㻾㻾㻭㼅㛵ᩘ䜢౑䛖䛸䚸㻿㻭㻿䝕䞊䝍䝉䝑䝖䛛䜙㓄ิ䛸䛧䛶䝕䞊䝍್䜢ྲྀ䜚㎸䜐䛣䛸䛜䛷䛝䜎䛩䚹㏫䛻㻿㻭㻿䝕䞊䝍䝉䝑䝖䜈䝕䞊䝍್䜢ฟຊ䛩

OPTIONS CMPLIB=SASUSER.myfunc;
DATA _null_;y=boxcox(3,-2);
PUT y=;
RUN;

䜛䛻䛿䚸㼃㻾㻵㼀㻱㼋 㻭㻾㻾㻭㼅㛵ᩘ䛜฼⏝ྍ⬟䛷䛩䚹/*y=0.4444444444*/[ 基本的な行列演算 ]⾜ิ䛾ຍ⟬䜔஌⟬䚸㏫⾜ิ䜔㌿⨨⾜ิ䛾సᡂ䚸䜎䛯㻯㼔㼛㼘㼑㼟㼗㼥ศゎ䛺䛹䚸ศᯒ䛾ィ⟬ฎ⌮䛻䛚䛔䛶㢖⦾䛻Ⓩሙ䛩䜛䜘䛖䛺⾜ิ₇⟬䜢⾜䛺䛖㻯㻭㻸㻸䝹䞊䝏䞁䛜⏝ព䛥䜜䛶䛔䜎䛩䚹● サブルーチンの作成と利用䝃䝤䝹䞊䝏䞁䜢సᡂ䛩䜛ሙྜ䛿䚸㻿㼁㻮㻾㻻㼁㼀㻵㻺㻱䝇䝔䞊䝖䝯䞁䝖䜢౑⏝[ 方程式の解法 ]䛧䜎䛩䚹ḟ䛾౛䛷䛿䚸㻞䛴䛾ኚᩘ್䜢஺᥮䛩䜛䝃䝤䝹䞊䝏䞁䇾㼟㼣㼍㼜䇿䜢స㻿㻻㻸㼂㻱㛵ᩘ䜢฼⏝䛩䜛䛸䚸᪉⛬ᘧ䜢‶䛯䛩ᐇᩘゎ䜢䠄䛭䜜䛜Ꮡᅾ䛩䜜ᡂ䛧䛶䚸䛭䜜䜢ᐇ⾜䛧䛶䛔䜎䛩䚹䜀䠅ぢ䛴䛡ฟ䛩䛣䛸䛜䛷䛝䜎䛩䚹䛯䛸䛘䜀䚸㻲㻯㻹㻼䝥䝻䝅䝆䝱䛾䝗䜻䝳䝯䞁䝖䛻䛿䜲䞁䝥䝷䜲䝗䞉䝪䝷䝔䜱䝸䝔䜱䛾ィ⟬౛䛜グ㍕䛥䜜䛶䛔䜎䛩䚹

PROC FCMP OUTLIB=SASUSER.mysub.a;
SUBROUTINE swap(a,b);
OUTARGS a,b;
_temp=b;b=a;a=_temp;
ENDSUB;RUN;
OPTIONS CMPLIB=SASUSER.mysub;
DATA _null_;
x=3;y=2;/*x=3 y=2*/
CALL swap(x, y);/*సᡂ䛧䛯䝃䝤䝹䞊䝏䞁swap䛾ᐇ⾜*/
PUT x= y=;/*x=2 y=3*/
RUN;ḟ䛾䝥䝻䜾䝷䝮䛿䚸㻟ḟ᪉⛬ᘧ㼤㻟㻗㻟㼤 㻞㻗㻠㼤㻗㻞㻩㻜䛾ゎ䜢ぢ䛴䛡ฟ䛩౛䛷䛩䚹

PROC FCMP;FUNCTION equation3(a,b,c,d,x);f=a*x**3+b*x**2+c*x+d;
RETURN (f);ENDSUB;y=0;
x = SOLVE("equation3",{.},y,1,3,4,2,.);PUT x=;
RUN;/*x=-1*/[ SASマクロや外部SASプログラムの実行 ]㻾㼁㻺㼋㻿㻭㻿㻹㻭㻯㻾㻻㛵ᩘ䜢฼⏝䛧䛶䚸㻲㻯㻹㻼䝥䝻䝅䝆䝱䛾እ䛷ᐃ⩏䛥䜜䛶䛔䜛㻿㻭㻿䝬䜽䝻䜢ྲྀ䜚㎸䜐䛣䛸䛜䛷䛝䜎䛩䚹䛭䛾ฎ⌮䜢⾜䛺䛳䛶సᡂ䛧䛯● FCMPプロシジャの中で利用できる機能㛵ᩘ䜢㻰㻭㼀㻭䝇䝔䝑䝥䛷౑⏝䛩䜜䜀䚸㻰㻭㼀㻭䝇䝔䝑䝥䛾୰䛷ู䛾㻰㻭㼀㻭䝇㻲㻯㻹㻼䝥䝻䝅䝆䝱䛻䛚䛡䜛㛵ᩘ䜔䝃䝤䝹䞊䝏䞁䛾ᐃ⩏䛷䛿䚸䛥䜎䛦䜎䛺䝔䝑䝥䜔䝥䝻䝅䝆䝱䜢ᐇ⾜䛩䜛䜘䛖䛺᧯స䜢ᐇ⌧䛷䛝䜎䛩䚹ᶵ⬟䜢฼⏝䛩䜛䛣䛸䛜䛷䛝䜎䛩䚹䜎䛯䚸㻾㼁㻺 㼋㻿㻭㻿㻲㻵㻸㻱㛵ᩘ䜢౑䛖䛸䚸㻿㻭㻿䝣䜯䜲䝹䜢㛵ᩘ䜔䝃䝤䝹䞊䝏䞁䛾୰䛻ྲྀ䜚㎸䜐䛣䛸䛜䛷䛝䜎䛩䚹[ 再帰呼び出し ]㛵ᩘ䜔䝃䝤䝹䞊䝏䞁䛾ᐃ⩏୰䛻䚸䛭䜜⮬㌟䜢࿧䜃ฟ䛩෌ᖐฎ⌮䛜ᐇ⌧௨ୖ䛾䜘䛖䛻䚸㻲㻯㻹 㻼䝥䝻䝅䝆䝱䛿㛵ᩘ䜔䝃䝤䝹䞊䝏䞁䜢సᡂ䛩䜛䛰ྍ⬟䛷䛩䚹䛡䛻䛸䛹䜎䜙䛪䚸䛣䜜䜎䛷䛾㻿㻭㻿䛷䛿㞴䛧䛛䛳䛯ฎ⌮䜢ຠ⋡ⓗ䛻⾜䛺䛖ḟ䛾䝥䝻䜾䝷䝮䛿䚸㝵஌䛾ィ⟬䜢⾜䛺䛖㛵ᩘ㼒㼍㼏㼠㼛㼞㼕㼍㼘䛾సᡂ౛䛷䛩䚹㝵䛣䛸䛜䛷䛝䜎䛩䚹䛯䛰䛧䚸௨ୗ䛾Ⅼ䛻␃ព䛧䛶䛟䛰䛥䛔䚹஌䛾ィ⟬䛭䛾䜒䛾䛿㻲㻭㻯㼀㛵ᩘ䛷ᐇ⌧䛷䛝䜎䛩䛜䚸䛣䛣䛷䛿㻲㻯㻹㻼䝥䝻䝅䝆䝱䛷෌ᖐ࿧䜃ฟ䛧䜢฼⏝䛧䛶䛔䜎䛩䚹・同等のSASコードを直接DATAステップに記述した場合と比べて、FCMP
プロシジャによる関数やサブルーチンの実行速度は一般に低下します。
・配列を引数として渡すときは、一時配列の形態でなくてはなりません。

06

AUTUMN 2009

[特集] SAS® 9.2における分析機能の拡張点: Base SAS®

1.2.2 SAS Fcmp Function Editor㻿㻭㻿㻌 㻲㼏㼙㼜㻌 㻲㼡㼚㼏㼠㼕㼛㼚㻌 㻱㼐㼕㼠㼛㼞䛿䚸䝴䞊䝄䞊ᐃ⩏䛾㛵ᩘ䛸䝃䝤䝹䞊䝏䞁RUN;
ODS HTML CLOSE;䜢⟶⌮䛩䜛㻶㼍㼢㼍䜰䝥䝸䜿䞊䝅䝵䞁䛷䛩䚹䛣䛾䜰䝥䝸䜿䞊䝅䝵䞁䛿䚸䝯䝙䝳䞊䛛䜙䛂䝋䝸䝳䞊䝅䝵䞁䛃䠚䛂䝕䞊䝍ゎᯒ䛃䛸㑅䜣䛷⌧䜜䜛䜸䝥䝅䝵䞁䝸䝇䝖䛾᭱ୗẁ䛛䜙㉳ື䛷䛝䜎䛩䚹㻿㻭㻿㻌㻲㼏㼙㼜㻌㻲㼡㼚㼏㼠㼕㼛㼚㻌㻱㼐㼕㼠㼛㼞䛾㉳ື᪉ἲ䜰䝥䝸䜿䞊䝅䝵䞁䛻䛚䛡䜛ᕥ䛾䝨䜲䞁䛷䛿䚸㻲㻯㻹㻼䝥䝻䝅䝆䝱䛷సᡂ䛥䜜䛯㛵ᩘ䜔䝃䝤䝹䞊䝏䞁䛾୍ぴ䛜⾲♧䛥䜜䛶䛚䜚䚸䛭䛾ୖ䛷䝎䝤䝹䜽䝸䝑䜽䜢䛩䜛䛸䚸䛭䜜䛻ᑐᛂ䛩䜛ᶵ⬟䛾ヲ⣽䜢ྵ䜐䜴䜱䞁䝗䜴䛜❧䛱ୖ䛜䜚䜎䛩䚹ᩓᕸᅗ⾜ิ䛷䝏䝑䝥䜢⾲♧䛥䛫䛯౛

1.3.2 FREQプロシジャ䝥䝻䝅䝆䝱ฟຊ䛸⤫ィᶵ⬟䛾୧᪉䛻ᑐ䛧䛶䚸䛥䜎䛦䜎䛺ᣑᙇ䛜⾜䛺䜟䜜䜎䛧䛯䚹● クロス集計表のカスタマイズ機能䜽 䝻 䝇 㞟 ィ ⾲ 䜢 䜹 䝇 䝍 䝬䜲 䝈 䛩䜛 䝔䞁 䝥 䝺 䞊 䝖䛜 ⏝ ព 䛥 䜜 䜎 䛧 䛯 䚹㼀㻱㻹㻼㻸㻭㼀㻱䝥䝻䝅䝆䝱䛻㏣ຍ䛥䜜䛯㻰㻱㻲㻵㻺㻱 㻯㻾㻻㻿㻿㼀㻭㻮㻿䚸㻰㻱㻲㻵㻺㻱㻌㻯㻱㻸㻸㼂㻭㻸㼁㻱䚸䜎䛯䛿㻯㻱㻸㻸㼂㻭㻸㼁㻱䝇䝔䞊䝖䝯䞁䝖䜢฼⏝䛩䜛䛸䚸䛭䜜䛮䜜䜽䝻䝇㞟ィ⾲䛻ᑐ䛩䜛䝔䞁䝥䝺䞊䝖䛾సᡂ䚸㞟ィ⾲䛾䝉䝹䛻䛚䛡䜛ฟ๓㡯䛷సᡂ䛧䛯㛵ᩘ㼎㼛㼤㼏㼛㼤䜢㛤䛔䛯䛸䛝䛻⌧䜟䜜䜛䜴䜱䞁䝗䜴ຊ䛾ᙧᘧ䛾ᐃ⩏䚸䜎䛯䛿ฟຊ䛾୪䜃䛾ไᚚ䛜ྍ⬟䛸䛺䜚䜎䛩䚹䛣䜜䛿䚸ከ䛟䛾䝴䞊䝄䞊䛾ⓙᵝ䛛䜙せᮃ䛾䛒䛳䛯ᶵ⬟䛷䛩䚹䛣䛾䜴䜱䞁䝗䜴䛾୰䛷䛿䚸సᡂ䛥䜜䛶䛔䛯㛵ᩘ䛸䝃䝤䝹 䞊 䝏䞁䛾ಟṇḟ䛾䝥䝻䜾䝷䝮䛿䚸㻲㻾 㻱㻽䝥䝻䝅䝆䝱䛻䜘䜛䜽䝻䝇㞟ィ⾲䛻䛚䛔䛶䚸๭䜔䚸᪂つ䛷䛭䜜䜙䜢సᡂ䛩䜛䛣䛸䛜䛷䛝䜎䛩䚹㻲㻯㻹㻼䝥䝻䝅䝆䝱䜢┤᥋ྜ䛾ฟຊ䛻ᑐ䛧䛶䝴䞊䝄䞊ᐃ⩏䛾ฟຊᙧᘧ䠄䝣䜷䞊䝬䝑䝖䠅䜢୚䛘䛶⾲グ㏙䛩䜛䛣䛸䛻ẚ䜉䜛䛸䚸䜘䜚⡆༢䛛䛴┤᥋ⓗ䛻䝴䞊䝄䞊ᐃ⩏䛾㛵ᩘ♧䛩䜛౛䛷䛩䚹䜎䛯䚸䛂ิ䛾䝟䞊䝉䞁䝖䛃䛻┦ᙜ䛩䜛ฟຊ䜢ᢚไ䛧䛶䛚䜚䚸䜔䝃䝤䝹䞊䝏䞁䜢⦅㞟䛩䜛䛣䛸䛜䛷䛝䜛䛷䛧䜗䛖䚹⾜䛸ิ䛾ኚᩘ䛿䝦䝑䝎䞊䛷⾲♧䛧䛶䛔䜎䛩䚹

1.3 既存分析プロシジャにおける新規機能
1.3.1 CORRプロシジャ㻵㻰䝇䝔䞊䝖䝯䞁䝖䛜ᶵ⬟䛩䜛䛾䛿䚸㻴㼀㻹㻸䝣䜯䜲䝹䜢ฟຊඛ䛸䛧䛶䛔䛶䚸ྠ᫬䛻㻻㻰㻿⤫ィ䜾䝷䝣䜢฼⏝䛧䛯ሙྜ䛷䛩䚹䛣䛾䛸䛝䚸㻵㻰䝇䝔䞊䝖䝯䞁䝖䛷ኚᩘ䜢ᣦᐃ䛩䜛䛸䚸⏬ീ䝣䜯䜲䝹䛾Ⅼ䛾ୖ䛻䝬䜴䝇䜢⨨䛡䜀䚸䛭䜜䜙䛾ኚᩘ್䛜䛂䝏䝑䝥䛃䛸䛧䛶⾲♧䛥䜜䜎䛩䚹䛯䛰䛧䚸㻻㻰㻿㻌 㻳㻾㻭㻼㻴㻵㻯㻿䝇䝔䞊䝖䝯䞁䝖䛷㻵㻹㻭㻳㻱㻹㻭㻼䜸䝥䝅䝵䞁䜢ᣦᐃ䛧䛶䛚䛛䛺䛟䛶䛿䛺䜚䜎䛫䜣䚹ODS GRAPHICS ON / IMAGEMAP;ODS HTML;
PROC CORR DATA=sashelp.class PLOTS=(MATRIX);
ID name sex;
VAR height weight age;

DATA class;
INPUT gender$ age @@;DATALINES;ዪᛶ 21 ዪᛶ 23 ዪᛶ 26 ዪᛶ 43
ዪᛶ 32 ዪᛶ 54 ዪᛶ 30 ዪᛶ 40⏨ᛶ 23 ⏨ᛶ 32 ⏨ᛶ 38 ⏨ᛶ 30⏨ᛶ 24 ⏨ᛶ 38;
RUN;
PROC FORMAT;PICTURE pctfmt (ROUND) OTHER='009.9%';
VALUE agefmt LOW-29='30ᡯᮍ‶'
30-39="30௦"
40-HIGH="40ᡯ௨ୖ";RUN;

AUTUMN 2009

PROC TEMPLATE;
DEFINE CROSSTABS Base.Freq.CrossTabFreqs;
DEFINE HEADER tabletitle;
TEXT "⾜ኚᩘ:" _ROW_NAME_ " ิኚᩘ:" _COL_NAME_;END;
CELLVALUE Frequency Percent Rowpercent;
DEFINE Frequency;
FORMAT=8.;
HEADER='㢖ᗘ';
END;
DEFINE Percent;
FORMAT=pctfmt.;
HEADER='๭ྜ';END;
DEFINE Rowpercent;
FORMAT=pctfmt.;
HEADER='⾜䛻䛚䛡䜛๭ྜ';END;
HEADER tabletitle;
END;
RUN;

[特集] SAS® 9.2における分析機能の拡張点: Base SAS®

DATA data2;
INPUT group x$ resp freq;
DATALINES;
1 A 1 18
1 A 0 221 B 1 81 B 0 32
2 A 1 24
2 A 0 162 B 1 18
2 B 0 22;RUN;ODS GRAPHICS ON;
PROC FREQ DATA=data2 ORDER=DATA;TABLES group*x*resp/RELRISK PLOTS=(ODDSRATIOPLOT);WEIGHT freq;
RUN;

PROC FREQ DATA=CLASS;TABLES gender*age;
FORMAT age agefmt.;
RUN;

オッズ比と95%信頼限界㼤䛸㼞㼑㼟㼜

ᒙูኚᩘ䠖㼓㼞㼛㼡㼜⾜ኚᩘ:gender07

ิኚᩘ:age㢖ᗘ|๭ྜ|⾜䛻䛚䛡䜛๭ྜ |30ᡯᮍ‶ |30௦|40ᡯ௨ୖ |-----------+--------+--------+--------+
ዪᛶ
|
3 |
2 |
3 |
| 21.4% | 14.3% | 21.4% || 37.5% | 25.0% | 37.5% |-----------+--------+--------+--------+
⏨ᛶ
|
2 |
4 |
0 |
| 14.3% | 28.6% |0.0% || 33.3% | 66.7% |0.0% |-----------+--------+--------+--------+
ྜィ
5
6
3
35.7%
42.9%
21.4%

㻝

㻞

ྜィ
㻞

㻠

㻢

㻤

䜸䝑䝈ẚ

8
57.1%

㻲㻾㻱㻽䝥䝻䝅䝆䝱䛻䜘䜛䜸䝑䝈ẚ䛻㛵䛩䜛䝥䝻䝑䝖䛾౛

6
42.9%

● 同等性、非劣性、および優越性検定
㻮㻵㻺㻻㻹㻵㻭㻸䜸䝥䝅䝵䞁䛻䜘䜛஧㡯๭ྜ䛻㛵䛩䜛᳨ᐃ䜔䚸㻾㻵㻿㻷㻰㻵㻲㻲䜸䝥14
100.0%

䝅䝵䞁䛻䜘䜛஧㡯๭ྜ䛾ᕪ䛻㛵䛩䜛᳨ᐃ䛻䛚䛔䛶䚸ᶆグ䛾ෆᐜ䛜䝃䝫䞊䝖䛥䜜䜎䛧䛯䚹ලయⓗ䛻䛿䚸௨ୗ䛾䝃䝤䞉䜸䝥䝅䝵䞁䜢฼⏝䛧䜎䛩䚹㻪㻌ྠ➼ᛶ᳨ᐃ㻌㻱㻽㼁㻵㼂䜎䛯䛿㻱㻽㼁㻵㼂㻭㻸㻱㻺㻯㻱䛣䛾ᶵ⬟䛻㛵䛩䜛ヲ⣽䛿䚸䇾㻿㻭㻿㻌㻥㻚㻞㻌㻻㼡㼠㼜㼡㼠㻌㻰㼑㼘㼕㼢㼑㼞㼥㻌㻿㼥㼟㼠㼑㼙㻌㼁㼟㼑㼞㻓㼟㻌㻳㼡㼕㼐㼑㻌䇿㻪㻌㠀ຎᛶ᳨ᐃ㻌㻺㻻㻺㻵㻺㻲䜎䛯䛿㻺㻻㻺㻵㻺㻲㻱㻾㻵㻻㻾㻵㼀㼅䛾䇾㼀㻱㻹㻼㻸㻭㼀㻱㻌㻼㼞㼛㼏㼑㼐㼡㼞㼑㻦㻌㻯㼞㼑㼍㼠㼕㼚㼓㻌㻯㼞㼛㼟㼟㼠㼍㼎㼡㼘㼍㼠㼕㼛㼚㻌㼀㼍㼎㼘㼑㻌㼀㼑㼙㼜㼘㼍㼠㼑㼟䇿㻪㻌ඃ㉺ᛶ᳨ᐃ㻌㻿㼁㻼䜎䛯䛿㻿㼁㻼㻱㻾㻵㻻㻾㻵㼀㼅䛾㡯䜢䛤ཧ↷䛟䛰䛥䛔䚹㻌䜎䛯䚸⡿ᅜ㻿㻭㻿㻌 㻵㼚㼟㼠㼕㼠㼡㼠㼑㻌 㻵㼚㼏㻚䛾㼃㼑㼎䝃䜲䝖䛷බ㛤䛥䜜䛶䛔䜛ୗグ䛾ᩥ䜎䛯䚸ྛ᳨ᐃ䛻䛚䛡䜛䝬䞊䝆䞁䠄䂴䠅䛿䝃䝤䞉䜸䝥䝅䝵䞁㻹㻭㻾㻳㻵㻺㻩䛷䚸᳨⊩䛷䛿䚸䛔䛟䛴䛛䛾ලయ౛䛜グ㍕䛥䜜䛶䛔䜎䛩䚹ᐃ䛷⏝䛔䜛ศᩓ䛾ィ⟬᪉ἲ䜢㼂㻭㻾㻩䛷ᣦᐃ䛷䛝䜎䛩䚹䝸䝇䜽ᕪ䛻㛵䛧䛶䛿䚸᳨ᐃ䛾ᡭἲ䜒ᩘ✀㢮⏝ព䛥䜜䛶䛔䜎䛩䚹ḟ䛾ᣦᐃ౛䛿䚸䝬䞊䝆䞁䜢

Customizing FREQ Procedure Output in SAS 9.2

㻜㻚㻝䛸䛧䛯䝸䝇䜽ᕪ䛻㛵䛩䜛㠀ຎᛶ᳨ᐃ䜢⾜䛺䛖䜒䛾䛷䛩䚹

http://support.sas.com/resources/papers/freq92.pdf
TABLES drug*respnse / RISKDIFF(NONINF MARGIN=0.1);● グラフ作成機能㻻㻰㻿⤫ィ䜾䝷䝣䛾ᶵ⬟䜢฼⏝䛧䛶䚸䛥䜎䛦䜎䛺䝍䜲䝥䛾䜾䝷䝣䜢ᥥ⏬ྍ

● 二項割合に対する信頼区間⬟䛸䛺䜚䜎䛧䛯䚹㼀㻭㻮㻸㻱㻿䝇䝔䞊䝖䝯䞁䝖䛷㻼㻸㻻㼀㻿㻩䜸䝥䝅䝵䞁䜢౑⏝䛩䜛㼀㻭㻮㻸㻱㻿䝇䝔䞊䝖䝯䞁䝖䛷㻮㻵㻺㻻㻹㻵㻭㻸䜸䝥䝅䝵䞁䜢฼⏝䛩䜛䛸䚸஧㡯๭ྜ䛸䚸ᣦᐃ䛧䛯䝔䞊䝤䝹䜔䜸䝥䝅䝵䞁䛻ᛂ䛨䛶䚸ᗘᩘ䚸⣼✚ᗘᩘ䚸೫ᕪ䚸䜸䝑䛻ᑐ䛩䜛ಙ㢗༊㛫䛜⟬ฟ䛥䜜䜎䛩䚹㻿㻭㻿 㻥㻚㻞䛷䛿䚸䛭䛾᪂䛯䛺ィ⟬ἲ䛸䝈ẚ䚸䛭䛧䛶䜹䝑䝟ಀᩘ䛻㛵䛩䜛䝥䝻䝑䝖䜢ᥥ䛟䛣䛸䛜䛷䛝䜎䛩䚹䛧䛶㻭㼓㼞㼑㼟㼠㼕㻙㻯㼛㼡㼘㼘䚸㻶㼑㼒㼒㼞㼑㼥㼟䚸䛚䜘䜃㼃㼕㼘㼟㼛㼚䠄䝇䝁䜰ἲ䠅䛻䜒䛸䛵䛟ᡭἲ䛜௨ୗ䛾䝥䝻䜾䝷䝮䛿䚸䜸䝑䝈ẚ䛻㛵䛩䜛䝥䝻䝑䝖䜢䜾䝹䞊䝥ẖ䛻ᥥ⏬䛩䝃䝫䞊䝖䛥䜜䜎䛧䛯䚹䛭䜜䛮䜜㻭㻳㻾㻱㻿㼀㻵㻯㻻㼁㻸㻸䜎䛯䛿㻭㻯䚸㻶㻱㻲㻲㻾㻱㼅㻿䜛౛䛷䛩䚹䜎䛯䛿㻶䚸䛚䜘䜃㼃㻵㻸㻿㻻㻺䜎䛯䛿㼃䛸䛔䛖䝃䝤䞉䜸䝥䝅䝵䞁䜢ᣦᐃ䛧䜎䛩䚹

08

AUTUMN 2009

[特集] SAS® 9.2における分析機能の拡張点: Base SAS®

ᪧ᮶䛛䜙Ꮡᅾ䛩䜛₞㏆ศᕸ䛻䜒䛸䛵䛟㼃㼍㼘㼐ὶ䛾ィ⟬䛿㼃㻭㻸㻰䛾ᣦᐃ᪂䛯䛻ィ⟬䛥䜜䜛䜘䛖䛻䛺䛳䛯⤫ィ㔞䛿䚸ୗ⥺㒊䛾ฟຊ䛷䛩䚹䛷䚸ṇ☜ศᕸ䛻䜒䛸䛵䛟᪉ἲ䜒㻱㼄㻭㻯㼀䜎䛯㻯㻸㻻㻼㻼㻱㻾㻼㻱㻭㻾㻿㻻㻺䛾ᣦᐃ䛣䛾ィ⟬᪉ἲ䛾ヲ⣽䛿䚸㻲㻾㻱㻽䝥䝻䝅䝆䝱䛻ᑐ䛩䜛䝗䜻䝳䝯䞁䝖䛾௨ୗ䛷ಶู䛻⟬ฟ䛷䛝䜎䛩䚹䛺䛚䚸䛩䜉䛶䛾✀㢮䛾ಙ㢗༊㛫䜢୍ᗘ䛻ฟຊ䛩䛾㡯䛻グ㍕䛥䜜䛶䛔䜎䛩䚹䜛䛻䛿䚸㻭㻸㻸䛸䛔䛖䝃䝤䞉䜸䝥䝅䝵䞁䜢୚䛘䛶䛟䛰䛥䛔䚹㻰㼑㼠㼍㼕㼘㼟㻦㻌㻲㻾㻱㻽㻌㻼㼞㼛㼏㼑㼐㼡㼞㼑㻙㻙㻪㻿㼠㼍㼠㼕㼟㼠㼕㼏㼍㼘㻌㻯㼛㼙㼜㼡㼠㼍㼠㼕㼛㼚㼟㻙㻙㻪ḟ䛾䝥䝻䜾䝷䝮䛿䚸㼃㼕㼘㼟㼛㼚䛸㻭㼓㼞㼑㼟㼠㼕㻙㻯㼛㼡㼘㼘䛾᪉ἲ䛻䜒䛸䛵䛟ಙ㢗༊㛫䜢㻾㼕㼟㼗㼟㻌㼍㼚㼐㻌㻾㼕㼟㼗㻌㻰㼕㼒㼒㼑㼞㼑㼚㼏㼑㼟ィ⟬䛩䜛౛䛷䛩䚹㛵ᚰ䛾ᑐ㇟䛷䛒䜛ኚᩘ㼤䛾Ỉ‽䛿䚸㻸㻱㼂㻱㻸㻩䝃䝤䞉䜸䝥䝅䝵䞁䛾ᣦᐃ䛻䜘䛳䛶䇾㻝䇿䛸ᐃ䜑䛶䛔䜎䛩䚹● Zelenの正確検定㼆㻱㻸㻱㻺䜎䛯䛿㻱㻽㻻㻾䜢⤫ィ䜸䝥䝅䝵䞁䛸䛧䛶㻱㼄㻭㻯㼀䝇䝔䞊䝖䝯䞁䝖䛷ᣦᐃ䛩䜛䛸䚸䜸䝑䝈ẚ䛾ᆒ୍ᛶ䛻ᑐ䛩䜛㼆㼑㼘㼑㼚䛾ṇ☜᳨ᐃ䜢⾜䛺䛖䛣䛸䛜

DATA data3;
INPUT x freq @@;DATALINES;
0 12 1 18;
RUN;䛷䛝䜎䛩䚹䛣䛾᳨ᐃ䛾ヲ⣽䛻䛴䛔䛶䛿䚸㻲㻾㻱㻽䝥䝻䝅䝆䝱䛻ᑐ䛩䜛䝗䜻䝳䝯䞁䝖䛾௨ୗ䛾㡯䛻グ㍕䛥䜜䛶䛔䜎䛩䚹㻰㼑㼠㼍㼕㼘㼟㻦㻌㻲㻾㻱㻽㻌㻼㼞㼛㼏㼑㼐㼡㼞㼑㻙㻙㻪㻿㼠㼍㼠㼕㼟㼠㼕㼏㼍㼘㻌㻯㼛㼙㼜㼡㼠㼍㼠㼕㼛㼚㼟㻙㻙㻪㻯㼛㼏㼔㼞㼍㼚㻙㻹㼍㼚㼠㼑㼘㻙㻴㼍㼑㼚㼟㼦㼑㼘㻌㻿㼠㼍㼠㼕㼟㼠㼕㼏㼟

PROC FREQ DATA=data3;
TABLES x / BINOMIAL(LEVEL="1" WILSON AGRESTICOULL);WEIGHT freq;
RUN;

1.3.3 MEANSプロシジャ㻼㻾㻻㻯㻌㻹㻱㻭㻺㻿䝇䝔䞊䝖䝯䞁䝖䛷⤫ィ䜻䞊䝽䞊䝗㻹㻻㻰㻱䜢ᣦᐃ䛩䜛䛸䚸᭱㢖್䠄䝰䞊䝗䠅䛜ィ⟬䛥䜜䜛䜘䛖䛻䛺䜚䜎䛧䛯䚹ᗘᩘ䛜㻞௨ୖ䛷䛒䜛᭱㢖್䛜」ᩘᏑᅾ䛩䜛䛸䛝䛿䚸䛭䛾୰䛷᭱䜒ᑠ䛥䛺್䛜ฟຊ䛥䜜䜎䛩䚹䛯䛰䛧㼁㻺㻵㼂㻭㻾㻵㻭㼀㻱䝥䝻䝅䝆䝱䛸䛿␗䛺䜚䚸㼃㻱㻵㻳㻴㼀䝇䝔䞊䝖䝯䞁䝖䜢฼⏝䛧䛶

x = 1 䛾஧㡯ศᕸ䛾ẚ⋡-----------------------ẚ⋡
0.6000₞㏆ᶆ‽ㄗᕪ
0.0894䝍䜲䝥㔜䜏ኚᩘ 䜢ᣦᐃ䛧䛯ሙ ྜ䛿䚸᭱ 㢖್䛿ィ⟬䛥䜜䜎䛫䜣䚹䜎 䛯䚸⤫ ィ䜻䞊䝽䞊䝗㻼㻾㼀䜢㻼㻾㻻㻮㼀䛾௦䜟䜚䛻฼⏝䛷䛝䜛䜘䛖䛻䛺䜚䜎䛧䛯䚹95% ಙ㢗㝈⏺

WilsonAgresti-Coull

0.42320.4229

1.3.4 RANKプロシジャྠ㡰఩䝕䞊䝍䛾ᢅ䛔᪉䜢ᣦᐃ䛩䜛㼀 㻵 㻱㻿㻩䜸䝥䝅䝵䞁䛷㻰㻱㻺㻿㻱䜎䛯䛿

0.75410.7544㻯㻻㻺 㻰㻱㻺㻿㻱䛸ᣦᐃ䛩䜛䛸䚸ྠ㡰఩䛾᭷↓䛻䛛䛛䜟䜙䛪㻝䚸㻞䚸㻟䈈䛸㡰఩䛜๭䜚ᙜ䛶䜙䜜䜎䛩䚹௨ୗ䛾䝥䝻䜾䝷䝮䛿䚸㼀㻵㻱㻿㻩㻰㻱㻺㻿㻱䜢⏝䛔䛯ィ⟬౛䛷䛩䚹● 正確分布にもとづくリスク差の信頼区間㻱㼄㻭㻯㼀䝇䝔䞊䝖䝯䞁䝖䛷㻾㻵㻿㻷㻰㻵㻲㻲⤫ィ䜸䝥䝅䝵䞁䜢ᣦᐃ䛩䜛䛸䚸ṇ☜ศᕸ䛻䜒䛸䛵䛟䝸䝇䜽ᕪ䛾ಙ㢗༊㛫䜢ィ⟬䛷䛝䜛䜘䛖䛻䛺䜚䜎䛧䛯䚹
DATA data4;
INPUT drug$ resp freq;
DATALINES;
A 1 6
A 0 9
B 1 4
B 0 11;RUN;
PROC FREQ DATA=data4 ORDER=DATA;TABLES drug*resp / RISKDIFF;
WEIGHT freq;
EXACT RISKDIFF;RUN;PROC RANK DATA=data5 OUT=out5 TIES=DENSE; /*TIES=DENSE*/
VAR value;
RANKS denserank;
RUN;
PROC PRINT DATA=out5;
RUN;㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌ิ 1㻌䝸䝇䜽䛾᥎ᐃ್㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻔┤᥋☜⋡) 95%
㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌䝸䝇䜽㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌䚷₞㏆ᶆ‽ㄗᕪ㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌ಙ㢗㝈⏺
㻙㻙㻙㻙㻙㻙㻙㻙㻙㻙㻙㻙㻙㻙㻙㻙㻙㻙㻙㻙㻙㻙㻙㻙㻙㻙㻙㻙㻙㻙㻙䚷䚷䚷䚷䚷䚷䚷䚷䚷㻙㻙㻙㻙㻙㻙㻙㻙㻙㻙㻙㻙㻙㻙㻙㻙㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌⾜㻌10.40000.12650.16340.6771⾜㻌20.26670.11420.07790.5510ྜィ
0.33330.0861 (୰␎) 0.1729
0.5281ᕪ

0.13330.1704DATA data5;
INPUT value @@;DATALINES;
1.5 1.5 2.3 6.4 5.9 5.9 4.5;
RUN;-0.25150.4908OBS

value

denserank

1
2
3
4
5
6
7

1.5
1.5
2.3
6.4
5.9
5.9
4.5

1
1
2
5
4
4
3

AUTUMN 2009

[特集] SAS® 9.2における分析機能の拡張点: Base SAS®

09䞉㠀Ḟᦆ䜸䝤䝄䝧䞊䝅䝵䞁ᩘ䞉㻝㻜䝟䞊䝉䞁䝖Ⅼ䠄㼋㻼㻝㻜㼋䠅● プロットの作成に関連する機能䠄㼋㻺㻻㻮㻿㼋䠅

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䞁䝖Ⅼ䠄㼋㻹㻱㻰㻵㻭㻺㼋䠅ᕸ䛺䛹䛻䛚䛡䜛䝟䝷䝯䞊䝍䛾᥎ᐃ䜔䚸䝠䝇䝖䜾䝷䝮䜈㔜䛽ྜ䜟䛫䛶ᐦᗘ䞉ྜィ䠄㼋㻿㼁㻹㼋䠅䞉➨㻟ᅄศ఩Ⅼ䚸㻣㻡䝟䞊䝉䞁䝖Ⅼ㛵 ᩘ 䜢 ᥥ 䛟䛣 䛸 䜒䛷 䛝 䜎 䛩䚹䜎 䛯 㻴 㻵 㻿 㼀 㻻 㻳 㻾 㻭 㻹 䝇䝔 䞊 䝖䝯 䞁 䝖䛷 䛿 䚸䞉ᖹᆒ䠄㼋㻹㻱㻭㻺㼋䠅䠄㼋㻽㻟㼋䠅

㻶㼛㼔㼚㼟㼛㼚ศᕸ䝅䝇䝔䝮㻿㻮䛸㻿㼁䜢ᢅ䛖䛣䛸䛜ྍ⬟䛸䛺䜚䜎䛧䛯䚹䛭䜜䛮䜜䞉ᶆ‽೫ᕪ䠄㼋㻿㼀㻰㼋䠅䞉㻥㻜䝟䞊䝉䞁䝖Ⅼ䠄㼋㻼㻥㻜㼋䠅㻿 㻮 䛸 㻿 㼁 䜢 䜸 䝥 䝅 䝵 䞁䛸 䛧䛶 ᣦ ᐃ 䛧 䜎 䛩䚹䛣 䛾 䝇䝔 䞊 䝖䝯 䞁 䝖䛷 䛿 䚸䞉ศᩓ䠄㼋㼂㻭㻾㻵㼋䠅䞉㻥㻡䝟䞊䝉䞁䝖Ⅼ䠄㼋㻼㻥㻡㼋䠅㻿㼔㼑㼍㼠㼔㼑㼞㻙㻶㼛㼚㼑㼟䝥䝷䜾䜲䞁ἲ䛻䜘䜛䜹䞊䝛䝹ᐦᗘ᥎ᐃ䛻ᑐ䛩䜛䛂ᖜ䛃䞉ṍᗘ䠄㼋㻿㻷㻱㼃㼋䠅䞉㻥㻥䝟䞊䝉䞁䝖Ⅼ䠄㼋㻼㻥㻥㼋䠅䛾⟬ฟ䜒䝃䝫䞊䝖䛥䜜䜎䛧䛯䚹䜾䝷䝣䜢ᥥ⏬䛩䜛㻡䛴䛾䝇䝔䞊䝖䝯䞁䝖䛷䞉ᑤᗘ䠄㼋㻷㼁㻾㼀㼋䠅䞉⠊ᅖ䠄㼋㻾㻭㻺㻳㻱㼋䠅䛿䚸㻻㻰㻿㻌 㻳㻾㻭㻼㻴㻵㻯㻿䝇䝔䞊䝖䝯䞁䝖䛾ే⏝䛻䜘䛳䛶䚸㻻㻰㻿⤫ィ䜾䝷䝣䛻䞉᭱ᑠ್䠄㼋㻹㻵㻺㼋䠅䞉ᅄศ఩⠊ᅖ䠄㼋㻽㻾㻭㻺㻳㻱㼋䠅䜒䛸䛵䛔䛯䜾䝷䝣䜢ᥥ䛟䛣䛸䛜䛷䛝䜎䛩䚹䛺䛚䚸⌧ᅾ䛾䝸䝸䞊䝇䛷䛿䛣䛾䞉᭱኱್䠄㼋㻹㻭㼄㼋䠅䞉᭱㢖್䠄㼋㻹㻻㻰㻱㼋䠅ᶵ⬟䛿ホ౯∧䛾ᢅ䛔䛷䛩䚹䞉㻝䝟䞊䝉䞁䝖Ⅼ䠄㼋㻼㻝㼋䠅䞉➢ྕ᳨ᐃ䛻䛚䛡䜛᳨ᐃ⤫ィ㔞ḟ䛾䝥䝻䜾䝷䝮䛿䚸ኚᩘ㼓㼞㼛㼡㼜䛾Ỉ‽ẖ䛻ồ䜑䛯㼤䛾⤒㦂ศᕸ㛵ᩘ䛸䞉㻡䝟䞊䝉䞁䝖Ⅼ䠄㼋㻼㻡㼋䠅䠄㼋㻿㻳㻺㻾㻺㻷㼋䠅

1.3.5 UNIVARIATEプロシジャ᥎ᐃ䛥䜜䛯ṇつ᭤⥺䜢䚸䛩䜉䛶㔜䛽䛶⾲♧䛩䜛䜒䛾䛷䛩䚹ḟ䛾䝥䝻䜾䝷䝮䛿䚸㻻㼁㼀㼀㻭㻮㻸㻱㻩䜸䝥䝅䝵䞁䛷㻿㻭㻿䝕䞊䝍䝉䝑䝖䜢సᡂ䛧䛶䚸䛭䛾ෆᐜ䜢☜ㄆ䛩䜛౛䛷䛩䚹

DATA data6;
CALL STREAMINIT(12345);
DO group=1 to 3;
DO i=1 TO 20;
x=RAND('NORMAL',group,2);
OUTPUT;
END;
END;
DROP i;RUN;

PROC UNIVARIATE DATA=SASHELP.CLASS OUTTABLE=out7;
VAR _NUMERIC_;RUN;
PROC PRINT DATA=out7 LABEL;RUN;ODS GRAPHICS ON;
PROC UNIVARIATE DATA=data6;
CLASS group;
CDFPLOT x /NORMAL OVERLAY;
RUN;

Variable
Name
Variance

VariableLabelStandard
Mean
Deviation

Age
HeightWeightᖺ㱋㻔୰␎㻕 13.316㌟㛗㻔䜲䞁䝏㻕
62.337య㔜㻔䝫䞁䝗㻕
100.026

1.49275.127122.77392.228
26.287518.652

累積分布関数: x㻝㻜㻜Skewness

Kurtosis

Minimum

1stPercentile(୰␎) 0.06361-0.25967
0.18335-1.11093-0.13897
0.68336

11.0
51.3
50.5

11.0 㻔ᚋ␎㻕
51.3
50.5

㻤㻜

㻢㻜

㻠㻜

㻞㻜

㻯㻰㻲㻼㻸㻻㼀䝇䝔䞊䝖䝯䞁䝖䛻䜘䜛䜾䝷䝣䛾౛

2● SASデータセットへの統計量の出力㼃㼑㼎䝃䜲䝖䛛䜙䛤ཧ↷䛔䛯䛰䛡䜎䛩䚹㻜㻙㻞㻜ṇつศᕸ᭤⥺

㻞

㻠

㼤

㻝

㻞

㻢
㻟

おわりに

㻮㼍㼟㼑㻌 㻿㻭㻿䛾䝗䜻䝳䝯䞁䝖䛿䚸㻿㻭㻿㻌 㻥㻚㻞䜢ᑟධ䛧䛶䛔䛺䛔ሙྜ䛷䜒䚸ୗグ䛾㻼㻾㻻㻯 㼁㻺㻵㼂㻭㻾㻵㻭㼀㻱䝇䝔䞊䝖䝯䞁䝖䛷㻻㼁㼀㼀㻭㻮㻸㻱㻩䜸䝥䝅䝵䞁䜢౑⏝䛩䜛䛸䚸ྛศᯒኚᩘ䛻ᑐ䛩䜛䛥䜎䛦䜎䛺せ⣙⤫ィ㔞䜢୍ᗘ䛻㻿㻭㻿䝕䞊䝍䝉䝑

Base SASに関連するドキュメント一覧

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http://support.sas.com/documentation/onlinedoc/base/index.html

฼⏝䛧䛶㻿㻭㻿䝕䞊䝍䝉䝑䝖䛸䛧䛶ಖᏑ䛩䜛䛣䛸䜒䛷䛝䜎䛩䛜䚸㻻㼁㼀㼀㻭㻮㻸㻱㻩䜸䝥䝅䝵䞁䛿ᣦᐃ䛜≉䛻ኚᩘ䛜ᩘከ䛟Ꮡᅾ䛩䜛䛸䛝䛻᭷ຠ䛷䛩䚹䛯䛰䛧䚸๓ྕ䛾≉㞟グ஦䛸䛸䜒䛻䚸䛣䛾≉㞟䛜㻿㻭㻿㻌㻥㻚㻞䛾䛥䜙䛺䜛ά⏝䛻⤖䜃䛴ฟຊ䛷䛝䜛⤫ィ㔞䛿䚸௨ୗ䛾䜒䛾䛻ᅛᐃ䛥䜜䛶䛔䜎䛩䚹䛟䛸ᖾ䛔䛷䛩䚹

10

AUTUMN 2009

SAS Academic NewsSAS
Academic NewsSAS アカデミック・ニュース௒ྕ䛷䛿䚸䜹䝇䝍䝬䞊䞉䝸䝺䞊䝅䝵䞁䝅䝑䝥䛸䛧䛶䚸ᮏᖺ᫓䛻ᒣᙧ኱Ꮫ䛸㻿㻭㻿㻌㻵㼚㼟㼠㼕㼠㼡㼠㼑㻌㻶㼍㼜㼍㼚

事例紹介ᰴᘧ఍♫䛜ඹྠ䛷Ꮫ⏕䛚䜘䜃ᩍဨྥ䛡䛾ㅮ⩦఍䜢㛤ദ䛧䜎䛧䛯䛾䛷䚸䛭䛾ᶍᵝ䜢⛅෤ྕ䛷䛤⤂௓䛔䛯䛧䜎䛩䚹䜎䛯䚸஦౛⤂௓䛿ᘬ䛝⥆䛝⚟ᒸ኱Ꮫ䛻䛶

コラム「SAS四方山話」

㻿㻭㻿㻌㻱㼚㼠㼑㼞㼜㼞㼕㼟㼑㻌㻳㼡㼕㼐㼑 㼹 䜢ά⏝䛧䛯ᩍ⫱䛚䜘䜃Ꮫ⏕䛛䜙䛾཯ᛂ䚸䝁䝷䝮㻿㻭㻿ᅄ᪉ᒣヰ䛷䛿䛂䜰䞁䜿䞊䝖䞉䝕䞊䝍䛾ゎᯒ䐠䛃䜰䞁䜿䞊䝖䞉䝕䞊䝍䛛䜙䛾

カスタマー
リレーション┦㛵㛵ಀ䛸ᅉᯝ㛵ಀ䛺䛹䜢㻿㻭㻿䜢౑⏝䛧䛶䛹䛖ศᯒ䛧䛶䛔䛟䛛䜢⤂௓䛧䛶䛔䜎䛩䚹

杉本宏幸
福岡大学商学部准教授 博士（商学）

事例紹介ሗ䛸䛧䛶ά⏝䛩䜉䛝䚷ண᝿䛧䛶䛔䛺䛛䛳䛯䛾䛿䚸ᙼ䜙䛜㻿㻭㻿䝥䝻䛛䛜 㔜 せ ど 䛥 䜜䛶䜾䝷䝮䜢⚾䛾᝿ീ௨ୖ䛻᪩䛟ᐇ⾜䛷䛝䛯䛣䛔 䜛 ⌧ ≧ 䛷 䛿 䚸Ꮫ䛸䚸䛭䛧䛶➇䛖䜘䛖䛻ḟ䛾䝥䝻䜾䝷䝮䜢ᩍ䛘⏕ 㐩䛿䝕 䞊 䝍ศᯒ䛶ḧ䛧䛔䛸ゝ䛳䛶䛝䛯䛣䛸䛷䛧䛯䚹ᙼ䜙䛿䚸䜢㑊䛡䛶㏻䜛䛣䛸䛿㐣ཤ䛻ᣦᑟ䛧䛶䛝䛯䝊䝭⏕㐩䜘䜚䚸䝟䝋䝁䞁䛷 䛝 䜎䛫䜣䚹䛯 䛰 䚸᧯ స 䛻 䛛 䛺 䜚 ⩦ ⇍ 䛧䛶 䛔䛯 䛸 ᛮ 䛔䜎 䛩䚹ᑡ䛺䛟䛸䜒ᮏᏛၟᏛ

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SASとSAS Enterprise Guideの試験的導入䝥䝻䜾䝷䝮䜢グ㏙䛩䜛䛣䛸䛺䛟䝬䜴䝇᧯స䛷ศᯒ䜢᏶⤖䛷䛝䜛㻱㻳䛾᧯సᛶ䛿ᙼ䜙䛾ศᯒ䛾䝇䝢䞊䝗䜢䚸䝕䝣䜷䝹䝖䛷㻴㼀㻹㻸ᙧᘧ䛸ㅮ䛧䛶䛔䜎䛩䚹Ꮫ⏕㐩䛿㻞ᖺ༙䛾㛫䚸䝊䝭䛻䚷᫖ᖺ㻝㻜᭶㡭䚸⌧㻟ᖺ䝊䝭⏕䛾㻞ྡ䛜䝕䞊䝍䛺䜛㻱㻳䛾䜰䜴䝖䝥䝑䝖䛿䠄㻼㼛㼣㼑㼞 㻼㼛㼕㼚 㼠➼ᡤᒓ䛧䛶䛭䜜䛮䜜䛾ศ㔝䛻䛴䛔䛶Ꮫ⩦䞉◊ศᯒ䛸䛭䛾ᢏ⾡䜢⮬ศ䛾Ṋჾ䛸䛧䛶㌟䛻

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入口としてのEG

SAS Academic News11

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12

AUTUMN 2009

SAS Academic News

大橋 渉
東京医科歯科大学 医歯学総合研究科大学院 生命情報学
情報医科学センター 臨床・生物統計グループ 特任助教

コラム「SAS四方山話」
第7回 アンケート四方山話（5）「アンケートデータの解析②」（1）p値依存症？

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相関関数

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Σ( xi - x) (yi - y)Σ( xi - x)2 (yi - y)2䛷䛩䛜䚸䛭䛾⌮ゎ䛜せ䛿䛒䜚䜎䛫䜣䚹䛴䜎䜚䚸௒ᅇ䛿▱䜚䛯䛔ᑐ㞴䛧䛔䛜䜖䛘䛻䚸᳨ᐃ⤖ᯝ䛾ゎ㔘䛿䛂㼜್㇟䛾඲䛶䜢ㄪ䜉䛶䛔䜛䛾䛷䛩䛛䜙䚸༢⣧䛻䛜㻜㻚㻜㻡䜢ୗᅇ䜜䜀䜘䛔䛃䛸ᶵᲔⓗ䛻ฎ⌮䛥ᩘ䛘䛯⤖ᯝ䛣䛭䛜䚸▱䜚䛯䛔⤖ᯝ䛭䛾䜒䛾䜜䜛䜘䛖䛻䛺䛳䛯㒊ศ䜒኱䛝䛔䛾䛷䛿䛺䛔䛺䛾䛷䛩䚹䛷䛧䜗䛖䛛䠛䚷䛂㼜್䛾኱ᑠ䛰䛡䛻䠄≉䛻㻜㻚㻜㻡䚷䛥䛶䚸ᙜ䛾୺௵◊✲⪅䛿᭱ᚋ䜎䛷⣡ᚓ䛜䜢ୗᅇ䜛䛛ྰ䛛䛻䠅䛧䛛╔┠䛧䛺䛔䛾䛿䛡⾜䛛䛺䛔ᵝᏊ䛷䛧䛯䚹◊✲䛾⤖ㄽ䛻㼜್䜢䚷୍᪉䛷ᅇᖐ䛸䛿䚸୍᪉䛾ኚᩘ䛾್䜢ᇶ‽䛧䛛䜙䜣䟿䛃䛸䛿䜘䛟ゝ䛳䛯䜒䛾䛷䚸䛣䜜䛿⤫⾲♧䛧䛺䛔䛾䛿୙Ᏻ䛷䛒䜛䛸䛔䛖䛣䛸䜢ゝ䛸䛧䛶䚸䜒䛖୍᪉䛾್䜢Ỵᐃ௜䛡䜛䛣䛸䛷䛩䚹ィᏛ䛾ඛ⏕᪉䛾䜏 䛺䜙䛪䚸㏻⛠ 䝞 䞁䜽䞊䛔⥆䛡䛶䛚䜚䚸㢼䛾შ䛻䜘䜜䜀䠄䠛䠅⮬ศ䛯౛䛘䜀䚸㼥㻩㻞㼤㻗㻟䛾ሙྜ䛿䚸㼤䛜Ỵᐃ䛩䜜䜀䝞䞊䞉䜾䝹䞊䝥䛻䜘䜛䛂⏕≀䞉་Ꮫㄽᩥ䛾⤫䛱䛷 ⊂⮬䛻᳨ᐃ䜢⾜䛺䛳䛯䛸䜒⪺䛝䜎䛩䚹㼥䜒⮬↛䛸Ỵᐃ䛩䜛䛾䛷䚸㼤䛾್䛜㼥䛾್䜢୍ᢞ✏つ⛬䛃䛷䜒୺ᙇ䛥䜜䛶䛔䜛᭷ྡ䛺䛚䛂ఱ䛛 䛾㞟ィ䜢䛧䜎䛧䛯 䊻䛸䛻 䛛䛟 㼜 ್䊻Ỵᐃ௜䛡䛶䛔䜛䛸䛔䛖䛣䛸䛻䛺䜚䜎䛩䚹ᅗ㻝ゝⴥ䛷䛩䚹䛧䛛䛧䛺䛜䜙䚸䛭䛾䜘䛖䛺ே䚻䛾㻜㻚㻜㻡䜘䜚ୖ䛛ୗ䛛䠛䛃䈈㞟ィ䛧䛯䜙䛸䛻䛛䛟䛾䜘䛖䛺䚸୰Ꮫᰯ᫬௦䛻Ꮫ⩦䛧䛯䛔䜟䜖䜛ᛮ䛔䛸䛿⿬⭡䛻䚸㼜್䛿୍㒊䛾ே䚻䛾㛫䛷㼜್䟿䚷ồ䜑䛺䛔䛸୙Ᏻ䟿䚷ᐇ䛿䛣䜣䛺஦䛂୍ḟ㛵ᩘ䛃䛿㼤䛾್䛛䜙㼥䛾್䜢㻝㻜㻜㻑ண䛂㻜㻚㻜㻡䜢ୗᅇ䜜䜀ᕪ䛜䛒䜛䛃䛂ᑠ䛥䛡䜜䜀ᑠ౛䛿Ỵ䛧䛶ᑡ䛺䛟䛿䛒䜚䜎䛫䜣䚹㼜್䛜ᙉ䛟䛩䜛 䛣 䛸 䛜 ྍ ⬟ 䛷 䛧 䛯 䚹䛸 䛣䜝 䛜 ᐇ 㝿 䛾䛥䛔䜋䛹䜘䛔䛃䛂ᑠ䛥䛟䛧䛯⪅຾䛱䠛䛃䛺䛹䛸䚸䛺䜚䛩䛞䛶䛧䜎䛳䛯䜖䛘䛾ฟ᮶஦䛰䛸ᛮ䛘䝕䞊䝍䛿Ỵ䛧䛶┤⥺䛷ணఏゝ䝀䞊䝮䜘䜝䛧䛟䛭䛾Ꮡᅾឤ䛿኱䛝䛟䛺䛳䜎䛫䜣䛛䠛䚷䜒䛧䜒ⓙᵝ䛾኱Ꮫ䛻䛚䛡䜛⤫䛷䛿䛺䛟䚸┤⥺ⓗ䛻㼤䛾್䛛䜙㼥䛾್䜢ண䛶䛧䜎䛔䜎䛧䛯䚹䛥䜙䛻䛿⚄᱁໬䛥䜜䚸⤫ィィᏛ䛾ᣦᑟ䛜䚸䛂䝋䝣䝖䜴䜵䜰䛾䝁䝁䜢ᢲ䛧䛶䛷䛝䜛䛣䛸䛿䜎䛪䛒䜚䜎䛫䜣䚹䈜Ꮫ䛻䛚䛡䜛඲▱඲⬟䛾⚄䛸䛺䜚䚸䛣䜜䛥䛘ฟຊ䛾䝋䝁䜢ぢ䜛䛃 䛻⤊ጞ䛧䛶䛔䜛䛸䛧䛯⾲♧䛧䛶䛒䜜䜀඲䛶㻻㻷䛾ච⨥➢䛻䛺䛳䛶䜙䈈せὀព䛛䜒▱䜜䜎䛫䜣䚹䛧䜎䛳䛯䛾䛷䛩䚹

䈜㻿㻭㻿䛾ሙྜ䛿㼜್䛾ฟຊ䛜ከ㐣䛞䛶䚸䛹䛾㼜್䜢䚷䛣䛣䛛䜙䛿᫇➹⪅䛜㛵䜟䛳䛯䛒䜛⮬἞యཧ↷䛩䜜䜀䜘䛔䛛䜟䛛䜙䛺䛔䛸䛔䛖䛚ヰ䜒䛒䜚䜎䛻䛚䛡䜛ㄪᰝ䛾䛚ヰ䛷䛩䚹➹⪅䛿⤖ᯝ䛾䝥䛩䛜 䈈䛣䛣䛷䜒⤫ィ䛾▱㆑䛜ᚲせ䛷䛒䜛䛸䛔䛖䝺䝊䞁䝔䞊䝅䝵䞁䛾ሙ䛷䚸୺௵◊✲⪅䛾ඛ䛣䛸䛷䛩⏕䛛䜙䛂䛹䛖䛧䛶㼜್䜢ฟ䛥䛺䛔䜣䛰䟿䛃䛸ᛣ㬆䜙䜜䛶䛧䜎䛳䛯䛾䛷䛧䛯䚹➹⪅䛾ᛰ៏䛛䛭䜜䛸䜒䈈ⓙᵝ䜒䛤୍⥴䛻䛚⪃䛘ୗ䛥䛔䜎䛫䚹（2）回帰と相関䚷䜔䛳䛸ᮏ㢟䛻ධ䜚䜎䛩䚹䛥䛶䚸㻮㻹㻵䛸䝁䝺䝇䝔䝻䞊䝹䚸ᬒẼ䛸௻ᴗ䛻䛚䛡䜛㞠⏝⪅ᩘ䚸ㄪ ᰝ ྡ 䠖 㻭ᕷ㧗㱋⪅ㄪᰝẼㄪ ᰝ ᑐ ㇟ 䠖 㻭ᕷ䛻ᒃఫ䛩䜛㻣㻜ṓ௨ୖ䛾䛚ᖺᐤ䜚඲䛶஫䛻㛵ಀ䛜䛒䜚䛭䛖䛺䜒䛾䛜ከ䛔䛷䛩䚹ヲ䠄⣙㻝㻤㻘㻜㻜㻜ྡ䠅ㄪ ᰝ ᮇ 㛫䠖 ᖹᡂ㻞㻜ᖺ㻟᭶㻝᪥䡚ᖹᡂ㻞㻜ᖺ㻡᭶㻟㻝᪥ㄪ ᰝ ᪉ ἲ 䠖 㒑㏦ἲ䚹㏉⟅䛺䛝ሙྜ䛻╩ಁ䚸ゼၥ㠃᥋ἲ䜢ే⏝䛩䜛

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SAS Academic News

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散布図

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䜛䜒䛾䛷䛒䜚䚸ᅇᖐ䛿䚸ண/*ᩓᕸᅗ䛾సᡂ*//*䡕㍈䚸䡔㍈䛻䛭䜜䛮䜜♧䛧䛯䛔ኚᩘ*/

散布図

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SASによる相関係数の求め方䛷䛝䜎䛩䚹䛛䜢ぢ䛯䛔䛸䛔䛖䛣䛸䛷䛒䜚䚸┦㛵ಀᩘ䜢ồ㻌 䛷䛿䚸㻿㻭㻿䛻䜘䜚┦㛵ಀᩘ䜢ồ䜑䛶䜏䜎䚷ḟᅇ䚸ᅇᖐ䛾⥆䛝䜢䜒䛱䜎䛧䛶䛂䜰䞁䜿䞊䝖䜑䜛䛣䛸⮬య䛜┠ⓗ䛷䛿䛒䜚䜎䛫䜣䚹ᅉᯝ䛧䜗䛖䚹ฟⰍ䛾ヲ⣽䛺䛹䛿㻿㻭㻿䛾ᑓ㛛᭩䛻ᅄ᪉ᒣヰ䛃䛿䛔䛳䛯䜣╔ᆅ䛥䛫䛶㡬䛝䜎䛩䚹㛵ಀ䛜ᡂ❧䛩䜛䛯䜑䛻䛿┦㛵ಀᩘ௨እ䛾䛚௵䛫䛩䜛䛸䛧䛶䚸䜎䛪䛿ᩓᕸᅗ䜢᭩䛟Ⓑ

会田重信
山形大学医学部情報基盤センター 技術専門職員

カスタマー・リレーション䜜䛮䜜䜻䝱䞁䝟䝇䛜䛒䜚䜎䛩䚹⤖䜀䜜䛶䛔䜎䛩䚹

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Ⅰ. イントロダクション（１）山形大学の説明

14

AUTUMN 2009

SAS Academic News䚷ᡃ䚻䛜ᢸᙜ䛩䜛㣤⏣䜻䝱䞁䝟䝇䛻䛿䚸་㻿㻭㻿㻛㻭㻲 㼹 䚸㻿㻭㻿㻛㻲㻿 㻼 㼹 䚸㻿㻭㻿㻛㻳㻾 㻭 㻼㻴 㼹䛔 䛯 䛣 䛸 䛸 䚸ᖹᡂ 㻞 㻜 ᖺ ᗘ 䛻 㻳 㼘 㼛 㼎 㼍 㼘 㻯 㻻 㻱㻌Ꮫ㒊䚸㛵㐃䛩䜛㝃ᒓ᪋タ䚸㝃ᒓ⑓㝔䚸㑇ఏ䛷㛤ጞ䛧䜎䛧䛯䚹

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ウエアSASの利用経緯について䚷ᙜ䝉䞁䝍䞊䛿䚸ᙜึᒣᙧ኱Ꮫ᝟ ሗฎ⌮䝉䞁䝍䞊䛸䛧䛶᫛࿴ 㻢㻞ᖺ䠄㻝㻥 㻤㻣ᖺ䠅䛻Ⓨ㊊
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Ⅰ
Ⅰ. 開催までの経緯（１）そもそもセミナーを開催しようと考えた理由䝇䝔䝮䛿㻼㻯∧㻿㻭㻿㻢㻚㻜㻟䛷䚸䝷䜲䝉䞁䝇ᩘ䛿䚷䛣䛾䜘䛖䛺㻿 㻭㻿฼⏝䛾༴ᶵⓗ≧ἣ䛻䛚㻝 㻜 ᮏ 䛷 䛒 䜚䚸䝥 䝻 䝎䜽 䝖 䠄 ゎ ᯒ ᶵ ⬟ 䠅䛿 䚸䛔䛶䚸ㅮ⩦఍䜢㛤ദ䛧䛯䜙ཧຍ䛧䛶䜒䜙䛘㻮 㼍 㼟 㼑 㻿 㻭 㻿 䚸㻿 㻭 㻿 㻛 㻿 㼀㻭㼀䚸㻿 㻭 㻿 㻛 㻵 㻹 㻸 㼹 䚸䜛䛛 ⪺ 䛔䛶䜏䛯䛸䛣䜝䛛 䛺䜚䛾ᕼᮃ⪅ 䛜䛥䜜䚸኱Ꮫ㝔ጤဨ㛗䛺䛹䛾

AUTUMN 2009

Q&A

15

Q&A
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ᣦᐃ౛㻌
サンプル・プログラム
DAT sample;
SET sashelp.clas;
RUN;%PUT &SYSWARNINGTEXT;%PUT &SYSERRORTEXT;

ログの出力
1

DAT sample;--14
WARNING 14-169: DAT 䛿䝅䞁䝪䝹 DATA 䛾䝇䝨䝹䝭䝇䛷䛒䜛䛸ุ᩿䛧䜎䛧䛯䚹
2
SET sashelp.clas;
ERROR: 䝣䜯䜲䝹 SASHELP.CLAS.DATA 䛿Ꮡᅾ䛧䜎䛫䜣䚹3
RUN;
NOTE: 䜶䝷䞊䛜Ⓨ⏕䛧䛯䛯䜑䚸䛣䛾䝇䝔䝑䝥䛾ฎ⌮䜢୰Ṇ䛧䜎䛧䛯䚹WARNING: 䝕䞊䝍䝉䝑䝖 WORK.SAMPLE 䛿ᮍ᏶ᡂ䛷䛩䚹䛣䛾䝇䝔䝑䝥䛿䚸0 䜸䝤䝄䝧䞊䝅䝵䞁䚸0 ኚᩘ䛷೵Ṇ䛧䜎䛧䛯䚹
NOTE: DATA 䝇䝔䞊䝖䝯䞁䝖㻌ฎ⌮㻌䠄ྜィฎ⌮᫬㛫䠅㻦ฎ⌮᫬㛫
0.06 ⛊CPU ᫬㛫
0.04 ⛊
4
5%PUT "&SYSWARNINGTEXT";" 䝕䞊䝍䝉䝑䝖 WORK.SAMPLE 䛿ᮍ᏶ᡂ䛷䛩䚹䛣䛾䝇䝔䝑䝥䛿䚸 0 䜸䝤䝄䝧䞊䝅䝵䞁䚸0 ኚᩘ䛷೵Ṇ䛧䜎䛧䛯䞉
6%PUT "&SYSERRORTEXT";" 䝣䜯䜲䝹 SASHELP.CLAS.DATA 䛿Ꮡᅾ䛧䜎䛫䜣䞉ኚ᭦๓㻦䠄୍㒊ᢤ⢋䠅CommandLineArgs=-Xmx1024m -Djava.system.class.loader=com.sas.app...
䞉䞉䞉ኚ᭦ᚋ㻦䠄୍㒊ᢤ⢋䠅CommandLineArgs=-Xmx1024m -Xss512k -Djava.system.
class.loader=com...
䞉䞉䞉Q䛒䜛䝷䜲䝤䝷䝸ෆ䛻Ꮡᅾ䛩䜛」ᩘ䛾䝕䞊䝍䝉䝑䝖䜢䚸ู䝷䜲䝤䝷䝸䛻䝁䝢䞊䛧䜎䛧䛯䚹䝁䝢䞊䛜ṇ䛧䛟⾜䛺䜟䜜䛶䛔䜛䛣䛸䜢☜ㄆ䛩䜛䛯䜑䛻䚸䝕䞊䝍䝉䝑䝖䛾ෆᐜ䜢ẚ㍑䛧䛯䛔䛾䛷䛩䛜䚸ఱ䛛䜘䛔᪉ἲ䛿䛒䜚䜎䛩䛛䠛A

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䛩䜛䛣䛸䛜䛷䛝䜎䛩䚹䛧䛛䛧䛺䛜䜙䚸㻯㻻㻹㻼㻭㻾㻱䝥䝻䝅䝆䝱䛷䛿䝷䜲䝤䝷䝸༢఩䛻䛶䚸䝕䞊䝍䝉䝑䝖䛾ෆᐜ䜢ẚ

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サンプル・プログラム

Q㻿㻭㻿㻌 㻰㼍㼠㼍㻌 㻵㼚㼠㼑㼓㼞㼍㼠㼕㼛㼚㻌 㻿㼠㼡㼐㼕㼛䛾䝥䝻䝉䝇䞉䝕䝄䜲䝘䛻䛶䝆䝵䝤䜢సᡂ䛧䜎䛧䛯䛜䚸ฎ⌮ෆᐜ䜢ቑ䜔䛧䛯䛸䛣䜝䚸䝆䝵䝤䛜㛤䛡䛺䛟䛺䛳䛶䛧䜎䛔䜎䛧䛯䚹䛹䛾䜘䛖䛻䛩䜜䜀䝆䝵䝤䜢㛤䛟䛣䛸䛜䛷䛝䜛䛷䛧䜗䛖䛛䠛

LIBNAME mylib"C:¥temp¥mylib";/* 䝃䞁䝥䝹䝕䞊䝍䛾సᡂ */DATA mylib.class work.class;
SET sashelp.class;
RUN;
DATA mylib.prdsale work.prdsale;
SET sashelp.prdsale;

16

AUTUMN 2009

Q&A

RUN;
DATA _NULL_;䚷䚷䚷䚷䚷䚷䚷䚷䚷䚷䚷䚷䚷/* 䝕䞊䝍䝉䝑䝖୍ぴྲྀᚓ */SET sashelp.vmember(KEEP=memname libname memtype
WHERE=(LIBNAME=UPCASE("mylib")
AND MEMTYPE="DATA"));䚷䚷䚷䚷䚷䚷䚷䚷䚷䚷䚷㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌/* COMPARE䝥䝻䝅䝆䝱䛾ᐇ⾜ */CALL EXECUTE("PROC COMPARE BASE=mylib." || memname);
CALL EXECUTE("COMPARE=work." || memname);
CALL EXECUTE(";");CALL EXECUTE("RUN;");
RUN;

Q
A

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RUN;
NOTE: 䝕䞊䝍䝉䝑䝖 WORK.IN 䛿 1 䜸䝤䝄䝧䞊䝅䝵䞁䚸 1 ኚᩘ䛷䛩䚹
NOTE: DATA 䝇䝔䞊䝖䝯䞁䝖㻌ฎ⌮㻌(ྜィฎ⌮᫬㛫):ฎ⌮᫬㛫
0.01 ⛊CPU ᫬㛫
0.01 ⛊
6/* Ꮡᅾ䛧䛺䛔ኚᩘ䠾䛾ᣦᐃ*/
7
DATA out;
8
SET in(DROP=b);
9
RUN;
NOTE: 䝕䞊䝍䝉䝑䝖 WORK.IN 䛛䜙 1 䜸䝤䝄䝧䞊䝅䝵䞁䜢ㄞ䜏㎸䜏䜎䛧䛯䚹NOTE: 䝕䞊䝍䝉䝑䝖 WORK.OUT 䛿 1 䜸䝤䝄䝧䞊䝅䝵䞁䚸 1 ኚᩘ䛷䛩䚹
NOTE: DATA 䝇䝔䞊䝖䝯䞁䝖㻌ฎ⌮ (ྜィฎ⌮᫬㛫):ฎ⌮᫬㛫㻌㻌
0.00 ⛊CPU ᫬㛫
0.00 ⛊
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16

OPTIONS DKROCOND䠙NOWARN;/* Ꮡᅾ䛧䛺䛔ኚᩘ䠾䛾ᣦᐃ*/
DATA test;
A=123;DROP b;RUN;䜎䛩䚹 ୗグ䛾್䛜ᣦᐃྍ⬟䛷䛩䚹㻰㻷㻾㻵㻯㻻㻺㻰㻌㻰㻷㻾㻻㻯㻻㻺㻰㻩㻱㻾㻾㻻㻾㻌㼨㻌㼃㻭㻾㻺㻌㼨㻌㼃㻭㻾㻺㻵㻺㻳㻌㼨㻌㻺㻻㼃㻭㻾㻺㻌㼨㻌㻺㻻㼃㻭㻾㻺㻵㻺㻳㻌

NOTE: 䝕䞊䝍䝉䝑䝖 WORK.TEST 䛿 1 䜸䝤䝄䝧䞊䝅䝵䞁䚸 1 ኚᩘ䛷䛩䚹
NOTE: DATA 䝇䝔䞊䝖䝯䞁䝖㻌ฎ⌮ (ྜィฎ⌮᫬㛫):ฎ⌮᫬㛫
0.00 ⛊CPU ᫬㛫
0.00 ⛊

㻱㻾㻾㻻㻾㻰㻾㻻㻼䚸 㻷㻱㻱㻼䚸 㻾㻱㻺㻭㻹㻱 䝇䝔䞊䝖䝯䞁䝖䛻ᣦᐃ䛥䜜䛯ኚᩘ䛜Ꮡᅾ䛧䛺䛔ሙྜ䚸 㻱㻾㻾㻻㻾 䝯䝑䝉䞊䝆䜢ฟຊ䛧䜎䛩䚹㼃㻭㻾㻺㻌㼨㻌㼃㻭㻾㻺㻵㻺㻳Q

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OPTIONS DKRICOND䠙NOWARN;/* 䝔䝇䝖䝕䞊䝍సᡂ */DATA in;
A=123;RUN;

A

㻯㻻㻺㼀㻱㻺㼀㻿䝥䝻䝅䝆䝱䛾㻻㻾㻰㻱㻾㻩㻵㻳㻺㻻㻾㻱㻯㻭㻿㻱䜸䝥䝅䝵䞁䜢౑⏝䛩䜛䛣䛸䛷ᐇ⌧ྍ⬟䛷䛩䚹㻻㻾㻰㻱㻾㻩㻵㻳㻺㻻㻾㻱㻯㻭㻿㻱䜸䝥䝅䝵䞁䛿ኚᩘྡ䜢኱ᩥᏐ䚸ᑠᩥᏐ䛻㛵䜟䜙䛪䚸䜰䝹䝣䜯䝧䝑䝖㡰䛻䝋䞊䝖䛧䜎䛩䚹ኚᩘྡ䛻ᩘᏐ䛜ྵ䜎䜜䜛ሙྜ䚸䜰䝹䝣䜯䝧䝑䝖㡰䛻䝋䞊䝖䛧䛯ᚋ䛻ᩘᏐ㡰䛻䝋䞊䝖䛧䜎䛩䚹/* Ꮡᅾ䛧䛺䛔ኚᩘ䠾䛾ᣦᐃ */DATA out;
SET in(DROP=b);
RUN;௨ୗ䛿䝃䞁䝥䝹䞉䝥䝻䜾䝷䝮䛸ฟຊ⤖ᯝ䛻䛺䜚䜎䛩䚹
サンプル・プログラム

OPTIONS DKROCOND䠙NOWARN;/* Ꮡᅾ䛧䛺䛔ኚᩘ䠾䛾ᣦᐃ */DATA test;
A=123;DROP b;RUN;⤖ᯝ䠅
1
OPTIONS DKRICOND䠙NOWARN;
2䚷䚷䚷䚷䚷䚷䚷䚷䚷䚷䚷䚷䚷䚷䚷䚷㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌/* 䝔䝇䝖䝕䞊䝍సᡂ */3
DATA in;4
A=123;/* 䝃䞁䝥䝹䝕䞊䝍䝉䝑䝖 */DATA test;
INPUT Id1 id2 ID3 amount1 Amount2 aMount3 Sales1
sales2 Sales3 returns1
Returns2 returns3 x1 x2 X10;CARDS;
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1;
RUN;/* ORDER䠙IGNORECASE䜢౑⏝䛧䛯䝃䞁䝥䝹 */PROC CONTENTS DATA=work.test ORDER=IGNORECASE;
RUN;AUTUMN 2009

出力結果ኚᩘ䛸ᒓᛶ䛾᪼㡰䝸䝇䝖
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ኚᩘ㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌䝍䜲䝥㻌㻌㻌㻌㻌㻌㛗䛥amount1 ᩘ್
8Amount2 ᩘ್
8aMount3 ᩘ್
8
Id1
ᩘ್
8
id2
ᩘ್
8
ID3
ᩘ್
8
returns1 ᩘ್
8Returns2 ᩘ್
8returns3 ᩘ್
8Sales1ᩘ್
8
sales2
ᩘ್
8
Sales3
ᩘ್
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x1
ᩘ್
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x2
ᩘ್
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X10
ᩘ್
8

Q&A

ID3
ᩘ್
returns1 ᩘ್Returns2 ᩘ್
returns3 ᩘ್Sales1 ᩘ್sales2 ᩘ್Sales3 ᩘ್
x1
ᩘ್
X10
ᩘ್
x2
ᩘ್

3
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ORDER=COLLATEでの出力例
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5
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ID3
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http://support.sas.com/kb/33/678.html

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ORDER=CASECOLLATEでの出力例
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1
5
6
1
2

amount1
Amount2aMount3
Id1
id2

PROC GLIMMIX DATA=one ODDSRATIO;
CLASS treat gender;

ᩘ್
ᩘ್
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ᩘ್
ᩘ್

8
8
8
8
8

MODEL resp = treat|gender / DIST=BINOMIAL
LINK=LOGIT;
RUN;

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SAS トレーニングのお知らせ

AUTUMN 2009

SAS Training

SAS トレーニングのお知らせ

特別トレーニング・コースの開催のご案内䠷Ꮫ⩦ෆᐜ䠹
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●「SAS ® 9.2 SAS/STAT 拡張点」コース （1日間）

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●「医学研究におけるベイズ統計学」コース （1日間）

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AUTUMN 2009

SAS トレーニングのお知らせ

19

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新規トレーニング・コースの開催のご案内䞉ྠ➼ᛶ᳨ᐃ䛸㠀ຎᛶ᳨ᐃ䕔㻌㻼㻾㻻㻯㻌㻸㻻㻳㻵㻿㼀㻵㻯䛾᪂ᶵ⬟●「SAS® Enterprise Miner™ 分析の応用」コース（3日間）

䞉㻼㻾㻻㻯㻌㻸㻻㻳㻵㻿㼀㻵㻯䛻䛚䛡䜛㻻㻰㻿⤫ィ䜾䝷䝣䠷᪥䚷䚷䚷⛬䠹䞉㻲㼕㼞㼠㼔䛾䝨䝘䝹䝔䜱௜䛝᭱ᑬἲ㻞㻜㻜㻥ᖺ㻝㻞᭶㻞᪥䠄Ỉ䠅䡚㻠᪥䠄㔠䠅㻌㻌㻝㻜㻦㻜㻜㻌䡚㻌㻝㻣㻦㻜㻜㻌䠄ᮾி఍ሙ䠅䕔㻌㻼㻾㻻㻯㻌㻳㻱㻺㻹㻻㻰䛾᪂ᶵ⬟䠄⮬ᕫᏛ⩦䠅㻌䠷౯䚷䚷䚷᱁䠹䞉㻼㻾㻻㻯㻌㻳㻱㻺㻹㻻㻰䛻䛚䛡䜛㻻㻰㻿⤫ィ䜾䝷䝣㻝㻣㻟㻘㻞㻡㻜෇䠄⛯㎸䠅䠋䝏䜿䝑䝖ᤫ༳ᩘ䠖㻟䞉䝊䝻ᙉㄪ㻼㼛㼕㼟㼟㼛㼚䝰䝕䝹䠷ཷㅮᑐ㇟䠹

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●「SASによる臨床試験データの統計解析結果に関するバリデーション」コース （1日間）
䠷᪥䚷䚷䚷⛬䠹ୗグ䛾㻞䝁䞊䝇䜢ཷㅮ῭䜏䛛䚸ྠ⛬ᗘ䛾▱㆑䛾䛒䜛᪉㻌䞉䛂㻿㻭㻿䛻䜘䜛⤫ィゎᯒ䊠䛃㻌䞉䛂㻿㻭㻿䛻䜘䜛ᅇᖐศᯒ䊠䛃㻌㻞㻜㻜㻥ᖺ㻝㻞᭶㻝᪥䠄ⅆ䠅㻌㻝㻜㻦㻜㻜㻌䡚㻌㻝㻣㻦㻜㻜㻌䠄ᮾி఍ሙ䠅䛥䜙䛻ୗグ䛾䝁䞊䝇䜢ཷㅮ῭䜏䛛䚸㻿㻭㻿㻌 㻱㼚㼠㼑㼞㼜㼞㼕㼟㼑㻌 㻹㼕㼚㼑㼞䜢౑⏝䛧䛯䠷౯䚷䚷䚷᱁䠹ศᯒ⤒㦂䛾䛒䜛᪉㻌㻣㻟㻘㻡㻜㻜෇䠄⛯㎸䠅䠋䈜䝏䜿䝑䝖䛾䛚ྲྀ䜚ᢅ䛔䛿䛒䜚䜎䛫䜣䚹䞉䛂㻿㻭㻿㻌㻱㼚㼠㼑㼞㼜㼞㼕㼟㼑㻌㻹㼕㼚㼑㼞㻌᧯సධ㛛䛃㻌䠷ཷㅮᑐ㇟䠹

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䕔㻌データへのアクセスと評価䛾せồ஦㡯䜢䜒䛸䛻䚸⡿ᅜ䛻䛚䛡䜛䛂䝞䝸䝕䞊䝅䝵䞁䛃䛻㛵䛩䜛ᴫᛕ䚸

・SAS Enterprise Miner 5.3におけるプロジェクトの定義

䛚䜘䜃㻿㻭㻿䝥䝻䜾䝷䝬䛻ᮇᚅ䛥䜜䜛䝫䝸䝅䞊䛺䛹䛻䛴䛔䛶䚸ⱥㄒ∧᭩

・データソースの定義⡠䛄㼂㼍㼘㼕㼐㼍㼠㼕㼚㼓㻌 㻯㼘㼕㼚㼕㼏㼍㼘㻌 㼀㼞㼕㼍㼘㻌 㻰㼍㼠㼍㻌 㻾㼑㼜㼛㼞㼠㼕㼚㼓㻌 㼣㼕㼠㼔㻌 㻿㻭㻿䛅䛻ἢ䛳䛶⤂௓䛧䜎䛩䚹䜎䛯䚸㻿㻭㻿䜢౑⏝䛧䛶⮫ᗋヨ㦂䜘䜚ᚓ䜙䜜䛯䝕䞊䝍䜢ゎᯒ

・データソースの検証䕔㻌決定木による予測モデリング䛩䜛䛻䛒䛯䜚䚸ㄆ㆑䛧䛶䛚䛟䜉䛝䝞䝸䝕䞊䝅䝵䞁䛾⪃䛘᪉䜢⌮ゎ䛩䜛䛣

・モデリング用のデータソースの定義䛸䜢┠ᣦ䛧䜎䛩䚹

・モデル開発を目的としたデータの分割䈜ᮏ䝁䞊䝇䛿䚸䝥䝻䜾䝷䝭䞁䜾䛾䝔䜽䝙䝑䜽䛺䛹䛻䛴䛔䛶ㄝ᫂䛩䜛䜒䛾䛷䛿䛒䜚䜎䛫䜣䚹・Tree Desktop Applicationを使った決定木の成長䠷䝁䞁䝔䞁䝒䠹

・ツリーノードの実行㻯㼔㼍㼜㼠㼑㼞㻌㻝㻦㻌᪂་⸆ရ䛾⏦ㄳ䛻㛵䛩䜛ᴫせ㻌・ツリーノードのオプションの使用法㻯㼔㼍㼜㼠㼑㼞㻌㻞㻦㻌䝞䝸䝕䞊䝅䝵䞁䛸䛿㻌㻯㼔㼍㼜㼠㼑㼞㻌㻟㻦㻌ᩥ᭩໬䛻䛴䛔䛶㻌・予測モデリングによる結果データの理解䕔㻌回帰による予測モデリング㻯㼔㼍㼜㼠㼑㼞㻌㻠㻦㻌䝞䝸䝕䞊䝅䝵䞁䛾䛯䜑䛾୍⯡ⓗ䛺᪉ἲ㻌

・線形回帰とロジスティック回帰㻯㼔㼍㼜㼠㼑㼞㻌㻡㻦㻌䝕䞊䝍䜢ཷ䛡Ώ䛧䛩䜛㝿䛾ὀពⅬ㻌

・回帰ノードの使用法㻯㼔㼍㼜㼠㼑㼞㻌㻢㻦㻌୍⯡ⓗ䛺䝕䞊䝍䛾ᙧᘧ㻌・補完ノードによる欠損値の補完 㻌㻯㼔㼍㼜㼠㼑㼞㻌㻣㻦㻌ゎᯒ⤖ᯝ䛾䝞䝸䝕䞊䝅䝵䞁㻌・置換ノードによるデータ値の置換䠷䝔䜻䝇䝖䠹

・変数選択ᮏ䝁䞊䝇䛿䚸ⱥㄒ∧䛾᭩⡠䛄㼂㼍㼘㼕㼐㼍㼠㼕㼚㼓㻌㻯㼘㼕㼚㼕㼏㼍㼘㻌㼀㼞㼕㼍㼘㻌㻰㼍㼠㼍㻌㻾㼑㼜㼛㼞㼠㼕㼚㼓㻌・回帰モデリングの出力の理解

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AUTUMN 2009

SASトレーニングのお知らせ

・多項式項や交互作用項の回帰モデルへの追加（自己学習）䕔㻌 ニューラル・ネットワークや他のモデリング・ツールによる予測モ

・複雑なモデルに対するツリーノードを利用した代理表現䕔㻌パターン発見の概論

デリング・データのクラスタリングとセグメンテーション

・ニューラル・ネットワーク・モデル（多層パーセプトロンモデル）

・変数の変換ノードの利用の概論

・クラスターノードを用いたk-means法によるクラスター分析

・ニューラル・ネットワーク・ノードの利用

・アソシエーション分析とシーケンス分析

・自動ニューラル・ノードを用いたモデル選択（自己学習）
・SAS Enterprise Miner 5.3 の他のモデリング・ツール（自己学習）

䕔㻌ケーススタディ（自己学習）

・銀行業務のセグメンテーションに関するケーススタディ
・Webサイト利用の関連性に関するケーススタディ

䕔㻌モデルの評価

・事前確率ベクトルの定義

・クレジット・リスクに関するケーススタディ

・モデル開発における事前確率ベクトルの効果

・大学入学者のマネジメントに関するケーススタディ

・モデル選択基準の変更
・利益行列の定義

㻿㻭㻿㻌 㻵㼚㼟㼠㼕㼠㼡㼠㼑㻌 㻶㼍㼜㼍㼚ᰴᘧ఍♫䛷䛿䚸௒ᚋ䜒ከᒱ䛻䜟䛯䛳䛯䝖䝺䞊䝙・モデルの比較ノードを用いたモデルの比較䞁䜾䝁䞊䝇䜢㏣ຍ䛧䛶䛔䛟ணᐃ䛷䛩䚹・モデルのアセスメント統計量

䝁䞊䝇ෆᐜ䞉᪥⛬➼䛾ヲ⣽䛿䚸㡰ḟᘢ♫㼃㼑㼎䝃䜲䝖䛻බ㛤䛧䜎䛩䛾䛷䚸௨ୗ䛾㼁㻾㻸䜢䛤ཧ↷䛟䛰䛥䛔䚹䕔㻌モデルの適用

・スコア・データセットの定義

http://www.sas.com/jp/training/・スコアノードによるデータセットのスコアリング
・SASコードノードを用いたスコアリング済みデータセットのエクスポート䛭䛾௚䚸䝖䝺䞊䝙䞁䜾䛻㛵䛩䜛᝟ሗ䛻䛴䛔䛶䛿䚸ୖグ䛾㼁㻾㻸䜢䛤ཧ↷䛔䛯䛰䛟䛛䚸ୗグ䝖䝺䞊䝙䞁䜾ᢸᙜ䜎䛷䛚ၥ䛔ྜ䜟䛫䛟䛰䛥䛔䚹・スコアコードの生成と利用
䕔㻌専門的なトピック・アンサンブル・ノードによるモデルの統合
・変数の選択・ツリーノードによる質的な入力水準の併合

トレーニング担当
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AUTUMN 2009
■ テクニカルニュースに関するお問い合わせ先
テクニカルサポートグループ
TEL:03-6434-3680 FAX:03-6434-3681

SAS Institute Japan 株式会社ᮏ♫䛈㻝㻜㻢㻙㻢㻝㻝㻝ᮾி㒔 ༊භᮏᮌ㻢㻙㻝㻜 㻙㻝භᮏᮌ䝠䝹䝈᳃䝍䝽䞊㻌㻝㻝㻲㼀㼑㼘㻌㻌㻜㻟䠄㻢㻠㻟㻠䠅㻟㻜㻜㻜㻲㼍㼤㻌㻜㻟䠄㻢㻠㻟㻠䠅㻟㻜㻜㻝኱㜰ᨭᗑ䛈㻡㻟㻜 㻙 㻜㻜㻜㻠኱㜰ᕷ໭༊ᇽᓥ὾㻝㻙㻠㻙㻝㻢䜰䜽䜰ᇽᓥす㤋㻌㻝㻞㻲㼀㼑㼘㻌㻌㻜㻢䠄㻢㻟㻠㻡䠅㻡㻣㻜㻜㻲㼍㼤㻌㻜㻢䠄㻢㻟㻠㻡䠅㻡㻢㻡㻡w w w.s a s.c o m / j p䛣䛾䜹 䝍䝻䜾䛻グ ㍕ 䛥䜜䛯ෆᐜ䛿ᨵⰋ䛾䛯䜑䚸ண ࿌䛺䛟௙ ᵝ䞉ᛶ ⬟䜢ኚ ᭦䛩䜛 ሙ ྜ䛜䛒䜚䜎 䛩䚹䛒䜙䛛䛨 䜑䛤஢ᢎ䛟 䛰䛥 䛔䚹㻿 㻭 㻿 䝻䝂䚸㼀 㼔 㼑 㻼㼛 㼣 㼑 㼞 㼠 㼛 㻷 㼚 㼛 㼣䛿 ⡿ᅜ㻿㻭㻿㻌㻵㼚㼟㼠㼕㼠㼡㼠㼑㻌㻵㼚㼏㻚䛾Ⓩ㘓ၟᶆ䛷䛩䚹䛭䛾௚グ㍕䛾䝤䝷䞁䝗䚸ၟရྡ䛿䚸୍⯡䛾ྛ♫䛾Ⓩ㘓ၟᶆ䛷䛩䚹㻯㼛㼜㼥㼞㼕㼓㼔㼠㼴㻞㻜㻜㻥㻘㻌㻿㻭㻿㻌㻵㼚㼟㼠㼕㼠㼡㼠㼑㻌㻵㼚㼏㻚 㻭㼘㼘㻌㼞㼕㼓㼔㼠㼟㻌㼞㼑㼟㼑㼞㼢㼑㼐㻚