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

AUTUMN 2012
特集

01

SAS Academic News®

（TS1M2）のリリースとSAS 9.3
SAS Analytical Products 12.1について分析における拡張点：®
SAS/STAT 12.1

- 随想「マーケティングとデータ解析」- コラム「SAS ／JMPとの歩み」

10

Q&A

16

マーケティングニュース

18

新刊書籍のご案内

19

最新リリース情報19

SAS 9.3（TS1M2）のリリースとSAS Analytical Products 12.1について

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http://support.sas.com/rnd/app/analytics/12.1/new.html

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http://support.sas.com/techsup/reports/maintSAS9

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3/SAS93̲TS1M2̲issues̲addressed.html

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http://support.sas.com/rnd/app/
analytics/12.1/new.html

特集

分析における拡張点：SAS/STAT® 12.1
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02

AUTUMN 2012

[ 特集 ] 分析における拡張点：SAS/STAT ® 12.1

特集

分析における拡張点：
SAS/STAT 12.1®

9.22から9.3、そして12.1へ

SAS/STAT のプロダクト 番 号は 9.22 から 9.3 へかわり、プロシ ジャのS
追加、機能が拡張されてきました。最新 12.1 の前に、各バージョンにお追ける主な拡張点をご紹介します。

1.1 9.22 における拡張点
回帰分析、分散分析などを含む線形モデルに関し、多くの機能が拡張されています。その一つとして、EFFECT ステートメント （評価版、9.3 でさは正規版） が追加され、スプライン関数、ラグ関数などをモデルに含めることがで きます（計 11 のプロシジャが対応）。 また、モデル推定
め
後 に 対 す る ス テ ー ト メ ン ト と し て、ESTIMATE ス テ ー ト メ ン ト、
LSMEANS ステートメント、TEST ステートメントがより多くのプロシジャLで サ ポ ー ト さ れて い ま す。こ の 他、EFFECTPLOT ス テ ー ト メ ン ト、
LSMESTIMATE ステートメント、SL ICE ステートメントも 新たに 追加さL
れ て い ま す。な お、CONTR AST ス テ ー ト メ ン ト を 除 き、12.1 で はL IFEREG プロシジャ、PROBIT プロシジャにてもこれらのステートメン
トがサポートされます。
推定したモデルの情報をアイテムストアとして保存するための STORE推
ステ ー トメント を多くのプロシ ジ ャ （計 10 プロシ ジ ャ） にて 実 行で き、ス
新たに追 加された PLM プロシジャにて呼び出し、LS 平均値、スコア
新の算出などを再度モデル 推定することなく実行で きるよう、拡張され
の
ています。
て
※より詳細に関しては、Technical News Summer 2010 をご参照くだ※さい。
さhttp://www.sas.com/jp/periodicals/technews/pdf/1
h0sum.pdf0.pdf

AUTUMN 2012

1.2

9.3 における拡張点[ 特集 ] 分析における拡張点：SAS/STAT ® 12.1

03

2.1.2 例題

9.3 では、デフォルトの出力形式が LISTING から HTML 形式に変更さ

STDRATE プロシ ジ ャを用 いた 分析の 一 例として、フロリダ州と 米 国れています。また、ODS 統計グラフ機能もデフォルトにて有効となって全体 に おける、皮 膚がんに よる死亡率 の比 較 を用いま す。サンプル

おり、分析関連のプロシジャを実行することで、出力結果とともにグラフ

データには、年齢ごとにおける死亡数、および人年 (Pearson-Year) がが表示されます。この ODS 統計グラフ機能に関し、GLMPOWER プロ

含まれます。

シジャ、POWER プロシジャなど、 新たに 9 つのプロシジャが対応する

サンプルデータ

よう、拡張されています。
追加されたプロシジャとしては FMM プロシジャがあり、複数の分布がDATA Florida_C43;
INPUT Age $1-5 Event PYear comma11.;
DATALINES;00-04
0953,78505-14
0 1,997,935
15-24
4 1,885,014
25-34
14 1,957,573
35-44
43 2,356,649
45-54
72 2,088,000
55-64
70 1,548,371
65-74 126 1,447,432
75-84 136 1,087,524
85+
73
335,944;

混合した場合のモデル、有限混合モデルに対応しています。このプロ
シジャは 9.3 では評価版となりますが、最新の 12.1 では正規版となり、切断 分布（Truncated Distribution） も指定で きるように機能が拡張されています。
カテゴリカルな 説明変数を含め、線形モデルの変数 選択に対応している GLMSELECT プロシジャでは、 新たに STORE ステートメントが追加されており、変数選択した後のモデル情報をアイテムストアとして保存できます。
※より詳細に関しては、Technical News Autumn 2011をご参照ください。
http://www.sas.com/jp/periodicals/technews/pdf/11
aut.pdf

フロリダ州と同じように、米国全体に対しても年齢ごとのデー タセット
(US_C43) を用い、以下のプログラムにて分析を行います。
例12.1での新規プロシジャ

最新の SAS/STAT 12.1 では、 新たに 4 つのプロシジャが追加されており、分析機能が拡張されています。これらのプロシジャに関し、PROC STDRATE DATA=Florida_C43 REFDATA=US_C43
METHOD=indirect STAT=rate(MULT=100000) PLOTS=all;
POPULATION EVENT=Event TOTAL=PYear;
REFERENCE EVENT=Event TOTAL=PYear;
STRATA Age / STATS SMR;
RUN;

以下にて記述します。

2.1 比率、リスク算出における拡張

基 本的に STDRATE プロシ ジャが必 要とする 2 つのデー タセ ットは、

2.1.1 STDRATEプロシジャ

DATA=オプション、REFDATA=オプションにて指定します。この例では、疫学などにおいて、有病の RATE （比率）、RISK（リスク） を算出します。

対象集団であるフロリダ州のデータセット （DATA= オプション）、参照集

ただし、集団における、単純な RATE、RISK 統計量の算出では、交絡団である米国全体のデータセット （REFDATA= オプション） を指定して因子などが考慮されておらず、値としてあまり意味をなさないことがあり

い ま す。ま た、METHOD= オ プ シ ョ ン に て 間 接 法 を 用 い る た め にま す。例 え ば、各 国 に お ける 有 病 率 を算 出し た 場 合、人口の比 率、INDIRECT の 指 定 を 行 い、統 計 量と して RATE （比 率） と して いま す。

年 齢 の 構 造 が 異 なるた め、単 純 に は 比 較 する こ と が で き ま せん。

RATE （比 率） の場 合には、サブオ プシ ョンとして MULT= オ プシ ョンを

STDRATE プロシジャでは、標準化手法として層を用いた分析に対応指定でき、100,000人年あたりのRATE統計量として値を求めています。

しており、DIRECT（直接法）、INDIRECT（間接法） の2手法にて、比率、

POPULATION ステ ートメント、REFERENCE ステ ートメントでは、それリスク を 算 出 で き ま す。算 出 を 行 う 上で は、2 つ の 集 団、対 象 集 団

ぞれデータセットにおけるイベントを示す変数名、および人年 （RATE を（Study Population）、参照 集団 （Reference Population） が 必 要 と な算出する上で母数となる変数名） を指定します。STRATA ステートメン

りま す。直接 法で は、参照 集団に おける層の割 合 （重み） を用いて、トでは、層を示す変数名 AGE を指定した上で、各層ごとの RATE など

対象集団における比率、リスクの重み付け平均値を全体に対する統計の統計量を算出するように STATS オプションを追加しています。この量として算出しま す。一方、間接 法では、参照 集団における層ごとのプログ ラムを実 行 した 場 合、ODS 統 計 グ ラフ 機 能 がデ フ ォルト にて比率、リスクを元に、対象 集団にて予期される度数 （期待値） を算出

有効となっていますので、以下のようなグラフが表示されます。

した上で、観 測値との比較を行います。間接法を用い、RATE 統計量の 算 出 を 行 っ て い る 場 合、標 準 化 死 亡 比 （SMR ：Standardized
Mortality Ratio） を求めることができます。

04[ 特集 ] 分析における拡張点：SAS/STAT ® 12.1

図１．層ごとの人年（PYear）の割合グラフ

AUTUMN 2012

図3. 標準化死亡比（SMR）の出力画面ẚ ⋡ 䛻 ᑐ 䛧䛶䛾 䜾 䝷 䝣䛸 ྠ ᵝ䚸ᶆ ‽ ໬ Ṛ ஸ ẚ 䠄㻿㻹㻾䠅 䛻 㛵 䛧䛶 䜒 ᒙ䛤䛸 䛾 ⤫ ィ 㔞䜢 ♧ 䛩䜾 䝷䝣 䠄ᅗ 㻠䠅 䛜 సᡂ 䛥 䜜䚸඲ య 䛸 䛧䛶䛾 ഴ ྥ 䜢ᤊ䛘䜙䜜䜎䛩䚹
図4．層ごとの標準化死亡比（SMR）統計量、信頼区間のグラフ䛣 䛾 䜾 䝷 䝣 䠄ᅗ 㻝䠅 䛷 䛿䚸ྛ 㞟 ᅋ 䛻 䛚 䛡 䜛䚸ᖺ 㱋 䠄㻭㻳㻱䠅 䛤 䛸 䛾 ே ᖺ䠄㻼㼅㼑㼍㼞䠅 䛾ศᕸ䜢䛧䜑䛧䛶䛚䜚䚸ᑐ㇟㞟ᅋ䛷䛒䜛䝣䝻䝸䝎ᕞ䛾ሙྜ䚸⡿ᅜ඲య䛸ẚ㍑䛧䚸㧗㱋䜾䝹䞊䝥䛻䛚䛡䜛๭ྜ䛜㧗䛟䛺䛳䛶䛔䜎䛩䚹
図2．層ごとのRATE（比率）統計量、信頼区間のグラフ

2.2 分位点回帰における拡張㻾㻱㻳 䝥䝻䝅䝆䝱䛻䛶ᑐᛂ䛧䛶䛔䜛ᅇᖐศᯒ䚸㻳㻸㻹 䝥䝻䝅䝆䝱䛻䛶ᑐᛂ䛧䛶䛔䜛⥺ᙧ䝰䝕䝹䛺䛹䛷䛿䚸ᖹᆒ್䛻ᑐ䛩䜛䝰䝕䝹䜢௬ᐃ䛧䚸ㄝ᫂ኚᩘ䛻ᑐ䛩䜛ಀᩘ䚸䝟䝷䝯䞊䝍䜢᭱ᑠ 㻞 ஌ἲ䛻䛶ồ䜑䜎䛩䚹䛣䛾ᖹᆒ್䛻ᑐ䛩䜛䝰䝕䝹䜢ᣑᙇ䛧䚸ศ఩Ⅼ䛻ᑐ䛩䜛䝰䝕䝹䜢᥎ᐃ䛩䜛ᡭἲ䛸䛧䛶ศ఩Ⅼᅇᖐ䛜䛒䜚䜎䛩䚹㻿㼀㻾㻭㼀㻭 䝇䝔䞊䝖䝯䞁䝖䛻䛶 㻿㼀㻭㼀㻿 䜸䝥䝅䝵䞁䜢㏣ຍ䛩䜛䛣䛸䛷䚸ྛᒙ㻿㻭㻿㻛㻿㼀㻭㼀 䛷䛿䚸㻿㻭㻿㻌㻥㻚㻝㻚㻟 䜘䜚ホ ౯∧䚸㻿㻭㻿㻌㻥㻚㻞 䛻䛶ṇ つ ∧䛾䝥䝻䛻䛚䛡䜛⤫ィ㔞䚸ẚ⋡䛜⟬ฟ䚸⾲♧䛥䜜䜎䛩䚹್䛿⾲䛸䛧䛶䜒ฟຊ䛥䜜䝅 䝆 䝱䛸 䛧䛶 㻽㼁㻭㻺㼀㻾㻱㻳 䝥䝻䝅 䝆 䝱 䛜䛒䜚䚸ศ ఩ Ⅼᅇ ᖐ 䛻 ᑐᛂ䛧䛶䜎䛩䛜䚸ୖグ䛾䜾䝷䝣 䠄ᅗ 㻞䠅 䜒ే䛫䛶సᡂ䛥䜜䚸඲యⓗ䛺ഴྥ䜢ᢕᥱ䛔䜎䛩䚹㻝㻞㻚㻝 䛷䛿䚸ศ఩Ⅼᅇᖐ䛻䛚䛡䜛ᣑᙇ䛸䛧䛶䚸㻞 䛴䛾䝥䝻䝅䝆䝱䛧䜔䛩䛟䛺䛳䛶䛔䜎 䛩䚹䛺䛚䚸඲య䛻䛚䛡䜛ẚ ⋡ 䠄㻯㼞㼡㼐㼑㻌㻾㼍㼠㼑䠅 䛿䚸ཧ䠄ホ౯∧䠅 䛜㏣ຍ䛥䜜䛶䛔䜎䛩䚹↷⥺ 䠄ᑐ㇟㞟ᅋ䠖 㟷䚸ཧ↷㞟ᅋ䠖㉥䠅 䛸䛧䛶䜾䝷䝣䛻⾲♧䛥䜜䛶䛔䜎䛩䚹䜎䛯䚸⤫ィ㔞䛸䛧䛶 㻾㻭㼀㻱 䜢ᣦᐃ䛧䛶䛔䜛ሙྜ䛻䛿䚸㻿㼀㻾㻭㼀㻭 䝇䝔䞊䝖

2.2.1 QUANTSELECTプロシジャ䝯䞁䝖䛻䛚䛡䜛 㻿㻹㻾 䜸䝥䝅䝵䞁䛜᭷ຠ䛸䛺䜚䚸ᶆ‽໬Ṛஸẚ 䠄㻿㻹㻾䠅 䛜⥺ ᙧ 䝰 䝕䝹 䛻 ᑐ 䛩 䜛 㻳㻸㻹 䝥 䝻 䝅 䝆 䝱 䛻 ᑐ 䛧䛶䚸ኚ ᩘ 㑅 ᢥ 䜢 ⾜ 䛖⟬ฟ䛥䜜䜎䛩䚹

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AUTUMN 2012

[ 特集 ] 分析における拡張点：SAS/STAT ® 12.1

05

変 数 選 択 の 手 法 と して は、FORWARD、BACKWARD、STEPWISE、

説 明変数としては、1986 年のヒ ット 数 （nHits）、生 涯に おける得点数

LASSO が サ ポ ー ト さ れ て お り、MODEL ス テ ー ト メ ン ト に お け る（crRuns） が選択されていることがわかります。また、各指標におけるSELECTION= オプションにて用いる手法を指定します。また、サブオプ

変遷のグラフ （図 6） も表示され、変数選択における各ステップにおけションとして、変数の追加／削除を行う基準統計量を STOP= オプショ

る変動を把握できます。

ン に て 指 定しま す。指 定 で きる 基 準 統 計 量と しては、ADJR1、AIC、
AICC、SBC があります。さらに複数のモデル候補より、最適モデルを

図6．基準統計量のグラフ

選択する基準統計量は CHOOSE= オプションにて指定します。プログ
ラムの記述例としては、以下となります。
例
PROC QUANTSELECT DATA=baseball PLOTS=all;
CLASS Div;
MODEL Salary = nAtBat nHits nHome nRuns nRBI nBB yrMajor crAtBat
crHits crHome crRuns crRbi crBB nAssts nError nOuts Div/ QUANTILES=0.1 SELECTION=lasso(adaptive STOP=aic CHOOSE=sbc SH=7);
RUN;

これは、1986 年のメジャーリーグ選手の成績 （nAtBat、 nHits、…） を
元 に、1987 年 の 年 棒 （Salary） を 推 定 し て い る 例 と な り ま す。
QUANTILES= オ プ シ ョ ン に て 10 パ ー セ ン ト 点 を 指 定 し て お り、
SELECTION=オプションにて変数選択の手法を指定します。ここでは、Adaptive LASSO 法を用いて、各ステップにてモデルに追加／削除す2.2.2 QUANTLIFEプロシジャ

る変数を選択します。また、AIC 統計量 （STOP= オプション） を基準に打ち切りデータに関しては、生存時間分析に対応している LIFETEST

どのステップにて変数選択のプロセスを止めるかを判断し、SBC 統計

プロシジャ、PHREG プロシジャ、LIFEREG プロシジャがあります。12.1

量 （CHOOSE= オプション） が最小となるモデルを、最適のモデルとして

では 新 たに QUANTLIFE プロシ ジャ （評価版） が追 加され、打 ち切り

最後に選択しています。

データに対し、分位点回帰を行うことができます。

各ステ ッ プ に おける変 数の追 加 ／ 削 除 は 表と しても出力さ れま す。

QUANTLIFE プロシジャでは、METHOD= オプションでパラメータ推定

また、以下のようなグラフ （図 5） としても表示されます。

手法 を 選 択で き、Kaplan-Meier タイ プの 手法 （KM） （デ フ ォルト） と、
Nelson-Aalen タ イ プの 手 法 （NA） の 2 つ が サ ポ ー ト さ れて い ま す。

図5．変数選択プロセスのグラフ

以下がプログラムの記述例となります。
例
PROC QUANTLIFE DATA=pbc LOG METHOD=na PLOTS=all SEED=1268;
MODEL Time*Status(0)=logBilirubin logProtime logAlbumin Age Edema/QUANTILE=(.1 .2 .3 .4 .5 .6 .75);
RUN;

こ れ は、Flemming と Harrington （1991） の 肝 硬 変 に 関 するデ ー タ を元にした分析例となります。MODEL ステートメントでは、応答変数として 時 間 を 示 す 変 数 TIME と と も に、打 ち 切 り の 情 報 を 示 す 変 数
STATUS を記述します。また、他の分位点回帰に対する指定と同じように、QUANTILE= オプションにて、任意の分位点を指定します。さらに
このプログラムでは、PROC QUANTLIFE ステ ートメントにていくつかのオプションを指定しています。LOG オプションは、分析を行う前に応
答変数の対数変換を行います。推定方法として NA を用いる場合は、明示的に METHOD=NA と記述します。QUANTLIFE プロシジャにおける、パ ラメ ー タ 推 定値 に 対 する 信 頼 区 間 は、Resamling 法 を用 いた算出となるため、疑似乱数生成のためのシード値を SEED= オプション
で指定しています。

06

AUTUMN 2012

[ 特集 ] 分析における拡張点：SAS/STAT ® 12.1

QUANTILE= オプションに指定した各分位点に対し、モデルにおけるパ

図9．分位点予測値のグラフ

ラ メ ー タ 推 定 値、信 頼 区 間 が 表 と し て 出 力 さ れ ま す。ま た、
PLOTS=ALL オプションを指定していますので、以下のようなパラメー
タ推定値、および信頼区間の変動を把握しやすいグラフ（一部） （図 7）が表示されます。
図7．パラメータ推定値、信頼区間のグラフ（一部）

2.3 ノンパラメトリック回帰における拡張
ノンパラメトリック回帰に関しては、LOESS プロシジャ、TPSLINE プロ
シジャ、GAM プロシジャが対応しています。LOESS プロシジャは局所的なパラメトリックな関数 （3 次関数など） にて近似を行い、TPSLINE
プロシジャは薄板平滑化スプライン （Thin Plate Spline） に基づくモデ
例えば、左下の説明変数 LogProtime に関しては、分 位点 (Quantile)

リングを行います。これらのアプローチでは多くのパラメータが含まれが大きくなるほど、パラメータ推定値が 0 に近づき、応答変数に対するるため、説明変数の数 （次元） が少ないケースに対応しているプロシ

効果が小さくなっています。また、以下のように生存関数のグラフ（図ジャとなります。また、一般化加法モデルに対応しているGAMプロシジャ8）、および分位点予測値のグラフ（図 9） も表示されます。

では、LOESS プロシジャ、TPSPLINE プロシジャより、大きなデータセッ
トにも対応することができますが、加法モデルという制限があります。

図8．生存関数のグラフ
2.3.1 ADAPTIVEREGプロシジャ
新たに追加されている ADAPTIVEREG プロシジャ （評価版） は、スプライン関数を用いた回帰とモデル選択を組み合わせた手法を用いた、より高次元のデータに対するノンパラメトリックな分析に対応しています。このプロシジャではパラメトリックなモデルを仮定せず、また、スプライン回帰を行う上での結節点（Knot Value） を指定する必要がありません。かわりに、適したスプライン基底関数を生成し、多くの変数に対する結節点（Knot Value） を自動的に選択することになります。その後、モデル選択の手法を活用しながら、モデルの剪定、つまり、モデル
削 減 を 行 う こ と に よって、より 適 し た、簡 略 な モ デル を 選 択 し ま す。
ADAPTIVEREG プロシジャを用いた記述例は以下となります。
例
PROC ADAPTIVEREG DATA=autompg PLOTS=all;
CLASS cylinders year origin;
MODEL mpg = cylinders displacement horsepower
weight acceleration year origin / ADDITIVE;RUN;

AUTUMN 2012

ここで は、車 の 燃 費（MPG） を 研 究 する上で、車 のさ ま ざ ま な 特 徴、

[ 特集 ] 分析における拡張点：SAS/STAT ® 12.1

07

図12．基底関数（Basis）の選択プロセスグラフ

シ リ ン ダ ー 数（CYLINDERS）、排 気 量（DISPLACEMENT）、馬 力（HORSEPOWER） などの変数を用いています。CYLINDERS などの変数は CLASS ステートメントにて指定し、値がカテゴリカルであることを指定しています。この例では、MODEL ステートメントに ADDITIVE オプ
ションを追加し、加法モデルを併せて指定しています。他のプロシジャと同様、以下のような適合度統計量が算出、表示されます（図 10）。
図10．適合度統計量の出力モデル削減における各ステップを表示したグラフ ( 図 12) となっており、
GCV （Generalized Cross Validation Error） 統計量が最小となっていまた、モデルの情報を示す、以下の表 （図 11） が表示されます。

る 2-Basis1 までを削除したモデルが選択されています。つまり、この場
合、Basis5、Basis1 はモデルから削除されています。

図11．基底関数（Basis）に関する出力

また、基底関数ごとではなく、説明変数に対する判断基準として、以下の表 （図 13） が出力されます。
図13．説明変数に関する出力

ここでは、モデル削減を行った後の基底関数 （Basis） に対して、係数の推定値、関連する変数、結節点（Knot） が示されています。基底関
数 の 詳 細、式 に 関 して は、PROC ADAPTIVEREG ステ ー トメ ン ト に
DETAILS=BASIS オプションを追加することで確認できます。また、併せて以下のグラフが生成されます。

最初の表では、各変数を削除した場合のモデルに対する影響を示して
おり、馬力（Horsepower）、車の年代 （Year） が大きく影響していることがわかります。また、変数の重要性を示している 2 番目の表 （Variable
Importance） においても同様に捉えることができます。

08[ 特集 ] 分析における拡張点：SAS/STAT ® 12.1

AUTUMN 2012

● GLIMMIX プロシジャ

その他の主な拡張点

Kenward と Roger （2009） に基づく、標準誤差、自由度に対する調整を行うためのオプション DDFM=KENWARDROGER2 が追加されています。
● LIFETEST プロシジャ

前章では 12.1 にて追加された 4 つのプロシジャをサンプルプログラムと重みの変数を指定する WEIGHT ステートメントがサポートされます。まともにご紹介しました。この他、さまざまなプロシジャにてステートメン

た、層別変数にラベルが指定されている場合、結果、およびグラフの表

ト、オプションが追加され、機能が拡張されています。ここでは、主な拡示において、変数名ではなく、ラベルを用いた表示となります

張点についてご紹介します。
● LOESS プロシジャ● EFFECTPLOT ステートメント

予測値、残差などをデータセットに出力するための OUTPUT ステートメ

箱ひげ図 （BOX）、交互作用プロット （INTERACTION） のグラフにおいントが追加されています。

て、予測値を 線で つなぐための CONNNET オ プション、予測値を点で表示するための CLUSTER オプションが追加されています。

● LOGISTIC プロシジャ
部分的な比例オッズモデル、つまり、一部の説明変数に対しては、応答● FREQ プロシジャ

変数の水準ごとに異なるパラメータを許容するモデルを推定するためリスク差 （RISKDIFF） の 信 頼区間算出の手法として、Agresit-Caffoのオプション UNEQUALSLOPES が MODEL ステートメントに追加され法（CL=AC） とMiettinen-Nurminen法（CL=MN） が追加されています。

ています。また、STRATA ステートメントを用いた層別解析の場合にも、

また、比率に対する Wilson 法の信頼区間算出において、連続性に対ESTIMATE ステートメント、LSMEANS ステートメント、LSMESTIMATE

する修正が追加されています。

ステートメント、SLICE ステートメント、STORE ステートメントがサポート

TEST ステートメントに PLCORR オプションが追加され、ボリコリック相されます。

関係数に対する Wald 検定、尤度比検定を求められます。

MODEL ステートメントに PCORR オプションが追加され、切片以外のモ

カイ 2 乗検定のサブオプションとして DF＝オプションが追加され、検定

デルパラメータに対し、部分相関係数を求められます。

に用いる自由度を指定で きま す。また、TESTF= オ プション、TESTP=
オプションの値としてデータセットを指定でき、一元表の検定における● MCMC プロシジャ

帰無仮説の値をデータセットとして与えることができます。さらに、尤度

これまでのリリースでは欠損値を含むオブザベーションは分析より削除

比検定を求めるための LRCHISQ オプションが追加されています。

されていました。12.1 ではデフォルトにて応答変数の欠損値を未知のパ

2x2 表の場合、リスク差の検定手法として、Barnard 法が追 加されてラメータとして扱い、分析が実行されるよう、拡張されています。また、います。

変量効果に対する RANDOM ステートメントでは、複数レベルでの階層

PLOTS=MOSAICPLOT の指定が追加され、2 次元表に対するモザイ的モデルに対応しています。

クプロット （図 14） を作成できます。（モザイクプロットは SURVEYFREQ
プロシジャにてもサポートされます）。
図14．モザイクプロットの例● MULTTEST プロシジャ
ID ステートメントを用いて、結果、グラフ上におけるオブザベーションを判別しやすくなります。また、マンハッタンプロット （図 15） の作成にも対応しています。
図15．マンハッタンプロットの例

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[ 特集 ] 分析における拡張点：SAS/STAT ® 12.1

09

● NPAR1WAY プロシジャ
多 群 の デ ー タ に 対 して、多重 調 整 法 の 一 つ で あ る Dwass、Steel、
Critchlow-Fligner 法をおこなう DSCF オプションが追加されています。

参考文献

また、2 群の場合は、Flinger-Policello 検定に対する FP オプションが追加されています。
中央値の差に対する検定 Hodges-Lehmann 検定において、参照水準

12.1 に新たに追加された 4 つのプロシジャに関しては、 米国にて開催を指定する REFCLASS= サブオプションが追加されています。

された SAS Global Forum 2012 にて紹介されており、 以下の文献にて詳細を参照できます。

● PHREG プロシジャ

Look Out: After SAS/STAT ® 9.3 Comes SAS/STAT 12.1!

RANDOM ステートメントに DIST= オプションが追加され、ガンマ分布、

http://support.sas.com/resources/papers/proceedin

対数ガンマ分布を指定できます。また、BAYES ステートメントにおける

gs12/313-2012.pdf

DISPERSIONPRIOR= オ プシ ョンで 分 散 (dispersion) に対しても 事前
分布を指定できます。

また、 SAS/STAT 12.1 を含む SAS 分析のプロダクトに関しては、 以下BASELINE ステートメント、OUTPUT ステートメントにて、METHOD=FMのページよりドキュメントを参照できます。

オプションの指定を行うことで、Fleming-Harrington 法による推定値

http://support.sas.com/rnd/app/analytics/12.1/new.htmlを求められます。
● POWER プロシジャ
LOGISTIC ステートメントにおいて、CORR= オプションが追加され、対象としての説明変数と他の共変量との相関係数を考慮した上で、検出

おわりに力、サンプルサイズが算出できます。
● SURVEYSELECT プロシジャ

SAS/STAT の 最 新バー ジ ョ ン 12.1 に おける 拡張 点と して、 新 た に

サンプリングの手法として、Bernoulli と Poisson 手法が追加されていま追加された 4 つのプロシジャをサンプルプログラムを用いてご紹介します。Bernoulli 法の場合、SAMPRATE= オプションにて指定した確率にした。 また、 主な拡張点、 変更点に関しても併せてご紹介しました。

基づき、オブザベーションごとにサンプルとして抽出するかを判断しま

さまざまな分析手法を考慮し、 どの手法を用いるかを検討する上で、す。この手法を拡張した手法が Poisson 手法であり、SIZE ステートメン

今号における内容が参考となれば幸いです。

トにて指定した変数の値 ( 確率 ) に基づき、オブザベーションごとに抽出を行います。この 2 つの手法ではサンプルのサイズは一定とはなりません。また、Mersenne-Twister 法を用いた乱数生成のアルゴリズムに変更されています。このため、12.1 より前のリリースと同じ結果を必要とする場合には、RANUNI オプションの指定が必要となります。

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AUTUMN 2012

SAS Academic NewsSAS
Academic NewsSAS アカデミック・ニュース

随想「マーケティングとデータ解析 」

朝野先生による「マーケティングとデータ解析」第2回では、仕事の出会いからマーケッターとして、仕事を通じてどのように統計学を学び調査や分析を行い答えを導きだすか書かれています。
新村先生のコラム「SAS／JMPとの歩み」では、SASのミニコン版の代理販売店となりシステムインテグレータとしての事業を展開し、より精度の高い分析によりコラム「SAS ／JMPとの歩み」

さまざまな問題の解決に挑んでいきます。

朝野 熙彦
多摩大学大学院客員教授

随想 「マーケティングとデータ解析」
第 2 回 統計学の独習記

前号では 「行き当たりばったり半生記」 とそうした失敗を何度も経験してきました。

しい問題が出てくると独りで、あるいは仲間

題して、私と仕事との幸せな出会いを紹介

理論は理論として整合性がなければなりとともにマーケティングや統計学、その他もさせて いただ きました。私は良いデー タ ・ませんが、その理論が実社会で役立つかど

ろもろの勉強をしました。目標志向だといえアナリストが育つ条件は 「よい本」 「よい仲うかは実社会が答えを出すことです。データ

ば恰好はよいのですが、ありていに言えば間」 「よ い 仕事」 の 3 つ だ と 考えて いま す。

解析の価値は現実の世界にどれだけ貢献「泥縄式」 でした。会社員時代に数百件の今 回 は 私 が 若 者 時 代 に仕事 を し な が らできたかによって評価すべきでしょう。故鳥

新製品や新規事業の開発に携わりました

どのように統計学の勉強をしたかを披露さ

井道夫氏（元サントリー名誉会長） が日本

が、プロジェクトが始まる前から必要な知識せていただきます。

マーケティング協会会長の時代に述べられがそろっていた、というような案件はめったた「マーケティングとは売ってなんぼの実践になく、プロジェクトが始まってから付け焼学だ」 という認識は、そのままデータ解析に刃で勉強を始めた場合がほとんどでした。

1．実社会への貢献

も当てはまると思います。（鳥井道夫 (1997)
私が研究しているマーケティングは基礎「大才中才小才」 プレジデント社、16 頁）

大学はその理想的な存在意義としては、
A ： 大学生の間に社会で役立つ勉強を

学問ではなく実学ですので、マーケティング

データ解析のおかげでビジネスを成功にのためのデータ解析も実践活動そのもの導けたのかが問われるべきで す。世の中

しっかりと身に着けるといえます。

に は 本当の 意 味 で 実 践 に 貢 献 して き た

B：社会に出てから学生時代に身に着データ解析を学ぶ上でよい本を読むこと

データ解析があります。医学や薬学がまさ

けた勉強を仕事に生かすはもちろん大切で すが、マー ケ ティングはにそうです。また推測統計学の発祥となっC ： そ う して 大 学 が 社 会 に貢 献 で きる

ただ本を読 んで思索にふけるだけで 済む

た農学そして推測統計学を社会に普及さ

学問ではないことはご承知ください。

せることになった生産管理も、真摯にデーという幸せなストーリーを描いております。

書斎で読書しているだけではデータ解析

タ解析の実践活動を積み重ねて産業界の

本当に A⇒B⇒C の理想通りに実践できての上手なユーザーにはな れ ないでしょう。

発展に貢献してきたのです。

い る 学生も い な い わけ で は ありません。

データ解析の本当の教科書は本の中にもそれらと比べるとマー ケ ティングの実務

たまたま私個人のケースでは、教室の黒板の上にもなく、データ解析が応の世界では、マーケティング提案を裏付け

A’： 大学生の間に社会で役立つ勉強を用される実社会にあるのではないでしょう

るための都合のよい道具、あるいは取引

身に着けなかったか。もしデータ解析をした結果が社会の現先企業を感心させるためのギミックとしてB’：社会に出てから仕事に必要な 勉強

実と乖離がある場合は、デー タ解 析の側デー タ解 析を 使うことはなかったでしょう

を始めたが反省 すると いう謙 虚 な姿勢 が大事だとか。先輩諸科学の研究姿勢を見習いたい

C’： そのため大学が社会に貢献で きる思います。

と思います。

ことは実証できなかったというパスをたどっただけのことです。

デー タ解析に取り掛る前に、デー タ自体
がどのような環境と文脈 （コン テクスト） のことを実証してみせる

2．素晴らしい本との出会い
私と一緒に勉強してくれる仲間は職場に下で得られたのかを理解しておくことも大切です。そもそもデータ解析で用いる統計

前号で自己紹介しましたように私は調査は少なかったですね。でもマーケティング・

モデルが、分析したい現象のモデルとしてのイロハも知ら な いま ま マー ケ ティング・

リサーチの仕事を通じてだんだんと社外のは不適切であるかもしれません。モデルがリサーチの会社に入りましたので、入社後仲間が増えてきました。そもそも仕事を発注

不適切ならデー タ解析がうまくいくはずがにゼロから勉強をしなければなりませんでしてくれたお客様が真っ先に仲間に加わっありません。私も自分自身の無知のためにした。マーケティング・ リサーチの仕事で難てくれました。「よい仕事」 と 「よい仲間」 が

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SAS Academic News

混然一体となってグループ学習をしたもの

なお、誤植について一般論を言わせていです。その後、大学の教員になってゼミを担ただくと、最先端の研究をされている学者

当するようになってからの話ですが、ゼミ生

は、常に 新 し い 研 究に 没 頭して い るためでグループを作って論文の講究をさせてみに、脱稿後の本の校正をしている余裕がました。集団で講究した方が、学生の勉強ないという事情があります。もう一つ 「多変意欲も持続できるし教育効果が上がるよう

量解析の基礎」 の場合は、この本の大部が導ける。通常 N は極めて大きいので、近似的に思われました。もちろん独習が良いのか、分を執筆された柳井先生の字が達筆すぎに真の平均値μは信頼度 95％でそれともグループ学習が良いのかは個人のて、印刷所の人に判読しがたかったという性格にもよるでしょうから、一概にどちらが事情があります。私の知る限りですが、優

良いと押し付けるつもりはありません。

れた学 者はとかく手書きでは読 みづらい

これを平均値のサンプリング誤差という。母集団

字 を 書かれる傾向にありました。そ う、当の分散σ2 は未知なので、標本分散s に置き換えてさて、若いころ私が読んだ懐かしい本に、時は原稿用紙のマス目に鉛筆や万年筆で竹内 啓 ・ 柳 井 晴 夫 「多変 量 解 析 の 基 礎」

原稿を書いていたものでした。

東洋経済新報社（1972 年）、という本があ後日談ですが、柳井晴夫 ・ 竹内啓 「射影りました。

行列 ・ 一般逆行列 ・ 特異値分 解」 東京大

このことからx2n σ2<μ < x
1 n

N
N

N
N

2

n σ2
1 n

②

x

2

σ2
n

③の範囲に入る。

2

x

2

s2
μ x
n < <

s2
n

2

④

を平均値の 95％信頼区間と呼ぶ。

この本は線形空間への射影という大変

学出版会 （1983 年）、というこれも素晴らし

すっきりした概念 で多変 量 解 析を 解き明い本がその後出版されました。相変わらず信頼度ではなく信頼係数という言い方もかした本です。各種の多変量解析は、それ100 個所どころではなく校正モレがありましあります。正規分布なら上の①～④の 2 はぞれの方法ごとに目的関数が設定できて、て、そのことを柳井先生に伝えました。する

1.96 が正しい、などという細かいことを問そ の 最 大化をは か る と多 くの場 合、固 有と 印 刷 ミ スを 書 きこ んだ 本 を貸してく れ、

題にしているわけではありません。

値 ・ 固有ベクトルを計算する問題に帰着す

こんど増刷する時に参考にするから、といることが知られていました。しかし、あれはう読 者にと っては誠に光栄なご依 頼を受

例題に書かれた平均値の信頼区間に関あれ、これはこれの計算問題という感じでけました。さすがに一流の研究者だけあっする考え方は、図に描くとイ） からロ） が導

統一的な見通しに欠けていたのです。それて、沽券にかかわるなどと立腹しないもの

けるという論理です。

に対して線形空間に別の線形空間を射影だと感心した次第です。

するという唯一のアイデアだけですべての多変量解析が一気に説明で きるという透3．疑いつつ読めば勉強になる本

イ）

2

ロ）

2

母平均 μ

2

徹した原理は爽快でした。もちろん非線形の多変量 解 析については同じアイデ アでた だ の印 刷 ミ スの問 題 で は なくて 論旨

は対応で きませんが、1970 年代のマー ケ

そのものが間違っている本も存在します。

ティング界では非線形の分析はめったに

特に調査のための実務マニュアル本の中使われていませんでした。この本がきっかに は 統 計 学 的 な 観 点 か ら みて 間 違 い とけに なって、当時若者 だった私は 統計 解

いってよい記 述 が少なくありません。ひと析に興味を持つように なったので す。全くつ例題を出してみましょう。

の初心者ではありましたが、データ解析のを導いてくれた本であることは間違いあり

2【大いなる誤解】

面白さに目覚めてしまった瞬間です。
で すからこの本がその後の自分の人生

標本平均イ） の方は、母集団のパラメータが未知な【例題】平均値の 95％信頼区間
母集団での平均値をμ、分散をσ2 とする。母集ので す か ら、実 務 的 に は何も 教 えてく れな い 絵 空 事 で す。問 題 は ロ） で す。ロ） のません。心から感謝できる本にめぐり合え

団の規模を N、サンプルの大きさを n とする。サ

意 味 は あ る調 査 から 求 めた標 本平均がたことは私の幸せでした。

ンプルの平均値 x の分布は N-n と n が大きけれ

あ っ て、そ の 上 下 の 一 定 幅 の 区 間 にば正規分布に近似する。母集団から無作為抽

母平均が分布 するということなのでしょう

ところでこの本の初版には数式展開や記号に関する誤植がたくさんありました。プライム（’） が抜けているだの + と－が逆だのといった些細な印刷ミスが 100 個所くらい出して標本平均 x を求めると、平均値の 95％は

μ

2

N
N

n σ より大きく
1 n

μ

2

N
N

n σ 2 より小さい。
1 nはあったでしょう。ミスを訂正しながら精読することはとても楽しいもので す。論理にあいまいさが無く明瞭に書かれた本だか
者 が ミ スを 訂 正し な が ら勉 強 で きる よ うに、親切心で校正モレを残しておいてくれ
たのかもしれません。（違うか）

x

μ

2

N
N

n σ2
1 n

か。数値例でいうと N はとても大きいとして
n=400、x=1000、s=600
で④を適用すると、

2

つまり信頼度 95％で>らこそ間違いにも気づくのです。著者は読

2

①である。

s2
n

2

600 2
400

60

12

AUTUMN 2012

SAS Academic News

したがって母平均が次の区間に入る確率

さてμは定数ですし、特定の調査から得が 0.95 だ と いえる のか どうか と いう問 題られた⑤の区間は固定されますから、μはこのネイマン流の確率言明について、蓑です。

区 間 [940,1060] に 入るか 否 か （1 か 0） の谷千凰彦（2009） 「これからはじめる統計

どちらかであって、95％の確率でこの区間学」 東京図書 （253 頁） においても同様に、に入るというような確率的な意味合いは持100 回調査をすれば、それぞれの調査ごとちません。つまり⑤式の 確率的 解 釈は明に 1 本 ずつ 違った 信 頼区間が 得ら れ、計

確 な 誤りで す。確率変数と実現値の混同

100 本の信頼区間のうち平均して 95 本がが 間 違った コ メ ン ト を 生 んだ ので し ょ う。

μの真の値を含むであろう、という意味の調査で問題にしている確率変数を X とし全く同一の調査を k=1,2, …, K と繰り返すこ説明をしています。第 1 回目の調査でいきて、n 個のＸが独立同一分布に従うと仮定とは実際にはほとんどなく、大抵調査は第なり最終的な信頼区間が確定するわけでしますと、n 個のＸの標本平均の統計量は

1 回で終わってしまいます。そのため、調査はないし、 x1 がμに一致するという根拠もをやりなおすたびに信頼区間が変動する、ないのです。

P [ 940 < μ < 1060 ]

X

⑤

0.95

1 n
Xi
n Σ
i=1

る」、ときちんと書いてあります。

という事 実に出会 う 機 会がなかったので

上記した 2 冊の本は、どちらもすっきりとしょう。でも想像してみれば信頼区間が変分かりやすく統計学を解説されているので、動するのは当然だと思いませんか？

初心者の方にもお勧めしたいと思います。

1970 年～ 1980 年代にリサーチャーが読であって、それ自体が確率変数になります。

んでいた実務書には例題と同じ誤りがよくで すから1 回の調査から得られた平均値

ありました。比較的よく知られた調査の実は母 平均μなので は なくて 確 率変 数Ｘの務書のどれをみてもみな同じパターンで書１つの実現値いて あ る の で、逆 に さ か の ぼ ってみ る と

講 師、専修大・ 都 立 大・首都大 教 授 を 経て1950 年代に出版された 統 計調 査の本に

多摩大学大学院客員教授。学習院マネジメ

ま で さかのぼ れま す。どの本が 間違いのントスクール講師、日本マーケティング・ サイ

xk

1n (x 1x2

xn)

元祖かという責任追及が本コラムの目的

略歴 :千葉 大文理学部 卒業後市場調査 会社に
就 職、埼玉大 大学 院 修了、千葉 大・ 筑 波 大

エンス学会論文誌編集委員、日本行動計量学会理事。

ではありませんが、誤った理解が普及して主な著書に 『アンケート調査入門』 東京図しまったのは困ったものです。

書 （編著）、『最新マーケティング・ サイエンスの基 礎』 講談社、『R によるマー ケ ティング・に過ぎないのです。x につけた下付き添字

きっと推測統計学に詳しくない読者のたの k は第 k 回目の調査結果であることを表めに、物事を分かりやすく説明しようというしま す。で すからもし第 2 回目の調査を 行親切心からの記述だったのだろうと思いま

えば、n 個の違ったデータが観測されるわす。「テキスト を疑いながら読む」 ことは学

講談社、『新製品開発』 朝倉書店（朝野熙彦・けで、その平均値も x2 に変わりますし、当びの第 1 歩で すから好ましいことで すが、

山中正彦著） などがある。

2

然 ながら 標 本分 散 s2 も s1 とは違った 値に誤解したままの人がいてもいいのか？といなります。ですからロ） の区間は中心の位

う疑問は残ります。

2

置だけでなく区間の幅までも調査の たびに 変 動 する の で す。 次の 図 を ご 覧く だ さ

4．お勧めの統計学の本

い。 調査回数 が k =1, 2 , … 10 0 の場 合のリサーチの実務マニュアルには、質問文

模式図で す。

の作り方だとかインタビュー の仕方など、調査を繰り返せば信頼区間が変動する（×の回数は母平均が区間外）

まさにリサーチの専門的な業務の進め方が 書かれて いま す。で すか ら、そ うした 本は必要だし価値はあるのです。しかしなが調査番号 kら手軽な ビジネス書や実務マニ ュアルに

x1

第1回 ◯

れば、いっそのこと統計学の専門家が書

x3

第3回 ☓
第4回 ◯

統計理論や数式まで任せるのが不安であ

x2

第2回 ◯

x4

いた専門書を読んだらどうでしょうか。
前節で指摘した問題に関しては、たとえば竹村彰通（2007） 「統計第 2 版」 協立出

第70 回 ☓

第100 回 ◯版の 109 頁では 「μはパラメー タの真値でx70あり、これは固定されている。確率的に変x100動するのはＩという区間である。つまり、区間を何度も作ると、その形の区間がμを含む割合が 95％になるという意味合いであシミュレーション』 同友館、『入門共分散構造
分析の実際』 講談社、『魅力工学の実践』 海文堂出版、『入門多変量解析の実際第 2 版』

AUTUMN 2012

コラム「SAS ／JMPとの歩み」

SAS Academic News

13

新村 秀一
成蹊大学 経済学部教授 理学博士

第3回 SASのミニコン版代理店とシステムインテグレータとしての事業展開

前号のつづきです。

9．SASのミニコン版代理店（1985年〜1989年）

れた OR 学会の中国支部の研究会で、数理計で販促の営業を行いました。私が発表用の画法ソフト LINDO[25] に関する発表の講師に

スライドの原稿を作成し、市川さんが完成 ス呼ばれました。その後の見学会で、富士通汎ライドにリメイクしました。そして、彼が 3 社の用機で稼働する製鉄システムのアプリケーショ

ミニコンを器用に操作し、私が説明を行 うとン の 一 つ と して、Speakeasy が 数 値 計 算 のいう全国行脚を行いました。また品質管理の

9-1 ソフトウエアの価格システム に使わ れて い る 説 明 を 受け た 際、学会誌 ［26］ や数誌の商業誌への寄稿を行

1984 年頃に当時の SAS ジャパン社長の辻SAS/IML を使用すれば、そのシステムに統計いました ［27-33］。

本氏の訪問を受けました。要件は、SAS のミ処理も組み込めるとコメントしたことがありまし

しばらくして市川さんが DEC のパフォーマン

ニコン版が汎用機版に比べ営業マンが販売た。私 は、当 時 一 部 の 大 学 の 研 究 者 か らスが群を抜いているので、DEC に絞りませんに苦戦しており、SCS 社に代理店になってほSAS 坊と呼ばれていた所以でもあります。

かと提案してきました。しかし、SAS 社からはしいという依頼でした。私はかねてより予感しSpeakeasy は 汎 用 機 で 成 功 し て い た

3 社の販売を期待されているので、半年ほどていたので引き受けることにしました。ソフトウ

た め PC へ の 対 応 に 乗 り 遅 れ、MatLab や悩んだ末、DEC に営業を注力することにしまエアの価格は、稼働機種のハードウエア価格

Mathematica に完全に負けていたソフトウエ

した。そして、DEC のミニコンと SAS の販売をの制限を受けます。汎用機で成功したソフト

ア で し た。そ れ に も か か わ らず、1989 年 に行う SI サービスを行うことにしました。DEC とウエアは、ミ ニ コン版では価 格 をミ ニ コンの

SCS が Speakeasy の代理店になったのはア

交渉すると、すでに住商エレクトロニクス（株）

ハードウエア価格に合わせて汎用機と同じ機

ルゴンヌ研究所の原子力研究者 で、有馬元が代理店なのでここから仕入れてほしいとい能でも価格 を 低く抑えなければなりません。

文部大臣の研究仲間であり、能 などの日本うことで、ミニコンのサポート要員を増やす必それが PC 版になると、汎用機版の価格体系

文化にも 造詣の深 い創業 者の Stan 博士の要がないので受け入れました。最初は業種をを破壊的に創造する必要があります。

人柄にほれたことと、Mathematica などに比区別なく行っていましたが、製薬企業の臨床

SAS の創 業 者 の 一人の John Sall 副 社 長

べ使いやすく価格が安いためでした。結局、

試 験部門からの問い合わせが増えてきましが JMP を開 発したことは 理にかなっていま

PC 市場戦略の遅れにより、Speakeasy の販た。製薬企業向けの営業に注力しました。比す。もし JMP が開発されなければ、私見なが売は不成功といわざるをえません。

較 的 早 い時 期のユー ザ ー に科 研製 薬（株）

ら汎用機やミニコン市場を捨てて PC に特化があります。納品後、渡辺さんが面白いもの

した SPSS 社の戦略に負けて PC 市場を失っ

9-2 販売体制を見せま すと いうことで、後で SAS レ ー ザ ーていたことでしょう。SAS は企業向けのシステ

SAS のミニコン版の代理店の件を上司の役

フォームという付加価値製品の切り札になっム開発として汎用機から WS まで、JMP は研員に相談すると、「君の趣味に使っていい 社

たデモを見せてもらいました。SAS の出力結究者や個人を主体とした PC 市場と住み分け

員は 2 人、いや 4 人まで、ただし東京ガスなど

果をお化粧直しし、厚生省へ申請するために、た方が全体としての販売戦略として良いと思の重要顧客の課員を課長に無理を言って使日本語と罫線をレーザープリンターに重ね書います。その場合、大学教育にも工夫が要り

わないこと」 と釘を刺されました。内心私は 「4きする帳票システムで す。科研製薬と契約します。理工学部や医学部を擁する大学へは、人も使っていいのか」 と安堵しました。また、

販 売権を取りました。そして、価格 を 50 万円

将 来 統 計 機 能 を 含 む システム 開 発 を見 据ソフト販売に必要な資質は SE やプログラマーの売りきりとし、SAS と VAX の購入企業のみ

え、PC 版 SAS を提案し、文科系学部の優位のそれとは違うと考えていました。そこで、ブラに販売することにしました。これらの仕組みづな大学では JMP を提案して住み分けるべきブラ部長の私と市川君の 2 人で立ち上げるこ

くりと SAS 社の製薬担当との共同作業がうまでしょう。その上で、SAS と JMP の機能の互ととし、SAS などの受託営業をやっていた塗

くいき、記憶 違いがなければ 32 社の製 薬企

換性 をさ らには かり、企業 の SAS ユー ザ ー

課長と事務職で事務処理を行う体制にしまし

業 に SAS /VAX を 販 売 し、今日日本 の 統 計が個人的に JMP のユーザーになり、大学でた。ただし、SAS の膨大なテクニカル資料のユーザーの中で一番強力な統計解析の専門

JMP の 教 育 を 受け た 学生 が 社 会人 に な り

翻訳を私がやっているわけにはいかなくなり、家集団の誕生に貢献できたと考えています。

SAS へ比較的移行しやすくすべきでしょう。

私の席の前に英語ので きる女性 2 名を配置

数値計算とグラフ機能を含む数学ソフトのし、翻訳させることを 2 年ほど行いました。

9-3 筆の力

Speakeasy ［24］ は、早 い 時点 で 配 列、行列、SAS のミニコン版は、DEC、DG と Prime とSAS を統計の個人家庭教師のごとく使用し時系列、集合の 4 つのオブジェクトに対し各種

い う 米 国 の ミ ニ コ ン 御 三 家の版 が あり ま した成果として、単に統計書で勉強していた苦演 算 機 能 を も って いて、数 値 計 算 ソ フ ト のた。こ れ らの日本法人と打 ち合わせを もち、

難の 20 代前半 に 比べ、学 習成 果 を 書 籍 やMatLab や 数式処 理ソ フト の Mathematica のデモ用のミニコンを各社のセンターで無償利論 文 と して 発 表 で き る よ う に な り ま し た。

源流です。川崎製鉄所の水島製鉄所で開か用させてもらうことと、各社の営業部隊と共同[34] は SAS のテクニカルレポートの翻訳を

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AUTUMN 2012

SAS Academic News

行っていて見つけた J.Sall 博士の回帰分析に

しかし私の一生を顧みれば、自分の研究や関するレポートを本文とし、Goodnight 社長の教育に役立ち現在も手元に残ったソフトウエア

いことになります（p1>p 2）。しかし 異常群を間「掃き出し演算子と変数選択法」 のテクニカル

は、統計の SAS、数理計画法の LINGO、数学

違って誤分類するリスクが高くなるので、そのレポートを付録に付けた翻訳書です。回帰分の Speakeasy に関するものだけです。

程 度 を リ ス ク（r 1<r 2） と し て、判 別 境 界 を

11．三宅先生間違いで誤分類数最小化（MNM）基準による
最適線形判別関数の研究を行うす。最初の段 階 だけ が 確率分布の議 論 で、析から非線形回帰分析、さらに線形計画法で実現で きる L1 ノルム回帰を重み付き回帰で解説するなど、既存の回帰分析の良書でこれまでに触れられていない広範な内容です。さらに掃 き出し演 算子 の 考え 方は、そ れま で異常群を群 2 とすれば圧倒的に正常群が多r 1*p1*f 1(m1, σ)= r 2 * p 2 *f 2(m 2,σ) で 考 え ま100 冊以上の内外の統計書に目を通していた

事前確率やリスクを導入したものは、恣意的に正規確率分布を何倍かして変形していることを忘れている人が多いようです。私の誤分
類 数 最小化 基 準は事前 確率 を考えた分析

私に全く知らない新しい世界を教えてくれまし東大医学部の開原先生が主催する統計研で、試験の合否判定を実証研究しました。合た。これはぜひ日本に紹介すべきと意気込み

究会で、他の研究者から三宅さんと呼ばれて否判定は自明な誤分類数が 0 の判別問題で強い意志で朝倉書店と交渉し出版にこぎつけ

い る先生と 知り合いました。研究会終了後、す。得点分布の 10％ 未 満 を不合格、10％点ました。[35-36] は、これらに刺激を受けて回「SPSS普及の旗振り役の三宅先生ですか？」

以 上を 合格とした合否判定で、LDF で 誤 分

帰 分 析 を 行 列 表 現 で 紹 介 し た も の で す。

ということで名刺交換すると日本医科大学の類確率が 0.3、2 次判別関数が 0.9 という驚く[37-38] は、掃き出し演算子と変数選択法の数 学 科 の 三 宅 章 彦 教 授 で し た。そ の 後、べき結果が出ました。その時、旧知の統計の解説です。[39]は「オペレーションズ・リサーチ」

彼の研究を手伝うことになりました。

教官が誤分類確率は 0.5 を超えないのではの編集委員をしていた時、編集長の柳井浩慶

最初の研究は、判別分析の標本誤分類確といったのに驚きました。この結果から、少な

応大学元教授から 「だれか、筑波で開催され

率 と 母 誤 分 類 確 率 の関 係 に 関 する 研 究 でくとも 3 つの異なった誤分類確率が得られる

た科学万博のデータを入手したので、寄稿しす。データ数が少ないほど、説明変数が多い

ことと、デー タは Fisher の仮説を満たさないませんか？」 といわれ、私が引き受けました。

ほど、標本誤分類確率は母誤分類確率に比ので判別境界を動かすと統計ソフトの出力結

恥ずかしい話、もらった原票の注釈を読まず、

べ過 小 評 価さ れ るこ とを、母 誤 分 類 確率 を果より良い判別結果が得られることを理解す

来場者数をシャトルバス、団体バス、自家用

0.5 から 0 の間で 変 えて 標 本 誤 分 類 確率 のべ き で す。ま た、判 別 結 果 を ROC で 描 いて車で回帰すると、自家用車の回帰係数が 8 に5％点から 95％点をグラフで分かり易く説明評価すれば、判別境界の変化に対応した判なり、不思議だと指摘しました。後に なって、した論 文を三宅先生が Dijon の学会で 発表

別結果の評価と、異 なった判別手法の評価

ミニバンを含むことが分かりました。[9] はこのされました [41]。

にも利用できます。

データを用いて、SAS の主要な統計手法を春

ここで母誤分類確率を 0.5 から 0 の間でとっ最近、若手研究者で判別境界をどう選択す号の 3 章で紹介したデータを調べる手法と予ていることは、判別分析を正しく知る上で重要

れば、誤分類確率を最小化できるかの研究

測手法にまとめて紹介しています。

です。線形判別分析は、2 群が正規分布し分を 行 ってい る例も見られま すが無 駄 な 試 み

私はグラフに関しては詳細に勉強するのが散共分散が等しいという Fisher の仮説から出であることを理解すべきです。

時間の無駄と考えてデフォルト主義を貫いてい発します。この場合、2 群の平均が m1 と m 2 でます。ですから [40] は、SAS のグラフの基本的

分散共分散がσであるとすれば、2 群は正規な機能でも有用であることを説明しています。

分布 f1(m1,σ) と f 2(m 2 ,σ) で表わされます。そし12．CPDの3群判別と多重共線性[42]て，判別境界は f 1(m1, σ)= f 2(m 2,σ) であり、群10．太閤殿下の愚行を繰り返す

1 を群 2 に間違う誤分類確率 e12 と、群 2 を群 1

鈴 村 産 婦 人科 教 授 の自然 分 娩、か ん し分に間違う誤分類確率 e 21 とすれば、e12= e 21 に娩、帝王切開という分娩法を予測する研究でいま振り返れば SAS ミニコン版の販売の成なり、誤分類確率は e= e12+ e 21 になります。そは、主として帝王切開するか自然分娩にする

功で、少し調子に乗りすぎたようです。曲がりして Fisher の線形判別関数の誤分類確率 eかの簡便 法 を鈴村 教 授 が 考案しました。こなりにも営業成果が出てきていたので、新規は、判別境界を動かして得られる誤分類確率

れを出産の前に得られる計測値から判別し事業部の部長になり、新規事業を行う１年生の中で最小になります（e＝MNM）。しかし、現予測に役立てようという研究です。このデーの新人の部下も増え、彼らに仕事を確保する

実のデータは Fisher の仮説をほどんと満たさ

タは多重共線性があり、3 個の計測値を省け必要がありました。豊臣秀吉が、日本制定後、ないので、この前提が崩れてしまいます。SAS

ば多重共線性が解消されることが分かりまし朝鮮出兵という愚行の歴史的事実を理解してに限らず統計ソフトはこの前提から出発してた。これは SAS の誇る全ての説明変数の組いたのに、それを繰り返してしまいました。

いるので、分析に用いた 2 群のケース数が等

み合 わ せ で 回 帰 モ デル を 検 証 で き る

100 人くらいのシステム開発の課員（派遣をしくなくても等確率と考えて計算することをデ

RSQUARE プロシジャで 分析しました。19 個含む） がいたシステム担当の海野課長から、フォルトとしています。ケース数に比例して考えの説明変数があるので、自然分娩 群と帝王部長の新規事業を行うにはあと 100 人の部員る場合は、事前確率を p1 と p 2 として、事前確切開群を 1/-1 のダミ変数として分析すると、がいるといわれていました。彼の判断は正し率のオプションを指定することで使い分けて（219-1）≒ 2 20/2=1024 2/2=524288 個 の モ デ

かったようです。とりあえずは技術者の増員はいます。この場合、判別境界は p1*f 1(m1, σ)=

ルが 検 証で きま す。IBM の汎 用機で日中処

かなわないので、販売主体で先行し、仮に大p 2 *f 2(m 2 ,σ) になります。さらに医学診断から理依頼をしました。しばらくして、計算センター

きく育てば技術者を後で割り振る予定でした。

の影響と考えていますが、正常群を群 1とし、から親会社の経理処理の業務に多大な影響

AUTUMN 2012

SAS Academic News15を及ぼすのでキャンセルし夜間処理に回してところが多分前日に、認可見送りで有償治験

1－SAS 開発の背景－．ビジネスコミュニケーション、

ほしいということです。私の趣味で 会社の高薬の継続が決まってマスコミの騒ぎが収まり

24-1、122-125．

価な IBM 機 を 使 用したので、本来であ ればました。丸山ワクチンに関しては、その後長期始末書を出すべき内容です。しかしこのデー

生存例の患者像の特定を試みましたが、どう［30］ 新村秀一 (1987)．新しい高級言語の風 SAS ・タはその後、私の判別分析の研究に大いにしても多くの人が納得する成果は得られませ3－簡単 な SAS ジ ョブ－．ビジネス コミ ュ ニケーショ

貢献しています。

んでした。その後、東京大学の大橋先生らがン、24-3、133-136．

ゼリア新薬との共同研究で、PhaseⅡの研究

13．丸山ワクチンと大阪府立
成人病センターとの別れ[45-48]

成果を報告されていました [49]。

［29］ 新村秀一 (1987)．新しい高級言語の風 SAS ・
2－－．ビジネスコミュニケーション、24-2．

［31］ 新村秀一 (1987)．新しい高級言語の風 SAS ・
4－データ解析について－．ビジネスコミュニケーショ
ン、24-4、140-143．
［32］ 新村秀一 (1987)．新しい高級言語の風 SAS ・

14．決定木分析と介護保険

5－SAS 言語の重層構造－．ビジネスコミュニケー
ション、24-5、135-139.
［33］ 新村秀一 (1987)．新しい高級言語の風 SAS ・

丸山ワクチンの分析を、三宅先生から依頼

決定木分析は、私の人生に深くかかわってされました。三宅先生は高 校の同窓 であ るいます。私の一生の研究テーマである判別分

コミュニケーション、24-6、108-112．

東 大医学 部 教 授の開 原先生に相 談した が析は、野村医師の作った枝分かれ論理にか［34］ J. Sall ( 新村訳 )(1986)．SAS による回帰分析

色々議論した結果、私を推薦したとのことでなわなかった点です。野村医師は、医学診断の実践、朝倉書店、東京．

した。私はすでに大阪 府立成人病センターの知識に基づいて枝分かれ論理を作成しまの疫学部の鈴木隆一郎先生、中西克己先生

したが、統計手法として「決定木分析（パーティ［36］ 新村秀一 (1983)．行列表現による重回帰分析

らと、がんの疫学調査の分析を 継 続し厚生ション）」 で実現できます。そして次が、統計手（2）、オペレーションズ・ リサーチ、28-10、506-512．

省の梅 垣 班で 数年 報 告して いました。当時

法が日本の社会的インフラに使われた介護［37］ 新村秀一 (1983)．重回帰分析における掃出し

大阪府立成人病センターから依頼された研保険です。ただし、私自身がもっと積極的に関究も 行 って いま した。両先 生 に 状 況 を 説 明

与していればよかったのですが、当初混乱をし、丸山ワクチンの統計分析に特化すること生みました。一つは、分析に用いていない在決定、オペレーションズ・リサーチ、28-12、620-626．

にしました。

宅の介護対象にも適用したことです。言ってみ［39］ 新村秀一 (1986)．科学万博データの解析、オ

仕事が終わってから日本医科大学で、夜間

れば、対象外の母集団に適用したことです。

に丸山先生の門下生の数名のボランティアの

次に、順序尺度を名義尺度として扱ったこと

医師と三宅先生らと検討会をもちました。あるです。最後は、まだ正式には検証していませ［41］ A.Miyake & S.Shinmura (1976). Error rate of

薬の薬効を検証するためには、その薬を投与

んが、多分岐の CHAID が必ずしも 2 分岐に比linear discriminant function, F.T. de Dombal &した群と投与しない群を、医者も患者もどちらべて良いわけではない点です。これは、野村

F.G r e my , e d i t o r s 4 3 5 - 4 4 5 , N o r t h - H o l l a n dに割りつけられたかを知らさずに、投与しない

医師から聞かされた 「分岐の上位水準で分岐群には偽薬を投与して行う 2 重盲検法が行わされたものであっても、下位で他の可能性が別 解 析 の モ デル 決 定（1） ― 19 変 数 を もつ C.P.D

れています。しかし、丸山ワクチン研究施設に出てくれば、上位の他の別の分岐にフィード

デ ー タ の 多重 共 線 性 の 解 消 ― 、医 療 情 報 学、あるデータは、32 万件の患者さん全てに丸山バックする」 という経験知が思い出されます。

3-3、107-124．

ワクチンが投与されています。ある晩、丸山先

多分岐が必ずしも良くないことと、小標本の場

生が慰労のため参加され、「丸山ワクチンは合に回帰木は一元配置の分散分析、分類木

治療における帰無仮説モデルによる評価．医療情副作用がないが、水のように効果がない」 との場合は分割表の独立性の検定で行うこと

報学、7-3、263-276．

批判された悔しさを淡々と説明されました。しは、息子の卒業研究のテーマとして与えまし［46］ 新村秀一、飯田和美、岩城弘子、丸山千里、

ばらくして、閃きました。「丸山ワクチンは副作た。私の人生で、最初で最後の数時間勉強の用のない水のようなものであると認めましょう。

面倒を見たのですが、もう少し教育に関与してそして、手術後1年以内に投与開始した患者さおけばと反省しています。

（1）、オペレーションズ・ リサーチ、28-9、439-445．

演 算 子、オ ペ レ ー シ ョ ン ズ・ リ サ ー チ、28-11、565-569．
［38］ 新村秀一 (1983)．重回帰分析におけるモデル

ペレーションズ・ リサーチ、30-12、754-766．
［40］ 新村秀一 (1988)．データ解析に見るグラフ、オ
ペレーションズ・ リサーチ、38-4、172-177．

Publishing Cmpany［42］ 新村秀一、三宅章彦 (1983)．重回帰分析と判［45］ 新 村 秀 一、飯 田 和 美、丸 山 千 里 (1987h)．
SSM （人型結核菌鯛抽出物質、丸山ワクチン） の癌

三宅章彦 (1984)．SSM （丸山ワクチン） の癌治療における統計的評価、第 4 回医療情報連合大会論文集、614-619．
［47］ 飯田和美、丸山千里、新村秀一 (1985)．SSM
跡 調 査、第 5 回 医 療 情 報 連 合 大 会 論 文 集、時間の平均値に差があるか否かを調べましょ
群の生存期間が長ければ、水であるという帰［35］ 新村秀一 (1983)．行列表現による重回帰分析（丸山ワクチン） の癌治療における統計的評価の追んを、3 カ月単位で 4 群に分け、それらの生存う。もし水であれば差がなく、早く投与した患者

6－SAS/ 本体のプロセジャーについて－．ビジネス

文献：619-622．

［9］ 新村秀一 (1989)．易しく実践 データ解析の進［48］ 新村秀一、飯田和美、三宅章彦、岩城弘子、め方．共立出版．

丸山千里 (1985)．SSM （丸山ワクチン） の癌治療に無仮説を棄却できます」 ということで研究を始［24］ 新村秀一 (1999)．パソコン楽々数学．講談社

おける統計的評価（2）、第 5 回医療 情 報 連合大会

めました。そして術後 3 カ月以内に投与した群

ブルーバックス．

論文集、623-626．

の生存時間が 9 カ月以降 1年以内に投与した［25］ 新村秀一(1992)．実践数理計画法．朝倉書店．

［49］ K.Noda,Y.Ohashi,etal. (2006). Randomized［26］ 新村秀一 (1987)．体験に基づく汎用統計パッPhaseⅡ Sturdy of Immunomodulator Z-10 0 in

ケージの紹介．品質、17-3、261-268．

Patients with Stage ⅢB Cervical Cancer withりました。医療情報学会での発表数日前に、［27］ 新村秀一 (1985)．アメリカから吹き寄せる新しRadiation Therapy. Jpn J Clin Oncol 20 0 6, 36

人 生 で、最 初 で 最 後 の 新 聞 記 者 の イ ン タ

い 高 級 言 語 の 風 SAS、ソ フ ト ウ エ ア 流 通、28、(9),570-578.

ビューを受けました。発表当日は多くのマスコ

54-58．

患者群の平均余命より平均が長いことが分か

ミがくるので事前のインタビューとのことです。

［28］ 新村秀一 (1987)．新しい高級言語の風 SAS ・

16

AUTUMN 2012

Q&A

Q&A
● SMTP SSL/TLS について

● IML実行時にR言語を呼び出す方法● 不正な文字コードを取り除く方法● SASADMユーザーのパスワードについて● MEMSIZEシステムオプションのデフォルト設定● ログ行番号を１からカウントしなおしたい● IML実行時に他のプロシジャを呼び出す方法● 前の処理で扱ったデータセットのオブザベーション数を取得する方法についての FILENAME EMAIL エンジンは SMTP SSL/TLS を
Q SAS
サポートしていますか。

Windows 環境では、MEMSIZE システムオプションのデフォ

A ルトの値は 0(MAX と同等 ) となっており、実行環境が許容す
る 限 り、最 大のメ モ リ を用 いま す。SAS 9.3 で は、CFG フ ァイル にA 信の暗号化をサポートしておりません。従って SSL/TLS でMEMSIZE システムオプションが追記され、デフォルトでは 2G の設定暗号化された通信のみを許可する SMTP サーバに対して、SAS プ

場合、CFG ファイルの最後の部分にあります MEMSIZE システムオ

ログラムから電子メールを送信することはできません。

プションの記述を変更します。

FILENAME EMAIL エン ジンでは SSL/TLS による SMTP 通

数の中に SAS の セ ッ シ ョ ンエ ン コ ー ディン グで はQ 文字変表示できない文字コード、いわゆる不正な文字が含まれている可能性があります。このような不正な文字を、簡単に変数からに変更されています。MEMSIZE システムオプションの値を変更する/* 変更前 */-MEMSIZE 2G/* 変更後 */-MEMSIZE 0

取り除く方法はありますか。
SAS ® 9.2 より前のリリースでは、不正な文字を簡単に取り除A く方法はありませんでした。SAS 9.2 では、新しく追加された

プロシジャを実行したまま、他のプロシジャを実行し、
Q IML
その結果を IML プロシジャの処理に使えますか。

KPROPDATA 関数を使うことで不正な文字を別の文字に置き換える
ことができます。次のサンプルプログラムでは、KPROPDATA 関数を

SAS ® 9.2 TS2M3 ( SAS/IML 9.22) で は、IML プ ロ シ ジ ャ に使って、変数 a に含まれる不正な文字を半角スペースに置き換えて

A 新たに SUBMIT ステートメント、 ENDSUBMIT ステートメント

います。

が追加されています。これらのステートメントを用いることで、IML プロ
シジャの実行中のまま、他のプロシジャを実行できます。また、プロ例

シジャの結果を ODS OUTPUT ステートメントにてデータセットに出力

DATA dirty;/* 不正な文字を含む文字列 */a=" データ " || "93"X;RUN;
DATA clean;
SET dirty;/* 不正な文字を半角スペースに置き換える */a=KPROPDATA(a,'BLANK');
RUN;

なお、KPROPDATA関数の構文については次のページをご覧ください。
KPROPDATA Function
http://support.sas.com/documentation/cdl/en/nlsref/61
893/HTML/default/viewer.htm#a003285543.htm®

SAS 9.3 にて前のリリースでは実行できていたプログラム
Q がメモリ不足のため、エラーとなります。MEMSIZE
システム
オプションの値を確認すると、2G となっており、以前の設定よりは小さくなっていました。MEMSIZE システムオプションのデフォルトは変更されたのでしょうか。

し、行列として読み込むことで、その後の IML プロシジャでの処理に使えます。以下のサンプルでは、REG プロシジャを実行し、パラメータ
推定値、標準誤差の値を行列として読み込んでいます。
例
PROC IML;SUBMIT;/* プロシジャを用いた処理を記述 */PROC REG DATA=sashelp.class;
MODEL weight=height;
ODS OUTPUT ParameterEstimates=out;
RUN;
QUIT;
ENDSUBMIT;/* 出力したデータセット ( 一部 ) を読み込む */USE out;
READ all VAR {"Estimate" "StdErr"} INTO result;
CLOSE out;/* 行列の内容を確認 */PRINT result;
QUIT;

AUTUMN 2012ジ ャ に て、 R 言 語 を 呼 び 出 し、 実 行 する こ と
Q IはMでL プきまロ シすか。

Q&A

17

詳細は次のマニュアルにて記載しております。
SAS 9.2 インテリジェンスプラットフォーム
http://www.sas.com/japan/service/documentation/onlin

SAS ® 9.2 TS2M3 ( SAS/IML 9.22) に て SUBMIT ステ ー ト

A メントが追加されています。このステートメントに R オプショ

edoc/intellplatform/index.html#intell92

ンを追記することで R 言語を呼び出し、実行できます。

・ S A S (R ) 9 . 2 M a n a g e m e n t C o n s o l e : G u i d e t o U s e r s a n d

・ SAS 9.2 Intelligence Platform: Security Administration Guide
Permissions => 「User Administration Tasks」

例=> 「Add Administrators」

PROC IML;SUBMIT / R;
# R 言語のプログラムを記述 #ENDSUBMIT;
QUIT;

なお、この実行には以下が必要となります。
1. 実行環境での R 言語のインストール
R 言語に関しては、以下のページをご参照ください。

ログに記載されている行番号を１から再度採番したい
Q SASのですが、可能でしょうか。
SAS ® 9.3 より、RESETLINE ステ ー トメントが 追 加 されましA た。採番しなおしたい際に、下記のステートメントを記述することで、再度１からログ行が表示されます。

http://cran.r-project.org/
2. RLANGシステムオプションの指定

RESETLINE;デ フ ォ ル ト で は NORLANG と な っ て い ま す の で、起 動 時 に-RLANG システム オプションを追 加します。または、CFG ファイ
ルにこのシステムオプションを追加します。
※SAS 9.2 TS2M3 Windows x64 環境の場合、以下の Problem

Q 前の処理で扱ったデータセットのオブザベーション数を取得する際、例えば、SQL プロシジャで変数に対して COUNT 関Note から HotFix をダウンロード、適用してください。

数を使用してマクロ変数へ格納する方法、DATA ステップにて自動

http://support.sas.com/kb/40/252.html

変数 _N_ を CALL SYMPUT にてマクロ変数へ格納する方法がある
かと思いますが、もっと簡単に取得する方法はないのでしょうか。

®

SAS ® 9.3 で は、前の 処 理 で 扱 った デ ー タ セ ッ ト の オ ブザ

現 在 SAS 9.2 を利 用しており sasadm 以 外 の無 制 限 ユー
Q ザーを用意したいと考えています。どのように設定すればよA ベーション数を SYSNOBS 自動マクロ変数へ 格納します。

いでしょうか。

このため、事前にマクロ変数として定義しておく必要がありません。

SAS 9.2 以降では従来の SAS 9.1.3 とは、必須ユーザーにA 対する管理方法が異なります。設けたい無制限ユーザーが外部ユーザー (OS 上に実際に存在する ID) とするのか、SAS の内部ユーザーとするのかでも管理や設定の方法は異なります。単に管理者ユーザーとして Metadata を管理可能なユーザーを用意するだけであれば、内部ユーザーを新規に作成されてはいかがでしょうか。
1. 管理コンソールに管理者ユーザーでログイン
2. 新規にユーザーを作成
3. 「アカウント」 タブにて 「内部アカウントの作成」 を選択
4. パスワードなど必要な設定を行う※ユーザーは自動的に作成した ID@saspw のログイン情報を持ちます。

5. 「グループと役割」 のタブにて、「SAS Administrators group」 に所属させるか、明示的に定義するのであれば、「グループと役割」の タ ブ に て、「Metadata Server: 無 制 限」 と 「Management
Console: 詳細」 の役割を与えます。
6. 管理コンソールに 2.で作成した ID@saspw とパスワードでログインします。
7. 上記で管理コンソール上からの Metadata の情報管理が可能と
なります。

従来の方法
DATA sample;
DO i = 1 TO 15;
OUTPUT;END;
RUN:DATA _NULL_;SET sample;
CALL SYMPUTX('obs_count',_N_);RUN;
DATA _NULL_;
PUT " オブザベーション数は、 &obs_count. です。 ";RUN;SYSNOBSを用いた方法
DATA sample;
DO i = 1 TO 15;
OUTPUT;END;
RUN:DATA _NULL_;
PUT " オブザベーション数は、 &SYSNOBS. です。 ";
RUN;

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マーケティングニュース

AUTUMN 2012

SAS Marketing News

マーケティングニュース

SAS Executive Briefing
SAS では、現在、全社を挙げて取り組んでおります High-Performance<SAS Visual Analytics（VA）について>

Analytics （以下 HPA） について、弊社経営幹部、自らご紹介する

http://www.sas.com/offices/asiapacific/japan/

ためにワールドツアーを実施いたしました。5 月の EMEA（ヨーロッplatform/bi/va.html

パ ・ 中東・アフリカ地域） ツアーに続き、アジア地域では 7月、ムン
バイ、シンガポール、香港、ソウルで実施し、日本ではそのツアーの最終日として、7月13 日（金） グランドハイアット東京にて実施しました。このセミナーには Dr. グッドナイト CEO、ミカエル ・ハグストロー
ム上級副社長、ジム・ デイビス上席副社長兼 CMO をはじめとするSAS のエグゼクティブが来日し、日本の顧客企業に向けて HPA のテ クノロジ ー の先 進性 と ビジネス価 値 を 訴 求しました。当日は、
SAS ユーザー企業やパートナーのエグゼクティブ約 150 名の参加
者 を 迎 え、HPA、VA（SAS Visual Analytics） の 最 新 デ モ ン ス ト
レーションを中心としたセミナーと、レセプションの 2 部構成で実施されました。レセプションにおいて、来日した SAS のエグゼクティブは参加者と積極的に交流し、情報交換をしました。
<SAS High-Performance Analytics（HPA）について>
http://www.sas.com/offices/asiapacific/japan/
platform/hpa/index.html

Dr. グッドナイト CEO による HPA のプレゼンテーション

ユーザー総会
8 月 2 日（木）〜3 日（金） にタワーホール船堀にて SAS ユーザー総副賞が授与されました。2013 年も今年以上の知識の共有の場であ会 2012 が開催されました。期間中の延べ人数が 500 名を超えるるようユーザー総会を益々活性化していきます。

SAS ユーザー の方に参加いただき、さまざまな業 種や分野に わたった利用方法などについての発表が行われました。また、教育< SAS ユーザー総会 Webサイト>

機関やシンクタンク等で活躍する各業界のスペシャリストによる基

http://www.sas.com/offices/asiapacific/japan/

調講座や SAS の経験豊かな講師によるハンズオントレーニング、

usergroups/index.html

お客様同士の情報交換を積極的に行っていただく懇談会やワー
クショップ等、SAS の活用について熱い議論が交わされました。

<SAS ユーザー総会 2012 セッション資料 >http://www.sascom.jp/campaign/usergroups20

また、一般参加のお客様にはアンケートにお答えいただき、昨年と12/?NM201208

比較すると年代別使用者が 20 代で見ると 20％増、使用年数別で（※参照には、SAS プレミアムラウンジへの登録が必要です。）

は、1 年未満が 32％増となり、次世代のアナリストの存在を窺わせる結果がみられました。
今年の傾向として、業種に関わらず多くの方がデータ分析 ・ 予測の高度化や、SAS の得意とするデータ加工やデータ統合に興味を寄せられました。特に人気を集めたセッションは、東京理科大学大学院浜田知久馬先生の SAS による 2 値データ解析 「ここまでで きる
FREQプロシジャ v9.3」 で、271名の来場者を集め盛況でした。数々のセッションでも 200 名近い来場者で人気だったのが最新手法を紹介したセッションやビックデータ関連でした。論文発表は 45 本を超える発表があり、優秀者には SAS ユーザー会より、表彰ならびにアナリティクスセッションの様子

懇親会で情報交換する皆様AUTUMN 2012

新刊書籍のご案内 / 最新リリース情報

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SAS Publications
新刊書籍のご案内「データ・ハンドリング」から、「文法解説」「統計解析」「レポート/グラフの作成」まで

新刊書籍をご紹介します。

本書の詳細は、以下の URL にてご確認ください。

以下、 出版元の工学社 Web サイトより抜粋です。

http://www.kohgakusha.co.jp/books/detail/978-47775-1710-7「SAS」 は、米国 SAS Institute 社の 「統計解析ソフト」 です。
「R」 や 「SPSS」 と 並 んで、世界 的 に 人 気の高 い 統 計ソ フトで、
1960 年代から主に大学や 研究所で科学 ・工学分野 の研究に

統計解析ソフト「SAS」

用いられてきました。近年ではビジネス向けの機能や関連製品●ISBN :

も充実し、日本でも 「医薬関連」 をはじめ、「自動車」 「通信」 「金978-4-7775-1710-7 C3041 \3500E

融」 「保険」 など、さまざまな業種で使われています。

●著者 :また 「SAS」 には、有用な機能が豊富に用意されており、統計解高浪 洋平 ・ 舟尾 暢男（共著）析に留まらず、高品質な 「グラフ」 や 「レポート」 も作れます。

●発売日 : 2012 年 9月27日

本書は、これから 「SAS」 を始める方のための入門書としてはも●サイズ : B5 版

ちろん、SAS 中級者や上級者にとっても、時間をかけずに必要●ページ数 : 352 ページな情報を得ることができる内容になっています。

●価格 : 3,675 円（本体 :\3,500）

Latest Releases

最新リリース情報

PCプラットフォーム

UNIXプラットフォーム

Windows版(32-bit/64-bit) SAS 9.1.3 / 9.2 / 9.3

SunOS/Solaris版

64-bit Windows(Itanium)版

HP-UX版

SAS 9.1.3 / 9.2 / 9.3

HP-UX(Itanium）版

SAS 9.1.3 / 9.2 / 9.3

AIX版

SAS 9.1.3 / 9.2 / 9.3

Linux(Intel) 版

SAS 9.1.3 / 9.2 / 9.3

SAS 9.1.3 / 9.2

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 / 9.2 / 9.3

SAS 9.1.3 / 9.2 / 9.3

SAS Technical News入手
SAS Technical Newsは、右記のURLから入手できます。

http://www.sas.com/jp/periodicals/technews/index.html

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AUTUMN 2012
■ 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㻝㻞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