示例2：每日气象数据与臭氧水平.PDF

示例 2：每日气象数据与臭氧水平 简介 臭氧数据 计算周平均 使用MOD函数处理分组数据 计算单个变量的移动平均 简介 本示例研究使用的数据包含自 1995 年 5 月 1 日至1995 年 7 月 31 日的日臭氧水平、日花粉与孢 子数、及日最高温度。我们将演示如何使用 SAS 计算周平均与移动平均数，当数据值呈现出较 大的逐日波动时，这些方法将会帮助我们了解数据的变化趋势。经济学家们在对股票价格等数 据进行研究时，就经常利用移动平均来对长期变化趋势进行考察。 臭氧数据 运行下列程序所获得的臭氧数据集包含 5 个变量：观测日期、孢子数量、花粉数量、当日臭氧 水平、日最高温度。 DATA OZONE; INPUT DATE : MMDDYY10. SPORES POLLEN OZONE MAX_TEMP @@; FORMAT DATE MMDDYY10.; DATALINES; 05/01/1995 876 2261 36.3 62 05/02/1995 1377 2711 32.0 53 … … … … ; RUN; 下面列出的是由运行上述程序所获得的数据集中前五个观测值。 Obs DATE SPORES POLLEN OZONE MAX_TEMP 1 05/01/1995 876 2261 36.3 62 2 05/02/1995 1377 2711 32.0 53 3 05/03/1995 800 2142 43.7 75 4 05/04/1995 1421 4029 42.5 71 5 05/05/1995 1599 6284 33.0 64 计算周平均 由于数据集中的几个变量呈现出较大的逐日波动，所以为考察长期趋势，考察周平均要比考察 日平均更好一些。下面我们使用一个DATA 步与一个 PROC MEANS 步来获得周平均。 程序 10-1：利用PROC MEANS 过程与 INTCK 函数计算周平均。 DATA WEEK_NUM; SET OZONE; WEEK_NUMBER=INTCK(WEEK,01MAY1995D, DATE) +1; RUN; PROC MEANS DATA=WEEK_NUM NOPRINT NWAY; CLASS WEEK_NUMBER; VAR SPORES POLLEN OZONE MAX_TEMP; OUTPUT OUT=WEEKLY_MEANS MEAN=M_SPORES M_POLLEN M_OZONE M_MAX_TEMP; RUN; 上述程序中关键的步骤为 DATA 步中的。该步骤建立了一个变量WEEK_NUMBER ，其值等于 １９９５年5 月 1 日至1995 年 7 月 31 日之间星期日的个数。 INTCK 函数理解起来比较困难。简单地说，它用来计算两个日期之间的“区间(Interval) ”数， 或者两个日期之间所越过的“边界(Boundary) ”数。例如，如果该区间指的是YEAR ，第一个日 期值为 2000 年 12 月 31 日，第二个日期值为2001 年 1 月 1 日，则INTCK 函数将返回 1，这表 明从第一个日期到第二个日期，我们越过了 1 个 YEAR 的边界。但是，如果第一个日期值为2000 年 1 月 1 日，第二个日期值为2000 年 12 月 31 日，则INTCK 函数将返回 0，因为我们没有越 过 YEAR 的边界。INTCK 函数的形式为 INTCK(‘interval’, first_date, second_date)