ODS trace与output的配合使用

三省

0 I  q) Z0 b) `1 V8 Y/ c3 V     TRACE的功能室查询输出管道的对象。实际应用中，编程人员绝对不会刻意记住每一个过程步的所有输出对象名称，通过TRACE就可以很容易获取所需要的输出对象的名称。

# C& M1 o% \  S/ `   OUTPUT的主要功能是将OUTPUT窗口的输出对象转换成SAS数据集。比如，UNIVARIATE过程步可以产生很多输出对象，如果想要将其中的基本部分（如极值观测、分位数等），输出成为SAS数据集，就需要用到OUTPUT输出管道。
  i0 S3 ]; j& P5 f+ q3 R* @
1. ODS TRACE
例如运行如下代码：
( i, C5 q3 D/ ]" ^, k% u( t) x2 X
; b7 ?3 h" [8 V: m: Tods trace on listing; /*listing：输出对象记录（即名称、标签等）到OUTPUT窗口*/
proc univariate data=sashelp.class;
var age;
' `9 t" N9 H7 k6 ]run;
" R- a3 p- d) L1 p6 L' kods trace off;
出现如下结果：

- z6 r3 a+ w( a& j& ~2 \下面是univariate过程的所有输出对象，即有如下的五个估计部分：
- D2 I6 [7 `$ `' L9 S: y
9 b0 e$ Q& _# e9 e$ _6 s$ O
" i' C+ \/ f6 L5 T- o" Z        
( b- N) Z( w: \+ u$ m( g( V) ^0 P
: W/ K: E9 h# A( m( F
1 N* s; v( c; C其中红框部分的ExtremeObs（极值观测）、Quantiles（分位数）常常用于数值型变量的数据清洗工作。  
, e/ w8 C$ M! W' M, k; Y2 F' b$ x
+ E& [2 b) U% e* l3 \  V2 P+ Z
& J6 ^7 s$ e& ]4 Z, Q: u4 R9 A6 p5 u' t2. ODS OUTPUT

2 f$ k* b0 |, R& N3 l& [假设研究人员关心的是基本测度、 ExtremeObs、Quantiles这三个部分的估计结果，那么就需要OUTPUT将基本测度、ExtremeObs与Quantiles三个对象输出为SAS数据集：

8 A( J" D0 D- b  B% C2 X' m+ uods listing close;
4 E) r- I$ s$ e$ hods results off;
: g, X8 A/ v! X4 l% d& n7 S* v% Kods output
+ K( n/ V% M7 s& ~ basicmeasures=basic
% l' ^7 O2 D- c/ S, p5 c- o extremeobs=extremes
7 X: a/ w' s+ r quantiles=quantiles
4 ?5 Y, x3 O# a- K;
4 ^* O; n: M7 N$ P4 V; I4 l7 Bproc univariate data=sashelp.class;
. `# Q7 b+ O) m& i. D class sex;
var weight height;
run;
ods output close;
8 P. |: X# F6 R3 T) hods results on;
ods listing;

8 W  w! m5 |# f6 A+ Z- _5 ?) C' q输出basic基本测量：
proc print data=basic;run;
( S0 U; P3 b/ e6 S; M' q# ^
! C' ~% W  M/ H3 X) J+ d( q& Q9 ]( y
( [7 B2 S$ }5 {' @8 d8 m& x输出extremes极值观测：
proc print data=extremes;run;
5 V8 m7 D5 M% W% Z; b$ c

5 Q- G: A  m  @" U; U0 s* B输出分位数
proc print data=quantiles;run;

7 \7 o5 p; u& ~4 N0 r

根据上面的单变量分析的结果，可以帮助我们进行数据清洗的工作。
% P1 F* w" h; T

' \# F9 Q- W' N4 S. S0 [+ g1 d9 M
: }  t3 `7 G- L
, t& l% V) H: m6 Y/ d: V9 j