ODS trace与output的配合使用

三省

# `0 |4 c& e, u
     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。
0 `4 h6 G# k3 ]# o  [/ [
   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。
# Q$ L- f$ k6 B2 J8 Z8 `! Z  ~
1. ODS TRACE
( d6 ~, L) E4 T2 W' y7 {# ?# f0 `例如运行如下代码：

ods trace on listing; /*listing：输出对象记录（即名称、标签等）到OUTPUT窗口*/
0 J" R, S+ p" {0 i1 y& Iproc univariate data=sashelp.class;
/ [" s; L! b) h var age;
run;
, E. J$ e- A+ N+ @5 |$ @8 j& tods trace off;
出现如下结果：

下面是univariate过程的所有输出对象，即有如下的五个估计部分：
. g4 \, W% R) R- j0 {) M) h4 N; A
# n7 x  V$ i* v: p8 T8 e
  o4 d& |+ o6 U, V        
0 T$ J  a( M; E* ]/ h1 U, X- l, N

- f4 @$ _' d3 a  N) ^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。  


- G8 Q' N* W0 V  c3 C2. ODS OUTPUT

. g- d/ ]0 U3 d. a; C- }( F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：
" E! H( ?6 g- J- o
5 D. k7 l% T9 Aods listing close;
ods results off;
ods output
5 Z0 I, Z: A6 J4 L6 G9 A8 m basicmeasures=basic
* l. R# `* `4 }" m8 S+ N extremeobs=extremes
quantiles=quantiles
;
proc univariate data=sashelp.class;
class sex;
, U% O4 c2 E) `4 j$ `" ? var weight height;
run;
ods output close;
2 S1 s9 e* L  Q& P1 n; t  `6 Dods results on;
ods listing;

2 g2 I1 ]  z: M/ P) N输出basic基本测量：
, ^$ }) }5 ~8 Rproc print data=basic;run;
9 r" s$ {! d0 M# d- P3 u

2 y( ^4 s9 \) V" p9 |  B) ~: {2 A8 r输出extremes极值观测：
* W% }& n5 O) ^4 Z4 {& Q" h, Fproc print data=extremes;run;
6 N9 U" L( J0 O1 N8 p% _
4 L7 U7 _, t. r" r* T1 u
% f+ C: l$ T& V( \" [输出分位数
proc print data=quantiles;run;


9 s% e2 r9 J' P0 p
- h# e  H4 T% ?( _8 j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。

1 ^7 K, {' I& N% ?/ `, G5 W! X

+ w4 |( I" A+ K) n6 c0 A' N
5 C. Z" K3 N3 i9 G; w( Y; U