SAS/IML^® 软件

用于创新性自定义分析的交互式统计编程语言。

矩阵计算

支持矩阵运算，求解线性系统和矩阵分解。

数据处理

使您可以将 SAS 数据集中的观察结果读取到矩阵中。

控制语句

提供用于执行控制和程序模块化的命令。

模块和子程序

包括数值线性代数、求根算法、积分和导数、微分方程和插值的内置函数。

数值分析与统计函数

包括数值线性代数的内置函数，包括行列式、特征值和奇异值。

时间序列函数

包含分析、预测一元和多元时间序列的程序集合。

优化算法

允许您定义非线性目标函数，并使用优化算法在参数约束下找到最优解。

数据模拟

从标准一元和多元概率分布生成随机样本。

可扩展性

使您可以调用任何 SAS 过程或宏，调用 R 函数和程序包，并轻松在 SAS 和 R 之间传输数据。

集成编程环境 – SAS/IML^® Studio

提供一个交互界面，用于尝试新的统计编程方法。

借助简单的语法和丰富的函数库，可以轻松地将数学公式转换为统计编程语句。您可以为各种应用程序实施自定义分析，甚至可以构建自己的模块库。可通过编写程序包共享程序和库，并下载他人编写的程序。

以图形方式浏览数据以发现隐藏的模式，发现变量之间的关系，了解离群值并识别数据中的异常特征。动态链接的图形使您可以在一个图形中选择观测值，并在数据的所有其他视图中看到突出显示的相同观测值。

在约束条件下找到目标函数的最优值。模拟数据，求解线性系统并执行矩阵计算。而且，无需为数据矩阵声明或分配存储，因为 SAS/IML 软件会自动执行此操作。

轻松地将参数从 SAS 传递到 R。这使您可以传达选项，例如分析变量名称。您还可以轻松地双向传输数据，可以在程序中多次执行此操作，完全控制传输序列。而且，由于 SAS/IML 不使用 CSV 文件，数据传输速度更快。

书籍

在 Rick Wicklin 的畅销书中全面学习如何使用此软件。

博客

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洞察

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