Ответа Не последовало.
Оператор PROC SURVEYSELECT запускает процедуру. Параметр DATA= называет клиентов из набора данных SAS в качестве входного набора данных, из которого необходимо выбрать выборку. Параметр METHOD=SRS определяет простую случайную выборку в качестве метода отбора выборки. При простой случайной выборке каждая единица измерения имеет равную вероятность выбора, и выборка не требует замены. Разделение набора данных. Иногда вам может потребоваться разделить набор данных на два или более наборов данных на основе значений переменных. На этом этапе обработки данных вы создаете два или более наборов данных одновременно на основе одного целого набора данных. Этот метод использует условную логику с ключевыми словами THEN OUTPUT. Это расширение описанного выше метода для поднабора данных. В инструкции DATA укажите имена для каждого из новых наборов данных, которые вы хотите создать, разделив их пробелами. Затем в основной части шага data вы напишете инструкцию OUTPUT для каждого указанного вами имени набора данных. Выбор с помощью функции Subset. Функция subset( ) - это самый простой способ выбора переменных и наблюдений. В следующем примере мы выбираем все строки, для которых значение возраста больше или равно 20 или меньше 10. Мы сохраняем столбцы ID и Weight. О. Один из способов выбора случайной выборки из набора данных состоит в том, чтобы сначала использовать шаг обработки ДАННЫХ для генерации случайного вектора, затем использовать процедуру сортировки для изменения порядка данных по этому случайному вектору, а затем выбрать первые k наблюдений. Ниже приведен пример программы. ФИКТИВНЫЕ ДАННЫЕ ; /* СОЗДАЕМ НАБОР ДАННЫХ */. вводим var1 @@; карточки; Опция OUT= сохраняет выборку в наборе данных SAS с именем SampleSRS. На рисунке 89.2 показаны выходные данные PROC SURVEYSELECT, которые обобщают результаты выборки. Выборка из 100 клиентов выбирается из набора данных Customers путем простой случайной выборки. Сначала мы сосредоточимся на ситуации, в которой из каждой подгруппы наблюдений выбирается равное количество наблюдений, определяемое значением стратифицирующей переменной. Пример 34.9. Следующий код иллюстрирует, как выбрать стратифицированную случайную выборку из групп одинакового размера. В частности, код предписывает SAS случайным образом выбрать по 5 наблюдений из каждой из трех подгрупп — Государственный колледж, Порт—Матильда, Бельфонте - в соответствии со значением переменной city: 1 То есть макрос генерирует случайное число для каждого наблюдения, набор данных сортируется по случайному числу, а затем выбираются первые несколько наблюдений.  Затем трижды вызовите макрос select, по одному разу для каждого из наборов данных о городах .... scollege, pmatilda и bellefnt .... выбрав по пять наблюдений из каждого. R обладает мощными функциями индексации для доступа к элементам объекта. Эти функции можно использовать для выбора и исключения переменных и наблюдений. В следующих фрагментах кода показаны способы сохранения или удаления переменных и наблюдений, а также получения случайных выборок из набора данных. Выборка из 100 клиентов хранится в наборе данных SAS SampleSRS. PROC SURVEYSELECT не отображает этот набор выходных данных. На рисунке 89.3 показаны первые 20 наблюдений из набора выходных данных SampleSRS, который содержит выборку клиентов.
https://support.sas.com/documentation/cdl/en/statug/63347/HTML/default/statug_surveyselect_sect003.htm http://libguides.library.kent.edu/SAS/data/subset http://libguides.library.kent.edu/SAS/data/subset http://statmethods.net/management/subset.html https://www.ciser.cornell.edu/FAQ/SAS/new_random.shtml https://support.sas.com/documentation/cdl/en/statug/63347/HTML/default/statug_surveyselect_sect003.htm https://onlinecourses.science.psu.edu/stat482/node/31 https://onlinecourses.science.psu.edu/stat482/node/31 http://statmethods.net/management/subset.html https://support.sas.com/documentation/cdl/en/statug/63347/HTML/default/statug_surveyselect_sect003.htm
sas, как произвольно подгруппировать данные