init: /**/ call notify(., _get_widget_, graph1, graphid); return; graph1: /**/ title1=getnitemc(graphid, title1 ); /**/ call display( title.frame, tit
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- さみら あかさか
- 7 years ago
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2 init: /**/ call notify(., _get_widget_, graph1, graphid); return; graph1: /**/ title1=getnitemc(graphid, title1 ); /**/ call display( title.frame, title1); /**/ call notify( graph1, _set_title_, 1, title1); return; CALL NOTIFY(., _GET_WIDGET_,widget-name, widget-id); CALL SEND(_SELF_, _GET_WIDGET_,widget-name, widget-id); init: /**/ call send(_self_, _get_widget_, graph1, graphid); return; graph1: /**/ call display( send2.frame, graphid, _self_); return; entry graphid 8 frameid 8; init: /**/ field1=getnitemc(graphid, title1 ); return; apply: /**/ call send(graphid, _set_title_, 1, field1); /**/ call send(frameid, _refresh_ ); return;
3 list-id=envlist(class); init: /**/ localid=envlist( L ); put (envlist1) localid=; /**/ call send(_self_, _get_widget_, graph1, graphid); return; graph1: /**/ title1=getnitemc(graphid, title1 ); /**/ rc=setnitemc(localid, title1, title ); /**/ call display( title.frame ); /**/ title1=getnitemc(localid, title ); /**/ call notify( graph1, _set_title_, 1, title1); return; init: /**/ localid=envlist( L ); /**/ field1=getnitemc(localid, title ); return; term: if _status_= E then /**/ rc=setnitemc(localid, field1, title ); return; rc=savelist(type, source, list-id<,attr-list-id<,description>>); rc type source list-id att-list-id description rc=fillist(type, source, list-id<, attr-list-id<, description>>); rc type source list-id
4 init: /**/ call send(_self_, _get_widget_, graph1, graphid); entry= sasuser.profile.titles.slist ; /**/ titles=makelist(); /**/ link loadttl; return; /**/ loadttl: if cexist(entry) then do; /**/ rc=fillist( catalog, entry, titles); /**/ title1=getnitemc(titles, title1 ); /**/ call notify( graph1, _set_title_, 1, title1); end; return; graph1: /**/ call display( title.frame ); /**/ link loadttl; return; init: entry= sasuser.profile.titles.slist ; /**/ titles=makelist(); if cexist(entry) then do; /**/ rc=fillist( catalog, entry, titles); /**/ field1=getnitemc(titles, title1 ); end; return;
5
6 /**/ DFINIT: /**/ wherelist=makelist(); /**/ call send(_viewer_, _get_widget_, OBJ2, tabid); return; /**/ INIT: /**/ rc=clearlist(wherelist); /**/ rc=insertc(wherelist, ffid= quote(ffid), -1); rc=insertc(wherelist, and month(date)= month(today()), -1); /**/ call send(tabid, _set_where_, wherelist); return; /**/ DFTERM: /**/ rc=dellist(wherelist); return;
7 /**/ init: if distance >= 5000 then do; /**/ call send(_viewer_, _set_viewer_attribute_, distance, bcolor, blue ); call send(_viewer_, _set_viewer_attribute_, distance, fcolor, white ); end; else if distance < 1000 then do; /**/ call send(_viewer_, _set_viewer_attribute_, distance, bcolor, yellow ); end; return;
8 -SASUSER sasuser -SASUSER c: sas sasuser -WORK saswork -WORK c: sas saswork ERROR: TCP WSAECONNREFUSED ERROR: RHOST %let rhost = ; filename rlink ; options comamid=tcp remote=rhost ; libname libref( /disk1, /disk2 ) type=partition partsize=100g; libname lib1 /disk1 ; libname lib2 /disk2 ; libname libcon ( lib1, lib2 ) type=partition partsize=100g; -work (/disk3,/disk4,/disk5) -partsize 200M
9 / = PARTSIZE ABCDE name $EBCDIC5.; F1F2F3F4C5 x numvar S370FZD5.2; F1F2F3F4D5 x numvar S370FZD5.2; F1F2F3F4F5 x numvar S370FZDU5.2; C x numvar S370FPD5.2; D x numvar S370FPD5.2; F x numvar S370FPDU5.2; x numvar S370FIB5.2; FFFFFFCFC7 x numvar S370FIB5.2; x numvar S370FIBU5.2 ; KCVT(text,intype,outtype<options,...>) text intype outtype options kanji1.bin 0E4F5848F20F 0E0F
10 data _null_ ; infile c: work kanji1.bin ; knj $char6. ; length knj2 $4 ; knj2 = kcvt(knj, ibm, sjis ) ; put knj2 ; put knj2 hex10. ; run ; (put knj2) 8ABF8E9A (put knj2 hex10.) 4F5848F2 data _null_ ; infile c: work kanji2.bin ; knj $char4. ; length knj2 $4 ; knj2 = kcvt(knj, ibm, sjis, noshift ) ; put knj2 ; put knj2 hex10. ; run ; (put knj2) 8ABF8E9A (put knj2 hex10.) EBCDIK data _null_ ; infile c: work kana.bin ; kana $char4. ; length kana2 $4 ; kana2 = kcvt(kana, ibm, sjis, kana ) ; put kana2 ; put kana2 hex10. ; run ; (put kana2) B6C0B6C5 (put kana2 hex10.)
11 Discriminant Analysis Linear Discriminant Function CONSTANT Y Y X1 X X Y1= *x1+0.03*x2+0.05*x3 Y2= *x1+0.06*x2+0.02*x3 Y1= *x1+0.03*x2+0.05*x3 - Y2= * x1+0.06*x2+0.02*x3 Y= *x1-0.03*x2+0.03*x3 data data1; do group=1 to 2; do id=1 to 4; do time=1 to 4; input resp@@; output; end; end; end; cards; ; run; proc mixed data=data1; class id group time; model resp=group time group*time; repeated time /subject=id(group) type=cs; run; Tests of Fixed Effects Source NDF DDF Type III F Pr > F GROUP TIME GROUP*TIME proc mixed data=data1; class id group time; model resp=group time group*time; random id(group); run; Tests of Fixed Effects Source NDF DDF Type III F Pr > F GROUP TIME GROUP*TIME proc mixed data=data1; parms /nobound; class id group time; model resp=group time group*time; random id(group); run;
12
Autumn 2005 1 9 13 14 16 16 DATA _null_; SET sashelp.class END=eof; FILE 'C: MyFiles class.txt'; /* */ PUT name sex age; IF eof THEN DO; FILE LOG; /* */ PUT '*** ' _n_ ' ***'; END; DATA _null_;
PROC OPTIONS; NOTE: XXXXXXXXSASV8.2 SASV9.1 SASV9.1 LIBNAME source ""; LIBNAME target V9 ""; PROC MIGRATE IN=source OUT=target ; RUN ; LIBNAME v8lib V8 "d: saslib v8lib"; LIBNAME v9lib V9 "d: saslib
2 H23 BioS (i) data d1; input group patno t sex censor; cards;
H BioS (i) data d1; input group patno t sex censor; cards; 0 1 0 0 0 0 1 0 1 1 0 4 4 0 1 0 5 5 1 1 0 6 5 1 1 0 7 10 1 0 0 8 15 0 1 0 9 15 0 1 0 10 4 1 0 0 11 4 1 0 1 1 5 1 0 1 1 7 0 1 1 14 8 1 0 1 15 8
untitled
Summer 2008 1 7 12 14 16 16 16 SAS Academic News B-8 4 B-9 6 B-11 7 B-15 10 DATA _NULL_; dlm=","; char1="" char2="" char3="15" char4="a",,15,a results=catx(dlm, OF char1-char4); PUT results; DATA
H22 BioS t (i) treat1 treat2 data d1; input patno treat1 treat2; cards; ; run; 1 (i) treat = 1 treat =
H BioS t (i) treat treat data d; input patno treat treat; cards; 3 8 7 4 8 8 5 5 6 3 ; run; (i) treat treat data d; input group patno period treat y; label group patno period ; cards; 3 8 3 7 4 8 4 8 5
Web XXX.XXX.XXX.XXX - - [02/May/2010:12:52: ] "GET /url/url2/page2.htm HTTP/1.1" "http://www.domain.co.jp/url/url2/page1.htm" "(compatibl
![Web XXX.XXX.XXX.XXX - - [02/May/2010:12:52: ] GET /url/url2/page2.htm HTTP/1.1 http://www.domain.co.jp/url/url2/page1.htm (compatibl](/thumbs/82/86651881.jpg "Web XXX.XXX.XXX.XXX - - [02/May/2010:12:52: ] GET /url/url2/page2.htm HTTP/1.1 http://www.domain.co.jp/url/url2/page1.htm (compatibl")
Web Web-Site Analytics Fukuoka Financial Group, Inc. Mahiru Sunaga SAS Institute Japan Ltd. Kiyoshi Murakami (Combind log format) Apache Web 2 1 Web XXX.XXX.XXX.XXX - - [02/May/2010:12:52:55 +0900] "GET
UNIX版SAS/Warehouse Administrator ソフトウェア
UNIX 版 SAS/Warehouse Administrator ソフトウェア インストレーションガイド Version 1.3 序文 UNIX SAS/Warehouse Administrator 1.3 UNIX SAS/Warehouse Administrator 1.3 1998 12 SAS SAS CPU i ii 目次 第 1 章インストールを始める前に.........1
Dim obwsmgr As New SASWorkspaceManager. WorkspaceManager Dim errstring As String Set obws = obwsmgr.workspaces.createworkspacebyserver( _ "My workspace", VisibilityProcess, Nothing, _ "", "", errstring)
H22 BioS (i) I treat1 II treat2 data d1; input group patno treat1 treat2; cards; ; run; I
H BioS (i) I treat II treat data d; input group patno treat treat; cards; 8 7 4 8 8 5 5 6 ; run; I II sum data d; set d; sum treat + treat; run; sum proc gplot data d; plot sum * group ; symbol c black
PROC PWENCODE IN=sastrust1 ; RUN ;
PROC PWENCODE IN=sastrust1 ; RUN ; 1 PROC PWENCODE IN="sastrust1" ; 2 RUN ; {sas001}c2fzdhj1c3qx /* */ LIBNAME audit 'Lev1 SASMain MetadataServer audit repos1'; /* ID */ PROC PRINT DATA=audit.person; VAR
Autumn 2007 1 5 8 12 14 14 15 %!SASROOT/sassetup SAS Installation Setup Welcome to SAS Setup, the program used to install and maintain your SAS software. SAS Setup guides you through a series of menus
DATA Sample1 /**/ INPUT Price /* */ DATALINES
3180, 3599, 3280, 2980, 3500, 3099, 3200, 2980, 3380, 3780, 3199, 2979, 3680, 2780, 2950, 3180, 3200, 3100, 3780, 3200 DATA Sample1 /**/ INPUT Price @@ /* @@1 */ DATALINES 3180 3599 3280 2980 3500 3099
technews2012autumn
For Higher Customer Satisfaction, We Bridge the SS System Between Customer s World. SUMMER 2013 GUI Install License Hot Fix 02 SUMMER 2013 2 User ID 1 SS terms umask 022 echo umask 022 >> ~/.bashrc SUMMER
2 1,384,000 2,000,000 1,296,211 1,793,925 38,000 54,500 27,804 43,187 41,000 60,000 31,776 49,017 8,781 18,663 25,000 35,300 3 4 5 6 1,296,211 1,793,925 27,804 43,187 1,275,648 1,753,306 29,387 43,025
SAS Web XML * ** * ** Web Data Analysis with SAS Input and Output of XML Data and Application to Real Estate Valuation Map Junnosuke Matsushima*, Hiro
SAS Web XML * ** * ** Web Data Analysis with SAS Input and Output of XML Data and Application to Real Estate Valuation Map Junnosuke Matsushima*, Hiroshi Ishijima**, Ikue Watanabe *Clinical Research Planning
Proc luaを初めて使ってみた -SASでの処理を条件に応じて変える- 淺井友紀 ( エイツーヘルスケア株式会社 ) I tried PROC LUA for the first time Tomoki Asai A2 Healthcare Corporation
Proc luaを初めて使ってみた -SASでの処理を条件に応じて変える- 淺井友紀 ( エイツーヘルスケア株式会社 ) I tried PROC LUA for the first time Tomoki Asai A2 Healthcare Corporation 要旨 : 実行されるコードを分岐 繰り返すためには SAS マクロが用いられてきた 本発表では SAS マクロではなく Proc Lua
y = x 4 y = x 8 3 y = x 4 y = x 3. 4 f(x) = x y = f(x) 4 x =,, 3, 4, 5 5 f(x) f() = f() = 3 f(3) = 3 4 f(4) = 4 *3 S S = f() + f() + f(3) + f(4) () *4
Simpson H4 BioS. Simpson 3 3 0 x. β α (β α)3 (x α)(x β)dx = () * * x * * ɛ δ y = x 4 y = x 8 3 y = x 4 y = x 3. 4 f(x) = x y = f(x) 4 x =,, 3, 4, 5 5 f(x) f() = f() = 3 f(3) = 3 4 f(4) = 4 *3 S S = f()
GLM PROC GLM y = Xβ + ε y X β ε ε σ 2 E[ε] = 0 var[ε] = σ 2 I σ 2 0 σ 2 =... 0 σ 2 σ 2 I ε σ 2 y E[y] =Xβ var[y] =σ 2 I PROC GLM
![GLM PROC GLM y = Xβ + ε y X β ε ε σ 2 E[ε] = 0 var[ε] = σ 2 I σ 2 0 σ 2 =... 0 σ 2 σ 2 I ε σ 2 y E[y] =Xβ var[y] =σ 2 I PROC GLM](/thumbs/84/89087584.jpg "GLM PROC GLM y = Xβ + ε y X β ε ε σ 2 E[ε] = 0 var[ε] = σ 2 I σ 2 0 σ 2 =... 0 σ 2 σ 2 I ε σ 2 y E[y] =Xβ var[y] =σ 2 I PROC GLM")
PROC MIXED ( ) An Introdunction to PROC MIXED Junji Kishimoto SAS Institute Japan / Keio Univ. SFC / Univ. of Tokyo e-mail address: jpnjak@jpn.sas.com PROC MIXED PROC GLM PROC MIXED,,,, 1 1.1 PROC MIXED
Microsoft Word - sample_adv-programming.docx
サンプル問題 以下のサンプル問題は包括的ではなく 必ずしも試験を構成するすべての種類の問題を表すとは限りません 問題は 個人が認定試験を受ける準備ができているかどうかを評価するためのものではありません SAS Advanced Programming for SAS 9 問題 1 次の SAS データセット ONE と TWO があります proc sql; select one.*, sales
libref libref libref
Spring 2009 1 6 11 14 16 16 libref libref libref LIBNAME '; LIBNAME '; PROC MIGRATE IN=source OUT=target ; : c: saslib source : source : c: saslib target : target ERROR: File TARGET.XXXXX (memtype=zzzz)
3 4 2
A Comparison of SAS Functions Designed for Creating Excel Output in a Stand-alone Environment and a BI Environment. Koichi Satoh Takumi Information Technology Co., Ltd. ODS EXCELXP ODS HTML ODS CSVALL
: (EQS) /EQUATIONS V1 = 30*V F1 + E1; V2 = 25*V *F1 + E2; V3 = 16*V *F1 + E3; V4 = 10*V F2 + E4; V5 = 19*V99
218 6 219 6.11: (EQS) /EQUATIONS V1 = 30*V999 + 1F1 + E1; V2 = 25*V999 +.54*F1 + E2; V3 = 16*V999 + 1.46*F1 + E3; V4 = 10*V999 + 1F2 + E4; V5 = 19*V999 + 1.29*F2 + E5; V6 = 17*V999 + 2.22*F2 + E6; CALIS.
5 Armitage x 1,, x n y i = 10x i + 3 y i = log x i {x i } {y i } 1.2 n i i x ij i j y ij, z ij i j 2 1 y = a x + b ( cm) x ij (i j )
5 Armitage. x,, x n y i = 0x i + 3 y i = log x i x i y i.2 n i i x ij i j y ij, z ij i j 2 y = a x + b 2 2. ( cm) x ij (i j ) (i) x, x 2 σ 2 x,, σ 2 x,2 σ x,, σ x,2 t t x * (ii) (i) m y ij = x ij /00 y
1 I EViews View Proc Freeze
EViews 2017 9 6 1 I EViews 4 1 5 2 10 3 13 4 16 4.1 View.......................................... 17 4.2 Proc.......................................... 22 4.3 Freeze & Name....................................
DATA test; /** **/ INPUT score DATALINES; ; PROC MEANS DATA=test; /** DATA= **/ VAR sc
70 80 43 63 20 71 77 31 24 21 DATA test; /** **/ INPUT score @@; DATALINES; 70 80 43 63 20 71 77 31 24 21 ; PROC MEANS DATA=test; /** DATA= **/ VAR score; /** **/ RUN ; MEANS : score N ------------------------------------------------------------
4.9 Hausman Test Time Fixed Effects Model vs Time Random Effects Model Two-way Fixed Effects Model
1 EViews 5 2007 7 11 2010 5 17 1 ( ) 3 1.1........................................... 4 1.2................................... 9 2 11 3 14 3.1 Pooled OLS.............................................. 14
Windows版SASシステム 6.12TS020 使用上の注意点
使用上の注意点 (Alert Notes) ご使用前に必ずお読みください Windows 版 SAS システムリリース 6.12 TS045 DBCS2818 1. 導入時の注意点 1.1 SAS CD ROM CD ROM (X:CD ROM ) Error: X: CDR101: Not ready X (A), (R), (F)? CD ROM CD ROM MSCDEX.EXE CD ROM
.......p...{..P01-48(TF)
1 2 3 5 6 7 8 9 10 Act Plan Check Act Do Plan Check Do 11 12 13 14 INPUT OUTPUT 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 30 33 32 33 34 35 36 37 36 37 38 33 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 1. 2. 3.
5.2 White
1 EViews 1 : 2007/5/15 2007/5/25 1 EViews 4 2 ( 6 2.1............................................ 6 2.2 Workfile............................................ 7 2.3 Workfile............................................
Gray [6] cross tabulation CUBE, ROLL UP Johnson [7] pivoting SQL 3. SuperSQL SuperSQL SuperSQL SQL [1] [2] SQL SELECT GENERATE <media> <TFE> GENER- AT
![Gray [6] cross tabulation CUBE, ROLL UP Johnson [7] pivoting SQL 3. SuperSQL SuperSQL SuperSQL SQL [1] [2] SQL SELECT GENERATE <media> <TFE> GENER- AT](/thumbs/91/107055127.jpg "Gray [6] cross tabulation CUBE, ROLL UP Johnson [7] pivoting SQL 3. SuperSQL SuperSQL SuperSQL SQL [1] [2] SQL SELECT GENERATE <media> <TFE> GENER- AT")
DEIM Forum 2017 E3-1 SuperSQL 223 8522 3 14 1 E-mail: {tabata,goto}@db.ics.keio.ac.jp, toyama@ics.keio.ac.jp,,,, SuperSQL SuperSQL, SuperSQL. SuperSQL 1. SuperSQL, Cross table, SQL,. 1 1 2 4. 1 SuperSQL
*1 * Wilcoxon 2 2 t t t t d t M t N t M t n t N t n t N t d t N t t at ri
Wilcoxon H23 BioS 1 Wilcoxon 2 2.1 1 2 1 0 1 1 5 0 1 2 7 0 1 3 8 1 1 4 12 0 2 5 2 0 2 6 3 1 2 7 4 1 2 8 10 0 Wilcoxon 2.2 S 1 t S 2 t Wilcoxon H 0 H 1 H 0 : S 1 t S 2 t H 1 : S 1 t S 2 t 1 *1 *2 2.3 2.3.1
Exam : A JPN Title : SAS Base Programming for SAS 9 Vendor : SASInstitute Version : DEMO Get Latest & Valid A JPN Exam's Question and Answ
Actual4Test http://www.actual4test.com Actual4test - actual test exam dumps-pass for IT exams Exam : A00-211-JPN Title : SAS Base Programming for SAS 9 Vendor : SASInstitute Version : DEMO Get Latest &
Advantage CA-Easytrieve Plus
CA-EasytrievePlus CA-Easytrieve PlusP 3-7 P 8-30 CA-Easytrieve Plus CA-Easytrieve Plus CA-Easytrieve Plus CA-Easytrieve Plus COBOL,PL/I CA-Easytrieve Plus CA-Easytrieve Plus a. () a. b. (COBOL PL/I) ()
fp.gby
1 1 2 2 3 2 4 5 6 7 8 9 10 11 Haskell 12 13 Haskell 14 15 ( ) 16 ) 30 17 static 18 (IORef) 19 20 OK NG 21 Haskell (+) :: Num a => a -> a -> a sort :: Ord a => [a] -> [a] delete :: Eq a => a -> [a] -> [a]
A/B (2010/10/08) Ver kurino/2010/soft/soft.html A/B
A/B (2010/10/08) Ver. 1.0 kurino@math.cst.nihon-u.ac.jp http://edu-gw2.math.cst.nihon-u.ac.jp/ kurino/2010/soft/soft.html 2010 10 8 A/B 1 2010 10 8 2 1 1 1.1 OHP.................................... 1 1.2.......................................
technews2012autumn
For Higher Customer Satisfaction, We Bridge the SAS System Between Customer s World. SPRING 2013 L Ext SAS 9.3 for Windows 02 SPRING 2013 1 SAS terms SPRING 2013 03 2 User account net localgroup Administrators
一般化線形 (混合) モデル (2) - ロジスティック回帰と GLMM
.. ( ) (2) GLMM kubo@ees.hokudai.ac.jp I http://goo.gl/rrhzey 2013 08 27 : 2013 08 27 08:29 kubostat2013ou2 (http://goo.gl/rrhzey) ( ) (2) 2013 08 27 1 / 74 I.1 N k.2 binomial distribution logit link function.3.4!
PowerCOBOL ユーザーズガイド
PowerCOBOL V10.0 ユーザーズガイド B1WD-1671-01Z0(00) 2008 年 6 月 Click ( Change ( ENVIRONMENT DATA WORKING-STORAGE PROCEDURE DIVISION. DIVISION. SECTION. DIVISION. ENVIRONMENT DATA WORKING-STORAGE
t sex N y y y Diff (1-2)
Armitage 1 1.1 2 t 1.2 SAS Proc GLM 2 2.1 1 1 2.1.1 50 1 1 t sex N y 50 116.45 119.6 122.75 11.071 1.5657 93.906 154.32 y 50 127.27 130.7 134.13 12.072 1.7073 102.68 163.37 y Diff (1-2) -15.7-11.1-6.504
PowerCOBOL ユーザーズガイド
Microsoft Windows 2000 B1WW-7001-02Z0(00) Microsoft Windows XP Microsoft Windows Server 2003 PowerCOBOL V9.0 ユーザーズガイド Click ( Change ( ENVIRONMENT DATA WORKING-STORAGE PROCEDURE DIVISION.
(SETINIT) UNIX SAS 8.2 (TS2M0)
(SETINIT) UNIXSAS 8.2 (TS2M0) 1 SAS 8.2 UNIX (SETINIT) 1.1 SAS SAS SASROOT SAS!SASROOT!SASROOT SAS SETINIT SAS 1.2 (Setup Utility) setinit.sas Setup Utility ERROR SETINIT SETUP (UNIX 8.2 TS2M0) 2.0 18MAR04
2
1 2 3 4 5 6 ( ) 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 6+ 6-5 2 6-5- 6-5+ 5-5- 5- 22 6+ 6-6+ 6-6- S-P time 10 5 2 23 S-P time 5 2 5 2 ( ) 5 2 24 25 26 1 27 28 29 30 95 31 ( 8 2 ) http://www.kishou.go.jp/know/shindo/kaisetsu.html
講義のーと : データ解析のための統計モデリング. 第５回
Title 講義のーと : データ解析のための統計モデリング Author(s) 久保, 拓弥 Issue Date 2008 Doc URL http://hdl.handle.net/2115/49477 Type learningobject Note この講義資料は, 著者のホームページ http://hosho.ees.hokudai.ac.jp/~kub ードできます Note(URL)http://hosho.ees.hokudai.ac.jp/~kubo/ce/EesLecture20
Presentation Title Goes Here
SAS 9: (reprise) SAS Institute Japan Copyright 2004, SAS Institute Inc. All rights reserved. Greetings, SAS 9 SAS 9.1.3 Copyright 2004, SAS Institute Inc. All rights reserved. 2 Informations of SAS 9 SAS
2
1 2 2005 15 17 21 22 24 25 67 95 3 1 2 3 4 17 4 5 6 7 8 9 PR PR PR 10 11 12 PR 419 844 1,490 950 590 20 12 50 13 12/20 2/28 3/30 14 17 349 666 15 59 6 11 15 17 14 15 15 17 3,525,992 15 59 15 17 18 910
ruby novice ruby novice ruby novice.
GitHub Ruby 2549 2017 3 1 1 3 2 4 2.1 ruby novice........................... 4 2.2.............................. 6 3 8 3.1 ruby novice....................... 8 3.2 ruby novice............................
untitled
TXeries CIC for AIX 3270: DBC IBM Japan ystems Engineering Co.,Ltd. Enterprise Middleware CIC Group 1: 3270 2: TN3270 DBC 1: 3270 Blank Page 3270 3270 CIC3270 3270IDTERMID)ID4IDCIC CIC 3270 CIC3270 BM
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1 ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) 2 ( ) 1 ( ) ( ) ( ) ( ) 3 ( ) a b ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) 4 ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) < > 5 a b c d ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) 18 73 ( ) ( ) a b 6 6 c ( ) (
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II 4 Yacc Lex 2005 : 0 1 Yacc 20 Lex 1 20 traverse 1 %% 2 [0-9]+ { yylval.val = atoi((char*)yytext); return NUM; 3 "+" { return + ; 4 "*" { return * ; 5 "-" { return - ; 6 "/" { return / ; 7 [ \t] { /*
1. COBOL COBOL COBOL COBOL 2
2003-6-24 COBOL COBOL 2002 ISO/IEC JTC 1/SC 22/WG 4 (COBOL) INCITS J4 (COBOL) SC 22/COBOL WG COBOL JIS 1 1. COBOL 2. 2002 COBOL 3. 2002 COBOL 4. 5. COBOL 2 1. COBOL 3 COBOL COBOL Java C C++ 200 100 100
... 3... 3... 3... 3... 4... 7... 10... 10... 11... 12... 12... 13... 14... 15... 18... 19... 20... 22... 22... 23 2
1 ... 3... 3... 3... 3... 4... 7... 10... 10... 11... 12... 12... 13... 14... 15... 18... 19... 20... 22... 22... 23 2 3 4 5 6 7 8 9 Excel2007 10 Excel2007 11 12 13 - 14 15 16 17 18 19 20 21 22 Excel2007
Kumagai09-hi-2.indd
CSR2009 CONTENTS 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 350 11 12 13 14 15 16 17 18 Do Check Action Plan 19 20 INPUT r r r r k k OUTPUT 21 22 Plan Action Check Do 23 24 25 26 27 28 16:50 7:30 8:00 8:30 9:30 10:00 18:00
SVG 6 ( 3) I(SVG) 2017/5/30 HTML (1) 1 2 4 5 6 CAC
VOL.24NO.1 61 IMS Transaction 3270 DataBase Transaction OS/370 IMS Traditional Transaction Web Browser Transaction Internet WWW AP IIS APache WebLogic Websphere DataBase Oracle DB2 SQL Server Web Browser
001
/* V8SAS*/ libname v8lib '/sasdata'; /* SASSPDSSPD Server */ /* */ libname spdlib sasspds 'tmp' server=spdsrv.5150 user='spduser' password='xxxxxx'; /* */ proc copy in=v8lib out=spdlib; run; libname=tmp
kubostat2015e p.2 how to specify Poisson regression model, a GLM GLM how to specify model, a GLM GLM logistic probability distribution Poisson distrib
kubostat2015e p.1 I 2015 (e) GLM kubo@ees.hokudai.ac.jp http://goo.gl/76c4i 2015 07 22 2015 07 21 16:26 kubostat2015e (http://goo.gl/76c4i) 2015 (e) 2015 07 22 1 / 42 1 N k 2 binomial distribution logit
CodeIgniter Con 2011, Tokyo Japan, February
CodeIgniter Con 2011, Tokyo Japan, February 19 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 http://www.iviking.org/fx.php/ 25 26 10 27 28 29 30 31
掲示用ヒート表 第34回 藤沢市長杯 2017
34 8 4 2 Round 1 Round 2 SEMI FINAL 30 16 8 H1 H5 H1 H1 Red 12401821 2 Red 12601360 2 1-1 Red 12501915 1 1-1 Red 12501915 4 White 12900051 4 White 12600138 3 3-1 White 12802412 2 3-1 White 12801091 1 Yellow
kubostat7f p GLM! logistic regression as usual? N? GLM GLM doesn t work! GLM!! probabilit distribution binomial distribution : : β + β x i link functi
kubostat7f p statistaical models appeared in the class 7 (f) kubo@eeshokudaiacjp https://googl/z9cjy 7 : 7 : The development of linear models Hierarchical Baesian Model Be more flexible Generalized Linear
2 3 4 5 6 7 8 9 10 12 14 17 20 23 26 28 29 30 32 33 34 35 2
2 3 4 5 6 7 8 9 10 12 14 17 20 23 26 28 29 30 32 33 34 35 2 21 3 CO-GROWING HUMAN CONVINNOVATION 4 5 6 ISO14001 PDCA Plan Do Check Action Plan Do Check Action 7 a a a 8 9 10 input \ output \ DATA input
1
DATA temp SET sashelp.class(where=(sex='m')) FORMAT=weight 8.2 RUN 28 DATA temp 29 SET sashelp.class(where=(sex='m')) NOTE: SCL 30 FORMAT=weight 8.2 --- 22 ERROR 22-322: 1 :,!!, &, *, **, +, -, /,
要旨 : データステップ及び SGPLOT プロシジャにおける POLYGON/TEXT ステートメントを利用した SAS プログラムステップフローチャートを生成する SAS プログラムを紹介する キーワード :SGPLOT, フローチャート, 可視化 2
SAS プログラムの可視化 - SAS プログラムステップフローチャート生成プログラムの紹介 - 福田裕章 1 ( 1 MSD 株式会社 ) Visualization of SAS programs Hiroaki Fukuda MSD K.K. 要旨 : データステップ及び SGPLOT プロシジャにおける POLYGON/TEXT ステートメントを利用した SAS プログラムステップフローチャートを生成する
CM1-GTX
CM1-GTX000-2002 R R i R ii 1-1 1-2 1-3 Process Variables Process Variables Pressure Output Analog Output Sensor Temp. Lower Range Value (0%) Upper Range Value (100%) Pressure Pressure Chart Pressure
データ構造の作成 一時 SAS データセットと永久 SAS データセットの作成 テキストファイルから SAS データセットを作成するための DATA ステップの使用例 : Data NewData; Infile "path.rawdata"; Input <pointer-control> var
SAS Base Programming for SAS 9 データへのアクセス フォーマット入力とリスト入力を使用したローデータ ファイルの読み込み 文字データと数値データ 標準と非標準の数値データの識別文字および 標準 非標準の固定長データを読み取るための フォーマット入力のINPUTステートメントの使用 :INPUT 変数名入力形式 ; 文字および 標準 非標準のフリーフォーマットデータを読み込むための
Compatibility list: vTESTstudio/CANoe
1.0 および 1.1 で作成されたテストユニットは テスト内で使用されるコマンドに関わらず 必ず下記の最小バージョン以降の CANoe にて実行してください vteststudio 2.0 以上で作成されたテストユニット ( 新機能を使用していない場合 ) は それぞれに応じた最小バージョン以降の CANoe にて実行してください 下記の表にて 各バージョンに対応する要件をご確認ください vteststudio
listings-ext
(10) (2) ( ) ohsaki@kwansei.ac.jp 8 (2) 1 8.1.............................. 1 8.2 mobility.fixed.......................... 2 8.3 mobility.randomwalk...................... 7 8.4 mobility.randomwaypoint...................
DA100データアクイジションユニット通信インタフェースユーザーズマニュアル
Instruction Manual Disk No. RE01 6th Edition: November 1999 (YK) All Rights Reserved, Copyright 1996 Yokogawa Electric Corporation 801234567 9 ABCDEF 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2
9 8 7 (x-1.0)*(x-1.0) *(x-1.0) (a) f(a) (b) f(a) Figure 1: f(a) a =1.0 (1) a 1.0 f(1.0)
E-mail: takio-kurita@aist.go.jp 1 ( ) CPU ( ) 2 1. a f(a) =(a 1.0) 2 (1) a ( ) 1(a) f(a) a (1) a f(a) a =2(a 1.0) (2) 2 0 a f(a) a =2(a 1.0) = 0 (3) 1 9 8 7 (x-1.0)*(x-1.0) 6 4 2.0*(x-1.0) 6 2 5 4 0 3-2
ODS GRAPHICS ON; ODS GRAPHICS ON; PROC TTEST DATA=SASHELP.CLASS SIDE=2 DIST=NORMAL H0=58 PLOTS(ONLY SHOWH0)=(SUMMARY); VAR HEIGHT;
Summer 2009 1 8 12 14 16 16 16 ODS GRAPHICS ON; ODS GRAPHICS ON; PROC TTEST DATA=SASHELP.CLASS SIDE=2 DIST=NORMAL H0=58 PLOTS(ONLY SHOWH0)=(SUMMARY); VAR HEIGHT; PROC SGPLOT DATA=SASHELP.PRDSALE; HBAR
http://banso.cocolog-nifty.com/ 100 100 250 5 1 1 http://www.banso.com/ 2009 5 2 10 http://www.banso.com/ 2009 5 2 http://www.banso.com/ 2009 5 2 http://www.banso.com/ < /> < /> / http://www.banso.com/
,, Poisson 3 3. t t y,, y n Nµ, σ 2 y i µ + ɛ i ɛ i N0, σ 2 E[y i ] µ * i y i x i y i α + βx i + ɛ i ɛ i N0, σ 2, α, β *3 y i E[y i ] α + βx i
![,, Poisson 3 3. t t y,, y n Nµ, σ 2 y i µ + ɛ i ɛ i N0, σ 2 E[y i ] µ * i y i x i y i α + βx i + ɛ i ɛ i N0, σ 2, α, β *3 y i E[y i ] α + βx i](/thumbs/87/95421301.jpg ",, Poisson 3 3. t t y,, y n Nµ, σ 2 y i µ + ɛ i ɛ i N0, σ 2 E[y i ] µ * i y i x i y i α + βx i + ɛ i ɛ i N0, σ 2, α, β *3 y i E[y i ] α + βx i")
Armitage.? SAS.2 µ, µ 2, µ 3 a, a 2, a 3 a µ + a 2 µ 2 + a 3 µ 3 µ, µ 2, µ 3 µ, µ 2, µ 3 log a, a 2, a 3 a µ + a 2 µ 2 + a 3 µ 3 µ, µ 2, µ 3 * 2 2. y t y y y Poisson y * ,, Poisson 3 3. t t y,, y n Nµ,
01 DAITO GROUP CSR Report 2014
DAITO GROUP CSR Report 2014 01 DAITO GROUP CSR Report 2014 DAITO GROUP CSR Report 2014 02 DAITO GROUP CSR Report 2014 03 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 DAITO GROUP CSR Report 2014
文字列検索ユーティリティ使用の手引き
文字列検索ユーティリティ使用の手引き 目次 1 はじめに... 1 2 導入時の注意点... 2 3 導入手順... 3 4 対話型での使用方法... 6 5 バッチでの使用方法... 13 1 はじめに このプログラムは1SAS/AFプログラム (SCLエントリ PROGRAMエントリ)2メインフレーム区分データセット内のメンバから 編集したいソースコードを 指定された文字列 で検索し その場で編集できるようにすることで
01
01 02 03 04 KOKUYO GROUP CSR REPORT 2009 KOKUYO GROUP CSR REPORT 2009 CONTENTS 9 11 12 13 15 17 18 19 20 5 05 06 07 08 09 a 2 5 1 4 3 2 3 4 5 1 10 11 12 13 14 15 16 17 a 18 19 a 20 21 KOKUYO GROUP CSR
ODSチュートリアルの紹介
ODS チュートリアルの紹介 SAS Output Delivery System[ODS ODS] ] Quick Tips Sunday,May 7,2000 8:30-12:00 三共株式会社高野浩布中外製薬株式会社辻隆信 報告内容 1. チュートリアルの紹介 SAS/Version 8 ODS についてテクニカルな話でなく 感想などを中心に 2. おまけ SAS/Version 6 ODS
n=360 28.6% 34.4% 36.9% n=360 2.5% 17.8% 19.2% n=64 0.8% 0.3% n=69 1.7% 3.6% 0.6% 1.4% 1.9% < > n=218 1.4% 5.6% 3.1% 60.6% 0.6% 6.9% 10.8% 6.4% 10.3% 33.1% 1.4% 3.6% 1.1% 0.0% 3.1% n=360 0% 50%
Pinnacle 21: ADaM データセットや Define.xml の CDISC 準拠状況をチェックするツール 本発表で言及している Pinnacle: Enterprise version ( 有償版 ) Community version ( 無償版 ) 本発表で
Pinnacle 21 Community の ADaM チェック機能を補完する XML Mapping を使用したプログラムの紹介 西岡宏 ( シミック株式会社 統計解析部 ) A Program with XML Mapping to Make up ADaM Checking Function of Pinnacle 21 Community Hiroshi Nishioka Statistical
XMPによる並列化実装2
2 3 C Fortran Exercise 1 Exercise 2 Serial init.c init.f90 XMP xmp_init.c xmp_init.f90 Serial laplace.c laplace.f90 XMP xmp_laplace.c xmp_laplace.f90 #include int a[10]; program init integer
() () () 200,000 160,000 120,000 80,000 40,000 3.3 144,688 43,867 3.1 162,624 52,254 170,934 171,246 172,183 3 2.8 2.6 57,805 61,108 65,035 3.5 3 2.5 2 1.5 1 0.5 0 0 2 7 12 17 22 10.1 12.7 17 22.3 73.4
★結果★ 藤沢市長杯 掲示用ヒート表
AA 35 Round 1 8 4 Round 2 28 16 SEMI FINAL H1 H5 H1 H1 Red 12802015 1 Red 12802109 1 1-1 Red 12802015 2 1-1 Red 12702346 White 12800232 2 White 12702406 3 3-1 White 12702346 1 3-1 White 12802109 Yellow
StarLogoテキスト（４匹）.PDF
StarLogo 0010 1100 20-10 3-100 10 1 Filename[ren4-1.slog] filename [kannkyou1.slog] x y 1/11 D: data StarLogo StarLogo2 StarLogo 2/11 D: data StarLogo StarLogo2 StarLogo 1 1 ask-patches [ ] 2 random 0
講義のーと : データ解析のための統計モデリング. 第３回
Title 講義のーと : データ解析のための統計モデリング Author(s) 久保, 拓弥 Issue Date 2008 Doc URL http://hdl.handle.net/2115/49477 Type learningobject Note この講義資料は, 著者のホームページ http://hosho.ees.hokudai.ac.jp/~kub ードできます Note(URL)http://hosho.ees.hokudai.ac.jp/~kubo/ce/EesLecture20
2009 1. 2. 3. 4. 5. 2 2009 CONTENTS 4 6 8 TOPIC 01 10 TOPIC 02 11 TOPIC 03 12 TOPIC 04 14 TOPIC 05 15 TOPIC 06 15 TOPIC 07 16 18 18 19 20 21 22 22 22 23 24 25 26 27 27 27 28 29 30 TOPIC 08 16 TOPIC 09