SAS-重复数据步骤以求解值

如果重复次数取决于数据步骤的结果，是否可以重复一个数据步骤多次（就像在%do-%while循环中一样）

我有一个带有数字变量a的数据集。我计算一个新变量result=min（1，a）。我希望结果的平均值等于一个目标，我可以通过用常数k缩放变量a来达到这个目标。这是对k的求解，其中target=average（min（1，A*k））——其中k和target是常数，A是列表

以下是我到目前为止的情况：

filename f0 'C:\Data\numbers.csv';
filename f1 'C:\Data\target.csv';

data myDataSet;
    infile f0 dsd dlm=',' missover firstobs=2;
    input A;
    init_A = A; /* store the initial value of A */
run;

/* read in the target value (1 observation) */
data targets;
    infile f1 dsd dlm=',' missover firstobs=2;
    input target;
    K = 1; * initialise the constant K;
run;

%macro iteration; /* I need to repeat this macro a number of times */
    data myDataSet;
        retain key 1;
        set myDataSet;
        set targets point=key;

        A = INIT_A * K; /* update the value of A /*
        result = min(1, A);
    run;

    /* calculate average result */
    proc sql;
        create table estimate as 
        select avg(result) as estimate0
        from myDataSet;
    quit;

    /* compare estimate0 to target and update K */
    data targets;
        set targets;
        set estimate;

        K = K * (target / estimate0);
    run;
%mend iteration;

我可以通过运行几次

%iteration

来获得所需的答案，但理想情况下，我希望运行迭代直到

（target-estimate0<0.01）

。这可能吗

---

谢谢

前几天我也遇到了类似的问题。下面是我使用的方法，您需要将循环结构从

for

循环更改为

do-while

循环（或任何适合您的目的）：

首先对表执行初始扫描，以确定循环终止条件，并获得表中的行数：

data read_once;
  set sashelp.class end=eof;

  if eof then do;
    call symput('number_of_obs', cats(_n_) );    
    call symput('number_of_times_to_loop', cats(3) );
  end;
run;

确保结果符合预期：

%put &=number_of_obs;
%put &=number_of_times_to_loop;

在源表上再次循环多次：

data final;

  do loop=1 to &number_of_times_to_loop;
    do row=1 to &number_of_obs;
      set sashelp.class point=row;
      output;
    end;
  end;

  stop; * REQUIRED BECAUSE WE ARE USING POINT=;

run;

答案分两部分

首先，你说什么当然可以做什么。如果你想要一个有用的迭代宏代码示例，可以在网上找到一些这样的代码示例；例如，大卫·伊兹雷尔（David Izrael）的开创性研究，通过迭代一个相对简单的过程（基本上是proc freqs）来执行一个加权过程。这和你正在做的很相似。在此过程中，它在数据步骤中查看各种终止标准，并输出一个宏变量，即满足的标准总数（因为每个分层变量分别需要满足终止标准）。然后，它检查

%是否满足该标准，如果满足，则终止

这其中的核心是两件事。首先，你应该有一个固定的最大迭代次数，除非你喜欢无限循环。这个数字应该比你所需要的最大合理数字大，通常大约是两倍。其次，您需要收敛条件，以便在满足这些条件时可以终止循环

例如：

data have;
  x=5;
run;

%macro reduce(data=, var=, amount=, target=, iter=20);
   data want;
     set have;
   run;
   %let calc=.;
   %let _i=0;
   %do %until (&calc.=&target. or &_i.=&iter.);
     %let _i = %eval(&_i.+1);
      data want;
        set want;
        &var. = &var. - &amount.;
        call symputx('calc',&var.);
      run;
   %end;
   %if &calc.=&target. %then %do;
     %put &var. reduced to &target. in &_i. iterations.; 
   %end;
   %else %do;
     %put &var. not reduced to &target. in &iter. iterations.  Try a larger number.;
   %end;
%mend reduce;

%reduce(data=have,var=x,amount=1,target=0);

这是一个非常简单的示例，但它具有所有相同的元素。我更喜欢自己使用do-until和increment，但您也可以使用相反的方法（正如
%rakinge
所做的那样）。遗憾的是，宏语言不允许像data step语言那样使用do by。哦，好吧


其次，您通常可以在单个数据步骤中执行类似的操作。即使在旧版本（9.2等）中，您也可以在一个数据步骤中完成上述所有要求，尽管它可能看起来有点笨拙。在9.3+中，特别是在9.4中，有一些方法可以在数据步骤中运行proc sql，并在不等待另一个数据步骤的情况下，使用run_宏或DOSUBL和/或FCMP语言返回结果。即使是一些简单的事情，比如：

data have;
  initial_a=0.3;
  a=0.3;
  target=0.5;
  output;
  initial_a=0.6;
  a=0.6;
  output;
  initial_a=0.8;
  a=0.8;
  output;
run;

data want;
  k=1;
  do iter=1 to 20 until (abs(target-estimate0) < 0.001);
    do _n_ = 1 to nobs;
      if _n_=1 then result_tot=0;
      set have nobs=nobs point=_n_;
      a=initial_a*k;
      result=min(1,a);
      result_tot+result;
    end;
    estimate0 = result_tot/nobs;
    k = k * (target/estimate0);
  end;
  output;
  stop;
run;

数据已经存在；
初始_a=0.3；
a=0.3；
目标=0.5；
产出；
初始_a=0.6；
a=0.6；
产出；
初始_a=0.8；
a=0.8；
产出；
跑
数据需求；
k=1；
do iter=1至20，直到（abs（目标估计值0）<0.001）；
do=1至nobs；
如果_n_=1，则结果_tot=0；
设置有nobs=nobs点=_n_u；
a=初始值_a*k；
结果=最小值（1，a）；
结果_tot+结果；
结束；
估计值0=结果总和/nobs；
k=k*（目标/估计值0）；
结束；
产出；
停止
跑

这一切都在一个数据步骤中完成。我有点作弊，因为我正在编写自己的数据步迭代器，但这在这类事情中很常见，而且速度非常快。迭代多个数据步骤和proc sql步骤的宏通常会慢得多，因为每个步骤都会产生一些开销。
如果将Target、estimate0或Target-estimate0总计放入一个或多个宏变量中。然后您可以在宏中使用%do%until循环，直到（%eval）总数为。我的代码中缺少的部分似乎是
call symputx
行。我是SAS的新手，我认为宏就像C/C++预处理器命令，但如果代码正常工作，一定会有一些神奇的事情发生。谢谢