SAS统计分析及应用

定　价：¥33.00

作　者：	黄燕等编著
出版社：	机械工业出版社
丛编项：
标　签：	统计软件

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ISBN：	9787111175667	出版时间：	2006-01-01	包装：	胶版纸
开本：	小16开	页数：	361	字数：

内容简介

　　本书基于SAS（StatisticalAnalysisSystem）系统软件8．02版写成。全书以统计分析方法为主线，从实际应用角度出发，通过大量真实的试验数据，详细介绍了SAS系统软件中的各种常用统计分析方法的用法；每章都通过大量实例详细讲解SAS软件中相应的统计分析过程的使用方法，并对每个实例的统计输出结果做了详细的解释，尤其是给出了统计分析思路、具体应用方法、相关统计量的判断准则和选择条件，并指出了下一步的分析思路与解决方案。本书既可作为高等院校研究生、本科生的统计学教材，也可作为从事数据分析与数据管理的研究人员的参考用书。本书特色：·凝聚了作者多年的一线教学经验，内容贴近读者，讲解透彻而实用。·提供分析思路，给出解决方案及输出内容，引导读者灵活应用所学，并达融会贯通的境界。·富含大量实例，深入浅出地介绍统计分析方法，化繁为简，化难为易。·每章后有相应的习题，可帮助读者在学习完有关内容后温故而知新。·特为选用本书的教师提供电子教案及程序源代码，需要者可登录华章网站（www．hzbook．com）下载。

作者简介

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图书目录

前言
第1章 SAS系统入门
1.1 系统概述
1.2 SAS系统界面操作指南
1.2.1 SAS的启动与退出
1.2.2 SAS系统界面简介
1.2.3 简单运行样例
1.3 SAS系统的文件管理
1.3.1 SAS文件与逻辑库
1.3.2 数据集文件的基本操作
1.4 数据集的导出/导入
1.4.1 导出SAS数据集
1.4.2 外部数据导入SAS数据集
1.5 数据集的编辑与整理
1.5.1 用Viewtable表编辑数据集
1.5.2 数据集变量名与类型的更改
1.5.3 数据集变量、观测记录的增加与筛选
1.5.4 数据集排序
1.5.5 数据集的纵向连接
1.5.6 数据集的横向合并
1.5.7 数据合并的菜单操作
1.6 习题
第2章 SAS编程简介
2.1 SAS程序设计语言基本常识
2.1.1 SAS程序书写规范和运行方法
2.1.2 SAS程序中的注释
2.2 SAS DATA步简介
2.2.1 DATA步基本结构
2.2.2 用DATA步生成SAS数据集
2.2.3 DATA步中的常用语句
2.3 综合举例
2.4 习题
第3章 SAS过程步及简单统计分析
3.1 SAS过程步简介
3.2 PRINT过程
3.2.1 PRINT过程简介
3.2.2 变量标签语句LABEL
3.2.3 全程语句
3.2.4 用TABULATE过程制作统计量表格
3.3 简单描述统计分析
3.3.1 简单描述统计量的基本概念
3.3.2 MEANS过程
3.3.3 UNIVARIATE过程
3.3.4 FREQ过程
3.3.5 应用实例
3.4 菜单操作进行简单统计分析
3.4.1 利用SAS/INSIGHT进行简单分析
3.4.2 利用SAS/ASSISTA进行简单分析
3.5 习题
第4章 t检验与非参数检验
4.1 常用统计概念简介
4.1.1 常用统计概念
4.1.2 概率与概率分布
4.1.3 二项分布
4.1.4 泊松分布
4.1.5 正态分布
4.1.6 极限定理
4.1.7 样本平均数的分布
4.1.8 t分布
4.1.9 X2分布
4.1.10 F分布
4.2 统计检验的基本原理与方法
4.2.1 假设检验的基本概念
4.2.2 样本平均数的检验--u检验与t检验
4.2.3 双尾检验与单尾检验
4.2.4 非参数检验
4.3 TTEST过程--比较t检验
4.3.1 TTEST过程简介
4.3.2 TTEST过程举例说明
4.4 NPAR1WAY过程
4.4.1 NPAR1WAY过程简介
4.4.2 NPAR1WAY过程举例说明
4.5 综合应用
4.5.1 配对数据的统计分析
4.5.2 成组试验数据的统计分析
4.5.3 成组试验数据经对数转换后的t检验
4.5.4 SAS/ASSIST中的t检验与非参数检验
4.6 习题
第5章方差分析
5.1 方差分析简介
5.1.1 方差分析基本概念
5.1.2 总体方差检验
5.1.3 方差的同质性检验
5.1.4 方差分析的基本假定和数据转换
5.2 AVOVA过程和GLM过程简介
5.2.1 ANOVA过程
5.2.2 GLM过程
5.3 单因素多水平试验设计及方差分析
5.3.1 完全随机设计
5.3.2 一元方差分析应用举例
5.3.3 多元方差分析应用举例
5.3.4 完全随机区组设计
5.3.5 单因素多水平间的多得比较
5.4 配伍组设计及其统计分析
5.4.1 一元应用实例
5.4.2 多因素多水平间的多重比较
5.5 拉丁方设计及其统计分析
5.5.1 拉丁方设计及其线性模型
5.5.2 拉丁方设计应用实例
5.6 析因设计及其统计分析
5.6.1 CONTRAST语句说明
5.6.2 应用实例
5.7 正交设计及其统计分析
5.7.1 正交设计简介
5.7.2 正交设计应用举例
5.8 协方差分析
5.8.1 协方差分析简介
5.8.2 协方差分析的数学模型及基本假定
5.8.3 协方差分析应用举例
5.9 习题
第六章相关与回归分析
6.1 相关与回归分析概述
6.1.1 相关与回归分析的任务和种类
6.1.2 直线回归与相关分析
6.1.3 直线相关与回归分析的应用举例
6.2 相关过程与回归过程
6.2.1 CORR相关过程
6.2.2 PLOT过程
6.2.3 REG回归过程
6.2.4 回归诊断方法
6.2.5 用各种回归方法筛选变量
6.3 直线回归分析
6.3.1 概述
6.3.2 可直线化的简单曲线合拟合
6.3.3 应用举列
6.3.4 一般多项式曲线拟合
6.4 非线性回归过程NLIN
6.4.1 NLIN过程简介
6.4.2 NLIN应用举例
6.4.3 多条回归直线的方差比较
6.5 多元线性回归分析
6.5.1 多元线性回归分析的概述
6.5.2 应用举例
6.6 RSREG过程
6.6.1 RSREG过程说明
6.6.2 RSREG过程语句格式
6.6.3 应用举例
6.7 习题
第7章聚类分析
7.1 聚类分析方法概述
7.2 TREE过程
7.3 应用举例
7.3.1 用VARCLUS过程实现变量聚类分析
7.3.2 用CLUSTER过程实现样品聚类分析
7.3.3 用FASTCLUS过程进行大样要聚类分析
7.3.4 用ACECLUS过程进行预处理
7.4 习题
第8章主成分分析
8.1 主成分的几何意义与一般数学模型
8.2 PRINCOMP过程
8.3 应用举例
8.4 习题
第9章典型相关分析
9.1 典型相关分析概述
9.2 CANCORR过程简介
9.2.1 CANCORR语法格式
9.2.2 CANCORR语句说明
9.3 应用举例
9.4 习题
第10章判别分析
10.1 判别分析概述
10.2 DISCRIM
10.2.1 DISCRIM过程语句说明
10.2.2 应用举例
10.3 CANDISC典型判别过程
10.3.1 CANDISC过程的语句用法和功能
10.3.2 应用举例
10.4 习题
第11章因子分析
11.1 因子分析简介
11.1.1 因子分析基本概念
11.1.2 因子分析的数学模型
11.2 PROC FACTOR过程
11.3 应用举例
11.4 习题
参考文献