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实用SAS统计分析教程
本书通过真实案例，全面介绍SAS9.3的编程方法并培养读者利用数据来分析问题、解决问题以及对统计分析结果评价的能力。全书内容包括：SAS编程基础、数据预处理、数据描述、参数推断与非参数分析、定性数据分析、时间序列分析等。
基本介绍
- 中文名：实用SAS统计分析教程
- 出版地：北京
- 出版时间：2013
- 中图分类号：C819
图书信息
拼音题名：shi yong SAS tong ji fen xi jiao cheng
其它题名：SAS 9.3版本
ISBN：978-7-5037-6798-2
责任者：阮敬，纪宏编着
出版者：中国统计出版社
章节目录
第1章sas系统环境与编程基础
1.1sas系统环境与界面
1.2sas数据处理的对象
1.2.1sas资料库
1.2.2sas数据集
1.3sas编程基础
1.3.1sas程式语言的基本结构
1.3.2sas程式语言的运算符和函式
1.4sas结构化编程语句
1.4.1条件语句
1.4.2循环语句
1.5sas运行方式
1.5.1sas系统内部选单和外部载入项
1.5.2sas程式执行方式
1.5.3sas enterpriseminer
1.6本章小结
第2章sas数据準备
2.1直接输入sas数据集
2.1.1基本数据输入方法
2.1.2变数数组输入方法
2.1.3数据输入指针控制
2.1.4数据输入格式设定
2.1.5数据输入修饰符的设定
2.1.6日期和时间型数据的输入
2.1.7使用循环语句自动读入数据
2.1.8自定义数据输入格式
2.2根据已有数据档案建立sas数据集
2.2.1根据已有sas数据集建立新sas数据集
2.2.2在sas系统中直接使用excel/access的工作表数据
2.2.3导入sas系统的外部数据档案
2.3输出sas数据集
2.3.1输出sas数据集的属性信息
2.3.2输出sas数据集的数据信息
2.3.3自定义sas数据集的数据输出格式
2.3.4导出sas数据集到外部数据档案
2.4删除和更改资料库和数据集
2.4.1删除永久资料库
2.4.2删除数据集
2.4.3更改数据集名
2.5本章小结
第3章sas数据整理
3.1sas数据集的变数整理
3.1.1更改变数名称
3.1.2更改变数的顺序
3.1.3增加/删除变数
3.1.4变数类型的转换
3.2sas数据集的数据内容整理
3.2.1数据修正与更新
3.2.2删除观测值
3.2.3插入观测值
3.2.4调整数据位置
3.2.5数据查重
3.2.6数据变换
3.2.7自动插补缺失值
3.3sas数据集的整理
3.3.1提取子集
3.3.2数据合併
3.3.3数据追加
3.3.4数据集拆分
3.4sas数据整理的一个例子
3.5本章小结
第4章sas宏与call子程式
4.1sas宏变数与宏函式
4.1.1宏变数的定义与引用
4.1.2宏变数与数据变数值的交换
4.1.3宏函式
4.2sas宏与宏语句
4.2.1sas宏的定义与执行
4.2.2sas宏语句
4.2.3综合套用宏及宏语句的一些实例
4.3sas宏的调试、存储与调用
4.3.1sas宏的调试
4.3.2sas资料库中的宏存储与调用
4.3.3sas程式档案中的宏存储和调用
4.4自定义函式与call子程式
4.4.1创建和使用自定义函式
4.4.2创建和使用子程式
4.4.3自定义函式和子程式的主要区别
4.5本章小结
第5章sas输出管理
5.1在自定义视窗中输出和获取特定内容
5.1.1在data步中自定义和显示视窗
5.1.2从data步自定义视窗中获取变数的观测值
5.1.3自定义和显示宏视窗
5.1.4从自定义宏视窗中获取宏变数值
5.2把log视窗和sas过程结果输出至指定档案
5.2.1指定存储sas反馈信息和输出结果的档案
5.2.2关闭log视窗和sas过程的输出结果
5.3sas输出传送系统(ods)
5.3.1选择输出内容
5.3.2指定输出位置
5.3.3指定输出格式
5.3.40ds图形系统
5.4本章小结
第6章统计量与统计表
6.1统计量
6.1.1集中趋势
6.1.2离散程度
6.1.3分布形状
6.1.4利用sas/insight进行描述统计分析
6.1.5利用sas过程进行描述统计分析
6.2统计表
6.2.1统计表的基本要素
6.2.2利用freq过程编制频数分布表
6.2.3利用tabulate过程编制统计表
6.2.4利用report过程编制统计表
6.3sas常用过程能够计算的简单统计量
6.4本章小结
第7章统计图
7.1sas系统中的统计图形绘製工具
7.1.1sas选单绘製统计图
7.1.2sas图形绘製的全局语句
7.1.3sas绘製统计图的常用过程
7.2常见统计图形
7.2.1直方图
7.2.2条形图
7.2.3折线图
7.2.4饼图
7.2.5盒须图
7.2.6散点图
7.2.7气泡图
7.2.8瀑布图
7.2.9星图
7.2.10雷达图
7.2.11日曆图
7.2.12向量图
7.2.13阶梯图
7.2.14针状图
7.2.15点图
7.2.16拼砖图
7.2.17龙捲风图
7.2.18函式作图
7.2.19等高线图
7.2.20数据地图
7.2.21关键绩效指标图
7.2.22不同类型的图形
7.3本章小结
第8章简单统计推断
8.1简单统计推断的基本原理
8.1.1数据分布
8.1.2参数估计
8.1.3假设检验
8.2单总体参数的估计及假设检验
8.2.1单总体的参数估计
8.2.2单总体参数的假设检验
8.3两总体参数的估计及假设检验
8.3.1独立样本的参数估计和检验
8.3.2成对样本的参数估计和检验
8.4本章小结
第9章方差分析
9.1方差分析的基本原理
9.2一元单因素方差分析
9.2.1一元单因素方差分析的一般过程
9.2.2方差分析模型的参数估计和预测
9.3一元多因素方差分析
9.3.1只考虑主效应的多因素方差分析
9.3.2存在互动效应的多因素方差分析
9.4协方差分析
9.5多元方差分析
9.6本章小结
第10章非参数检验
10.1非参数检验的基本问题
10.2单样本非参数检验
10.2.1均值的wilcoxon符号秩检验
10.2.2样本分布的kolmogorov—smirnov检验
10.2.3随机性的游程检验
10.3两个样本的非参数检验
10.3.1独立样本中位数比较的wilcoxon秩和检验
10.3.2独立样本分布的kolmogorov—smirnov检验
10.3.3成对样本中位数的wilcoxon符号秩检验
10.4多个样本的非参数检验
10.4.1独立样本位置的kruskal wallis检验
10.4.2独立样本位置的jonckheere—terpstra检验
10.4.3独立样本中位数的brown mood检验
10.5本章小结
第11章相关分析
11.1两变数之间的相关分析
11.1.1简单相关分析
11.1.2偏相关分析
11.1.3非参数相关分析
11.2两组变数之间的相关分析——典型相关分析
11.2.1典型相关分析基本原理
11.2.2典型相关係数的显着性检验
11.2.3典型相关的冗余分析
11.3本章小结
第12章回归分析
12.1线性回归分析
12.1.1回归分析的基本原理
12.1.2一元线性回归分析
12.1.3多元线性回归分析
12.2定性自变数回归分析
12.2.1虚拟变数的设定
12.2.2含有虚拟变数的回归分析
12.3非线性回归分析
12.3.1可线性化的非线性分析
12.3.2非线性回归模型
12.4多项式回归分析
12.5分位数回归分析
12.6本章小结
第13章离散因变数模型
13.1线性机率模型
13.2二元选择模型
13.2.1线性机率模型的缺陷与改进
13.2.2二元选择模型的基本原理
13.2.3二元probit模型
13.2.4二元logit模型
13.3多重选择模型
13.3.1多重选择模型的基本原理
13.3.2顺序probit模型
13.3.3顺序logit模型
13.3.4无序logit模型
13.4计数模型
13.4.1泊松回归模型的基本原理
13.4.2泊松回归模型的分析过程和步骤
13.5本章小结
第14章因子分析
14.1数据降维
14.1.1数据降维的基本问题
14.1.2数据降维的基本原理
14.2主成分分析
14.2.1主成分分析的基本概念与原理
14.2.2主成分分析的基本步骤和过程
14.3因子分析
14.3.1因子分析的基本原理
14.3.2因子分析的基本步骤和过程
14.4本章小结
第15章列联分析与对应分析
15.1列联分析
15.1.1列联表
15.1.2列联表的分布
15.1.3x2分布与x2检验
15.1.4列联表中的关联度分析
15.1.5x2分布的期望值準则
15.2对应分析
15.2.1对应分析的基本思想
15.2.2对应分析的步骤和过程
15.3本章小结
第16章聚类分析
16.1聚类分析的基本原理
16.1.1聚类分析的基本原则
16.1.2单一指标的系统聚类过程
16.1.3多指标的系统聚类过程
16.2聚类分析的步骤和过程
16.2.1系统聚类
16.2.2快速聚类
16.2.3变数聚类
16.3本章小结
第17章判别分析
17.1判别分析的基本思想
17.2判别分析的步骤和过程
17.2.1距离判别
17.2.2bayes判别
17.2.3非参数判别
17.2.4fisher判别
17.2.5逐步判别
17.3本章小结
第18章时间序列分析
18.1时间序列的基本问题
18.1.1时间序列的组成部分
18.1.2时间序列的平稳性
18.2arima模型的分析过程
18.2.1arima模型
18.2.2arma模型的识别、估计与预测
18.2.3利用sas时间序列预测系统进行arima建模
18.3本章小结
附录i本书所介绍的全局语句、宏语句、data步语句和proc过程通用语句索引
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