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SAS数据分析系统教程

王朝百科·作者佚名  2010-07-13
窄屏简体版  字體: |||超大  

版权信息书 名: SAS数据分析系统教程

作者:陈颖

出版社:复旦大学出版社

出版时间: 2008

ISBN: 9787309060478

开本: 16

定价: 40.00 元

内容简介本书分成基础篇和提高篇两部分,共十七章。基础篇介绍在SAS中如何通过菜单操作来完或统计分析任务,其内容包括:数据的输入输出和整理、描述性统计、假设检验、图形的制作、回归分析、多元统计分析、方差分析、协方差分析和时间序列分析等。提高篇中除了介绍用编程的方法实现基础篇中介绍的各种统计分析方法外,还特别增加了“SAS/IMI模块与矩阵运算语言”一章,此章介绍SAS提供的交互式矩阵语言。IML的语法和编程方法。通过IML编程可完成极为复杂而特殊的统计分析,特别适合于研究人员和采用特殊分析方法的人员使用。

本书可作为统计学专、经济学等专业教材,为便于读书学习,本书配有光盘,书中所有例题相关数据和程序均收录其中。

目录基础篇

第一章SAS软件概述

1.1SAS软件系统简介

1.2SASforWindows的启动

1.3SASforWindows系统窗口的组成及其功能

1.4SASforWindows的退出

1.5SAS/ASSIST模块

1.6SAS/LAB

1.7SAS/ANALYST

练习题

第二章数据的输入、输出和整理

2.1输入数据的方式

2.2选用已有的SAS数据集

2.3新建SAS数据集

2.4从文件中导入数据

2.5输出、拆分SAS数据集

2.6合并SAS数据集

2.7数据的修改、查找和排序

练习题

第三章描述性统计、假设检验

3.1一维总体的数字特征

3.2频数/频率表

3.3相关矩阵和相关性检验

3.4数据变换

3.5随机数的产生

3.6参数的假设检验和区间估计

3.7检验功效和样本容量的计算

练习题

第四章图形的制作

4.1直方图

4.2饼图

4.3折线图

4.4柱形/条形图

4.5箱形/盒子图

4.6概率图

4.7散点图

4.8等高线图

4.9曲面图

4.10时间序列图

练习题

第五章回归分析

5.1一元线性回归

5.2多元线性回归

5.3多项式回归

5.4可化为线性回归的曲线回归

5.5逐步回归

5.6Logistic回归

练习题

第六章多元统计分析

6.1主成分分析

6.2典型相关分析

练习题

第七章方差分析和协方差分析

7.1单因子方差分析和非参数方差分析

7.2多因子方差分析

7.3析因设计的方差分析

7.4协方差分析

练习题

第八章时间序列分析

8.1时间序列观察器(TimeSeriesViewer)

8.2时间序列预测系统(TimeSeriesForecastingSystem)

练习题

提高篇

第九章SAS程序设计基础

9.1SAS程序简介

9.2用程序构作SAS数据集

9.3将其他文件类型的数据源转成SAS数据集

9.4将SAS数据集以其他文件形式输出

练习题

第十章数据的整理

10.1合并SAS数据集

10.2拆分SAS数据集

10.3数据变换

练习题

第十一章描述性统计、假设检验

11.1一维总体的数字特征

11.2频数/频率表

11.3相关矩阵和相关性检验

11.4随机数的产生

11.5参数的假设检验和区间估计

11.6检验功效和样本容量的计算

练习题

第十二章图形的制作

12.1直方图

12.2饼图

12.3折线图

12.4柱形/条形图

12.5箱形/盒子图

12.6概率图

12.7散点图

12.8等高线图

12.9曲面图

练习题

第十三章回归分析

13.1一元线性回归

13.2多元线性回归

13.3多项式回归

13.4可化为线性回归的曲线回归

13.5逐步回归

13.6Logistic回归

13.7非线性回归

练习题

第十四章多元统计分析

14.1主成分分析

14.2典型相关分析

14.3聚类分析

14.4判别分析

14.5因子分析

练习题

第十五章方差分析和协方差分析

15.1单因子方差分析和非参数方差分析

15.2多因子方差分析

15.3析因设计的方差分析

15.4协方差分析

练习题

第十六章时间序列分析

16.1AR模型

16.2MA模型

16.3ARMA模型

16.4ARIMA模型

练习题

第十七章SAS/IML模块与矩阵运算语言

17.1SAS/IML模块

17.2矩阵变量的建立

17.3矩阵的运算及其IML运算符

17.4IML常用函数

17.5IML语句

17.6IML自定义函数和过程

练习题

参考文献

……

 
 
 
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