本書通過真實案例，全面介紹SAS9.3的編程方法並培養讀者利用數據來分析問題、解決問題以及對統計分析結果評價的能力。全書內容包括：SAS編程基礎、數據預處理、數據描述、參數推斷與非參數分析、定性數據分析、時間序列分析等。
基本介紹
- 中文名：實用SAS統計分析教程
- 出版地：北京
- 出版時間：2013
- 中圖分類號：C819
圖書信息,章節目錄,
圖書信息
拼音題名：shi yong SAS tong ji fen xi jiao cheng
其它題名：SAS 9.3版本
ISBN：978-7-5037-6798-2
責任者：阮敬，紀宏編著
出版者：中國統計出版社
章節目錄
第1章sas系統環境與編程基礎
1.1sas系統環境與界面
1.2sas數據處理的對象
1.2.1sas資料庫
1.2.2sas數據集
1.3sas編程基礎
1.3.1sas程式語言的基本結構
1.3.2sas程式語言的運算符和函式
1.4sas結構化編程語句
1.4.1條件語句
1.4.2循環語句
1.5sas運行方式
1.5.1sas系統內部選單和外部載入項
1.5.2sas程式執行方式
1.5.3sas enterpriseminer
1.6本章小結
第2章sas數據準備
2.1直接輸入sas數據集
2.1.1基本數據輸入方法
2.1.2變數數組輸入方法
2.1.3數據輸入指針控制
2.1.4數據輸入格式設定
2.1.5數據輸入修飾符的設定
2.1.6日期和時間型數據的輸入
2.1.7使用循環語句自動讀入數據
2.1.8自定義數據輸入格式
2.2根據已有數據檔案建立sas數據集
2.2.1根據已有sas數據集建立新sas數據集
2.2.2在sas系統中直接使用excel/access的工作表數據
2.2.3導入sas系統的外部數據檔案
2.3輸出sas數據集
2.3.1輸出sas數據集的屬性信息
2.3.2輸出sas數據集的數據信息
2.3.3自定義sas數據集的數據輸出格式
2.3.4導出sas數據集到外部數據檔案
2.4刪除和更改資料庫和數據集
2.4.1刪除永久資料庫
2.4.2刪除數據集
2.4.3更改數據集名
2.5本章小結
第3章sas數據整理
3.1sas數據集的變數整理
3.1.1更改變數名稱
3.1.2更改變數的順序
3.1.3增加/刪除變數
3.1.4變數類型的轉換
3.2sas數據集的數據內容整理
3.2.1數據修正與更新
3.2.2刪除觀測值
3.2.3插入觀測值
3.2.4調整數據位置
3.2.5數據查重
3.2.6數據變換
3.2.7自動插補缺失值
3.3sas數據集的整理
3.3.1提取子集
3.3.2數據合併
3.3.3數據追加
3.3.4數據集拆分
3.4sas數據整理的一個例子
3.5本章小結
第4章sas宏與call子程式
4.1sas宏變數與宏函式
4.1.1宏變數的定義與引用
4.1.2宏變數與數據變數值的交換
4.1.3宏函式
4.2sas宏與宏語句
4.2.1sas宏的定義與執行
4.2.2sas宏語句
4.2.3綜合套用宏及宏語句的一些實例
4.3sas宏的調試、存儲與調用
4.3.1sas宏的調試
4.3.2sas資料庫中的宏存儲與調用
4.3.3sas程式檔案中的宏存儲和調用
4.4自定義函式與call子程式
4.4.1創建和使用自定義函式
4.4.2創建和使用子程式
4.4.3自定義函式和子程式的主要區別
4.5本章小結
第5章sas輸出管理
5.1在自定義視窗中輸出和獲取特定內容
5.1.1在data步中自定義和顯示視窗
5.1.2從data步自定義視窗中獲取變數的觀測值
5.1.3自定義和顯示宏視窗
5.1.4從自定義宏視窗中獲取宏變數值
5.2把log視窗和sas過程結果輸出至指定檔案
5.2.1指定存儲sas反饋信息和輸出結果的檔案
5.2.2關閉log視窗和sas過程的輸出結果
5.3sas輸出傳送系統(ods)
5.3.1選擇輸出內容
5.3.2指定輸出位置
5.3.3指定輸出格式
5.3.40ds圖形系統
5.4本章小結
第6章統計量與統計表
6.1統計量
6.1.1集中趨勢
6.1.2離散程度
6.1.3分布形狀
6.1.4利用sas/insight進行描述統計分析
6.1.5利用sas過程進行描述統計分析
6.2統計表
6.2.1統計表的基本要素
6.2.2利用freq過程編制頻數分布表
6.2.3利用tabulate過程編制統計表
6.2.4利用report過程編制統計表
6.3sas常用過程能夠計算的簡單統計量
6.4本章小結
第7章統計圖
7.1sas系統中的統計圖形繪製工具
7.1.1sas選單繪製統計圖
7.1.2sas圖形繪製的全局語句
7.1.3sas繪製統計圖的常用過程
7.2常見統計圖形
7.2.1直方圖
7.2.2條形圖
7.2.3折線圖
7.2.4餅圖
7.2.5盒須圖
7.2.6散點圖
7.2.7氣泡圖
7.2.8瀑布圖
7.2.9星圖
7.2.10雷達圖
7.2.11日曆圖
7.2.12向量圖
7.2.13階梯圖
7.2.14針狀圖
7.2.15點圖
7.2.16拼磚圖
7.2.17龍捲風圖
7.2.18函式作圖
7.2.19等高線圖
7.2.20數據地圖
7.2.21關鍵績效指標圖
7.2.22不同類型的圖形
7.3本章小結
第8章簡單統計推斷
8.1簡單統計推斷的基本原理
8.1.1數據分布
8.1.2參數估計
8.1.3假設檢驗
8.2單總體參數的估計及假設檢驗
8.2.1單總體的參數估計
8.2.2單總體參數的假設檢驗
8.3兩總體參數的估計及假設檢驗
8.3.1獨立樣本的參數估計和檢驗
8.3.2成對樣本的參數估計和檢驗
8.4本章小結
第9章方差分析
9.1方差分析的基本原理
9.2一元單因素方差分析
9.2.1一元單因素方差分析的一般過程
9.2.2方差分析模型的參數估計和預測
9.3一元多因素方差分析
9.3.1隻考慮主效應的多因素方差分析
9.3.2存在互動效應的多因素方差分析
9.4協方差分析
9.5多元方差分析
9.6本章小結
第10章非參數檢驗
10.1非參數檢驗的基本問題
10.2單樣本非參數檢驗
10.2.1均值的wilcoxon符號秩檢驗
10.2.2樣本分布的kolmogorov—smirnov檢驗
10.2.3隨機性的遊程檢驗
10.3兩個樣本的非參數檢驗
10.3.1獨立樣本中位數比較的wilcoxon秩和檢驗
10.3.2獨立樣本分布的kolmogorov—smirnov檢驗
10.3.3成對樣本中位數的wilcoxon符號秩檢驗
10.4多個樣本的非參數檢驗
10.4.1獨立樣本位置的kruskal wallis檢驗
10.4.2獨立樣本位置的jonckheere—terpstra檢驗
10.4.3獨立樣本中位數的brown mood檢驗
10.5本章小結
第11章相關分析
11.1兩變數之間的相關分析
11.1.1簡單相關分析
11.1.2偏相關分析
11.1.3非參數相關分析
11.2兩組變數之間的相關分析——典型相關分析
11.2.1典型相關分析基本原理
11.2.2典型相關係數的顯著性檢驗
11.2.3典型相關的冗餘分析
11.3本章小結
第12章回歸分析
12.1線性回歸分析
12.1.1回歸分析的基本原理
12.1.2一元線性回歸分析
12.1.3多元線性回歸分析
12.2定性自變數回歸分析
12.2.1虛擬變數的設定
12.2.2含有虛擬變數的回歸分析
12.3非線性回歸分析
12.3.1可線性化的非線性分析
12.3.2非線性回歸模型
12.4多項式回歸分析
12.5分位數回歸分析
12.6本章小結
第13章離散因變數模型
13.1線性機率模型
13.2二元選擇模型
13.2.1線性機率模型的缺陷與改進
13.2.2二元選擇模型的基本原理
13.2.3二元probit模型
13.2.4二元logit模型
13.3多重選擇模型
13.3.1多重選擇模型的基本原理
13.3.2順序probit模型
13.3.3順序logit模型
13.3.4無序logit模型
13.4計數模型
13.4.1泊松回歸模型的基本原理
13.4.2泊松回歸模型的分析過程和步驟
13.5本章小結
第14章因子分析
14.1數據降維
14.1.1數據降維的基本問題
14.1.2數據降維的基本原理
14.2主成分分析
14.2.1主成分分析的基本概念與原理
14.2.2主成分分析的基本步驟和過程
14.3因子分析
14.3.1因子分析的基本原理
14.3.2因子分析的基本步驟和過程
14.4本章小結
第15章列聯分析與對應分析
15.1列聯分析
15.1.1列聯表
15.1.2列聯表的分布
15.1.3x2分布與x2檢驗
15.1.4列聯表中的關聯度分析
15.1.5x2分布的期望值準則
15.2對應分析
15.2.1對應分析的基本思想
15.2.2對應分析的步驟和過程
15.3本章小結
第16章聚類分析
16.1聚類分析的基本原理
16.1.1聚類分析的基本原則
16.1.2單一指標的系統聚類過程
16.1.3多指標的系統聚類過程
16.2聚類分析的步驟和過程
16.2.1系統聚類
16.2.2快速聚類
16.2.3變數聚類
16.3本章小結
第17章判別分析
17.1判別分析的基本思想
17.2判別分析的步驟和過程
17.2.1距離判別
17.2.2bayes判別
17.2.3非參數判別
17.2.4fisher判別
17.2.5逐步判別
17.3本章小結
第18章時間序列分析
18.1時間序列的基本問題
18.1.1時間序列的組成部分
18.1.2時間序列的平穩性
18.2arima模型的分析過程
18.2.1arima模型
18.2.2arma模型的識別、估計與預測
18.2.3利用sas時間序列預測系統進行arima建模
18.3本章小結
附錄i本書所介紹的全局語句、宏語句、data步語句和proc過程通用語句索引
