SAS统计分析标准教程

作者： 杜强，贾丽艳 编著

出 版 社： 人民邮电出版社

出版时间： 2010-6-1字数： 531000版次： 1页数： 330印刷时间： 2010-6-1开本： 16开印次： 1纸张： 胶版纸I S B N ： 9787115229014包装： 平装

本书系统地介绍了如何使用SAS/Analyst模块、SAS/EM模块以及SAS编程执行常用的统计分析功能，用可视化的图形操作和灵活的编程两种方式向读者展示了SAS的强大功能。书中涉及的统计方法包括探索性分析、假设检验、方差分析、非参数检验、回归分析、聚类分析、判别分析、因子分析、时间序列分析等，且每种方法都配有经典的案例分析，读者可在具体的操作过程中掌握用SAS解决实际问题的方法。每章最后都给出一些例题，供读者练习与提高。最后几章还给出了SAS在数据预测、市场与销售研究、分类分析这3个方面的多个实用案例，供读者参考和研究。

本书光盘中提供了书中案例使用的数据文件，以及大多数案例的操作视频，以方便读者学习和使用。

通过本书，读者可以学会如何用SAS软件进行数据管理和统计分析。本书既可作为一般统计课程的参考用书，也可供大中专院校的老师和学生、数据分析人员以及希望通过数据辅助科学决策的有关人士阅读参考。

第1章SAS基本操作

1.1SAS的常用界面

1.2菜单功能简介

1.2.1Assist模块

1.2.2Desktop模块

1.2.3Analyst模块

1.3SAS编程基础

1.3.1SAS语句的基本结构

1.3.2SAS语句的数据步骤

1.3.3SAS语句的过程步骤

1.3.4SAS语句的运行与调试

1.3.5SAS编程的控制语句

1.3.6SAS/IML语言简介

习题

第2章建立数据文件

2.1图形界面建立数据集

2.1.1逻辑库与数据集概述

2.1.2Analyst建立数据集

2.2DATA步骤建立数据集

2.2.1直接输入数据

2.2.2格式化输入

2.2.3从文件读入数据

2.3导入外部数据

2.3.1使用向导导入

2.3.2使用IMPORT语句

习题

第3章常用的数据文件操作

3.1数据集的编辑与整理

3.1.1复制数据集

3.1.2增加变量

3.1.3筛选变量

3.1.4更改变量属性

3.2数据集排序

3.3数据集的拆分与合并

3.3.1数据集的拆分

3.3.2数据集的纵向合并

3.3.3数据集的横向合并

3.4数据集的筛选

3.4.1Analyst筛选数据集

3.4.2DATA步骤筛选数据集

3.5数据转置

3.6使用Datasets步骤管理数据集

习题

第4章描述性统计分析

4.1描述性统计分析简介

4.1.1描述性统计分析概述

4.1.2SAS中的描述性过程

4.2案例描述——考试成绩分析

4.3SAS/Analyst描述性统计分析

4.3.1频率分析

4.3.2变量分布分析

4.3.3图形分析

4.4编程分析过程

4.4.1MEANS过程

4.4.2FREQ过程

4.4.3UNIVARIATE过程

4.4.4TABULATE过程

4.4.5GCHART过程

4.4.6GPLOT过程

习题

第5章均值比较和假设检验

5.1假设检验问题简介

5.2单样本的均值Z检验

5.2.1基本原理

5.2.2案例描述——袋装食品的重量检验1

5.2.3SAS/Analyst单样本均值Z检验

5.3单样本的均值t检验

5.3.1案例描述——袋装食品的重量检验2

5.3.2SAS/Analyst单样本均值t检验

5.3.3TTEST过程分析

5.4单样本的比例检验

5.4.1基本原理

5.4.2案例描述——购车价格的比例分析1

5.4.3SAS/Analyst变量编码

5.4.4SAS/Analyst单样本比例检验

5.5单样本的方差检验

5.5.1案例描述——考试成绩的变异分析

5.5.2SAS/Analyst单样本方差检验

5.6两样本的均值t检验

5.6.1案例描述——男女减肥的效果对比

5.6.2SAS/Analyst两样本均值t检验

5.6.3TTEST过程分析

5.7配对样本的均值t检验

5.7.1案例描述——装配时间的差异分析

5.7.2SAS/Analyst配对样本均值t检验

5.7.3TTEST过程分析

5.8两样本的比例检验

5.8.1案例描述——购车价格的比例分析2

5.8.2SAS/Analyst两样本比例检验

5.9两样本的方差检验

5.9.1案例描述——股票价格的波动比较

5.9.2SAS/Analyst两样本方差检验

习题

第6章方差分析

6.1方差分析简述

6.1.1方差分析的基本原理

6.1.2方差分析实例讲解

6.2单因素方差分析

6.2.1单因素方差分析原理

6.2.2案例描述——施肥量对产量的影响分析

6.2.3SAS/Analyst单因素方差分析

6.2.4ANOVA和GLM过程分析

6.3多因素方差分析

6.3.1多因素方差分析原理

6.3.2案例描述——影响销售额的因素分析

6.3.3SAS/Analyst多因素方差分析

6.3.4ANOVA和GLM过程分析

6.4重复测量的方差分析

6.4.1重复测量方差分析原理

6.4.2案例描述——转移基因的抑制分析

6.4.3SAS/Analyst重复设计方差分析

6.4.4SAS编程分析

习题

第7章列联表分析

7.1列联表的基本原理

7.2案例描述——产品质量的检验分析

7.3SAS/Analyst列联表分析

7.4FREQ过程分析

习题

第8章非参数检验方法

8.1非参数检验概述

8.1.1非参数检验的特点

8.1.2SAS中的NPAR1WAY过程

8.2单样本非参数检验

8.2.1x2拟合优度检验

8.2.2单样本K-S检验

8.2.3符号检验

8.3两样本非参数检验

8.3.1两独立样本Wilcoxon秩和检验

8.3.2两独立样本Kolmogorov-Smirnov检验

8.3.3成对样本Wilcoxon符号秩检验

8.4多样本非参数检验

8.4.1多独立样本Kruskal-Wallis检验

8.4.2多独立样本Brown-Mood检验

8.5等级相关分析

8.5.1Spearman等级相关系数

8.5.2Kendall等级相关系数

8.5.3案例研究——财务指标的相关性分析

习题

第9章相关分析与回归分析

9.1相关分析

9.1.1相关分析简述

9.1.2案例描述——身体特征的相关性分析

9.1.3SAS/Analyst相关分析

9.1.4CORR过程分析

9.2线性回归分析

9.2.1线性回归原理

9.2.2案例描述——环境对植物生长的影响分析

9.2.3SAS/Analyst线性回归分析

9.2.4REG过程分析

9.3曲线回归分析

9.3.1曲线回归的基本原理

9.3.2案例描述——不同光学密度的关系研究

9.3.3SAS/Analyst曲线回归分析

9.4Logistic回归分析

9.4.1Logistic回归的基本原理

9.4.2案例描述——个人信誉的评估分析

9.4.3SAS/Analyst Logistic回归分析

9.4.4LOGISTIC过程分析

习题

第10章聚类分析

10.1聚类分析简介

10.1.1聚类分析的基本原理

10.1.2系统聚类原理

10.1.3最佳聚类数的确定

10.2SAS编程分析

10.2.1CLUSTER过程

10.2.2TREE过程

10.2.3FASTCLUS过程

10.2.4ACECLUS过程

10.2.5VARCLUS过程

习题

第11章判别分析

11.1判别分析简介

11.2案例描述——鸢尾花的类型判别

11.3SAS编程分析

11.3.1STEPDISC过程

11.3.2DISCRIM过程

11.3.3CANDISC过程

习题

第12章主成分分析

12.1主成分分析简介

12.2案例描述——国民生产状况的评价分析

12.3SAS/Analyst主成分分析

12.4PRINCOMP过程分析

习题

第13章因子分析

13.1因子分析简介

13.2FACTOR和SCORE过程语法

13.3案例分析——不同地区的经济状况比较

习题

第14章时间序列分析

14.1时间序列的基本原理

14.1.1时间序列的数学模型

14.1.2时间序列模型的识别

14.1.3时间序列模型的估计

14.1.4时间序列分析的步骤

14.2Forecasting System模块及应用

14.2.1Forecasting System模块概述

14.2.2案例研究——GNP的时间序列分析

14.2.3用ARMA模型做进一步分析

14.3ARIMA过程及应用

14.3.1ARIMA过程的语法

14.3.2案例研究——抽查次品数量的序列分析

习题

第15章SAS在数据预测中的应用

15.1数据预测的基本方法

15.2案例研究——GDP增长率预测

15.3案例研究——上证指数日线预测

15.4案例研究——汽车市场的需求预测

习题

第16章SAS在市场研究中的应用

16.1联合分析

16.1.1联合分析简介

16.1.2案例描述——汽车轮胎的评价分析

16.1.3SAS联合分析过程

16.2对应分析

16.2.1对应分析概述

16.2.2案例描述——汽车销售市场分析

16.2.3SAS对应分析过程

16.3多维偏好分析

16.3.1多维偏好分析的基本概念

16.3.2案例描述——消费者对汽车的偏好分析

16.3.3SAS多维偏好分析过程

习题

第17章SAS在分类分析中的应用

17.1聚类分析应用

17.1.1系统聚类——居民消费支出分析

17.1.2快速聚类——噪声监测分析

17.1.3变量聚类——经济发展指标分析

17.2判别分析应用

17.2.1一般判别——农民家庭收支分析

17.2.2典则判别——农民家庭收支分析

17.2.3逐步判别——农民家庭收支分析

习题

第18章SAS/Enterprise Miner概述

18.1Enterprise Miner简介

18.1.1EM主界面

18.1.2新建EM项目

18.2SAS/EM节点

18.2.1Sample数据环节

18.2.2Explore探索环节

18.2.3Modify调整环节

18.2.4Model建模环节

18.2.5Assess评估环节

18.2.6报告和预测环节

18.3EM案例——棒球球员的聚类分析

18.3.1数据输入

18.3.2缺失值处理

18.3.3聚类分析的参数设置

18.3.4查看聚类分析的结果

18.3.5用Insight做进一步分析

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