实用SAS统计分析教程2025|PDF|Epub|mobi|kindle电子书版本百度云盘下载

实用SAS统计分析教程PDF格式电子书版下载

注意：本站所有压缩包均有解压码： 点击下载压缩包解压工具

第1章 SAS系统环境与编程基础1

1.1 SAS系统环境与界面1

1.2 SAS数据处理的对象4

1.2.1 SAS数据库4

1.2.2 SAS数据集6

1.3 SAS编程基础11

1.3.1 SAS编程语言的基本结构11

1.3.2 SAS编程语言的运算符和函数15

1.4 SAS结构化编程语句17

1.4.1 条件语句17

1.4.2 循环语句20

1.5 SAS运行方式26

1.5.1 SAS系统内部菜单和外部加载项26

1.5.2 SAS程序执行方式28

1.5.3 SAS Enterprise Miner29

1.6 本章小结30

第2章 SAS数据准备31

2.1 直接输入SAS数据集31

2.1.1 基本数据输入方法31

2.1.2 变量数组输入方法33

2.1.3 数据输入指针控制34

2.1.4 数据输入格式设置41

2.1.5 数据输入修饰符的设置44

2.1.6 日期和时间型数据的输入50

2.1.7 使用循环语句自动读入数据53

2.1.8 自定义数据输入格式54

2.2 根据已有数据文件建立SAS数据集58

2.2.1 根据已有SAS数据集建立新SAS数据集58

2.2.2 在SAS系统中直接使用EXCEL/ACCESS的工作表数据60

2.2.3 导入SAS系统的外部数据文件62

2.3 输出SAS数据集67

2.3.1 输出SAS数据集的属性信息67

2.3.2 输出SAS数据集的数据信息69

2.3.3 自定义SAS数据集的数据输出格式71

2.3.4 导出SAS数据集到外部数据文件73

2.4 删除和更改数据库和数据集75

2.4.1 删除永久数据库75

2.4.2 删除数据集76

2.4.3 更改数据集名76

2.5 本章小结77

第3章 SAS数据整理78

3.1 SAS数据集的变量整理78

3.1.1 更改变量名称78

3.1.2 更改变量的顺序80

3.1.3 增加／删除变量80

3.1.4 变量类型的转换83

3.2 SAS数据集的数据内容整理86

3.2.1 数据修正与更新86

3.2.2 删除观测值88

3.2.3 插入观测值89

3.2.4 调整数据位置90

3.2.5 数据查重93

3.2.6 数据变换94

3.2.7 自动插补缺失值97

3.3 SAS数据集的整理98

3.3.1 提取子集98

3.3.2 数据合并99

3.3.3 数据追加108

3.3.4 数据集拆分110

3.4 SAS数据整理的一个例子112

3.5 本章小结122

第4章 SAS宏与CALL子程序123

4.1 SAS宏变量与宏函数123

4.1.1 宏变量的定义与引用123

4.1.2 宏变量与数据变量值的交换127

4.1.3 宏函数130

4.2 SAS宏与宏语句133

4.2.1 SAS宏的定义与执行133

4.2.2 SAS宏语句135

4.2.3 综合应用宏及宏语句的一些实例137

4.3 SAS宏的调试、存储与调用143

4.3.1 SAS宏的调试143

4.3.2 SAS数据库中的宏存储与调用144

4.3.3 SAS程序文件中的宏存储和调用146

4.4 自定义函数与CALL子程序146

4.4.1 创建和使用自定义函数147

4.4.2 创建和使用子程序149

4.4.3 自定义函数和子程序的主要区别150

4.5 本章小结151

第5章 SAS输出管理152

5.1 在自定义窗口中输出和获取特定内容152

5.1.1 在DATA步中自定义和显示窗口152

5.1.2 从DATA步自定义窗口中获取变量的观测值155

5.1.3 自定义和显示宏窗口156

5.1.4 从自定义宏窗口中获取宏变量值156

5.2 把LOG窗口和SAS过程结果输出至指定文件157

5.2.1 指定存储SAS反馈信息和输出结果的文件158

5.2.2 关闭LOG窗口和SAS过程的输出结果161

5.3 SAS输出传送系统（ODS）161

5.3.1 选择输出内容163

5.3.2 指定输出位置165

5.3.3 指定输出格式169

5.3.4 ODS图形系统170

5.4 本章小结172

第6章 统计量与统计表173

6.1 统计量173

6.1.1 集中趋势173

6.1.2 离散程度177

6.1.3 分布形状180

6.1.4 利用SAS/INSIGHT进行描述统计分析181

6.1.5 利用SAS过程进行描述统计分析182

6.2 统计表190

6.2.1 统计表的基本要素190

6.2.2 利用FREQ过程编制频数分布表191

6.2.3 利用TABULATE过程编制统计表193

6.2.4 利用REPORT过程编制统计表196

6.3 SAS常用过程能够计算的简单统计量203

6.4 本章小结204

第7章 统计图205

7.1 SAS系统中的统计图形绘制工具205

7.1.1 SAS菜单绘制统计图205

7.1.2 SAS图形绘制的全局语句207

7.1.3 SAS绘制统计图的常用过程210

7.2 常见统计图形213

7.2.1 直方图213

7.2.2 条形图216

7.2.3 折线图220

7.2.4 饼图223

7.2.5 盒须图225

7.2.6 散点图227

7.2.7 气泡图233

7.2.8 瀑布图234

7.2.9 星图235

7.2.10 雷达图236

7.2.11 日历图236

7.2.12 向量图237

7.2.13 阶梯图238

7.2.14 针状图238

7.2.15 点图239

7.2.16 拼砖图240

7.2.17 龙卷风图241

7.2.18 函数作图243

7.2.19 等高线图244

7.2.20 数据地图245

7.2.21 关键绩效指标图246

7.2.22 不同类型的图形248

7.3 本章小结252

第8章 简单统计推断253

8.1 简单统计推断的基本原理253

8.1.1 数据分布253

8.1.2 参数估计256

8.1.3 假设检验257

8.2 单总体参数的估计及假设检验260

8.2.1 单总体的参数估计260

8.2.2 单总体参数的假设检验265

8.3 两总体参数的估计及假设检验272

8.3.1 独立样本的参数估计和检验272

8.3.2 成对样本的参数估计和检验278

8.4 本章小结280

第9章 方差分析281

9.1 方差分析的基本原理281

9.2 一元单因素方差分析284

9.2.1 一元单因素方差分析的一般过程284

9.2.2 方差分析模型的参数估计和预测288

9.3 一元多因素方差分析291

9.3.1 只考虑主效应的多因素方差分析291

9.3.2 存在交互效应的多因素方差分析297

9.4 协方差分析299

9.5 多元方差分析302

9.6 本章小结305

第10章 非参数检验306

10.1 非参数检验的基本问题306

10.2 单样本非参数检验307

10.2.1 均值的Wilcoxon符号秩检验307

10.2.2 样本分布的Kolmogorov—Smirnov检验308

10.2.3 随机性的游程检验310

10.3 两个样本的非参数检验312

10.3.1 独立样本中位数比较的Wilcoxon秩和检验312

10.3.2 独立样本分布的Kolmogorov—Smirnov检验316

10.3.3 成对样本中位数的Wilcoxon符号秩检验317

10.4 多个样本的非参数检验318

10.4.1 独立样本位置的Kruskal—Wallis检验318

10.4.2 独立样本位置的Jonckheere—Terpstra检验319

10.4.3 独立样本中位数的Brown—Mood检验320

10.5 本章小结321

第11章 相关分析322

11.1 两变量之间的相关分析322

11.1.1 简单相关分析322

11.1.2 偏相关分析326

11.1.3 非参数相关分析327

11.2 两组变量之间的相关分析——典型相关分析329

11.2.1 典型相关分析基本原理329

11.2.2 典型相关系数的显著性检验333

11.2.3 典型相关的冗余分析335

11.3 本章小结336

第12章 回归分析337

12.1 线性回归分析337

12.1.1 回归分析的基本原理337

12.1.2 一元线性回归分析340

12.1.3 多元线性回归分析344

12.2 定性自变量回归分析348

12.2.1 虚拟变量的设定348

12.2.2 含有虚拟变量的回归分析349

12.3 非线性回归分析351

12.3.1 可线性化的非线性分析351

12.3.2 非线性回归模型353

12.4 多项式回归分析357

12.5 分位数回归分析362

12.6 本章小结366

第13章 离散因变量模型367

13.1 线性概率模型367

13.2 二元选择模型368

13.2.1 线性概率模型的缺陷与改进368

13.2.2 二元选择模型的基本原理369

13.2.3 二元PROBIT模型370

13.2.4 二元LOGIT模型378

13.3 多重选择模型383

13.3.1 多重选择模型的基本原理383

13.3.2 顺序PROBIT模型384

13.3.3 顺序LOGIT模型388

13.3.4 无序LOGIT模型391

13.4 计数模型393

13.4.1 泊松回归模型的基本原理393

13.4.2 泊松回归模型的分析过程和步骤393

13.5 本章小结397

第14章 因子分析399

14.1 数据降维399

14.1.1 数据降维的基本问题399

14.1.2 数据降维的基本原理400

14.2 主成分分析400

14.2.1 主成分分析的基本概念与原理400

14.2.2 主成分分析的基本步骤和过程401

14.3 因子分析406

14.3.1 因子分析的基本原理406

14.3.2 因子分析的基本步骤和过程408

14.4 本章小结414

第15章 列联分析与对应分析415

15.1 列联分析415

15.1.1 列联表415

15.1.2 列联表的分布418

15.1.3 x2分布与x2检验418

15.1.4 列联表中的关联度分析419

15.1.5 x2分布的期望值准则422

15.2 对应分析423

15.2.1 对应分析的基本思想423

15.2.2 对应分析的步骤和过程423

15.3 本章小结431

第16章 聚类分析432

16.1 聚类分析的基本原理432

16.1.1 聚类分析的基本原则432

16.1.2 单一指标的系统聚类过程433

16.1.3 多指标的系统聚类过程435

16.2 聚类分析的步骤和过程439

16.2.1 系统聚类439

16.2.2 快速聚类446

16.2.3 变量聚类448

16.3 本章小结451

第17章 判别分析452

17.1 判别分析的基本思想452

17.2 判别分析的步骤和过程452

17.2.1 距离判别453

17.2.2 BAYES判别453

17.2.3 非参数判别460

17.2.4 FISHER判别461

17.2.5 逐步判别466

17.3 本章小结470

第18章 时间序列分析471

18.1 时间序列的基本问题471

18.1.1 时间序列的组成部分471

18.1.2 时间序列的平稳性472

18.2 ARIMA模型的分析过程476

18.2.1 ARIMA模型476

18.2.2 ARMA模型的识别、估计与预测477

18.2.3 利用SAS时间序列预测系统进行ARIMA建模485

18.3 本章小结492

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493

附录Ⅱ 本书所介绍的主要SAS过程索引494