SAS统计分析标准教程

第1章 SAS基本操作

1.1 SAS的常用界面

1.2 菜单功能简介

1.2.1 Assist模块

1.2.2 Desktop模块

1.2.3 Analyst模块

1.3 SAS编程基础

1.3.1 SAS语句的基本结构

1.3.2 SAS语句的数据步骤

1.3.3 SAS语句的过程步骤

1.3.4 SAS语句的运行与调试

1.3.5 SAS编程的控制语句

1.3.6 SAS／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

2.1.2 Analyst建立数据集

2.2 DATA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

3.4.1 Analyst筛选数据集

3.4.2 DATA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

4.1.2 SAS中的描述性过程

4.2 案例描述——考试成绩分析

4.3 SAS／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

4.4.1 MEANS过程

4.4.2 FREO过程

4.4.3 UNIVARIATE过程

4.4.4 TABUATE过程

4.4.5 GCHART过程

4.4.6 GPLOT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

5.2.3 SAS／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

5.3.2 SAS／Analyst单样本均值t检验

5.3.3 TTEST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

5.4.3 SAS／Analyst变量编码

5.4.4 SAS／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

5.5.2 SAS／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

5.6.2 SAS／Analyst两样本均值t检验

5.6.3 TTEST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

5.7.2 SAS／Analyst配对样本均值t检验

5.7.3 TTESST过程分析

5.8 两样本的比例检验

5.8.1 案例描述一购车价格的比例分析2

5.8.2 SAS／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

5.9.2 SAS／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

6.2.3 SAS／Analyst单因素方差分析

6.2.4..ANOVA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

6.3.3 SAS／Analyst多因素方差分析

6.3.4.ANOVA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

6.4.3 SAS／Analyst重复设计方差分析

6.4.4 SAS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

7.3 SAS／Analyst列联表分析

7.4 FREQ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

8.1.2 SAS中的NPAR.1 WAY过程

8.2 单样本非参数检验

8.2.1 X2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-Smimov检验

8.3.3 成对样本Wileoxon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

8.5.1 Spearman等级相关系数

8.5.2 Kendall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

9.1.3 SAS／Analyst相关分析

9.1.4 CORR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

9.2.3 SAS／Analyst线性回归分析

9.2.4 REG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

9.3.3 SAS／Analyst曲线回归分析

9.4 Logistic回归分析

9.4.1 Logistic回归的基本原理

9.4.2 案例描述——一个人信誉的评估分析

9.4.3 SAS／AnalystLogistic回归分析

9.4.4 LOGISTIC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

10.2 SAS编程分析

10.2.1 CLLJSTER过程

10.2.2 TREE过程

10.2.3 FASTCLUS过程

10.2.4 ACECLUS过程

10.2.5 VARCLUS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

11.3 SAS编程分析

11.3.1 STEPDISC过程

11.3.2 DISCRIM过程

11.3.3 CANDISC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

12.3 SAS／Analyst主成分分析

12.4 PRINCOMP过程分析

习题

第13章 因子分析

13.1 因子分析简介

13.2 FACTOR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

14.2 ForecastingSystem模块及应用

14.2.1 ForecastingSystem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

14.3 ARIMA过程及应用

14.3.1 ARIMA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

16.1.3 SAS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

16.2.3 SAS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 案例描述一消费者对汽车的偏好分析

16.3.3 SAS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／EnterpriseMiner概述

18.1 EnterpriseMiner简介

18.1.1 EM主界面

18.1.2 新建EM项目

18.2 SAS／EM节点

18.2.1 Sample数据环节

18.2.2 Explore探索坏节

18.2.3 Modify调整环节

18.2.4 Model建模环节

18.2.5 Assess评估环节

18.2.6 报告和预测环节

18.3 EM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

习题

《SAS统计分析标准教程》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。
　　《SAS统计分析标准教程》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《SAS统计分析标准教程》，读者可以学会如何用SAS软件进行数据管理和统计分析。《SAS统计分析标准教程》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。

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