SAS系統(tǒng)和數(shù)據(jù)分析

第1章  SAS系統(tǒng)簡(jiǎn)介                  
 1.1  SAS系統(tǒng)與統(tǒng)計(jì)學(xué)                  
 1.1.1  SAS系統(tǒng)的功能和模塊                  
 1.1.2  統(tǒng)計(jì)的方法和內(nèi)容                  
 1.2  Windows環(huán)境下SAS系統(tǒng)的安裝要求                  
 1.2.1  操作系統(tǒng)要求                  
 1.2.2  CPU與內(nèi)存要求                  
 1.2.3  硬盤(pán)存儲(chǔ)空間要求                  
 1.2.4  系統(tǒng)時(shí)鐘                  
 1.2.5  config.sys和autoexec.bat                  
 1.3  啟動(dòng)SAS系統(tǒng)                  
 1.3.1  交互顯示管理方式                  
 1.3.2  交互行方式                  
 1.3.3  非交互方式                  
 1.3.4  批處理方式                  
 1.4  SAS系統(tǒng)的基本運(yùn)行環(huán)境                  
 1.4.1  顯示管理系統(tǒng)窗口                  
 1.4.2  顯示管理系統(tǒng)命令                  
 1.4.3  顯示管理系統(tǒng)的常用窗口                  
 1.5  SAS系統(tǒng)的幾組重要命令                  
 1.5.1  向SAS系統(tǒng)尋求幫助命令                  
 1.5.2  顯示管理系統(tǒng)命令框中常用命令                  
 1.5.3  文本編輯行命令                  
 1.6  運(yùn)行SAS程序的步驟                  
 1.6.1  在program editor窗口中鍵入程序                  
 1.6.2  提交這段程序                  
 1.6.3  查看log窗口的信息                  
 1.6.4  重新調(diào)出剛才提交的程序                  
 1.6.5  在output窗口查看運(yùn)行結(jié)果                  
 1.6.6  存儲(chǔ)程序                  
 第2章  SAS程序編寫(xiě)基礎(chǔ)                  
 2.1  SAS系統(tǒng)對(duì)數(shù)據(jù)的管理                  
 2.1.1  SAS數(shù)據(jù)集                  
 2.1.2  SAS數(shù)據(jù)庫(kù)                  
 2.1.3  SAS數(shù)據(jù)集的輸入格式和輸出格式                  
 2.2  建立SAS系統(tǒng)的數(shù)據(jù)集                  
 2.2.1  用SAS/ASSIST 通用菜單援助系統(tǒng)創(chuàng)建數(shù)據(jù)集                  
 2.2.2  用SAS/FSP系統(tǒng)的fsedit過(guò)程創(chuàng)建數(shù)據(jù)集                  
 2.2.3  用SAS數(shù)據(jù)步data step將外部文件轉(zhuǎn)換為數(shù)據(jù)集                  
 2.2.4  用SAS/ACCESS系統(tǒng)訪問(wèn)其他的數(shù)據(jù)庫(kù)                  
 2.2.5  用file/import或export輸入/輸出數(shù)據(jù)庫(kù)                  
 2.3  SAS數(shù)據(jù)集的編輯                  
 2.3.1  增加數(shù)據(jù)集一個(gè)新變量                  
 2.3.2  選擇數(shù)據(jù)集的變量和觀測(cè)                  
 2.3.3  拼接和合并數(shù)據(jù)集                  
 2.3.4  使用proc transpose過(guò)程轉(zhuǎn)置數(shù)據(jù)集                  
 2.3.5  使用SAS/FSP軟件的fsview過(guò)程編輯數(shù)據(jù)集                  
 2.4  SAS編程基礎(chǔ)                  
 2.4.1  用在data步中的控制語(yǔ)句                  
 2.4.2  用在proc步中的通用語(yǔ)句                  
 2.4.3  使用列表報(bào)告proc print和匯總報(bào)告proc tabulate                  
 2.4.4  SAS宏功能                  
 第3章  SAS圖形                  
 3.1  SAS系統(tǒng)的圖形功能簡(jiǎn)介                  
 3.2  散布圖. 折線圖和層次圖                  
 3.2.1  proc plot過(guò)程                  
 3.2.2  生成高分辨率圖形                  
 3.2.3  散布圖                  
 3.2.4  折線圖                  
 3.2.5  層次圖                  
 3.3  條形圖. 圓餅圖和星形圖                  
 3.3.1  proc gchart過(guò)程                  
 3.3.2  條形圖                  
 3.3.3  圓餅圖                  
 3.3.4  星形圖                  
 3.4  三維圖形                  
 3.4.1  proc g3d過(guò)程                  
 3.4.2  曲面圖                  
 3.4.3  氣泡圖                  
 3.5  編輯統(tǒng)計(jì)圖形                  
 3.5.1  圖形編輯窗口                  
 3.5.2  編輯圖形                  
 3.5.3  輸入/輸出圖形                  
 第4章  概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)知識(shí)                  
 4.1  隨機(jī)變量及其分布                  
 4.1.1  隨機(jī)變量                  
 4.1.2  概率分布                  
 4.2  隨機(jī)變量的數(shù)學(xué)期望和方差                  
 4.3  多維隨機(jī)變量及其分布                  
 4.3.1  聯(lián)合分布                  
 4.3.2  邊際分布                  
 4.3.3  多維隨機(jī)變量的數(shù)學(xué)期望和方差                  
 4.3.4  協(xié)方差和相關(guān)系數(shù)                  
 4.3.5  條件分布                  
 4.4  幾個(gè)常見(jiàn)的概率分布                  
 4.4.1  多元正態(tài)分布                  
 4.4.2  卡方分布                  
 4.4.3  t分布                  
 4.4.4  F分布                  
 4.5  漸近分布基本理論                  
 4.5.1  依概率收斂                  
 4.5.2  依分布收斂                  
 4.6  統(tǒng)計(jì)量及其分布                  
 4.7  參數(shù)的估計(jì)                  
 4.7.1  無(wú)偏性                  
 4.7.2  有效性                  
 4.7.3  最小均方誤差                  
 4.7.4  漸近性                  
 4.8  假設(shè)檢驗(yàn)                  
 4.8.1  顯著性檢驗(yàn)法                  
 4.8.2  置信區(qū)間法                  
 4.9  SAS的一些基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)過(guò)程                  
 4.9.1  univariate基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)過(guò)程                  
 4.9.2  實(shí)例分析                  
 4.9.3  means基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)過(guò)程                  
 4.9.4  實(shí)例分析                  
 第5章  回歸分析                  
 5.1  相關(guān)分析和一元線性回歸分析                  
 5.1.1  相關(guān)分析                  
 5.1.2  變量之間的關(guān)系                  
 5.1.3  回歸模型及其運(yùn)用                  
 5.1.4  未指定誤差項(xiàng)分布的回歸模型                  
 5.1.5  最小二乘估計(jì)法                  
 5.2  多元線性回歸分析                  
 5.2.1  多元回歸模型表示法                  
 5.2.2  最小二乘法估計(jì)                  
 5.2.3   的估計(jì)和t檢驗(yàn)                  
 5.2.4  R2和F檢驗(yàn)                  
 5.3  SAS的corr及reg過(guò)程                  
 5.3.1  corr相關(guān)過(guò)程                  
 5.3.2  reg回歸過(guò)程                  
 5.3.3  實(shí)例分析                  
 5.4  逐步回歸分析                  
 5.4.1  逐步回歸分析                  
 5.4.2  變量選擇的方法                  
 5.4.3  引入變量和剔除變量的依據(jù)                  
 5.4.4  逐步回歸在使用過(guò)程中要注意的問(wèn)題                  
 5.4.5  stepwise逐步回歸過(guò)程                  
 5.4.6  實(shí)例分析                  
 5.5  非線性回歸分析                  
 5.5.1  可變換成線性的非線性回歸分析                  
 5.5.2  多項(xiàng)式回歸分析                  
 5.5.3  不可變換成線性的非線性回歸分析                  
 5.5.4  SAS的實(shí)現(xiàn)                  
 第6章  主成分. 因子和典型相關(guān)分析                  
 6.1  主成分分析                  
 6.1.1  主成分的導(dǎo)出                  
 6.1.2  貢獻(xiàn)率與累積貢獻(xiàn)率                  
 6.1.3  樣本資料數(shù)據(jù)的主成分分析                  
 6.1.4  數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化                  
 6.1.5  princomp主成分過(guò)程                  
 6.1.6  實(shí)例分析                  
 6.2  因子分析                  
 6.2.1  何為因子分析                  
 6.2.2  因子載荷矩陣的求解                  
 6.2.3  factor因子分析過(guò)程                  
 6.2.4  factor score因子得分過(guò)程                  
 6.2.5  實(shí)例分析                  
 6.3  典型相關(guān)分析                  
 6.3.1  典型相關(guān)分析                  
 6.3.2  cancorr典型相關(guān)分析過(guò)程                  
 6.3.3  實(shí)例分析                  
 第7章  判別和聚類(lèi)分析                  
 7.1  判別分析                  
 7.1 1  距離判別分析                  
 7.1.2  Fisher線性函數(shù)判別                  
 7.1.3  discrim判別分析過(guò)程                  
 7.1.4  candisc典型判別分析過(guò)程                  
 7.1.5  實(shí)例分析                  
 7.2  聚類(lèi)分析                  
 7.2.1  距離和相似系數(shù)                  
 7.2.2  類(lèi)的特征和類(lèi)與類(lèi)之間的距離                  
 7.2.3  系統(tǒng)聚類(lèi)法                  
 7.2.4  其他聚類(lèi)方法                  
 7.2.5  cluster聚類(lèi)分析過(guò)程                  
 7.2.6  fastclus快速聚類(lèi)過(guò)程                  
 7.2.7  varclus方差聚類(lèi)過(guò)程                  
 7.2.8  tree聚類(lèi)樹(shù)型輸出過(guò)程                  
 7.2.9  常用過(guò)程比較和選擇                  
 7.2.10  實(shí)例分析                  
 第8章  時(shí)間序列分析                  
 8.1  時(shí)間序列的平滑技術(shù)                  
 8.1.1  滑動(dòng)平均與加權(quán)滑動(dòng)平均法                  
 8.1.2  二次滑動(dòng)平均預(yù)測(cè)法                  
 8.1.3  指數(shù)平滑法                  
 8.1.4  二次指數(shù)平滑法                  
 8.1.5  三次指數(shù)平滑法                  
 8.1.6  溫特線性和季節(jié)性指數(shù)平滑                  
 8.2  時(shí)間序列的分解                  
 8.2.1  時(shí)間序列的結(jié)構(gòu)形式                  
 8.2.2  時(shí)間序列的分解                  
 8.3  Box Jenkins法                  
 8.3.1  ARIMA模型                  
 8.3.2  ARIMA時(shí)間序列過(guò)程                  
 8.3.3  實(shí)例分析                  
 參考文獻(xiàn)