SAS統(tǒng)計(jì)分析及應(yīng)用

前言
第1章 SAS系統(tǒng)入門
1.1 系統(tǒng)概述
1.2 SAS系統(tǒng)界面操作指南
1.2.1 SAS的啟動(dòng)與退出
1.2.2 SAS系統(tǒng)界面簡(jiǎn)介
1.2.3 簡(jiǎn)單運(yùn)行樣例
1.3 SAS系統(tǒng)的文件管理
1.3.1 SAS文件與邏輯庫(kù)
1.3.2 數(shù)據(jù)集文件的基本操作
1.4 數(shù)據(jù)集的導(dǎo)出/導(dǎo)入
1.4.1 導(dǎo)出SAS數(shù)據(jù)集
1.4.2 外部數(shù)據(jù)導(dǎo)入SAS數(shù)據(jù)集
1.5 數(shù)據(jù)集的編輯與整理
1.5.1 用Viewtable表編輯數(shù)據(jù)集
1.5.2 數(shù)據(jù)集變量名與類型的更改
1.5.3 數(shù)據(jù)集變量、觀測(cè)記錄的增加與篩選
1.5.4 數(shù)據(jù)集排序
1.5.5 數(shù)據(jù)集的縱向連接
1.5.6 數(shù)據(jù)集的橫向合并
1.5.7 數(shù)據(jù)合并的菜單操作
1.6 習(xí)題
第2章 SAS編程簡(jiǎn)介
2.1 SAS程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言基本常識(shí)
2.1.1 SAS程序書寫規(guī)范和運(yùn)行方法
2.1.2 SAS程序中的注釋
2.2 SAS DATA步簡(jiǎn)介
2.2.1 DATA步基本結(jié)構(gòu)
2.2.2 用DATA步生成SAS數(shù)據(jù)集
2.2.3 DATA步中的常用語(yǔ)句
2.3 綜合舉例
2.4 習(xí)題
第3章 SAS過程步及簡(jiǎn)單統(tǒng)計(jì)分析
3.1 SAS過程步簡(jiǎn)介
3.2 PRINT過程
3.2.1 PRINT過程簡(jiǎn)介
3.2.2 變量標(biāo)簽語(yǔ)句LABEL
3.2.3 全程語(yǔ)句
3.2.4 用TABULATE過程制作統(tǒng)計(jì)量表格
3.3 簡(jiǎn)單描述統(tǒng)計(jì)分析
3.3.1 簡(jiǎn)單描述統(tǒng)計(jì)量的基本概念
3.3.2 MEANS過程
3.3.3 UNIVARIATE過程
3.3.4 FREQ過程
3.3.5 應(yīng)用實(shí)例
3.4 菜單操作進(jìn)行簡(jiǎn)單統(tǒng)計(jì)分析
3.4.1 利用SAS/INSIGHT進(jìn)行簡(jiǎn)單分析
3.4.2 利用SAS/ASSISTA進(jìn)行簡(jiǎn)單分析
3.5 習(xí)題
第4章 t檢驗(yàn)與非參數(shù)檢驗(yàn)
4.1 常用統(tǒng)計(jì)概念簡(jiǎn)介
4.1.1 常用統(tǒng)計(jì)概念
4.1.2 概率與概率分布
4.1.3 二項(xiàng)分布
4.1.4 泊松分布
4.1.5 正態(tài)分布
4.1.6 極限定理
4.1.7 樣本平均數(shù)的分布
4.1.8 t分布
4.1.9 X2分布
4.1.10 F分布
4.2 統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)的基本原理與方法
4.2.1 假設(shè)檢驗(yàn)的基本概念
4.2.2 樣本平均數(shù)的檢驗(yàn)--u檢驗(yàn)與t檢驗(yàn)
4.2.3 雙尾檢驗(yàn)與單尾檢驗(yàn)
4.2.4 非參數(shù)檢驗(yàn)
4.3 TTEST過程--比較t檢驗(yàn)
4.3.1 TTEST過程簡(jiǎn)介
4.3.2 TTEST過程舉例說(shuō)明
4.4 NPAR1WAY過程
4.4.1 NPAR1WAY過程簡(jiǎn)介
4.4.2 NPAR1WAY過程舉例說(shuō)明
4.5 綜合應(yīng)用
4.5.1 配對(duì)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析
4.5.2 成組試驗(yàn)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析
4.5.3 成組試驗(yàn)數(shù)據(jù)經(jīng)對(duì)數(shù)轉(zhuǎn)換后的t檢驗(yàn)
4.5.4 SAS/ASSIST中的t檢驗(yàn)與非參數(shù)檢驗(yàn)
4.6 習(xí)題
第5章 方差分析
5.1 方差分析簡(jiǎn)介
5.1.1 方差分析基本概念
5.1.2 總體方差檢驗(yàn)
5.1.3 方差的同質(zhì)性檢驗(yàn)
5.1.4 方差分析的基本假定和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換
5.2 AVOVA過程和GLM過程簡(jiǎn)介
5.2.1 ANOVA過程
5.2.2 GLM過程
5.3 單因素多水平試驗(yàn)設(shè)計(jì)及方差分析
5.3.1 完全隨機(jī)設(shè)計(jì)
5.3.2 一元方差分析應(yīng)用舉例
5.3.3 多元方差分析應(yīng)用舉例
5.3.4 完全隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)
5.3.5 單因素多水平間的多得比較
5.4 配伍組設(shè)計(jì)及其統(tǒng)計(jì)分析
5.4.1 一元應(yīng)用實(shí)例
5.4.2 多因素多水平間的多重比較
5.5 拉丁方設(shè)計(jì)及其統(tǒng)計(jì)分析
5.5.1 拉丁方設(shè)計(jì)及其線性模型
5.5.2 拉丁方設(shè)計(jì)應(yīng)用實(shí)例
5.6 析因設(shè)計(jì)及其統(tǒng)計(jì)分析
5.6.1 CONTRAST語(yǔ)句說(shuō)明
5.6.2 應(yīng)用實(shí)例
5.7 正交設(shè)計(jì)及其統(tǒng)計(jì)分析
5.7.1 正交設(shè)計(jì)簡(jiǎn)介
5.7.2 正交設(shè)計(jì)應(yīng)用舉例
5.8 協(xié)方差分析
5.8.1 協(xié)方差分析簡(jiǎn)介
5.8.2 協(xié)方差分析的數(shù)學(xué)模型及基本假定
5.8.3 協(xié)方差分析應(yīng)用舉例
5.9 習(xí)題
第六章 相關(guān)與回歸分析
6.1 相關(guān)與回歸分析概述
6.1.1 相關(guān)與回歸分析的任務(wù)和種類
6.1.2 直線回歸與相關(guān)分析
6.1.3 直線相關(guān)與回歸分析的應(yīng)用舉例
6.2 相關(guān)過程與回歸過程
6.2.1 CORR相關(guān)過程
6.2.2 PLOT過程
6.2.3 REG回歸過程
6.2.4 回歸診斷方法
6.2.5 用各種回歸方法篩選變量
6.3 直線回歸分析
6.3.1 概述
6.3.2 可直線化的簡(jiǎn)單曲線合擬合
6.3.3  應(yīng)用舉列
6.3.4 一般多項(xiàng)式曲線擬合
6.4 非線性回歸過程N(yùn)LIN
6.4.1 NLIN過程簡(jiǎn)介
6.4.2 NLIN應(yīng)用舉例
6.4.3 多條回歸直線的方差比較
6.5 多元線性回歸分析
6.5.1 多元線性回歸分析的概述
6.5.2 應(yīng)用舉例
6.6 RSREG過程
6.6.1 RSREG過程說(shuō)明
6.6.2 RSREG過程語(yǔ)句格式
6.6.3 應(yīng)用舉例
6.7 習(xí)題
第7章 聚類分析
7.1 聚類分析方法概述
7.2 TREE過程
7.3 應(yīng)用舉例
7.3.1 用VARCLUS過程實(shí)現(xiàn)變量聚類分析
7.3.2 用CLUSTER過程實(shí)現(xiàn)樣品聚類分析
7.3.3 用FASTCLUS過程進(jìn)行大樣要聚類分析
7.3.4 用ACECLUS過程進(jìn)行預(yù)處理
7.4 習(xí)題
第8章 主成分分析
8.1 主成分的幾何意義與一般數(shù)學(xué)模型
8.2 PRINCOMP過程
8.3 應(yīng)用舉例
8.4 習(xí)題
第9章 典型相關(guān)分析
9.1 典型相關(guān)分析概述
9.2 CANCORR過程簡(jiǎn)介
9.2.1 CANCORR語(yǔ)法格式
9.2.2 CANCORR語(yǔ)句說(shuō)明
9.3 應(yīng)用舉例
9.4 習(xí)題
第10章 判別分析
10.1 判別分析概述
10.2 DISCRIM
10.2.1 DISCRIM過程語(yǔ)句說(shuō)明
10.2.2 應(yīng)用舉例
10.3 CANDISC典型判別過程
10.3.1 CANDISC過程的語(yǔ)句用法和功能
10.3.2 應(yīng)用舉例
10.4 習(xí)題
第11章 因子分析
11.1 因子分析簡(jiǎn)介
11.1.1 因子分析基本概念
11.1.2 因子分析的數(shù)學(xué)模型
11.2 PROC FACTOR過程
11.3 應(yīng)用舉例
11.4 習(xí)題
參考文獻(xiàn)