SAS統(tǒng)計(jì)分析標(biāo)準(zhǔn)教程

第1章　SAS基本操作　
　1.1　SAS的常用界面　
　1.2　菜單功能簡(jiǎn)介　
　　1.2.1　Assist模塊　
　　1.2.2　Desktop模塊　
　　1.2.3　Analyst模塊　
　1.3　SAS編程基礎(chǔ)　
　　1.3.1　SAS語(yǔ)句的基本結(jié)構(gòu)　
　　1.3.2　SAS語(yǔ)句的數(shù)據(jù)步驟　
　　1.3.3　SAS語(yǔ)句的過(guò)程步驟　
　　1.3.4　SAS語(yǔ)句的運(yùn)行與調(diào)試　
　　1.3.5　SAS編程的控制語(yǔ)句　
　　1.3.6　SAS/IML語(yǔ)言簡(jiǎn)介　
　習(xí)題　
第2章　建立數(shù)據(jù)文件　
　2.1　圖形界面建立數(shù)據(jù)集　
　　2.1.1　邏輯庫(kù)與數(shù)據(jù)集概述　
　　2.1.2　Analyst建立數(shù)據(jù)集　
　2.2　DATA步驟建立數(shù)據(jù)集　
　　2.2.1　直接輸入數(shù)據(jù)　
　　2.2.2　格式化輸入　
　　2.2.3　從文件讀入數(shù)據(jù)　
　2.3　導(dǎo)入外部數(shù)據(jù)　
　　2.3.1　使用向?qū)?dǎo)入　
　　2.3.2　使用IMPORT語(yǔ)句　
　習(xí)題　
第3章　常用的數(shù)據(jù)文件操作　
　3.1　數(shù)據(jù)集的編輯與整理　
　　3.1.1　復(fù)制數(shù)據(jù)集　
　　3.1.2　增加變量　
　　3.1.3　篩選變量　
　　3.1.4　更改變量屬性　
　3.2　數(shù)據(jù)集排序　
　3.3　數(shù)據(jù)集的拆分與合并　
　　3.3.1　數(shù)據(jù)集的拆分　
　　3.3.2　數(shù)據(jù)集的縱向合并　
　　3.3.3　數(shù)據(jù)集的橫向合并　
　3.4　數(shù)據(jù)集的篩選　
　　3.4.1　Analyst篩選數(shù)據(jù)集　
　　3.4.2　DATA步驟篩選數(shù)據(jù)集　
　3.5　數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)置　
　3.6　使用Datasets步驟管理數(shù)據(jù)集　
　習(xí)題　
第4章　描述性統(tǒng)計(jì)分析　
　4.1　描述性統(tǒng)計(jì)分析簡(jiǎn)介　
　　4.1.1　描述性統(tǒng)計(jì)分析概述　
　　4.1.2　SAS中的描述性過(guò)程　
　4.2　案例描述——考試成績(jī)分析　
　4.3　SAS/Analyst描述性統(tǒng)計(jì)分析　
　　4.3.1　頻率分析　
　　4.3.2　變量分布分析　
　　4.3.3　圖形分析　
　4.4　編程分析過(guò)程　
　　4.4.1　MEANS過(guò)程　
　　4.4.2　FREQ過(guò)程　
　　4.4.3　UNIVARIATE過(guò)程　
　　4.4.4　TABULATE過(guò)程　
　　4.4.5　GCHART過(guò)程　
　　4.4.6　GPLOT過(guò)程　
　習(xí)題　
第5章　均值比較和假設(shè)檢驗(yàn)　
　5.1　假設(shè)檢驗(yàn)問(wèn)題簡(jiǎn)介　
　5.2　單樣本的均值Z檢驗(yàn)　
　　5.2.1　基本原理　
　　5.2.2　案例描述——袋裝食品的重量檢驗(yàn)1　
　　5.2.3　SAS/Analyst單樣本均值Z檢驗(yàn)　
　5.3　單樣本的均值t檢驗(yàn)　
　　5.3.1　案例描述——袋裝食品的重量檢驗(yàn)2　
　　5.3.2　SAS/Analyst單樣本均值t檢驗(yàn)　
　　5.3.3　TTEST過(guò)程分析　
　5.4　單樣本的比例檢驗(yàn)　
　　5.4.1　基本原理　
　　5.4.2　案例描述——購(gòu)車(chē)價(jià)格的比例分析1　
　　5.4.3　SAS/Analyst變量編碼　
　　5.4.4　SAS/Analyst單樣本比例檢驗(yàn)　
　5.5　單樣本的方差檢驗(yàn)　
　　5.5.1　案例描述——考試成績(jī)的變異分析　
　　5.5.2　SAS/Analyst單樣本方差檢驗(yàn)　
　5.6　兩樣本的均值t檢驗(yàn)　
　　5.6.1　案例描述——男女減肥的效果對(duì)比　
　　5.6.2　SAS/Analyst兩樣本均值t檢驗(yàn)　
　　5.6.3　TTEST過(guò)程分析　
　5.7　配對(duì)樣本的均值t檢驗(yàn)　
　　5.7.1　案例描述——裝配時(shí)間的差異分析　
　　5.7.2　SAS/Analyst配對(duì)樣本均值t檢驗(yàn)　
　　5.7.3　TTEST過(guò)程分析　
　5.8　兩樣本的比例檢驗(yàn)　
　　5.8.1　案例描述——購(gòu)車(chē)價(jià)格的比例分析2　
　　5.8.2　SAS/Analyst兩樣本比例檢驗(yàn)　
　5.9　兩樣本的方差檢驗(yàn)　
　　5.9.1　案例描述——股票價(jià)格的波動(dòng)比較　
　　5.9.2　SAS/Analyst兩樣本方差檢驗(yàn)　
　習(xí)題　
第6章　方差分析　
　6.1　方差分析簡(jiǎn)述　
　　6.1.1　方差分析的基本原理　
　　6.1.2　方差分析實(shí)例講解　
　6.2　單因素方差分析　
　　6.2.1　單因素方差分析原理　
　　6.2.2　案例描述——施肥量對(duì)產(chǎn)量的影響分析　
　　6.2.3　SAS/Analyst單因素方差分析　
　　6.2.4　ANOVA和GLM過(guò)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——影響銷(xiāo)售額的因素分析　
　　6.3.3　SAS/Analyst多因素方差分析　
　　6.3.4　ANOVA和GLM過(guò)程分析　
　6.4　重復(fù)測(cè)量的方差分析　
　　6.4.1　重復(fù)測(cè)量方差分析原理　
　　6.4.2　案例描述——轉(zhuǎn)移基因的抑制分析　
　　6.4.3　SAS/Analyst重復(fù)設(shè)計(jì)方差分析　
　　6.4.4　SAS編程分析　
　習(xí)題　
第7章　列聯(lián)表分析　
　7.1　列聯(lián)表的基本原理　
　7.2　案例描述——產(chǎn)品質(zhì)量的檢驗(yàn)分析　
　7.3　SAS/Analyst列聯(lián)表分析　
　7.4　FREQ過(guò)程分析　
　習(xí)題　
第8章　非參數(shù)檢驗(yàn)方法　
　8.1　非參數(shù)檢驗(yàn)概述　
　　8.1.1　非參數(shù)檢驗(yàn)的特點(diǎn)　
　　8.1.2　SAS中的NPAR1WAY過(guò)程　
　8.2　單樣本非參數(shù)檢驗(yàn)　
　　8.2.1　x2擬合優(yōu)度檢驗(yàn)　
　　8.2.2　單樣本K-S檢驗(yàn)　
　　8.2.3　符號(hào)檢驗(yàn)　
　8.3　兩樣本非參數(shù)檢驗(yàn)　
　　8.3.1　兩獨(dú)立樣本W(wǎng)ilcoxon秩和檢驗(yàn)　
　　8.3.2　兩獨(dú)立樣本Kolmogorov-Smirnov檢驗(yàn)　
　　8.3.3　成對(duì)樣本W(wǎng)ilcoxon符號(hào)秩檢驗(yàn)　
　8.4　多樣本非參數(shù)檢驗(yàn)　
　　8.4.1　多獨(dú)立樣本Kruskal-Wallis檢驗(yàn)　
　　8.4.2　多獨(dú)立樣本Brown-Mood檢驗(yàn)　
　8.5　等級(jí)相關(guān)分析　
　　8.5.1　Spearman等級(jí)相關(guān)系數(shù)　
　　8.5.2　Kendall等級(jí)相關(guān)系數(shù)　
　　8.5.3　案例研究——財(cái)務(wù)指標(biāo)的相關(guān)性分析　
　習(xí)題　
第9章　相關(guān)分析與回歸分析　
　9.1　相關(guān)分析　
　　9.1.1　相關(guān)分析簡(jiǎn)述　
　　9.1.2　案例描述——身體特征的相關(guān)性分析　
　　9.1.3　SAS/Analyst相關(guān)分析　
　　9.1.4　CORR過(guò)程分析　
　9.2　線性回歸分析　
　　9.2.1　線性回歸原理　
　　9.2.2　案例描述——環(huán)境對(duì)植物生長(zhǎng)的影響分析　
　　9.2.3　SAS/Analyst線性回歸分析　
　　9.2.4　REG過(guò)程分析　
　9.3　曲線回歸分析　
　　9.3.1　曲線回歸的基本原理　
　　9.3.2　案例描述——不同光學(xué)密度的關(guān)系研究　
　　9.3.3　SAS/Analyst曲線回歸分析　
　9.4　Logistic回歸分析　
　　9.4.1　Logistic回歸的基本原理　
　　9.4.2　案例描述——個(gè)人信譽(yù)的評(píng)估分析　
　　9.4.3　SAS/Analyst Logistic回歸分析　
　　9.4.4　LOGISTIC過(guò)程分析　
　習(xí)題　
第10章　聚類(lèi)分析　
　10.1　聚類(lèi)分析簡(jiǎn)介　
　　10.1.1　聚類(lèi)分析的基本原理　
　　10.1.2　系統(tǒng)聚類(lèi)原理　
　　10.1.3　最佳聚類(lèi)數(shù)的確定　
　10.2　SAS編程分析　
　　10.2.1　CLUSTER過(guò)程　
　　10.2.2　TREE過(guò)程　
　　10.2.3　FASTCLUS過(guò)程　
　　10.2.4　ACECLUS過(guò)程　
　　10.2.5　VARCLUS過(guò)程　
　習(xí)題　
第11章　判別分析　
　11.1　判別分析簡(jiǎn)介　
　11.2　案例描述——鳶尾花的類(lèi)型判別　
　11.3　SAS編程分析　
　　11.3.1　STEPDISC過(guò)程　
　　11.3.2　DISCRIM過(guò)程　
　　11.3.3　CANDISC過(guò)程　
　習(xí)題　
第12章　主成分分析　
　12.1　主成分分析簡(jiǎn)介　
　12.2　案例描述——國(guó)民生產(chǎn)狀況的評(píng)價(jià)分析　
　12.3　SAS/Analyst主成分分析　
　12.4　PRINCOMP過(guò)程分析　
　習(xí)題　
第13章　因子分析　
　13.1　因子分析簡(jiǎn)介　
　13.2　FACTOR和SCORE過(guò)程語(yǔ)法　
　13.3　案例分析——不同地區(qū)的經(jīng)濟(jì)狀況比較　
　習(xí)題　
第14章　時(shí)間序列分析　
　14.1　時(shí)間序列的基本原理　
　　14.1.1　時(shí)間序列的數(shù)學(xué)模型　
　　14.1.2　時(shí)間序列模型的識(shí)別　
　　14.1.3　時(shí)間序列模型的估計(jì)　
　　14.1.4　時(shí)間序列分析的步驟　
　14.2　Forecasting System模塊及應(yīng)用　
　　14.2.1　Forecasting System模塊概述　
　　14.2.2　案例研究——GNP的時(shí)間序列分析　
　　14.2.3　用ARMA模型做進(jìn)一步分析　
　14.3　ARIMA過(guò)程及應(yīng)用　
　　14.3.1　ARIMA過(guò)程的語(yǔ)法　
　　14.3.2　案例研究——抽查次品數(shù)量的序列分析　
　習(xí)題　
第15章　SAS在數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)中的應(yīng)用　
　15.1　數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)的基本方法　
　15.2　案例研究——GDP增長(zhǎng)率預(yù)測(cè)　
　15.3　案例研究——上證指數(shù)日線預(yù)測(cè)　
　15.4　案例研究——汽車(chē)市場(chǎng)的需求預(yù)測(cè)　
　習(xí)題　
第16章　SAS在市場(chǎng)研究中的應(yīng)用　
　16.1　聯(lián)合分析　
　　16.1.1　聯(lián)合分析簡(jiǎn)介　
　　16.1.2　案例描述——汽車(chē)輪胎的評(píng)價(jià)分析　
　　16.1.3　SAS聯(lián)合分析過(guò)程　
　16.2　對(duì)應(yīng)分析　
　　16.2.1　對(duì)應(yīng)分析概述　
　　16.2.2　案例描述——汽車(chē)銷(xiāo)售市場(chǎng)分析　
　　16.2.3　SAS對(duì)應(yīng)分析過(guò)程　
　16.3　多維偏好分析　
　　16.3.1　多維偏好分析的基本概念　
　　16.3.2　案例描述——消費(fèi)者對(duì)汽車(chē)的偏好分析　
　　16.3.3　SAS多維偏好分析過(guò)程　
　習(xí)題　
第17章　SAS在分類(lèi)分析中的應(yīng)用　
　17.1　聚類(lèi)分析應(yīng)用　
　　17.1.1　系統(tǒng)聚類(lèi)——居民消費(fèi)支出分析　
　　17.1.2　快速聚類(lèi)——噪聲監(jiān)測(cè)分析　
　　17.1.3　變量聚類(lèi)——經(jīng)濟(jì)發(fā)展指標(biāo)分析　
　17.2　判別分析應(yīng)用　
　　17.2.1　一般判別——農(nóng)民家庭收支分析　
　　17.2.2　典則判別——農(nóng)民家庭收支分析　
　　17.2.3　逐步判別——農(nóng)民家庭收支分析　
　習(xí)題　
第18章　SAS/Enterprise Miner概述　
　18.1　Enterprise Miner簡(jiǎn)介　
　　18.1.1　EM主界面　
　　18.1.2　新建EM項(xiàng)目　
　18.2　SAS/EM節(jié)點(diǎn)　
　　18.2.1　Sample數(shù)據(jù)環(huán)節(jié)　
　　18.2.2　Explore探索環(huán)節(jié)　
　　18.2.3　Modify調(diào)整環(huán)節(jié)　
　　18.2.4　Model建模環(huán)節(jié)　
　　18.2.5　Assess評(píng)估環(huán)節(jié)　
　　18.2.6　報(bào)告和預(yù)測(cè)環(huán)節(jié)　
　18.3　EM案例——棒球球員的聚類(lèi)分析　
　　18.3.1　數(shù)據(jù)輸入　
　　18.3.2　缺失值處理　
　　18.3.3　聚類(lèi)分析的參數(shù)設(shè)置　
　　18.3.4　查看聚類(lèi)分析的結(jié)果　
　　18.3.5　用Insight做進(jìn)一步分析　
　習(xí)題