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SAS統計分析標準教程(附贈光盤)

SAS統計分析標準教程(附贈光盤)

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內容簡介

  本書系統地介紹了如何使用SAS/Analyst模塊、SAS/EM模塊以及SAS編程執行常用的統計分析功能,用可視化的圖形操作和靈活的編程兩種方式向讀者展示了SAS的強大功能。書中涉及的統計方法包括探索性分析、假設檢驗、方差分析、非參數檢驗、回歸分析、聚類分析、判別分析、因子分析、時間序列分析等,且每種方法都配有經典的案例分析,讀者可在具體的操作過程中掌握用SAS解決實際問題的方法。每章最後都給出一些例題,供讀者練習與提高。最後幾章還給出了SAS在數據預測、市場與銷售研究、分類分析這3個方面的多個實用案例,供讀者參考和研究。

  本書光盤中提供了書中案例使用的數據文件,以及大多數案例的操作視頻,以方便讀者學習和使用。

  通過本書,讀者可以學會如何用SAS軟件進行數據管理和統計分析。本書既可作為一般統計課程的參考用書,也可供大中專院校的老師和學生、數據分析人員以及希望通過數據輔助科學決策的有關人士閱讀參考。
 

目錄

第1章 SAS基本操作 
 1.1 SAS的常用界面 
 1.2 菜單功能簡介 
  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 
  1.3.1 SAS語句的基本結構 
  1.3.2 SAS語句的數據步驟 
  1.3.3 SAS語句的過程步驟 
  1.3.4 SAS語句的運行與調試 
  1.3.5 SAS編程的控制語句 
  1.3.6 SAS/IML語言簡介 
 習題 
第2章 建立數據文件 
 2.1 圖形界面建立數據集 
  2.1.1 邏輯庫與數據集概述 
  2.1.2 Analyst建立數據集 
 2.2 DATA步驟建立數據集 
  2.2.1 直接輸入數據 
  2.2.2 格式化輸入 
  2.2.3 從文件讀入數據 
 2.3 導入外部數據 
  2.3.1 使用向導導入 
  2.3.2 使用IMPORT語句 
 習題 
第3章 常用的數據文件操作 
 3.1 數據集的編輯與整理 
  3.1.1 復制數據集 
  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 數據集排序 
 3.3 數據集的拆分與合並 
  3.3.1 數據集的拆分 
  3.3.2 數據集的縱向合並 
  3.3.3 數據集的橫向合並 
 3.4 數據集的篩選 
  3.4.1 Analyst篩選數據集 
  3.4.2 DATA步驟篩選數據集 
 3.5 數據轉置 
 3.6 使用Datasets步驟管理數據集 
 習題 
第4章 描述性統計分析 
 4.1 描述性統計分析簡介 
  4.1.1 描述性統計分析概述 
  4.1.2 SAS中的描述性過程 
 4.2 案例描述——考試成績分析 
 4.3 SAS/Analyst描述性統計分析 
  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 編程分析過程 
  4.4.1 MEANS過程 
  4.4.2 FREQ過程 
  4.4.3 UNIVARIATE過程 
  4.4.4 TABULATE過程 
  4.4.5 GCHART過程 
  4.4.6 GPLOT過程 
 習題 
第5章 均值比較和假設檢驗 
 5.1 假設檢驗問題簡介 
 5.2 單樣本的均值Z檢驗 
  5.2.1 基本原理 
  5.2.2 案例描述——袋裝食品的重量檢驗1 
  5.2.3 SAS/Analyst單樣本均值Z檢驗 
 5.3 單樣本的均值t檢驗 
  5.3.1 案例描述——袋裝食品的重量檢驗2 
  5.3.2 SAS/Analyst單樣本均值t檢驗 
  5.3.3 TTEST過程分析 
 5.4 單樣本的比例檢驗 
  5.4.1 基本原理 
  5.4.2 案例描述——購車價格的比例分析1 
  5.4.3 SAS/Analyst變量編碼 
  5.4.4 SAS/Analyst單樣本比例檢驗 
 5.5 單樣本的方差檢驗 
  5.5.1 案例描述——考試成績的變異分析 
  5.5.2 SAS/Analyst單樣本方差檢驗 
 5.6 兩樣本的均值t檢驗 
  5.6.1 案例描述——男女減肥的效果對比 
  5.6.2 SAS/Analyst兩樣本均值t檢驗 
  5.6.3 TTEST過程分析 
 5.7 配對樣本的均值t檢驗 
  5.7.1 案例描述——裝配時間的差異分析 
  5.7.2 SAS/Analyst配對樣本均值t檢驗 
  5.7.3 TTEST過程分析 
 5.8 兩樣本的比例檢驗 
  5.8.1 案例描述——購車價格的比例分析2 
  5.8.2 SAS/Analyst兩樣本比例檢驗 
 5.9 兩樣本的方差檢驗 
  5.9.1 案例描述——股票價格的波動比較 
  5.9.2 SAS/Analyst兩樣本方差檢驗 
 習題 
第6章 方差分析 
 6.1 方差分析簡述 
  6.1.1 方差分析的基本原理 
  6.1.2 方差分析實例講解 
 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——施肥量對產量的影響分析 
  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過程分析 
 6.4 重復測量的方差分析 
  6.4.1 重復測量方差分析原理 
  6.4.2 案例描述——轉移基因的抑制分析 
  6.4.3 SAS/Analyst重復設計方差分析 
  6.4.4 SAS編程分析 
 習題 
第7章 列聯表分析 
 7.1 列聯表的基本原理 
 7.2 案例描述——產品質量的檢驗分析 
 7.3 SAS/Analyst列聯表分析 
 7.4 FREQ過程分析 
 習題 
第8章 非參數檢驗方法 
 8.1 非參數檢驗概述 
  8.1.1 非參數檢驗的特點 
  8.1.2 SAS中的NPAR1WAY過程 
 8.2 單樣本非參數檢驗 
  8.2.1 x2擬合優度檢驗 
  8.2.2 單樣本K-S檢驗 
  8.2.3 符號檢驗 
 8.3 兩樣本非參數檢驗 
  8.3.1 兩獨立樣本Wilcoxon秩和檢驗 
  8.3.2 兩獨立樣本Kolmogorov-Smirnov檢驗 
  8.3.3 成對樣本Wilcoxon符號秩檢驗 
 8.4 多樣本非參數檢驗 
  8.4.1 多獨立樣本Kruskal-Wallis檢驗 
  8.4.2 多獨立樣本Brown-Mood檢驗 
 8.5 等級相關分析 
  8.5.1 Spearman等級相關系數 
  8.5.2 Kendall等級相關系數 
  8.5.3 案例研究——財務指標的相關性分析 
 習題 
第9章 相關分析與回歸分析 
 9.1 相關分析 
  9.1.1 相關分析簡述 
  9.1.2 案例描述——身體特征的相關性分析 
  9.1.3 SAS/Analyst相關分析 
  9.1.4 CORR過程分析 
 9.2 線性回歸分析 
  9.2.1 線性回歸原理 
  9.2.2 案例描述——環境對植物生長的影響分析 
  9.2.3 SAS/Analyst線性回歸分析 
  9.2.4 REG過程分析 
 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——不同光學密度的關系研究 
  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——個人信譽的評估分析 
  9.4.3 SAS/Analyst Logistic回歸分析 
  9.4.4 LOGISTIC過程分析 
 習題 
第10章 聚類分析 
 10.1 聚類分析簡介 
  10.1.1 聚類分析的基本原理 
  10.1.2 系統聚類原理 
  10.1.3 最佳聚類數的確定 
 10.2 SAS編程分析 
  10.2.1 CLUSTER過程 
  10.2.2 TREE過程 
  10.2.3 FASTCLUS過程 
  10.2.4 ACECLUS過程 
  10.2.5 VARCLUS過程 
 習題 
第11章 判別分析 
 11.1 判別分析簡介 
 11.2 案例描述——鳶尾花的類型判別 
 11.3 SAS編程分析 
  11.3.1 STEPDISC過程 
  11.3.2 DISCRIM過程 
  11.3.3 CANDISC過程 
 習題 
第12章 主成分分析 
 12.1 主成分分析簡介 
 12.2 案例描述——國民生產狀況的評價分析 
 12.3 SAS/Analyst主成分分析 
 12.4 PRINCOMP過程分析 
 習題 
第13章 因子分析 
 13.1 因子分析簡介 
 13.2 FACTOR和SCORE過程語法 
 13.3 案例分析——不同地區的經濟狀況比較 
 習題 
第14章 時間序列分析 
 14.1 時間序列的基本原理 
  14.1.1 時間序列的數學模型 
  14.1.2 時間序列模型的識別 
  14.1.3 時間序列模型的估計 
  14.1.4 時間序列分析的步驟 
 14.2 Forecasting System模塊及應用 
  14.2.1 Forecasting System模塊概述 
  14.2.2 案例研究——GNP的時間序列分析 
  14.2.3 用ARMA模型做進一步分析 
 14.3 ARIMA過程及應用 
  14.3.1 ARIMA過程的語法 
  14.3.2 案例研究——抽查次品數量的序列分析 
 習題 
第15章 SAS在數據預測中的應用 
 15.1 數據預測的基本方法 
 15.2 案例研究——GDP增長率預測 
 15.3 案例研究——上證指數日線預測 
 15.4 案例研究——汽車市場的需求預測 
 習題 
第16章 SAS在市場研究中的應用 
 16.1 聯合分析 
  16.1.1 聯合分析簡介 
  16.1.2 案例描述——汽車輪胎的評價分析 
  16.1.3 SAS聯合分析過程 
 16.2 對應分析 
  16.2.1 對應分析概述 
  16.2.2 案例描述——汽車銷售市場分析 
  16.2.3 SAS對應分析過程 
 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——消費者對汽車的偏好分析 
  16.3.3 SAS多維偏好分析過程 
 習題 
第17章 SAS在分類分析中的應用 
 17.1 聚類分析應用 
  17.1.1 系統聚類——居民消費支出分析 
  17.1.2 快速聚類——噪聲監測分析 
  17.1.3 變量聚類——經濟發展指標分析 
 17.2 判別分析應用 
  17.2.1 一般判別——農民家庭收支分析 
  17.2.2 典則判別——農民家庭收支分析 
  17.2.3 逐步判別——農民家庭收支分析 
 習題 
第18章 SAS/Enterprise Miner概述 
 18.1 Enterprise Miner簡介 
  18.1.1 EM主界面 
  18.1.2 新建EM項目 
 18.2 SAS/EM節點 
  18.2.1 Sample數據環節 
  18.2.2 Explore探索環節 
  18.2.3 Modify調整環節 
  18.2.4 Model建模環節 
  18.2.5 Assess評估環節 
  18.2.6 報告和預測環節 
 18.3 EM案例——棒球球員的聚類分析 
  18.3.1 數據輸入 
  18.3.2 缺失值處理 
  18.3.3 聚類分析的參數設置 
  18.3.4 查看聚類分析的結果 
  18.3.5 用Insight做進一步分析 
 習題
 

商業分析正在逐步地取代傳統意義上的商業智能概念,在傳統的商業智能技術之上增加了高等分析部分,就是預測和優化部分。在過去的幾年間,國際軟件巨頭不斷地吞噬BI和分析軟件廠商,真正地表明了將來商業應用軟件的發展趨勢,也應了中國那句通俗的說法,吃啥補啥。從被廣大業務人員普遍使用的Excel到為高層管理人員提供服務的優化軟件SAS/OR,這才真正覆蓋了從普通業務人員到高級決策管理人員對業務分析的需求。

隨著業務復雜性的增加,預測和決策變得越來越困難,很大程度上要依賴于商業分析的手段。全球的數據存儲量每年正在以60%的速度增長,目前已經達到了1021的量級,即將進入到1024的量級。很多企業的數據也達到了1012以上的級別。大量數據的存儲已經成為企業的一種負擔,不將其轉變成有價值的財產,就是一種浪費。通過正確的分析手段,這些數據就可以變成企業有用的信息和競爭優勢。

SAS將軟件的分析能力分成了8個級別。他們分別是︰標準化的報告、專用報告、查詢鑽取、警示、統計分析、預測(prediction)、時間序列預測模型(forecasting)、優化。目前,市場上大部分分析軟件可以提供前4級功能,即可以提供過去發生的歷史數據,但不是對將要發生事件的洞察力。對于簡單的業務問題,這些軟件就能滿足需要。但是,如果更復雜的問題,要求有預見性的洞察力時,你就需要有後4級功能的軟件。更好一點,如果你能夠學會所有這些技術,能夠辨別不同情況下使用什麼分析工具,你就能體會到什麼是商業上的真正智能。

在數據處理和統計分析領域,SAS軟件被公認為是標準軟件,是分析軟件的高端產品。SAS軟件是美國食品藥品管理局的認定產品,在國內外有廣泛的崇拜者,它極大地滿足了人們對數據神秘性認知的興趣。在過去30幾年的實踐應用中,SAS軟件被廣泛地應用在政府的經濟決策和企業的經營決策中。目前,SAS已經遍布全球113個國家。SAS產品被廣泛地使用在金融、醫藥、通訊、科學研究、物流、零售業、政府和教育等領域。

SAS軟件通常被認為是難學的。首先,SAS軟件是一個龐大的體系,讓人不知道從何入手;其次,要想掌握好SAS,必須學習SAS編程語言,這讓許多沒有接觸過SAS的人產生某種畏懼感;最後,由于SAS產品較高的價格,使得很多企業和機構都沒有這種軟件,這就更增加了它的神秘感。雖然,SAS軟件在市場上有較高的認知度,但由于上面的因素,很多人只好忍痛割愛,選擇一種易用的軟件。

本書作者根據自己使用SAS的經驗編寫了這本《SAS統計分析標準教程》,它非常適合初學者,教你如何從數據入手,通過SAS的圖形界面導出所需要的分析結果。同時,作者還給出了SAS程序,這有利于讀者在學習SAS軟件的同時學習SAS編程語言。初學者只要按照書上給出的步驟,就可以學習統計分析的過程,獲得分析結果。

從本書的易用性上就可以看出SAS軟件其實並不難學。根據我們的實踐統計,新加入SAS公司的員工,通常通過一個月的學習就可以通過SAS基礎編程認證考試。現在,SAS系統已經做到了非常好用,簡潔。用戶既可以使用熟悉的圖形用戶界面,也可以使用SAS語言編寫程序來得到想要的結果。大家知道,如果你能很好地駕雙一種語言,你就能充分發揮它的效能,達到出神入化的地步。語言的靈活性通常能夠達到人們無法預料的結果,它的創造力是無窮的。SAS語言能夠極大地提升你認知的能力,這就是SAS的The Power to Know!
 

詳細資料

  • ISBN:9787115229014
  • 規格:平裝 / 330頁 / 普通級 / 單色印刷 / 初版
  • 出版地:中國

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