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A SAS系统编程简介 1

A1 SAS基本内容简介 1

SAS系统运行操作 1

建立SAS数据集的方法 2

建立SAS数据库的方法 11

SAS数据集的加工 12

SAS运算符号及SAS函数 20

逻辑语句与循环语句 21

几个SAS过程简介 27

A2 SAS宏功能编程简介 42

SAS宏变量的定义与引用 42

SAS宏的定义与调用 47

带参数的宏 54

宏循环语句 60

宏功能编程的特点与优点 74

第1章 图形分析 80

概述 80

范例1.1国内生产总值及构成 81

范例1.2国内生产总值 83

范例1.3人口资料图形分析（一） 85

范例1.4人口资料图形分析（二） 87

第2章 描述性分析 91

概述 91

范例2.1盘碟、金属线数据描述性分析 92

范例2.2血清总蛋白含量描述性分析 96

范例2.3金属线数据描述性分析 98

范例2.4股票数据描述性分析 101

第3章 回归分析 106

概述 106

范例3.1国内生产总值回归分析 108

范例3.2主要农产品产量回归分析 112

范例3.3畜产品产量回归分析 115

范例3.4农林牧渔业总产值回归分析 120

第4章 方差分析与一般线性模型 127

概述 127

范例4.1 Fisher的Iris数据方差分析 129

范例4.2城市、城镇居民家庭基本情况 133

范例4.3学生考试成绩二因素方差分析 137

范例4.4修理工作二因素方差分析 139

第5章 多变量过程 143

概述 143

范例5.1地区平均每人全年家庭收入主成分分析 145

范例5.2地区人口主成分分析 149

范例5.3主要农产品产量因子分析 153

范例5.4盐泉水化学特征系数因子分析 156

第6章 聚类分析 159

概述 159

范例6.1人口按国家和地区快速聚类 160

范例6.2主要农产品产量谱系聚类 164

范例6.3地区农林牧渔总产值快速聚类 167

范例6.4地区工业增长值谱系聚类 170

第7章 判别分析 174

概述 174

范例7.1人口按国家和地区的判别分析 176

范例7.2 Fisher的Iris数据判别分析 178

范例7.3国民经济生产总值判别分析 182

范例7.4居民消费水平判别分析 187

第8章 时间序列预测 191

概述 191

范例8.1国内生产总值构成预测 192

范例8.2国际航班旅客数预测 198

范例8.3加拿大山猫数据预测 200

范例8.4美国事故死亡数据预测 203

第9章 时间序列Arima模型 214

概述 214

范例9.1国内生产总值构成Arima模型 215

范例9.2加拿大山猫数据Arima模型 219

范例9.3美国月事故死亡数据Arima模型 221

范例9.4居民家庭人均收入Arima模型 224

第10章 自回归过程 227

概述 227

范例10.1国内生产总值自回归过程 228

范例10.2商品零售额月数据自回归过程 231

范例10.3教育经费情况自回归过程 234

范例10.4居民消费水平自回归过程 237

参考文献 241