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目录 1

前言 1

第1章 SAS系统入门 1

1.1　系统概述 1

1.2 SAS系统界面操作指南 1

1.2.1 SAS的启动与退出 1

1.2.2 SAS系统界面简介 2

1.2.3　简单运行样例 4

1.3.1 SAS文件与逻辑库 7

1.3 SAS系统的文件管理 7

1.3.2　数据集文件的基本操作 9

1.4　数据集的导出／导入 12

1.4.1　导出SAS数据集 12

1.4.2　外部数据导入SAS数据集 13

1.5　数据集的编辑与整理 15

1.5.1　用Viewtable表编辑数据集 15

1.5.2　数据集变量名与类型的更改 17

1.5.3　数据集变量、观测记录的增加与筛选 18

1.5.4　数据集排序 19

1.5.5　数据集的纵向连接 20

1.5.7　数据合并的菜单操作 21

1.5.6　数据集的横向合并 21

1.6　习题 24

第2章　SAS编程简介 25

2.1 SAS程序设计语言基本常识 25

2.1.1 SAS程序书写规范和运行方法 25

2.1.2 SAS程序中的注释 26

2.2 SAS DATA步简介 26

2.2.1 DATA步基本结构 26

2.2.2　用DATA步生成SAS数据集 27

2.2.3 DATA步中的常用语句 30

2.3　综合举例 39

2.4　习题 40

第3章　SAS过程步及简单统计分析 41

3.1 SAS过程步简介 41

3.2 PRINT过程 43

3.2.1 PRINT过程简介 43

3.2.2　变量标签语句LABEL 44

3.2.3　全程语句 45

3.2.4 用TABULATE过程制作统计量表格 46

3.3　简单描述统计分析 49

3.3.1　简单描述统计量的基本概念 49

3.3.2 MEANS过程 50

3.3.3 UNIVARIATE过程 51

3.3.4 FREQ过程 52

3.3.5　应用实例 53

3.4　菜单操作进行简单统计分析 58

3.4.1 利用SAS/INSIGHT进行简单分析 58

3.4.2　利用SAS/ASSIST进行简单分析 63

3.5　习题 64

第4章 t检验与非参数检验 67

4.1　常用统计概念简介 67

4.1.1　常用统计概念 67

4.1.2　概率与概率分布 67

4.1.4　泊松分布 68

4.1.3　二项分布 68

4.1.5　正态分布 69

4.1.6　极限定理 69

4.1.7　样本平均数的分布 70

4.1.8　t分布 71

4.1.9　x2分布 71

4.1.10 F分布 72

4.2　统计检验的基本原理与方法 73

4.2.1　假设检验的基本概念 73

4.2.2　样本平均数的检验——u检验与t检验 75

4.2.4　非参数检验 79

4.2.3　双尾检验与单尾检验 79

4.3 TTEST过程——比较t检验 80

4.3.1 TTEST过程简介 80

4.3.2 TTEST过程举例说明 81

4.4 NPAR1WAY过程 83

4.4.1 NPAR1WAY过程简介 84

4.4.2 NPAR1WAY过程举例说明 85

4.5　综合应用 88

4.5.1　配对数据的统计分析 88

4.5.2　成组试验数据的统计分析 93

4.5.3　成组试验数据经对数转换后的t检验 96

4.5.4 SAS/ASSIST中的t检验与非参数检验 98

4.6 习题 99

第5章 方差分析 103

5.1　方差分析简介 103

5.1.1　方差分析基本概念 103

5.1.2　总体方差检验 104

5.1.3　方差的同质性检验 104

5.1.4　方差分析的基本假定和数据转换 105

5.2 ANOVA过程和GLM过程简介 106

5.2.1　ANOVA过程 106

5.2.2　GLM过程 109

5.3.1 完全随机设计 113

5.3 单因素多水平试验设计及方差分析 113

5.3.2 一元方差分析应用举例 114

5.3.3　多元方差分析应用举例 118

5.3.4　完全随机区组设计 123

5.3.5　单因素多水平间的多重比较 125

5.4　配伍组设计及其统计分析 129

5.4.1 一元应用实例 129

5.4.2　多因素多水平间的多重比较 132

5.5　拉丁方设计及其统计分析 135

5.5.1　拉丁方设计及其线性模型 135

5.5.2　拉丁方设计应用实例 136

5.6.1　CONTRAST语句说明 141

5.6　析因设计及其统计分析 141

5.6.2　应用实例 143

5.7　 正交设计及其统计分析 164

5.7.1　 正交设计简介 164

5.7.2 　正交设计应用举例 164

5.8　协方差分析 170

5.8.1　协方差分析简介 170

5.8.2　协方差分析的数学模型及基本假定 171

5.8.3　协方差分析应用举例 171

5.9　习题 185

6.1.1 相关与回归分析的任务和种类 189

第6章 相关与回归分析 189

6.1 相关与回归分析概述 189

6.1.2　直线回归与相关分析 190

6.1.3　直线相关与回归分析的应用举例 192

6.2　相关过程与回归过程 197

6.2.1　CORR相关过程 197

6.2.2　PLOT过程 199

6.2.3　REG回归过程 202

6.2.4　回归诊断方法 208

6.2.5　用各种回归方法筛选变量 209

6.3.1　概述 212

6.3　直线回归分析 212

6.3.2　可直线化的简单曲线拟合 213

6.3.3　应用举例 213

6.3.4　一般多项式曲线拟合 227

6.4　非线性回归过程NLIN 230

6.4.1　NLIN过程简介 230

6.4.2　NLIN应用举例 231

6.4.3　多条回归直线的方差比较 242

6.5　多元线性回归分析 243

6.5.1　多元线性回归分析的概述 243

6.5.2　应用举例 244

6.6　RSREG过程 251

6.6.1　RSREG过程说明 251

6.6.2　RSREG过程语句格式 252

6.6.3　应用举例 254

6.7　习题 259

第7章 聚类分析 265

7.1　聚类分析方法概述 265

7.2　TREE过程 266

7.3　应用举例 266

7.3.1　用VARCLUS过程实现变量聚类分析 266

7.3.2　用CLUSTER过程实现样品聚类分析 275

7.3.3　用FASTCLUS过程进行大样本聚类分析 280

7.3.4　用ACECLUS过程进行预处理 285

7.4　习题 288

第8章 主成分分析 293

8.1 主成分的几何意义与一般数学模型 293

8.2　PRINCOMP过程 296

8.3　应用举例 297

8.4　习题 303

第9章 典型相关分析 305

9.1　典型相关分析概述 305

9.2.2　CANCORR语句说明 306

9.2　CANCORR过程简介 306

9.2.1　CANCORR语法格式 306

9.3　应用举例 308

9.4　习题 313

第10章 判别分析 315

10.1　判别分析概述 315

10.2　DISCRIM判别分析过程 318

10.2.1 DISCRIM过程语句说明 318

10.2.2　应用举例 320

10.3.1 CANDISC过程的语句用法和功能 327

10.3　CANDISC典型判别过程 327

10.3.2　应用举例 328

10.4　习题 336

第11章 因子分析 341

11.1　因子分析简介 341

11.1.1　因子分析基本概念 341

11.1.2　因子分析的数学模型 342

11.2　PROC FACTOR过程 342

11.3　应用举例 345

11.4　习题 359

参考文献 362