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出版说明 1

前言 1

第1章 SAS基础 1

1.1 初识SAS 1

1.1.1 SAS简介 1

1.1.2 使用SAS 2

1.1.3 SAS 对数据文件的管理 5

1.2 初识INSIGHT模块 9

1.2.1 调用INSIGHT模块 9

1.2.2 INSIGHT的功能概述 10

1.2.3 数据的预处理操作 11

1.3 初识“分析家” 13

1.3.1 调用“分析家” 13

1.3.2 功能概述 14

1.3.3 “分析家”的有关操作 14

1.4.1 SAS程序概述 19

1.4 SAS编程初步 19

1.4.2 指定逻辑库 20

1.4.3 数据步简介 21

1.4.4 过程步简介 25

1.5 习题 31

2.1.1 统计学的基本概念 32

2.1.2 表示数据位置的统计量 32

2.1 描述性统计的基本概念 32

第2章 SAS的描述统计功能 32

2.1.3 表示数据分散程度的统计量 33

2.1.4 表示数据分布形状的统计量 34

2.1.5 其他统计量 34

2.2 在SAS中计算统计量 35

2.2.1 用INSIGHT计算统计量 35

2.2.2 用“分析家”计算统计量 37

2.2.3 编程实现描述性统计 41

2.3 统计图形 48

2.3.1 定量变量的图形表示 48

2.3.2 分类变量的图形表示 50

2.4 用SAS绘制统计图形 51

2.4.1 用INSIGHT绘制统计图形 51

2.4.2 用“分析家”绘制统计图形 56

2.4.3 编程绘制统计图形 57

2.4.4 图形的调整与输出 65

2.5 习题 66

第3章 区间估计与假设检验 68

3.1 区间估计与假设检验的基本概念 68

3.1.1 区间估计 68

3.1.2 假设检验 69

3.2 总体均值的区间估计与假设检验的SAS实现 71

3.2.1 使用INSIGHT模块 71

3.2.2 使用“分析家” 75

3.2.3 使用TTEST过程 78

3.3 总体比例的区间估计与假设检验的SAS实现 83

3.3.1 总体比例的置信区间 83

3.3.2 单样本总体比例的假设检验 85

3.3.3 两总体比例的比较 86

3.4 总体方差的区间估计与假设检验的SAS实现 87

3.4.1 总体方差的置信区间 88

3.4.2 单样本总体方差的假设检验 88

3.4.3 两样本总体方差的比较 90

3.5 分布检验 91

3.5.1 数据的分布研究 91

3.5.2 在INSIGHT模块中研究分布 93

3.5.3 在“分析家”中研究分布 96

3.5.4 使用UNIVARIATE过程 98

3.6 习题 98

第4章 相关分析与回归分析 101

4.1 简单相关分析 101

4.1.1 相关分析的基本概念 101

4.1.2 用INSIGHT模块作相关分析 103

4.1.3 用“分析家”作相关分析 107

4.2.1 回归分析的基本概念 110

4.2 回归分析 110

4.2.2 用INSIGHT模块作回归分析 117

4.2.3 用“分析家”作回归分析 124

4.2.4 使用REG过程作回归分析 129

4.3 非线性回归 134

4.3.1 多项式回归 134

4.3.2 可化为线性回归的一元非线性回归 142

4.4 习题 146

5.1.1 单因素方差分析问题与模型 150

5.1 方差分析中的有关概念 150

第5章 方差分析 150

5.1.2 双因素方差分析问题与模型 152

5.1.3 方差分析中的基本假定 154

5.2 单因素方差分析 155

5.2.1 用INSIGHT作单因素方差分析 155

5.2.2 用“分析家”作单因素方差分析 158

5.2.3 用过程进行单因素方差分析 160

5.3.1 用INSIGHT作双因素方差分析 162

5.3 双因素方差分析 162

5.3.2 用“分析家”作双因素方差分析 167

5.3.3 用GLM过程进行双因素方差分析 171

5.4 均值估计与多重比较 172

5.4.1 概述 172

5.4.2 用“分析家”进行均值比较 173

5.5 习题 177

第6章 主成分分析与因子分析 180

6.1 主成分分析 180

6.1.1 主成分分析的概念与步骤 180

6.1.2 使用INSIGHT模块作主成分分析 183

6.1.3 使用“分析家”作主成分分析 186

6.1.4 使用PRINCOMP过程进行主成分分析 190

6.2 因子分析 194

6.2.1 因子分析的概念与步骤 194

6.2.2 使用INSIGHT模块作因子分析 198

6.2.3 使用FACTOR过程进行因子分析 202

6.3 习题 210

第7章 典型相关分析与对应分析 213

7.1 典型相关分析 213

7.1.1 典型相关分析的概念与步骤 213

7.1.2 用INSIGHT模块实现典型相关分析 215

7.1.3 用“分析家”实现典型相关分析 219

7.1.4 用CANCORR过程实现典型相关分析 224

7.2 对应分析 230

7.2.1 对应分析的基本概念 230

7.2.2 使用CORRESP过程实现对应分析 231

7.3 习题 239

第8章 聚类分析与判别分析 244

8.1 聚类分析 244

8.1.1 聚类分析的基本概念 244

8.1.2 系统聚类法的基本思想和步骤 245

8.1.3 用CLUSTER过程和TREE过程进行系统聚类 248

8.1.4 用VARCLUS过程进行变量聚类 252

8.2 判别分析 259

8.2.1 判别分析的基本概念 259

8.2.2 SAS中作判别分析的过程 263

8.2.3 分析实例 267

8.3 习题 281

第9章 属性（分类）数据分析 287

9.1 属性数据及其分析 287

9.1.1 属性数据分析与列联表 287

9.1.2 属性变量关联性分析 288

9.1.3 属性变量关联度计算 290

9.1.4 有序变量关联性分析 290

9.2 SAS中的属性数据分析 291

9.2.1 2×2表的分析 291

9.2.2 r×c表的分析 293

9.2.3 分层列联表分析 295

9.2.4 有序变量的关联性分析 298

9.3 习题 300