統計分析及其SAS實現 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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張曉冉 著

圖書標籤:

• 統計分析
• SAS
• 數據分析
• 統計建模
• 應用統計
• SAS編程
• 迴歸分析
• 方差分析
• 統計方法
• 數據挖掘

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302252313

版次：1

商品編碼：10695653

品牌：清華大學

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2011-05-01

用紙：膠版紙

頁數：257

字數：365000

正文語種：中文

內容簡介

　　《統計分析及其SAS實現》介紹瞭常用統計分析方法及其在sas軟件中的實現．全書共11章，內容包括：統計分析的sas基礎，描述統計，假設檢驗，綫性迴歸分析與迴歸診斷，方差分析，分類數據的列聯錶分析，主成分分析，因子分析，典型相關分析，判彆分析和聚類分析．每章末附有一定數量的習題，用於補充正文或提供統計模型．書中在講述各種統計方法時，力爭使統計學原理、實例和sas程序及輸齣有機結閤，以增強讀者對統計學中問題和原理的理解．
　　《統計分析及其SAS實現》可作為統計學、概率論與數理統計和經濟管理等專業高年級本科生統計分析軟件課程的教材使用，也可供相關專業研究生、青年教師和統計分析工作者參考．

目錄

第1章 統計分析的sas基礎
1.1 sas概述
1.1.1 顯示管理方式
1.1.2 係統配置
1.2 sas編程基礎
1.2.1 數據步基本語句
1.2.2 input語句
1.2.3 數據集與數據庫
1.3 幾個常用過程
1.3.1 print過程
1.3.2 sort過程
1.3.3 gplot過程
1.3.4 transpose過程（轉置數據集）
1.3.5 standard過程（標準化數據）
1.4 常用結構語句
1.4.1 選擇結構
1.4.2 循環結構
1.5 sas數據集管理
1.5.1 編輯數據集
1.5.2 數據集的橫嚮閤並
1.5.3 與其他係統數據集間的轉換
1.6 sas的常用統計函數
1.6.1 隨機數生成函數
1.6.2 纍積分布函數和概率密度函數
1.6.3 分位數函數
1.7 補充與習題
第2章 描述統計
2.1 描述性統計量
2.1.1 描述總體分布位置的統計量
2.1.2 描述總體分散程度的統計量
2.1.3 描述總體分布形狀的統計量
2.2 圖形描述總體
2.2.1 條形圖和直方圖
2.2.2 箱綫圖（box-and-whisker）
2.3 補充與習題
第3章 假設檢驗
3.1 假設檢驗與區間估計
3.1.1 參數的假設檢驗
3.1.2 參數的區間估計
3.2 正態總體均值和方差的檢驗
3.2.1 正態總體均值檢驗
3.2.2 正態總體方差檢驗
3.3 兩總體均值比較
3.3.1 獨立組均值比較
3.3.2 成對組均值比較
3.4 正態性檢驗
3.4.1 x2檢驗法
3.4.2 經驗分布函數（ecdf）檢驗法
3.4.3 shapiro-wilk檢驗
3.5 補充與習題
第4章 綫性迴歸分析與迴歸診斷
4.1 統計模型
4.2 模型參數的最小二乘估計和因變量的預測
4.2.1 模型參數的最小二乘估計及其性質
4.2.2 因變量的預測
4.3 迴歸分析中的假設檢驗
4.3.1 迴歸方程的顯著性檢驗
4.3.2 單個迴歸係數的顯著性檢驗
4.3.3 迴歸係數的一般綫性假設檢驗
4.3.4 應用例子
4.4 迴歸診斷
4.4.1 殘差分析
4.4.2 影響分析
4.4.3 多重共綫性
4.5 多重共綫性處理方法
4.5.1 篩選迴歸變量
4.5.2 嶺迴歸
4.6 補充與習題
第5章 方差分析
5.1 單因子方差分析
5.1.1 模型及其顯著性檢驗
5.1.2 方差齊性檢驗
5.1.3 可估函數與對比
5.1.4 多重比較
5.2 無交互效應的兩因子方差分析
5.2.1 模型及因子效應的顯著性檢驗
5.2.2 因子顯著性檢驗統計量分布的推導
5.2.3 多重比較與同時置信區間
5.3 有交互效應的兩因子方差分析
5.3.1 模型及因子效應的顯著性檢驗
5.4 一般綫性模型（glm）過程
5.5 補充與習題
第6章 分類數據的列聯錶分析
6.1 用freq過程生成列聯錶
6.2 單嚮錶分析
6.2.1 二項分布參數的檢驗與區間估計
6.2.2 多項分布參數檢驗
6.3 雙嚮錶分析
6.3.1 獨立性的x2檢驗
6.3.2 小樣本列聯錶獨立性的fisher精確檢驗
6.4 2 ×2錶分析
6.4.1 風險和風險差
6.4.2 相對風險和優比比率
6.5 補充與習題
第7章 主成分分析
7.1 總體主成分
7.1.1 主成分定義及求法
7.1.2 主成分性質
7.1.3 標準化變量的主成分
7.2 樣本主成分與主成分得分
7.2.1 樣本主成分
7.2.2 主成分得分
7.3 補充與習題
第8章 因子分析
8.1 正交因子模型及模型中各量的統計意義
8.1.1 正交因子模型
8.1.2 正交因子模型的性質
8.1.3 因子載荷陣中各量的統計意義
8.2 模型參數估計
8.2.1 模型參數的主成分估計
8.2.2 模型參數的主因子與迭代主因子估計
8.2.3 模型參數的極大似然估計
8.3 因子鏇轉與因子得分
8.3.1 因子鏇轉
8.3.2 因子得分
8.4 補充與習題
第9章 典型相關分析
9.1 總體典型相關變量
9.1.1 第一對典型相關變量的求法
9.1.2 一般典型相關變量求法
9.1.3 典型相關變量的性質
9.2 典型相關變量係數的估計和典型變量得分
9.3 典型相關係數檢驗
9.3.1 第一個典型相關係數的檢驗
9.3.2 一般典型相關係數的檢驗
9.4 補充與習題
第10章 判彆分析
10.1 多總體距離判彆
10.1.1 馬氏距離
10.1.2 馬氏距離判彆
10.2 正態總體判彆分析中的檢驗問題
10.2.1 多元方差分析——manova
10.2.2 多元正態兩總體均值比較
10.2.3 多元正態總體協差陣的齊性檢驗
10.3 bayes歲判彆分析
10.3.1 先驗概率的確定
10.3.2 後驗概率與廣義平方距離
10.3.3 bayes判彆準則
10.4 非參數判彆
10.4.1 密度函數核估計
10.4.2 k-最近鄰估計
10.5 逐步判彆與stepdisc過程
10.5.1 逐步判彆的理論基礎
10.5.2 逐步判彆的計算
10.6 補充與習題
第11章 聚類分析
11.1 係統聚類法
11.1.1 係統聚類法分類
11.1.2 係統聚類法的性質
11.1.3 類個數的確定
11.2 動態聚類法與fastclus過程
11.2.1 初始凝聚點的選取
11.2.2 初始分類與修改分類
11.3 補充與習題
附錄a 輔助知識
a.1 矩陣知識
a.1.1 分塊矩陣的行列式與逆
a.2 迴歸問題
a.3 隨機嚮量的投影與相關係數
參考文獻

前言/序言

《統計分析及其SAS實現》 一本實用指南，助力您掌握統計分析的精髓，並靈活運用SAS這一強大工具進行數據探索與洞察。 在當今數據驅動的時代，理解和運用統計學知識已經成為各行各業從業者不可或缺的核心技能。無論是科學研究、市場分析、金融建模，還是社會調查，精準的數據分析都能為決策提供堅實的依據，揭示隱藏的規律，並驅動創新。然而，僅僅掌握理論知識是遠遠不夠的，如何將抽象的統計方法有效地應用於真實世界的數據，並從中提取有價值的信息，纔是關鍵所在。 本書旨在為廣大讀者提供一套係統而實用的統計分析學習路徑，重點聚焦於如何藉助行業領先的統計軟件SAS，將復雜的統計模型和方法轉化為具體的分析實踐。我們深知，理論與實踐的結閤是掌握任何一門技術的不二法門。《統計分析及其SAS實現》正是基於這一理念，精心編排內容，力求在提供嚴謹的統計學理論講解的同時，輔以大量生動、貼近實際的SAS操作演示。 本書內容涵蓋廣泛，結構清晰，循序漸進，旨在滿足不同層次讀者的需求： 第一部分：統計學基礎理論與SAS入門 在深入統計分析之前，紮實的理論基礎是必不可少的。本部分將從最基礎的統計學概念齣發，為讀者構建一個清晰的知識框架。我們將首先介紹描述性統計的核心內容，包括數據的類型、集中趨勢的度量（如均值、中位數、眾數）、離散程度的度量（如方差、標準差、極差）以及數據的可視化方法（如直方圖、箱綫圖、散點圖）。通過這些基本工具，讀者將學會如何初步地概括和理解數據集的整體特徵。 隨後，我們將引入推斷性統計的基本原理，包括概率論的基礎知識、隨機變量、概率分布（如正態分布、二項分布、泊鬆分布）以及抽樣分布的概念。這些是理解統計推斷，如參數估計和假設檢驗的基石。我們將詳細闡述點估計和區間估計的理論，以及各種假設檢驗的邏輯和應用場景，例如t檢驗、Z檢驗、卡方檢驗等，幫助讀者掌握如何根據樣本數據對總體參數做齣推斷。 與此同時，為瞭讓讀者能夠立即將理論應用於實踐，我們將在理論講解的穿插引入SAS軟件的基本操作。SAS是一款功能強大且應用廣泛的統計分析軟件，掌握其基本語法和操作技巧將極大地提升數據分析的效率。本部分將帶領讀者從SAS的安裝與界麵介紹開始，逐步學習SAS數據集的創建、導入與導齣，數據預處理操作（如變量選擇、數據篩選、缺失值處理），以及SAS程序的基本結構和編寫規範。我們將通過簡單的SAS代碼示例，讓讀者親身感受SAS強大的數據管理和初步分析能力。 第二部分：核心統計分析方法及其SAS實現 在掌握瞭統計學的基礎和SAS的入門操作後，我們將進入本書的核心部分——深入探討各種常用的統計分析方法，並詳細展示如何使用SAS實現這些分析。 方差分析 (ANOVA)： 我們將詳細講解單因素方差分析、雙因素方差分析及其擴展，闡述方差分析的原理，如何檢驗不同組均值之間是否存在顯著差異。SAS的`PROC ANOVA`或`PROC GLM`將是實現這些分析的主要工具，我們將提供詳盡的代碼示例，演示如何構建模型、解釋輸齣結果，並進行事後比較。 迴歸分析： 迴歸分析是預測和解釋變量之間關係的重要方法。本書將涵蓋簡單綫性迴歸、多元綫性迴歸，以及非綫性迴歸模型。我們將重點講解迴歸模型的構建、係數的解釋、擬優度指標（如R平方）、殘差分析以及假設檢驗。SAS的`PROC REG`和`PROC GLM`將是實現這些分析的關鍵。我們還將介紹如何進行模型診斷，識彆潛在的多重共綫性、異方差性等問題，並討論如何選擇和評估最優的迴歸模型。 分類數據分析： 對於分類變量的分析，我們將介紹卡方檢驗（獨立性檢驗、擬閤度檢驗），以及邏輯迴歸模型。邏輯迴歸在處理二元或多元分類因變量時尤為重要。本書將詳細講解邏輯迴歸的原理、模型估計、係數解釋，並展示如何使用SAS的`PROC FREQ`和`PROC LOGISTIC`進行分析。 非參數檢驗： 在數據不滿足參數檢驗的假設條件時，非參數檢驗提供瞭重要的替代方案。我們將介紹Wilcoxon秩和檢驗、Mann-Whitney U檢驗、Kruskal-Wallis檢驗等常用的非參數方法，並指導讀者如何使用SAS的`PROC NPAR1WAY`等過程來執行這些檢驗。 聚類分析與因子分析： 為瞭探索數據的內在結構，聚類分析和因子分析是常用的降維和模式識彆技術。本書將介紹不同類型的聚類方法（如層次聚類、K-均值聚類），以及因子分析的原理和應用，例如識彆潛在的構念或主成分。SAS的`PROC CLUSTER`和`PROC FACTOR`將是實現這些分析的工具。 第三部分：高級統計分析技術與SAS應用 在讀者對核心統計分析方法有深入理解之後，本部分將進一步拓展到一些更高級的統計技術，這些技術在實際研究和應用中扮演著越來越重要的角色。 時間序列分析： 對於具有時間依賴性的數據，時間序列分析是必不可少的。我們將介紹時間序列數據的基本概念，如平穩性、自相關性、偏自相關性，以及ARIMA模型等經典時間序列模型。SAS的`PROC ARIMA`將是實現這些分析的核心工具。 生存分析： 在醫學、工程、社會科學等領域，研究事件發生的時間是常見的需求。生存分析提供瞭一套處理刪失數據的有效方法。本書將介紹Kaplan-Meier生存麯綫、Log-rank檢驗、Cox比例風險模型等生存分析的核心概念和方法，並指導讀者使用SAS的`PROC LIFETEST`和`PROC PHREG`進行分析。 貝葉斯統計入門（可選）： 隨著計算能力的提升，貝葉斯統計方法越來越受到關注。本書將簡要介紹貝葉斯統計的基本思想，與頻率派統計的區彆，並可能介紹一些SAS中實現貝葉斯分析的工具或方法。 多層數據分析（可選）： 在某些研究中，數據可能具有嵌套結構（如學生嵌套在班級，班級嵌套在學校）。多層模型（也稱為混閤效應模型）能夠有效地處理這類數據。本書將簡要介紹多層模型的概念和應用，並可能介紹SAS中相關的過程。 第四部分：SAS編程技巧與最佳實踐 除瞭統計方法的實現，高效的SAS編程技巧對於數據分析的順利進行至關重要。本部分將專注於提升讀者的SAS編程能力。 SAS宏語言： 宏語言可以極大地提高SAS程序的靈活性和可重用性，減少重復勞動。我們將深入講解宏變量、宏函數、宏過程的定義和使用，幫助讀者編寫齣更智能、更自動化的SAS代碼。 SAS數據步進階： 除瞭基礎的數據操作，我們將介紹SAS數據步中的高級技巧，如閤並數據集（MERGE, UPDATE）、循環控製、數組的使用、以及自定義函數的創建，進一步提升數據處理的效率和能力。 SAS過程步進階： 對於SAS的各種過程步，我們將不僅僅停留在基本用法的介紹，還將探討如何通過參數選項實現更精細的控製和更深入的分析。我們將介紹如何自定義報錶輸齣、生成高級圖形（如使用SAS ODS功能），以及如何優化程序運行效率。 SAS程序設計規範與調試： 良好的程序設計規範能夠提高代碼的可讀性、可維護性，減少錯誤。我們將強調代碼注釋、命名規範、模塊化編程等原則。同時，麵對程序中的錯誤，我們將介紹SAS的錯誤信息解讀方法和調試技巧，幫助讀者快速定位和解決問題。 本書的特點： 理論與實踐並重： 每一項統計方法都配有詳細的SAS實現代碼，讓讀者在學習理論的同時，能夠立刻動手實踐。 貼近實際案例： 本書中的案例數據取材於實際的統計研究場景，具有較高的參考價值。 SAS軟件的全麵應用： 覆蓋瞭SAS軟件在數據管理、統計分析、圖形繪製等方麵的常用功能。 循序漸進的學習路徑： 內容從基礎到高級，適閤不同水平的讀者。 注重細節與技巧： 不僅講解“做什麼”，更講解“怎麼做好”。 無論您是統計學專業的學生、科研人員、數據分析師，還是希望提升數據分析能力的各行業從業者，《統計分析及其SAS實現》都將是您寶貴的參考書籍。通過本書的學習，您將能夠自信地運用SAS這一強大的工具，進行嚴謹的統計分析，從海量數據中挖掘齣有價值的信息，為您的學習、研究或工作帶來更深層次的洞察和更明智的決策。

評分☆☆☆☆☆

這本書的內容結構安排，給我一種極度係統化的感覺，仿佛是為自學者量身定做的路綫圖。我之前嘗試過幾本不同的統計學入門讀物，但總感覺知識點跳躍性很大，讀完A章節，再看C章節時，發現B章節的關鍵銜接點缺失瞭。這本書似乎采用瞭循序漸進的教學法，從最基礎的概率論概念開始，穩步過渡到方差分析、多元迴歸等更復雜的模型。我特彆欣賞它在理論推導與實際應用之間的穿插設計。理論部分力求嚴謹，但絕不拖泥帶水，緊接著就會用一個貼近現實生活的例子來印證這個理論是如何發揮作用的。例如，在講解多重共綫性時，它是否能提供具體的診斷指標，並給齣解決方案，而不是僅僅停留在概念層麵？這種“理論支撐實踐，實踐反哺理論”的循環學習路徑，是我認為一本高質量統計教材必備的素質，這本書似乎成功地構建瞭這樣的框架。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名是《統計分析及其SAS實現》，以下是五段不包含該書具體內容的讀者評價： 這本書的封麵設計很吸引人，那種深藍與米白的搭配，透著一股嚴謹而又深邃的學術氣息。我拿到它的時候，首先被它厚實的裝幀吸引瞭，一看就知道內容分量十足。我個人是做市場調研的，日常工作中需要處理大量的數據，尤其是那些復雜的迴歸模型和時間序列分析，總是讓人頭疼。我一直希望能有一本既能深入淺齣講解統計學理論，又能提供實際操作指導的工具書。市麵上很多教材要麼理論過於晦澀，讀起來像天書，要麼操作指南過於零散，不成體係。我期待這本書能在理論與實踐之間找到一個完美的平衡點，能夠真正幫我構建起一個堅實的數理統計基礎，同時讓我明白如何在實際商業場景中，用嚴謹的數理方法來支撐我的決策。從目錄的宏觀布局來看，它似乎涵蓋瞭從描述性統計到推斷性統計的完整脈絡，這正是我目前最需要的結構化知識體係。我希望它能用清晰的語言闡述那些繞口的統計概念，比如中心極限定理在實際應用中的意義，以及如何判斷一個模型的穩健性，這些都是決定報告質量的關鍵要素。

評分☆☆☆☆☆

我對這本書的排版和注釋體係印象非常深刻，這通常是一個細節決定成敗的地方。我是一個偏愛紙質閱讀的人，閱讀體驗的好壞直接影響我的學習效率。這本書的字體選擇適中，行間距閤理，最重要的是，它似乎在關鍵的公式和定義旁邊都附帶瞭詳細的注釋或旁白，解釋瞭為什麼采用這種方法，而不是僅僅拋齣一個公式就完事大吉。這種“為什麼”的追溯，對於理解統計思想的內核至關重要。我希望它能提供一些曆史背景，比如某個統計方法的提齣者是誰，解決瞭當時什麼樣的難題，這樣能幫助我更好地建立知識的聯結。此外，如果書中能加入一些真實的案例研究的“失敗教訓”，那就更好瞭。知道哪些地方容易齣錯，比單純知道如何做正確步驟更有警示意義。期待它能像一位經驗豐富的老教授在身邊，隨時為你點撥迷津，而不是一個冷冰冰的公式手冊。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我買這本書主要是衝著它宣傳的“實踐性”去的，但實際翻閱下來，我發現它在數據可視化的講解上處理得相當到位。我一直覺得，再復雜的統計結果，如果不能用直觀的圖錶展示齣來，就如同對著一堆冰冷的數字發呆。這本書似乎在這方麵下瞭不少功夫，它沒有滿足於簡單的柱狀圖或餅圖，而是深入探討瞭如何利用圖形來揭示數據背後的潛在關係，比如如何構建交互式圖錶來展示多變量的影響，或者如何選擇最閤適的分布圖來呈現異常值。在我看來，一個優秀的統計分析師，一半靠計算，一半靠錶達。如果這本書能提供一套完整的、從數據清洗到最終報告圖錶製作的“流程範本”，那它的價值就遠超一般教材瞭。我特彆關注瞭它在假設檢驗部分，是否能清晰地指導讀者如何設定零假設和備擇假設，以及如何根據P值和置信區間做齣既符閤統計學規範又符閤業務邏輯的判斷，這是我工作中經常感到力不從心的地方。

評分☆☆☆☆☆

這本書的篇幅看起來非常紮實，但更吸引我的是其對現代統計方法論的關注程度。在當前大數據和人工智能飛速發展的背景下，傳統的綫性模型已經不能完全滿足所有需求。我非常好奇這本書是否涵蓋瞭諸如非參數統計方法，或者是在模型選擇和正則化技術（如嶺迴歸或Lasso）方麵的介紹。如果它隻是停留在經典的參數化統計範疇，那麼對於處理那些不服從正態分布或存在大量高維特徵的數據集時，指導意義就會大打摺扣。我期待這本書能展現齣對統計學前沿動態的敏感性，哪怕隻是作為選修章節進行簡要介紹，也能極大地提升這本書的時代價值。此外，書中如果能提供一些關於如何評估和比較不同統計模型優劣的量化標準，例如AIC、BIC等指標的實際應用解析，那將是錦上添花，能讓我的分析報告更具說服力和科學性。

評分☆☆☆☆☆

還好吧，一般的參考的書籍

評分☆☆☆☆☆

統計分析及其實現在書店看上瞭這本書一直想買可惜太貴又不打摺，迴傢決定上京東看看，果然有摺扣。毫不猶豫的買下瞭，京東速度果然非常快的，從配貨到送貨也很具體，快遞非常好，很快收到書瞭。書的包裝非常好，沒有拆開過，非常新，可以說無論自己閱讀傢人閱讀，收藏還是送人都特彆有麵子的說，特彆精美各種十分美好雖然看著書本看著相對簡單，但也不遑多讓，塑封都很完整封麵和封底的設計、繪圖都十分好畫讓我覺得十分細膩具有收藏價值。書的封套非常精緻推薦大傢購買。打開書本，書裝幀精美，紙張很乾淨，文字排版看起來非常舒服非常的驚喜，讓人看得欲罷不能，每每捧起這本書的時候似乎能夠感覺到作者毫無保留的把作品呈現在我麵前。作業深入淺齣的寫作手法能讓本人猶如身臨其境一般，好似一杯美式咖啡，看似快餐，其實值得迴味無論男女老少，第一印象最重要。從你留給彆人的第一印象中，就可以讓彆人看齣你是什麼樣的人。所以多讀書可以讓人感覺你知書答禮，頗有風度。多讀書，可以讓你多增加一些課外知識。培根先生說過知識就是力量。不錯，多讀書，增長瞭課外知識，可以讓你感到渾身充滿瞭一股力量。這種力量可以激勵著你不斷地前進，不斷地成長。從書中，你往往可以發現自己身上的不足之處，使你不斷地改正錯誤，擺正自己前進的方嚮。所以，書也是我們的良師益友。多讀書，可以讓你變聰明，變得有智慧去戰勝對手。書讓你變得更聰明，你就可以勇敢地麵對睏難。讓你用自己的方法來解決這個問題。這樣，你又嚮你自己的人生道路上邁齣瞭一步。多讀書，也能使你的心情便得快樂。讀書也是一種休閑，一種娛樂的方式。讀書可以調節身體的血管流動，使你身心健康。所以在書的海洋裏遨遊也是一種無限快樂的事情。用讀書來為自己放鬆心情也是一種十分明智的。讀書能陶冶人的情操，給人知識和智慧。所以，我們應該多讀書，為我們以後的人生道路打下好的、紮實的基礎！讀書養性，讀書可以陶冶自己的性情，使自己溫文爾雅，具有書捲氣讀書破萬捲，下筆如有神，多讀書可以提高寫作能力，寫文章就纔思敏捷舊書不厭百迴讀，熟讀深思子自知，讀書可以提高理解能力，隻要熟讀深思，你就可以知道其中的道理瞭讀書可以使自己的知識得到積纍，君子學以聚之。總之，愛好讀書是好事。讓我們都來讀書吧。其實讀書有很多好處,就等有心人去慢慢發現.最大的好處是可以讓你有屬於自己的本領靠自己生存。最後在好評一下京東客服服務態度好，送貨相當快,包裝仔細！這個也值得贊美下希望京東這樣保持下去，越做越好

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聽人介紹的 貌似挺好的

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書不錯 ，簡單易懂，初學者拿來看很適用

評分☆☆☆☆☆

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