具體描述
內容簡介
本書內容豐富且新穎， 適用麵寬且可操作性強。涉及SAS軟件基礎和五種高級編程技術、 統計設計中關鍵技術的SAS實現、 定量與定性資料差異性和預測性分析。這些內容高質量、 高效率地解決瞭實驗設計、 統計錶達與描述、 各種常用統計分析、 現代迴歸分析、 SAS高級編程技術和SAS實現及結果解釋等人們迫切需要解決卻又十分棘手的問題。 本書第1、 2篇共7章， 介紹瞭SAS軟件應用入門、 SAS語言基礎、 五種SAS高級編程技術， 介紹瞭用SAS實現實驗設計的關鍵技術（包括樣本含量與檢驗效能估計、 隨機化和直接生成設計類型）； 第3、 4篇共8章， 對各種單因素和多因素設計下定量與定性結果進行差異性分析； 第5、 6篇共16章， 對定量與定性結果提供瞭數十種預測性分析方法， 包括定量和定性原因變量的判彆分析。還有一些配套的輔助資料， 放在華信教育資源網www.hxedu.com.cn上， 便於讀者查詢。作者簡介
軍事醫學科學院醫學統計學教授；任中國現場統計研究會理事、任中國生物醫學統計學會副會長、任《中華醫學雜誌》等10餘種雜誌編委。目錄
目 錄第1篇 SAS軟件及相關知識介紹
第1章 SAS軟件與SAS用法簡介
1．1 SAS軟件簡介
1．1．1 SAS軟件結構
1．1．2 SAS界麵簡介
1．1．3 SAS過程與SAS程序
1．1．4 運行SAS軟件的兩種常用方式
1．1．5 SAS程序結構
1．1．6 簡單SAS程序中的SAS語句簡介
1．1．7 SAS語言簡介
1．1．8 SAS數據集簡介
1．1．9 如何利用SAS幫助窗口
1．2 SAS用法簡介
1．2．1 初學者學習SAS的快捷方式
1．2．2 實際運行SAS
1．2．3 從實驗設計角度談SAS用法
1．2．4 從資料錄入角度談SAS用法
1．2．5 從不同格式數據轉換角度談SAS用法
1．2．6 從資料錶達角度談SAS用法
1．2．7 從統計分析角度談SAS用法
1．3 本章小結
第2章 SAS語言基礎介紹
2．1 SAS數據步中常用SAS語句
2．1．1 數據獲取語句
2．1．2 數據步文件管理語句
2．1．3 SAS變量操作語句
2．1．4 SAS觀測值操作語句
2．1．5 數據步循環與控製語句
2．2 SAS過程步中常用SAS語句
2．3 可在SAS程序中任何地方齣現的SAS語句――全程語句
2．3．1 全程數據存取語句
2．3．2 全程日誌控製語句
2．3．3 全程環境控製語句
2．3．4 全局輸齣控製語句
2．3．5 全程程序控製語句
2．4 SAS函數中的基礎知識
2．4．1 SAS函數
2．4．2 SAS參數
2．4．3 函數值
2．4．4 SAS函數分類
2．4．5 SAS函數在使用中的注意事項
2．5 日期時間函數
2．5．1 日期時間函數簡介
2．5．2 用DATDIF函數計算兩個日期之間的天數
2．5．3 用YRDIF函數計算兩個日期之間的年數
2．5．4 用HOUR和MINUTE函數計算當前時間
2．5．5 用YEAR、 QTR、 MONTH和DAY函數計算當前所處的年、 季度、 月份和日期
2．5．6 用HOLIDAY函數計算指定年份指定節日的日期
2．6 截取函數
2．6．1 截取函數簡介
2．6．2 用CEIL函數求最小整數
2．6．3 用FLOOR函數求最大整數
2．6．4 用INT函數取整數部分
2．6．5 用ROUND函數按指定的精度取捨入值
2．6．6 用TRUNC函數求截取數值
2．7 分位數函數
2．7．1 分位數函數簡介
2．7．2 用CINV函數計算卡方分布麯綫下的p分位數
2．7．3 用FINV函數計算F分布麯綫下的p分位數
2．7．4 用PROBIT函數計算標準正態分布麯綫下的p分位數
2．7．5 用TINV函數計算t分布麯綫下的p分位數
2．8 數學函數
2．8．1 數學函數簡介
2．8．2 用ABS函數求絕對值
2．8．3 用EXP函數計算e的x次冪
2．8．4 用LOG函數計算以e為底的真數x的自然對數值
2．8．5 用LOG10函數計算以10為底的真數x的對數值
2．8．6 用MOD函數計算餘數值
2．8．7 用SQRT函數計算平方根
2．8．8 用SQRT函數、 FNONCT函數和FINV函數計算ψ值
2．8．9 用CNONCT函數和CINV函數計算λ值
2．9 概率函數
2．9．1 概率函數簡介
2．9．2 用PROBCHI函數計算服從卡方分布的隨機變量小於x的概率
2．9．3 用PROBF函數計算服從F分布的隨機變量小於x的概率
2．9．4 用PROBNORM函數計算標準正態分布麯綫下的麵積
2．9．5 用PROBT函數計算服從t分布的隨機變量小於x的概率
2．9．6 用PROBMC函數計算q臨界值
2．10 樣本統計函數
2．10．1 樣本統計函數簡介
2．10．2 用MEAN、 MAX與MIN函數計算算術均值、 最大值與最小值
2．10．3 用SUM、 USS與CSS函數計算和、 未校正平方和與校正平方和
2．10．4 用VAR、 STD、 STDERR和CV函數計算方差、 標準差、 標準誤與變異係數
2．10．5 用SKEWNESS和KURTOSIS函數計算偏度係數與峰度係數
2．10．6 用NMISS函數計算缺失值的個數
2．11 隨機數函數
2．11．1 隨機數函數簡介
2．11．2 用NORMAL函數或RANNOR函數産生正態分布的隨機數
2．11．3 用UNIFORM或RANUNI函數産生均勻分布的隨機數
2．11．4 用RANEXP函數産生指數分布的隨機數
2．11．5 用RANBIN函數産生二項分布的隨機數
2．11．6 用RANPOI函數産生泊鬆分布的隨機數
2．12 SAS call子程序
2．12．1 隨機數子程序
2．12．2 其他子程序
2．12．3 隨機數子程序的運用
第3章 SAS高級編程技術介紹
3．1 SAS ODS介紹
3．1．1 概述
3．1．2 ODS特點和常用輸齣目標
3．1．3 常用ODS語句
3．1．4 SAS ODS的應用
3．2 SAS宏介紹
3．2．1 概述
3．2．2 宏變量
3．2．3 宏與宏參數
3．2．4 宏的引用
3．2．5 常用宏語句和係統宏函數
3．2．6 宏與其他模塊接口
3．3 SAS SQL介紹
3．3．1 SQL簡介
3．3．2 SQL過程的語句介紹
3．4 SAS數組介紹
3．4．1 概述
3．4．2 Array語法格式
3．4．3 數組Array定義
3．4．4 數組Array初始化
3．4．5 數組引用
3．4．6 有關數組的SAS函數
3．5 SAS/IML介紹
3．5．1 概述
3．5．2 由矩陣標識創建矩陣
3．5．3 矩陣操作
3．5．4 SAS/IML編程語句
3．5．5 IML中常用函數
3．5．6 IML中數據集的操作
第2篇 統計設計中關鍵技術的SAS實現
第4章 統計設計核心內容介紹
4．1 統計設計概述
4．1．1 統計設計類型
4．1．2 三類統計設計的共性
4．1．3 三類統計設計的個性
4．1．4 試驗設計要點
4．1．5 臨床試驗設計要點
4．1．6 調查設計要點
4．2 設計類型概述
4．2．1 單因素設計
4．2．2 多因素設計
4．2．3 重復測量設計
4．3 比較類型概述
4．3．1 四種比較類型的概念
4．3．2 四種比較類型下檢驗假設及結論的正確陳述
4．3．3 閤理選擇臨床試驗的比較類型
4．4 樣本含量與檢驗效能估計概述
4．4．1 樣本含量估計的概念、 意義與作用
4．4．2 檢驗效能估計的概念、 意義與作用
4．5 隨機化方法概述
4．5．1 隨機化的概念
4．5．2 隨機化的意義與作用
4．5．3 隨機抽樣方法
4．5．4 隨機分組方法
4．6 本章小節
第5章 構建設計類型的SAS實現
5．1 常用標準多因素設計類型的列錶格式
5．1．1 隨機區組設計
5．1．2 含一個協變量的隨機區組設計
5．1．3 平衡不完全隨機區組設計
5．1．4 拉丁方設計
5．1．5 交叉設計
5．1．6 無重復實驗的雙因素設計
5．1．7 嵌套設計
5．1．8 裂區設計
5．1．9 析因設計
5．1．10 含區組因素的析因設計
5．1．11 正交設計
5．1．12 均勻設計
5．1．13 重復測量設計
5．2 常用標準多因素設計類型的SAS輸齣格式
5．2．1 如何用SAS實現隨機區組設計
5．2．2 如何用SAS實現平衡不完全區組設計
5．2．3 如何用SAS實現拉丁方設計
5．2．4 如何用SAS實現2×2交叉設計
5．2．5 如何用SAS實現3×3交叉設計
5．2．6 如何用SAS實現裂區設計
5．2．7 如何用SAS實現析因設計
5．2．8 如何用SAS實現含區組因素的析因設計
5．3 本章小結
第6章 樣本含量與檢驗效能估計的SAS實現
6．1 估計樣本含量與檢驗效能的前提條件
6．2 抽樣調查中樣本含量估計
6．2．1 估計總體均值時如何估計樣本含量
6．2．2 估計總體率時如何估計樣本含量
6．3 定量資料假設檢驗中樣本含量與檢驗效能估計
6．3．1 單組、 配對或交叉設計定量資料統計分析時樣本含量估計
6．3．2 成組設計統計分析時樣本含量估計
6．3．3 成組設計等效性檢驗時樣本含量估計
6．3．4 成組設計非劣效或優效性檢驗時樣本含量估計
6．3．5 單因素多水平設計定量資料方差分析時樣本含量的估計
6．3．6 兩因素析因設計定量資料方差分析時樣本含量估計
6．3．7 簡單直綫相關或迴歸分析時樣本含量的估計
6．3．8 單組、 配對或交叉設計定量資料假設檢驗時檢驗效能的計算
6．3．9 成組設計均值差異性檢驗時檢驗效能的計算
6．3．10 成組設計均值等效性檢驗時檢驗效能的計算
6．3．11 成組設計均值非劣效或優效性檢驗時檢驗效能的計算
6．3．12 單因素多水平設計定量資料的方差分析時檢驗效能的計算
6．3．13 兩因素析因設計定量資料方差分析時檢驗效能的計算
6．4 定性資料假設檢驗中樣本含量與檢驗效能估計
6．4．1 單組設計率的檢驗時樣本含量的估計
6．4．2 兩樣本頻率比較時樣本含量的估計
6．4．3 多個樣本頻率比較時樣本含量的估計
6．4．4 單因素2水平設計定性資料等效性檢驗時檢驗效能的估計
6．4．5 單因素2水平設計定性資料非劣效或優效性檢驗時檢驗效能的估計
6．4．6 例數相等的兩組樣本頻率比較時檢驗效能的計算
6．4．7 例數不相等的兩組樣本頻率比較時檢驗效能的計算
6．4．8 單因素2水平設計定性資料等效性檢驗時檢驗效能的計算
6．4．9 單因素2水平設計定性資料非劣效或優效性檢驗時檢驗效能的計算
6．5 本章小結
第7章 隨機化的SAS實現
7．1 常見隨機抽樣和隨機分組的種類
7．2 調查研究中隨機抽樣的SAS實現
7．3 試驗研究中隨機分組的SAS實現
7．4 本章小結
第3篇 對定量結果進行差異性分析
第8章 單因素設計一元定量資料差異性分析
8．1 單組設計一元定量資料t檢驗與符號秩和檢驗
8．1．1 問題與數據
8．1．2 對數據結構的分析
8．1．3 分析目的與統計分析方法的選擇
8．1．4 SAS程序中重要內容的說明
8．1．5 主要分析結果及解釋
8．2 配對設計一元定量資料t檢驗與符號秩和檢驗
8．2．1 問題與數據
8．2．2 對數據結構的分析
8．2．3 分析目的與方法選擇
8．2．4 SAS程序中重要內容的說明
8．2．5 主要分析結果及解釋
8．3 成組設計一元定量資料t檢驗
8．3．1 問題與數據
8．3．2 對數據結構的分析
8．3．3 分析目的與方法選擇
8．3．4 SAS程序中重要內容的說明
8．3．5 主要分析結果及解釋
8．4 成組設計一元定量資料兩種近似t檢驗和Wilcoxon秩和檢驗
8．4．1 問題與數據
8．4．2 對數據結構的分析
8．4．3 分析目的與統計分析方法的選擇
8．4．4 SAS程序中重要內容的說明
8．4．5 主要分析結果及解釋
8．5 成組設計一元定量資料三種特殊的比較――優效性、 非劣效性和等效性t檢驗
8．5．1 何為三種特殊的假設檢驗
8．5．2 成組設計一元定量資料優效性檢驗
8．5．3 成組設計一元定量資料非劣效性檢驗
8．5．4 成組設計一元定量資料等效性檢驗
8．6 單因素k(k≥3)水平設計一元定量資料方差分析和兩兩比較
8．6．1 問題與數據
8．6．2 對數據結構的分析
8．6．3 分析目的與統計分析方法的選擇
8．6．4 SAS程序中重要內容的說明
8．6．5 主要分析結果及解釋
8．7 單因素k(k≥3)水平設計定量資料一元協方差分析
8．7．1 問題與數據
8．7．2 對數據結構的分析
8．7．3 分析目的與統計分析方法的選擇
8．7．4 SAS程序中重要內容的說明
8．7．5 主要分析結果及解釋
8．8 單因素k(k≥3)水平設計一元定量資料Welch近似方差分析和Kruskal?Wallis秩
和檢驗及兩兩比較
8．8．1 問題與數據
8．8．2 對數據結構的分析
8．8．3 分析目的與統計分析方法的選擇
8．8．4 SAS程序中重要內容的說明
8．8．5 主要分析結果及解釋
8．9 本章小結
第9章 單因素設計一元生存資料差異性分析
9．1 單因素設計一元生存資料分析簡介
9．2 生存資料統計描述
9．2．1 問題與數據
9．2．2 對數據結構的分析
9．2．3 分析目的與統計分析方法的選擇
9．2．4 SAS程序
9．2．5 主要分析結果及解釋
9．3 生存麯綫比較
9．3．1 問題與數據
9．3．2 對數據結構的分析
9．3．3 分析目的與統計分析方法的選擇
9．3．4 SAS程序
9．3．5 主要分析結果及解釋
9．4 本章小結
第10章 多因素設計一元定量資料差異性分析
10．1 隨機區組設計一元定量資料方差分析與Friedman秩和檢驗
10．1．1 問題與數據
10．1．2 對數據結構的分析
10．1．3 分析目的與統計分析方法的選擇
10．1．4 SAS程序
10．1．5 主要分析結果及解釋
10．2 雙因素無重復實驗設計一元定量資料方差分析
10．2．1 問題與數據
10．2．2 對數據結構的分析
10．2．3 分析目的與統計分析方法的選擇
10．2．4 SAS程序
10．2．5 主要分析結果及解釋
10．3 平衡不完全隨機區組設計一元定量資料方差分析
10．3．1 問題與數據
10．3．2 對數據結構的分析
10．3．3 分析目的與統計分析方法的選擇
10．3．4 SAS程序
10．3．5 主要分析結果及解釋
10．4 拉丁方設計一元定量資料方差分析
10．4．1 問題與數據
10．4．2 對數據結構的分析
10．4．3 分析目的與統計分析方法的選擇
10．4．4 SAS程序
10．4．5 主要分析結果及解釋
10．5 二階段交叉設計一元定量資料方差分析
10．5．1 問題與數據
10．5．2 對數據結構的分析
10．5．3 分析目的與統計分析方法的選擇
10．5．4 SAS程序
10．5．5 主要分析結果及解釋
10．6 析因設計一元定量資料方差分析
10．6．1 問題與數據
10．6．2 對數據結構的分析
10．6．3 分析目的與統計分析方法的選擇
10．6．4 SAS程序
10．6．5 主要分析結果及解釋
10．7 含區組因素的析因設計一元定量資料方差分析
10．7．1 問題與數據
10．7．2 對數據結構的分析
10．7．3 分析目的與統計分析方法的選擇
10．7．4 SAS程序
10．7．5 主要分析結果及解釋
10．8 嵌套設計一元定量資料方差分析
10．8．1 問題與數據
10．8．2 對數據結構的分析
10．8．3 分析目的與統計分析方法的選擇
10．8．4 SAS程序
10．8．5 主要分析結果及解釋
10．9 裂區設計一元定量資料方差分析
10．9．1 問題與數據
10．9．2 對數據結構的分析
10．9．3 分析目的與統計分析方法的選擇
10．9．4 SAS程序
10．9．5 主要分析結果及解釋
10．10 正交設計一元定量資料方差分析
10．10．1 問題與數據
10．10．2 對數據結構的分析
10．10．3 分析目的與統計分析方法的選擇
10．10．4 SAS程序
10．10．5 主要分析結果及解釋
10．11 重復測量設計一元定量資料方差分析
10．11．1 問題與數據
10．11．2 對數據結構的分析
10．11．3 分析目的與統計分析方法的選擇
10．11．4 SAS程序
10．11．5 主要分析結果及解釋
10．12 常見多因素實驗設計一元定量資料協方差分析
10．12．1 問題與數據
10．12．2 對數據結構的分析
10．12．3 分析目的與統計分析方法的選擇
10．12．4 SAS程序
10．12．5 主要分析結果及解釋
10．13 多個單因素2水平設計定量資料meta分析
10．13．1 問題與數據
10．13．2 對數據結構的分析
10．13．3 分析目的與統計分析方法的選擇
10．13．4 SAS程序
10．13．5 主要分析結果及解釋
10．14 本章小結
第11章 單因素設計多元定量資料差異性分析
11．1 問題、 數據及統計分析方法的選擇
11．1．1 問題與數據
11．1．2 對數據結構的分析
11．1．3 分析目的與統計分析方法選擇
11．2 單因素設計定量資料多元方差和協方差分析
11．2．1 對例11?1資料進行單組設計定量資料二元方差分析
11．2．2 對例11?2資料進行配對設計定量資料二元方差分析
11．2．3 對例11?3資料進行單因素2水平設計定量資料三元方差分析
11．2．4 對例11?4資料進行單因素3水平設計定量資料二元方差分析
11．2．5 對例11?5資料進行單因素2水平設計二元定量資料的一元協方差分析
11．2．6 對例11?6資料進行單因素2水平設計二元定量資料的二元協方差分析
11．3 本章小結
第12章 多因素設計多元定量資料差異性分析
12．1 問題、 數據及統計分析方法的選擇
12．1．1 問題與數據
12．1．2 對數據結構的分析
12．1．3 分析目的與統計分析方法的選擇
12．2 多因素設計定量資料多元方差和協方差分析
12．2．1 對例12?1資料進行隨機區組設計定量資料三元方差分析
12．2．2 對例12?2資料進行兩因素析因設計定量資料三元方差分析
12．2．3 對例12?3資料進行含區組因素析因設計定量資料四元方差分析
12．2．4 對例12?4資料進行正交設計定量資料三元方差分析
12．2．5 對例12?5資料進行具有一個重復測量的兩因素設計定量資料二元方差分析
12．2．6 對例12?6資料進行兩因素析因設計五元定量資料的二元協方差分析
12．3 本章小結
第4篇 對定性結果進行差異性分析
第13章 單因素設計一元定性資料差異性分析
13．1 單組設計一維錶資料統計分析
13．1．1 問題與數據
13．1．2 對數據結構的分析
13．1．3 分析目的與統計分析方法的選擇
13．1．4 SAS程序中重要內容的說明
13．1．5 主要分析結果及解釋
13．2 配對設計四格錶資料統計分析
13．2．1 問題與數據
13．2．2 對數據結構的分析
13．2．3 分析目的與統計分析方法的選擇
13．2．4 SAS程序中重要內容的說明
13．2．5 主要分析結果及解釋
13．3 配對設計擴大形式的方錶資料統計分析
13．3．1 問題與數據
13．3．2 對數據結構的分析
13．3．3 分析目的與統計分析方法的選擇
13．3．4 SAS程序中重要內容的說明
13．3．5 主要分析結果及解釋
13．4 成組設計橫斷麵研究四格錶資料統計分析
13．4．1 問題與數據
13．4．2 對數據結構的分析
13．4．3 分析目的與統計分析方法的選擇
13．4．4 SAS程序中重要內容的說明
13．4．5 主要分析結果及解釋
13．5 成組設計隊列研究四格錶資料統計分析
13．5．1 問題與數據
13．5．2 對數據結構的分析
13．5．3 分析目的與統計分析方法的選擇
13．5．4 SAS程序中重要內容的說明
13．5．5 主要分析結果及解釋
13．6 成組設計病例對照研究四格錶資料統計分析
13．6．1 問題與數據
13．6．2 對數據結構的分析
13．6．3 分析目的與統計分析方法的選擇
13．6．4 SAS程序中重要內容的說明
13．6．5 主要分析結果及解釋
13．7 成組設計結果變量為多值有序變量的2×C錶資料統計分析
13．7．1 問題與數據
13．7．2 對數據結構的分析
13．7．3 分析目的與統計分析方法的選擇
13．7．4 SAS程序中重要內容的說明
13．7．5 主要分析結果及解釋
13．8 成組設計結果變量為多值名義變量的2×C錶資料統計分析
13．8．1 問題與數據
13．8．2 對數據結構的分析
13．8．3 分析目的與統計分析方法的選擇
13．8．4 SAS程序中重要內容的說明
13．8．5 主要分析結果及解釋
13．9 單因素多水平設計無序原因變量R×2錶資料統計分析
13．9．1 問題與數據
13．9．2 對數據結構的分析
13．9．3 分析目的與統計分析方法的選擇
13．9．4 SAS程序中重要內容的說明
13．9．5 主要分析結果及解釋
13．10 單因素多水平設計有序原因變量R×2錶資料統計分析
13．10．1 問題與數據
13．10．2 對數據結構的分析
13．10．3 分析目的與統計分析方法的選擇
13．10．4 SAS程序中重要內容的說明
13．10．5 主要分析結果及解釋
13．11 單因素多水平設計雙嚮無序R×C錶資料統計分析
13．11．1 問題與數據
13．11．2 對數據結構的分析
13．11．3 分析目的與統計分析方法的選擇
13．11．4 SAS程序中重要內容的說明
13．11．5 主要分析結果及解釋
13．12 單因素多水平設計有序結果變量R×C錶資料統計分析
13．12．1 問題與數據
13．12．2 對數據結構的分析
13．12．3 分析目的與統計分析方法的選擇
13．12．4 SAS程序中重要內容的說明
13．12．5 主要分析結果及解釋
13．13 單因素多水平設計雙嚮有序R×C錶資料統計分析
13．13．1 問題與數據
13．13．2 對數據結構的分析
13．13．3 分析目的與統計分析方法的選擇
13．13．4 SAS程序中重要內容的說明
13．13．5 主要分析結果及解釋
13．14 數據庫形式錶達資料的統計分析
13．15 成組設計一元定性資料三種特殊的比較――優效性、 非劣效性
和等效性t檢驗
13．15．1 成組設計一元定性資料三種特殊的比較概述
13．15．2 優效性檢驗
13．15．3 非劣效性檢驗
13．15．4 等效性檢驗
13．16 本章小結
第14章 多因素設計一元定性資料差異性分析
14．1 用加權χ2檢驗處理結果變量為二值變量的高維列聯錶資料
14．1．1 問題與數據
14．1．2 對數據結構的分析
14．1．3 分析目的與統計分析方法的選擇
14．1．4 SAS程序中重要內容的說明
14．1．5 主要分析結果及解釋
14．2 用CMHχ2檢驗處理結果變量具有三種性質的高維列聯錶資料
14．2．1 問題與數據
14．2．2 對數據結構的分析
14．2．3 分析目的與統計分析方法的選擇
14．2．4 SAS程序中重要內容的說明
14．2．5 主要分析結果及解釋
14．3 用meta分析分彆閤並處理多個成組設計定性資料
14．3．1 問題與數據
14．3．2 對數據結構的分析
14．3．3 分析目的與統計分析方法的選擇
14．3．4 SAS程序中重要內容的說明
14．3．5 主要分析結果及解釋
14．4 用ROC方法分析診斷試驗資料
14．4．1 問題與數據
14．4．2 對數據結構的分析
14．4．3 分析目的與統計分析方法的選擇
14．4．4 SAS程序中重要內容的說明
14．4．5 主要分析結果及解釋
14．5 本章小結
第15章 多因素設計一元定性資料的對數綫性模型分析
15．1 問題、 數據及統計分析方法的選擇
15．1．1 問題與數據
15．1．2 對數據結構的分析
15．1．3 分析目的與統計分析方法的選擇
15．2 用對數綫性模型分析列聯錶資料
15．2．1 對數綫性模型簡介
15．2．2 用SAS分析例15?1資料
15．2．3 用SAS分析例15?2資料
15．3 本章小結
第5篇 對定量結果進行預測性分析
第16章 兩變量簡單綫性相關與迴歸分析
16．1 問題、 數據及統計分析方法的選擇
16．1．1 問題與數據
16．1．2 對數據結構的分析
16．1．3 分析目的與統計分析方法的選擇
16．1．4 統計分析方法簡介
16．2 Pearson綫性相關分析
16．2．1 SAS程序中重要內容的說明
16．2．2 主要分析結果及解釋
16．3 Spearman秩相關分析
16．3．1 SAS程序中重要內容的說明
16．3．2 主要分析結果及解釋
16．4 Kendall’s Tau?b相關分析
16．4．1 SAS程序中重要內容的說明
16．4．2 主要分析結果及解釋
16．5 簡單綫性迴歸分析
16．5．1 對例16?4資料的分析
16．5．2 對例16?5資料的分析
16．6 常用於估計LD50的加權綫性迴歸分析
16．6．1 SAS程序中重要內容的說明
16．6．2 主要分析結果及解釋
16．6．3 用於比較LD50和斜率的SAS程序中重要內容的說明
16．6．4 兩兩比較的主要分析結果及解釋
16．7 本章小結
第17章 兩變量可直綫化麯綫迴歸分析
17．1 問題、 數據及統計分析方法的選擇
17．1．1 問題與數據
17．1．2 對數據結構的分析
17．1．3 分析目的與統計分析方法的選擇
17．2 對數函數、 冪函數和雙麯函數麯綫迴歸分析
17．2．1 SAS程序中重要內容的說明
17．2．2 主要分析結果及解釋
17．3 指數函數麯綫迴歸分析
17．3．1 SAS程序中重要內容的說明
17．3．2 主要分析結果及解釋
17．4 Logistic函數麯綫迴歸分析
17．4．1 SAS程序中重要內容的說明
17．4．2 主要分析結果及解釋
17．5 本章小結
第18章 各種復雜麯綫迴歸分析
18．1 多項式麯綫迴歸分析
18．1．1 問題與數據
18．1．2 分析目的與統計分析方法的選擇
18．1．3 SAS程序
18．1．4 主要分析結果及解釋
18．2 logistic麯綫迴歸分析
18．2．1 問題與數據
18．2．2 分析目的與統計分析方法的選擇
18．2．3 SAS程序
18．2．4 主要分析結果及解釋
18．3 Gompertz麯綫迴歸分析
18．3．1 問題與數據
18．3．2 分析目的與統計分析方法的選擇
18．3．3 SAS程序
18．3．4 主要分析結果及解釋
18．4 二項型指數麯綫迴歸分析
18．4．1 問題與數據
18．4．2 分析目的與統計分析方法的選擇
18．4．3 SAS程序
18．4．4 主要分析結果及解釋
18．5 三項型指數麯綫迴歸分析
18．5．1 問題與數據
18．5．2 分析目的與統計分析方法的選擇
18．5．3 SAS程序
18．5．4 主要分析結果及解釋
18．6 本章小結
第19章 多重綫性迴歸分析
19．1 問題、 數據及統計分析方法的選擇
19．1．1 問題與數據
19．1．2 對數據結構的分析
19．1．3 分析目的與統計分析方法的選擇
19．2 多重綫性迴歸分析概述
19．3 産生啞變量和派生變量的方法
19．3．1 如何産生啞變量
19．3．2 如何産生派生變量
19．4 自變量各種篩選方法介紹
19．4．1 篩選自變量的必要性
19．4．2 篩選自變量的方法
19．4．3 如何在多個多重綫性迴歸方程中選擇最佳者
19．5 自變量各種共綫性診斷方法介紹
19．5．1 共綫性的概念
19．5．2 共綫性的診斷
19．6 各種異常點診斷方法介紹
19．6．1 異常點的概念
19．6．2 異常點的診斷
19．7 自變量作用大小的評價
19．8 多個多重迴歸方程優劣的評價
19．9 多重綫性迴歸分析的SAS實現
19．9．1 SAS程序及說明
19．9．2 主要分析結果及解釋
19．10 REG過程語法簡介
19．11 本章小結
第20章 主成分迴歸分析
20．1 問題、 數據及統計分析方法的選擇
20．1．1 問題與數據
20．1．2 對數據結構的分析
20．1．3 分析目的及統計分析方法的選擇
20．2 主成分迴歸分析應用場閤及關鍵技術
20．3 主成分迴歸分析
20．3．1 對例20?1資料進行主成分迴歸分析
20．3．2 對例20?2數據進行分析
20．4 本章小結
第21章 用SAS實現嶺迴歸分析
21．1 問題、 數據及統計分析方法的選擇
21．1．1 問題與數據
21．1．2 對數據結構的分析
21．1．3 分析目的與統計分析方法的選擇
21．2 嶺迴歸分析應用場閤及關鍵技術
21．3 嶺迴歸分析
21．3．1 進行多重綫性迴歸分析並進行共綫性診斷
21．3．2 進行嶺迴歸分析
21．4 與嶺迴歸分析有關的SAS語句說明
21．5 本章小結
第22章 Poisson迴歸分析
22．1 問題、 數據及統計分析方法的選擇
22．1．1 問題與數據
22．1．2 對數據結構的分析
22．1．3 分析目的與統計分析方法的選擇
22．2 Poisson迴歸分析應用場閤及關鍵技術
22．2．1 Poisson迴歸模型簡介
22．2．2 Poisson迴歸定義
22．2．3 Possion迴歸的參數估計
22．2．4 Possion迴歸估計係數的假設檢驗
22．2．5 Possion擬閤優度檢驗
22．3 Poisson迴歸分析的SAS實現
22．3．1 對例22?1資料進行分析
22．3．2 對例22?2資料進行分析
22．4 本章小結
第23章 負二項迴歸分析
23．1 問題、 數據及統計分析方法的選擇
23．1．1 問題與數據
23．1．2 對數據結構的分析
23．1．3 分析目的與統計分析方法的選擇
23．2 負二項迴歸分析應用場閤及關鍵技術
23．3 負二項迴歸分析的SAS實現
23．3．1 SAS程序及說明
23．3．2 主要分析結果及解釋
23．4 GENMOD過程及COUNTREG過程簡介
23．5 本章小結
第24章 Probit迴歸分析
24．1 問題、 數據及統計分析方法的選擇
24．1．1 問題與數據
24．1．2 對數據結構的分析
24．1．3 分析目的與統計分析方法的選擇
24．2 Probit迴歸分析應用場閤及關鍵技術
24．2．1 適於進行Probit迴歸分析的資料錶達形式
24．2．2 Probit迴歸模型簡介
24．3 Probit迴歸分析的SAS實現
24．3．1 對例24?1資料進行Probit迴歸分析
24．3．2 對例24?2資料進行Probit迴歸分析
24．4 PROBIT過程語法簡介
24．5 本章小結
第25章 生存資料Cox模型迴歸分析
25．1 實例
25．1．1 問題與數據
25．1．2 對數據結構的分析
25．1．3 分析目的與統計分析方法的選擇
25．2 生存資料Cox模型迴歸分析簡介
25．3 生存資料Cox模型迴歸分析的SAS實現
25．3．1 SAS程序
25．3．2 主要分析結果及解釋
25．4 本章小結
第26章 生存資料參數模型迴歸分析
26．1 實例
26．1．1 問題與數據
26．1．2 對數據結構的分析
26．1．3 分析目的與統計分析方法的選擇
26．2 生存資料參數模型迴歸分析簡介
26．3 生存資料參數模型迴歸分析的SAS實現
26．3．1 SAS程序
26．3．2 主要分析結果及解釋
26．4 LIFEREG過程簡介
26．5 本章小結
第27章 時間序列分析
27．1 時間序列分析簡介
27．2 指數平滑法
27．2．1 指數平滑法簡介
27．2．2 應用實例
27．2．3 SAS程序
27．2．4 主要分析結果及解釋
27．3 ARIMA模型
27．3．1 ARIMA模型簡介
27．3．2 應用實例
27．3．3 SAS程序
27．3．4 主要分析結果及解釋
27．4 譜分析
27．4．1 譜分析簡介
27．4．2 應用實例
27．4．3 SAS程序
27．4．4 主要分析結果及解釋
27．5 X12方法
27．5．1 X12過程簡介
27．5．2 應用實例
27．5．3 SAS程序
27．5．4 摘錄主要分析結果
27．6 本章小結
第6篇 對定性結果進行預測性分析
第28章 非配對設計定性資料多重logistic迴歸分析
28．1 問題、 數據及統計分析方法的選擇
28．1．1 問題與數據
28．1．2 對數據結構的分析
28．1．3 分析目的與統計分析方法的選擇
28．1．4 logistic迴歸分析簡介
28．2 二值變量的多重logistic迴歸分析
28．2．1 SAS程序及說明
28．2．2 主要分析結果及結論
28．3 多值有序變量的多重logistic迴歸分析
28．3．1 SAS程序及說明
28．3．2 主要分析結果及結論
28．4 多值名義變量的多重logistic迴歸分析
28．4．1 SAS程序及說明
28．4．2 主要分析結果及結論
28．5 本章小結
第29章 配對設計定性資料多重logistic迴歸分析
29．1 問題、 數據及統計分析方法的選擇
29．1．1 問題與數據
29．1．2 對數據結構的分析
29．1．3 分析目的與統計分析方法的選擇
29．1．4 條件logistic迴歸分析簡介
29．2 11配對設計定性資料的多重logistic迴歸分析
29．2．1 SAS程序及說明
29．2．2 主要分析結果及解釋
29．3 mn配對設計定性資料的多重logistic迴歸分析
29．3．1 SAS程序及說明
29．3．2 主要分析結果及解釋
29．4 本章小結
第30章 原因變量為定量變量的判彆分析
30．1 實例
30．1．1 問題與數據
30．1．2 對數據結構的分析
30．1．3 分析目的與統計分析方法的選擇
30．2 原因變量為定量變量的判彆分析簡介
30．3 原因變量為定量變量的判彆分析
30．3．1 SAS程序
30．3．2 主要分析結果及解釋
30．4 本章小結
第31章 原因變量為定性變量的判彆分析
31．1 實例
31．1．1 問題與數據
31．1．2 對數據結構的分析
31．1．3 分析目的與統計分析方法的選擇
31．2 原因變量為定性變量的判彆分析簡介
31．3 原因變量為定性變量的判彆分析
31．3．1 SAS程序
31．3．2 主要分析結果及解釋
31．4 本章小結
前言/序言
用戶評價
《SAS常用統計分析教程（第2版）》這本書，我早就聽說過，但一直沒機會深入學習。這次下定決心，買瞭它，想著能不能係統地梳理一下SAS在統計分析方麵的應用。拿到書的時候，它的厚度就讓我有點小壓力，但翻開目錄，感覺內容覆蓋得挺廣的，從基礎的數據處理到各種高級的統計模型，幾乎都有涉及。我一直覺得，學SAS不僅僅是學一些代碼怎麼寫，更重要的是理解背後的統計思想。這本書在這方麵做得怎麼樣，我還在探索中。比如，它在講迴歸分析的時候，有沒有詳細解釋模型的假設條件，以及如何去檢驗這些假設？在做方差分析的時候，有沒有給齣不同類型方差分析的應用場景和注意事項？這些細節對我來說非常重要。而且，作為一本教程，例子的實用性也直接關係到學習效果。我希望書中的案例能夠貼近實際工作中的問題，這樣我纔能舉一反三，真正掌握SAS的應用技巧。我特彆關心它有沒有提供一些“隱藏的寶藏”，比如一些SAS函數的妙用，或者是一些提高效率的小技巧。畢竟，在實際工作中，時間就是金錢，能用更少的時間完成更復雜的分析，絕對是加分項。目前為止，我已經初步翻閱瞭前幾章，感覺它在基礎知識的講解上還是比較紮實的，數據導入、管理這些基本功它都有涉及。但究竟能不能幫我解決我在實際工作中遇到的那些棘手的數據問題，還需要時間來檢驗。我對這本書的期待，就是它能成為我手中的一把利器，讓我在數據分析的道路上走得更遠、更穩。
評分這本書，對我來說，不僅僅是一本教程，更像是一個能夠帶領我深入SAS統計分析世界的嚮導。《SAS常用統計分析教程（第2版）》這本書，我最看重的是它能否提供一些“融會貫通”的視角。我希望它在講解SAS的每一個統計分析方法時，都能將其置於更廣闊的統計學理論體係中，並且能夠與SAS的其他功能模塊（如數據管理、宏編程、可視化等）進行有機結閤。我特彆想知道，它在講解SAS進行假設檢驗時，是否會深入探討各種檢驗方法的統計學原理，以及SAS在實現這些檢驗時的注意事項？比如，在進行t檢驗或ANOVA時，SAS是如何計算檢驗統計量的？在進行卡方檢驗時，SAS如何處理連續性校正？這些細節的深入解釋，對我理解SAS的統計分析邏輯至關重要。而且，我希望這本書能提供一些關於如何利用SAS進行“深度探索性數據分析”（EDA）的技巧，比如如何通過SAS的宏和過程來自動化一些常用的EDA步驟，或者如何利用SAS進行異常值檢測和處理。這些都能大大提高我分析的效率和質量。我期待這本書能夠成為我SAS統計分析的“終極指南”，讓我在麵對任何復雜的數據問題時，都能找到最恰當、最有效的SAS解決方案。從目前的初步閱讀來看，它在基礎知識的講解上做得比較紮實，但它在提供解決復雜實際問題的“綜閤性策略”方麵，還有待我的進一步探索。
評分這本書，我一直期待著它的齣現，因為它承諾瞭對SAS常用統計分析的深入講解。我個人非常看重教程的“實踐導嚮性”，我希望這本書不僅僅是講解理論，更能提供大量貼近實際應用的SAS代碼示例，並且這些示例能夠清晰地解釋代碼背後的邏輯。我特彆想知道，它在講解迴歸分析、方差分析、因子分析等經典統計方法時，有沒有深入探討SAS在處理不滿足理想假設條件的數據時，有哪些可選的穩健方法和SAS實現？比如，在迴歸模型中，如何檢測和處理多重共綫性、異方差等問題？在方差分析中，如何處理非正態分布的殘差？這些實際操作中的細節，對我來說至關重要。而且，我希望這本書能提供一些關於如何選擇最適閤的統計分析方法的指導。因為在實際工作中，麵對大量的數據和各種潛在的分析需求，選擇正確的分析方法往往是決定成敗的關鍵。SAS在這方麵有沒有提供一些決策樹或者流程圖式的指導？我非常看重SAS在數據可視化方麵的能力，我希望這本書能介紹一些利用SAS進行高質量圖形繪製的方法，比如如何製作具有統計信息並且美觀的散點圖、箱綫圖、熱力圖等。這對於結果的展示和溝通非常重要。我期待這本書能幫助我從“會用SAS”提升到“精通SAS”，能夠獨立解決更加復雜和具有挑戰性的統計分析問題。初步的翻閱讓我覺得它在基礎知識的講解上還是比較全麵的，但它在提供解決復雜實際問題的“獨傢秘籍”方麵，還需要我進一步去探索。
評分這本書的排版和設計，給我的第一印象就挺舒服的。雖然我還沒有深入到每一個細節，但整體的邏輯結構和章節安排，感覺還是比較閤理和清晰的。尤其是在介紹一些比較抽象的統計概念時，作者似乎嘗試用比較直觀的方式來解釋，這對我這種非統計科班齣身的人來說，是個福音。我之前在學習其他統計軟件的時候，常常會遇到一個問題，就是書上講的理論知識很紮實，但到瞭實際操作的時候，總感覺跟書本脫節。這本書能不能做到理論與實踐的有機結閤，是我非常關注的一點。我希望它不隻是簡單地羅列SAS代碼，而是能在每一段代碼的背後，解釋清楚它對應瞭哪個統計原理，為什麼這樣寫能夠達到我們想要的效果。比如，在講卡方檢驗的時候，是不是會順帶解釋一下卡方統計量的分布以及它的應用前提？在講解聚類分析的時候，會不會對比不同聚類方法的優缺點，以及在實際數據中如何選擇最閤適的算法？這些都是我學習過程中的“知識盲區”。另外，這本書在案例的選擇上，有沒有一些比較有代錶性的，涵蓋不同行業和領域？這樣我纔能更好地理解SAS在不同場景下的應用。我期待它能提供一些“進階”的內容，不僅僅是基礎的統計分析，更能觸及一些更復雜的模型，比如時間序列分析、生存分析，或者是一些機器學習在統計學中的應用。如果它能在這方麵有所建樹，那這本書的價值就大大提升瞭。目前我還在摸索階段，但希望這本書能夠真正成為我提升SAS統計分析能力的“墊腳石”。
評分我一直認為，SAS作為一款功能強大的統計分析軟件，其潛力遠未被充分挖掘。這本書的齣現，讓我看到瞭一綫希望。《SAS常用統計分析教程（第2版）》這本書，我非常關注它在講解SAS統計分析過程中的“細節魔法”。我希望它能像一位經驗豐富的老師，不僅教你“是什麼”，更能教你“為什麼”。比如，在講解聚類分析時，它是否會對比不同的聚類算法（如K-means、層次聚類、DBSCAN等）的原理、優缺點以及在SAS中的實現？是否會指導如何評估聚類結果的質量？在講解因子分析時，它是否會深入闡述因子提取的方法（如主成分法、最大似然法等），以及因子鏇轉的作用和不同鏇轉方式（如正交鏇轉、斜交鏇轉）的適用場景？這些都是我在實際工作中經常會遇到的睏惑。而且，我特彆希望這本書能提供一些關於SAS在進行假設檢驗時的“高級技巧”，比如如何自定義檢驗的功效水平，如何進行多重比較的校正（如Bonferroni、Holm等），以及如何進行樣本量計算。這些細節往往能決定分析結果的可靠性和科學性。我期待這本書能成為我SAS統計分析的“葵花寶典”，讓我能夠深入理解SAS的統計原理，並且能夠靈活運用SAS來解決各種現實世界中的數據分析挑戰。從目前的閱讀體驗來看，它在基礎理論的解釋上做得比較紮實，但它在提供解決復雜實際問題的“高級內功心法”方麵，還有待我的進一步發掘。
評分《SAS常用統計分析教程（第2版）》這本書，我早就聽說它在業內很有口碑，這次終於下定決心入手。我購買這本書的主要目標是，希望它能幫助我提升SAS在實際統計分析中的應用水平，尤其是那些我工作中經常會遇到的、比較棘手的問題。我特彆關注教程的“實用性”和“創新性”。我希望它在講解SAS的各種統計分析方法時，能夠提供一些“不為人知”的技巧和竅門，讓我在處理復雜數據時，能夠事半功倍。比如，在講解SAS進行數據挖掘和機器學習應用時，它是否會介紹一些SAS內置的機器學習過程，如Trees、Logistic、Neural Network等，並且指導如何對模型進行調參和評估？在進行文本挖掘時，SAS有沒有提供一些高效的文本預處理和特徵提取的方法，並且能否與常見的文本分析技術相結閤？我還非常期待它能提供一些關於SAS在並行計算和分布式計算方麵的應用介紹，以便我在處理海量數據時，能夠充分利用SAS的性能優勢。另外，我一直覺得，好的教程應該能夠引發讀者的思考，所以，我希望這本書在講解每一個統計分析方法時，都能提齣一些啓發性的問題，引導讀者去思考方法的局限性以及在不同場景下的適用性。我期待這本書能成為我SAS統計分析的“秘密武器”，讓我能夠從容應對各種數據分析的挑戰。從目前的初步翻閱來看，它在基礎理論的解釋上做得相當不錯，但它在提供解決復雜實際問題的“創新思路”方麵，還有待我的進一步發掘。
評分我購買《SAS常用統計分析教程（第2版）》這本書，是抱著一種“溫故而知新”的心態，希望能在已有的SAS基礎上，進一步提升我的統計分析能力。我一直認為，SAS的強大之處在於其靈活性和深度，而這本書能否挖掘齣這種潛力，是我非常關注的。我希望它在講解SAS的常用統計分析方法時，能提供比官方文檔更具人文關懷的解釋，比如，它能否結閤一些生動的案例，來闡述這些統計方法是如何在現實世界中發揮作用的？我特彆想知道，它在講解數據預處理和探索性數據分析（EDA）方麵，是否有提供一些創新的方法或高效的SAS代碼模闆。因為在我看來，高質量的EDA是後續統計分析成功的基礎。而且，我一直對SAS在進行高級統計建模方麵的能力感到好奇，比如，它在進行多層次模型分析、麵闆數據分析，或者是非參數統計分析時，是否有提供詳細的SAS實現步驟和結果解讀的指南？這些都是我工作中經常會遇到的，但又覺得不夠得心應手的領域。這本書的篇幅看起來很可觀，我希望它能包含一些SAS程序的調試技巧，以及一些關於如何提高SAS代碼運行效率的建議。畢竟，在處理大數據集時，程序的運行速度往往是製約分析效率的關鍵因素。我期待這本書能夠為我打開SAS統計分析的“任督二脈”，讓我在麵對各種復雜的數據問題時，都能找到有效的解決方案。目前的初步翻閱，讓我對它在基礎統計概念的闡釋上比較滿意，但它在挖掘SAS的深層應用潛力方麵，還有待時間的檢驗。
評分這本書，我早已耳聞其名，一直想找機會深入學習。我購買《SAS常用統計分析教程（第2版）》的初衷，是希望它能幫助我係統地梳理SAS在統計分析領域的應用，尤其是在我工作中經常會遇到的一些“疑難雜癥”。我非常看重教程的“係統性”和“深入性”。我希望它在講解SAS的各個統計過程時，不僅僅是羅列程序，更能深入剖析其背後的統計學原理，以及SAS是如何實現這些原理的。例如，在講解廣義綫性模型（GLM）時，它是否會詳細解釋不同連接函數（如log, logit, identity）的含義和適用範圍，以及如何對模型進行擬閤優度和殘差診斷？在講解非參數統計方法時，它是否會對比各種非參數檢驗（如Wilcoxon秩和檢驗、Kruskal-Wallis檢驗等）與參數檢驗的異同，以及在SAS中的實現？我還特彆關注SAS在進行因果推斷方麵的應用，比如它是否會介紹一些SAS的程序來估計傾嚮得分匹配（PSM）、工具變量法（IV）等，並且對結果進行詳細的解讀？這些都是我工作中常常需要麵對但又覺得不夠得心應手的領域。我期待這本書能幫助我建立起更加堅實的統計學理論基礎，並且能夠熟練地運用SAS來解決更加復雜和前沿的統計分析問題。從目前的初步閱讀來看，它在基礎知識的講解上做得比較到位，但它在提供解決復雜實際問題的“深度策略”方麵，還有待我的進一步探索。
評分這本書的麵市，無疑為我這類希望在統計分析領域精進的從業者，提供瞭一份寶貴的學習資料。我關注的重點在於，它能否在SAS的實際應用中，提供一些“獨門秘籍”般的技巧，讓我在處理復雜數據時，能夠遊刃有餘。我希望它在講解SAS的各個統計過程時，不僅僅是給齣標準化的流程，更能深入挖掘SAS的一些高級特性，比如它在數據可視化方麵的潛力，或者是在處理大規模數據集時的性能優化技巧。我個人非常看重統計分析結果的可解釋性，所以，我希望這本書在講解各個統計方法時，能夠清晰地闡述其假設前提、適用條件，以及如何對結果進行審慎的解讀。例如，在進行時間序列分析時，它是否會詳細介紹ARIMA模型的各個參數的含義，以及如何通過殘差分析來檢驗模型的擬閤優度？在進行生存分析時，它是否會詳細解釋Kaplan-Meier麯綫的繪製和log-rank檢驗的原理？這些細節的補充，對於我建立紮實的統計學理論基礎至關重要。此外，我一直覺得，學習SAS的過程，也是一個不斷嘗試和優化的過程。所以，我希望這本書能提供一些“避坑指南”，或者是一些在實際操作中可能遇到的常見錯誤及其解決方法。這能大大節省我摸索的時間，讓我更快地投入到實際應用中。從目前的閱讀體驗來看，這本書在基礎知識的鋪陳上做得還不錯，但能否滿足我在高級統計分析方麵的需求，還需要進一步的驗證。我期待它能成為我工作中的得力助手，幫助我解決那些棘手的數據難題。
評分我購買《SAS常用統計分析教程（第2版）》這本書，主要還是想把它作為我數據分析工具箱裏的一個重要補充。我平時的工作涉及大量的數據處理和分析，雖然已經接觸過一些統計軟件，但總覺得在某些特定場景下，SAS的強大功能還沒有得到充分的發揮。這本書的齣現，讓我看到瞭一個深入學習SAS的契機。我特彆想知道，它在講解SAS程序設計方麵，有沒有給齣一些通用的、高效的編程思想和技巧？比如，如何寫齣可讀性強、易於維護的SAS代碼？如何利用SAS宏來自動化重復性的分析任務？這些對我日常工作效率的提升至關重要。而且，我一直覺得，一個好的教程，不僅僅是教你“怎麼做”，更要讓你明白“為什麼這麼做”。所以，我希望這本書在解釋SAS的各個統計過程時，能夠深入淺齣地剖析其背後的統計原理，而不是簡單地給齣幾行代碼。比如，在講解ANOVA的時候，會不會深入解釋F檢驗的邏輯，以及如何解讀P值和置信區間？在講解主成分分析的時候，會不會講解其降維的原理以及如何評估主成分的解釋能力？這些深層次的理解，纔能讓我真正地掌握SAS，而不是變成一個隻會復製代碼的“碼農”。我還特彆期待它能在“數據挖掘”和“預測建模”方麵有所著墨，因為這些都是當前數據分析領域的熱點。如果這本書能在這方麵提供一些SAS的實現方法和實例，那將是極大的驚喜。目前看來，這本書的篇幅不小，內容應該很豐富，我正一步一步地跟著它學習，希望它能幫助我打開SAS統計分析的新天地。
評分挺好的教材
評分非常好，很喜歡，學習瞭，相信京東的品牌
評分有例子，不錯
評分沒有光盤，學習中，
評分好，非常好。價格比書店便宜，正品
評分學學習習
評分工作需要進行數據分析使用。贊一下京東的服務，簡直速度太快瞭。
評分非常好
評分給老婆買的，書很實用，物有所值，滿意
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