SAS for Windows（v8）統(tǒng)計(jì)分析系統(tǒng)教程新編

定　價(jià)：￥55.00

作　者：	洪楠，侯軍編著
出版社：	北京交通大學(xué)出版社；清華大學(xué)出版社
叢編項(xiàng)：	高等學(xué)校統(tǒng)計(jì)分析軟件系列教材
標(biāo)　簽：	統(tǒng)計(jì)軟件

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ISBN：	9787810823180	出版時(shí)間：	2004-01-01	包裝：	平裝
開本：	26cm	頁數(shù)：	558	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡介

　　SAS（StatisticalAnalvsisSystem，統(tǒng)計(jì)分析系統(tǒng)）是當(dāng)今國際上最著名的數(shù)據(jù)分析軟件系統(tǒng)。20世紀(jì)60年代末期，由美國北卡羅來納州州立大學(xué)（NorthCarolinaStateUniversity）開發(fā)，并創(chuàng)建美國SAS研究所（SASInstitutelnc.）之后推出的SAS系統(tǒng)，始終以領(lǐng)先的技術(shù)和可靠的支持著稱于世，經(jīng)過了多年的不斷發(fā)展與完善，特別是近幾年來推出的視窗版本SAS／Win（v6.12）與SAS／Win（v8）已成為大型集成應(yīng)用軟件系統(tǒng)。本書全面介紹了SASfo，Windows（v8）編程與調(diào)用視窗的應(yīng)用技巧，包括基本統(tǒng)計(jì)方法、常用多元統(tǒng)計(jì)方法、高等統(tǒng)計(jì)學(xué)方法及高級作圖方法，用大量實(shí)例加以闡明，并對輸出結(jié)果做出解釋。本書的內(nèi)容與方法廣泛適用于社會科學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、生物學(xué)、金融學(xué)與醫(yī)療衛(wèi)生保健等多學(xué)科、多專業(yè)、多層次的需要，可供高等院校、科研單位等相關(guān)專業(yè)的研究生、科技人員、大學(xué)生和企事業(yè)單位計(jì)算機(jī)工作者使用。人類已進(jìn)入信息時(shí)代，要在大量的信息中獲得有科學(xué)價(jià)值的結(jié)果，需要對信息進(jìn)行存儲、整理、統(tǒng)計(jì)學(xué)分析和繪制圖表，可以借助于計(jì)算機(jī)統(tǒng)計(jì)軟件包來完成繁冗的數(shù)據(jù)處理工作，從這些數(shù)據(jù)的內(nèi)涵中揭示數(shù)據(jù)之間的統(tǒng)計(jì)學(xué)與圖形變化規(guī)律，進(jìn)而為決策提供強(qiáng)有力的支持。SAS（StatisticalAnalysisSystem，統(tǒng)計(jì)分析系統(tǒng)）是當(dāng)今國際上最著名的數(shù)據(jù)分析軟件系統(tǒng)。20世紀(jì)60年代末期，由美國北卡羅來納州州立大學(xué)（NorthCarolinaStateUniversity）開發(fā)，1975年美國創(chuàng)建SAS研究所（SASInstitutelnc.）。之后，推出的SAS系統(tǒng)SAS／PC（v6.03），SAS／Win（v6.12），SAS／Win（v8.0）始終以領(lǐng)先的技術(shù)和可靠的支持著稱于世，經(jīng)過30多年的不斷發(fā)展與完善，目前已成為大型集成應(yīng)用軟件系統(tǒng)。本書的初稿曾多次作為大學(xué)生、研究生、進(jìn)修教師和培訓(xùn)班使用的教材。本書的內(nèi)容與方法廣泛適用于社會科學(xué)、經(jīng)濟(jì)科學(xué)、生物學(xué)、金融學(xué)與醫(yī)療衛(wèi)生保健等多學(xué)科、多專業(yè)、多層次的需要，可供高等院校、科研單位等相關(guān)專業(yè)的研究生、科技人員、大學(xué)生和企事業(yè)單位的計(jì)算機(jī)工作者使用。中山大學(xué)醫(yī)學(xué)部衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)學(xué)教研室的方積乾教授和計(jì)算機(jī)中心的鄒賽德教授等為本書提出了很多指導(dǎo)性意見，衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)學(xué)教研室和計(jì)算機(jī)中心的同事們參與協(xié)作，在此深表感謝。由于編者水平有限，編寫時(shí)間倉促，錯誤之處，在所難免，敬請讀者批評指正。反饋意見，請發(fā)電子郵件（E-mail）至：hopejun@21cn.com或hongnan@163.net洪楠侯軍廣州·中山大學(xué)2004年6月

作者簡介

暫缺《SAS for Windows（v8）統(tǒng)計(jì)分析系統(tǒng)教程新編》作者簡介

圖書目錄

第1篇 SAS／Win v8 基礎(chǔ)
第1章 SAS／Win V8 概述
1. 1 SAS／Win v8 簡介
1. 2 BaseSAS 基本與SAS／STAT 統(tǒng)計(jì)
1. 2. 1 SAS基本過程
1. 2. 2 SAS統(tǒng)計(jì)過程
1. 2. 3 SAS產(chǎn)品指定過程
1. 3 SAS語句描述語句規(guī)則
第2章 SAS／Win V8 入門
2. 1 SAS／Win v8 的啟動
2. 2 SAS／Win v8 主窗口的組成及功能
2. 3 SAS／Win v8 的退出
2. 4 SAS系統(tǒng)介紹
2. 4. 1 SAS／Win v8 系統(tǒng)主窗口的多種界面
2. 4. 2 網(wǎng)頁上的SAS系統(tǒng)
2. 4. 3 關(guān)于SAS系統(tǒng)說明
2. 5 SAS函數(shù)及其應(yīng)用
2. 5. 1 檢索SAS函數(shù)的操作
2. 5. 2 SAS函數(shù)的類別
2. 5. 3 SAS函數(shù)的自變量
2. 5. 4 SAS函數(shù)的格式
2. 5. 5 算術(shù)函數(shù)
2. 5. 6 分位數(shù)函數(shù)
2. 5. 7 二值二進(jìn)制邏輯運(yùn)算函數(shù)
2. 5. 8 概率和密度函數(shù)
2. 5. 9 字符函數(shù)
2. 5. 10 字符串匹配函數(shù)
2. 5. 11 隨機(jī)數(shù)函數(shù)
2. 5. 12 SAS文件輸入／輸出函數(shù)
2. 5. 13 樣本統(tǒng)計(jì)函數(shù)
2. 5. 14 日期和時(shí)間函數(shù)
2. 5. 15 動態(tài)連接程序庫
2. 5. 16 特殊函數(shù)
2. 5. 17 外部文件函數(shù)
2. 5. 18 州名美國和郵政編碼美國轉(zhuǎn)換函數(shù)
2. 5. 19 財(cái)經(jīng)函數(shù)
2. 5. 20 三角和雙曲函數(shù)
2. 5. 21 程序庫和目錄函數(shù)
2. 5. 22 截取函數(shù)
2. 5. 23 數(shù)學(xué)函數(shù)
2. 5. 24 雙字節(jié)字符串函數(shù)
2. 5. 25 變量信息函數(shù)
2. 5. 26 非集中函數(shù)網(wǎng)絡(luò)工具
2. 6 配合中文使用SAS／Win v8
第3章 SAS數(shù)據(jù)集
3. 1 SAS／Win v8 數(shù)據(jù)集的分類
3. 2 SAS／Win v8 數(shù)據(jù)集的創(chuàng)建方法
3. 2. 1 觀察表 Viewtable 方法創(chuàng)建數(shù)據(jù)集
3. 2. 2 SAS／INSIGHT方法創(chuàng)建數(shù)據(jù)集
3. 3 導(dǎo)人外部或?qū)С鰞?nèi)部數(shù)據(jù)文件
3. 3. 1 導(dǎo)人外部數(shù)據(jù)文件
3. 3. 2 導(dǎo)出內(nèi)部數(shù)據(jù)文件
3. 4 結(jié)構(gòu)化查詢語言SQI及其應(yīng)用
3. 4. 1 數(shù)據(jù)集的復(fù)制
3. 4. 2 數(shù)據(jù)集的拆分
3. 4. 3 數(shù)據(jù)集的排序
3. 4. 4 數(shù)據(jù)集的縱向或橫向合并
3. 4. 5 查詢與計(jì)算
3. 5 交互式矩陣語言 IML 及其應(yīng)用
3. 5. 1 交互式矩陣語言中矩陣的加法
3. 5. 2 交互式矩陣語言中矩陣的減法
3. 5. 3 交互式矩陣語言中矩陣的乘法
3. 5. 4 交互式矩陣語言中矩陣的轉(zhuǎn)置
3. 5. 5 線性方程組的矩陣解法
3. 5. 6 求矩陣的特征值和特征向量
3. 5. 7 求高次代數(shù)方程的根
第4章非編程SA3／／A3SIST模塊
4. 1 進(jìn)入SAS／ASSIST模塊的方法
4. 2 SAS／ASSIST工作空間
第5章分析家 Analyst
5. 1 進(jìn)入分析家窗口
5. 2 分析家菜單
第2篇統(tǒng)計(jì)分析
第6章綜合統(tǒng)計(jì)分析
6. 1 分析家方法
6. 2 SAS／INSICHT方法
6. 3 編程方法
6. 4 高精度計(jì)算
6. 5 含缺失值的分析
第7章頻數(shù)表資料的綜合統(tǒng)計(jì)分析
第8章分布擬合
8. 1 正態(tài)分布擬合
8. 2 對數(shù)正態(tài)分布擬合
第9章相關(guān)分析
9. 1 皮爾遜積矩相關(guān)分析
9. 2 斯皮爾曼等級相關(guān)分析
9. 3 肯德爾相關(guān)分析
9. 4 肯德爾等級頻數(shù)表相關(guān)分析
9. 5 令相關(guān)分析
9. 6 曲線相關(guān) 相關(guān)比分析
第10章列聯(lián)表分析
10. 1 分層兩樣本率的比較
10. 2 配對計(jì)數(shù)資料的比較
10. 3 四格表的精確概率法
10. 4 RXC列聯(lián)表分析
第11章 t檢驗(yàn)
11. 1 單樣本均數(shù)t檢驗(yàn)
11. 2 兩樣本配對均數(shù)t檢驗(yàn)
11. 3 兩獨(dú)立樣本均數(shù)t檢驗(yàn)
11. 4 u檢驗(yàn)
11. 5 兩獨(dú)立樣本幾何均數(shù)t檢驗(yàn)
第12章單因素方差分析
12. 1 單因素方差分析的計(jì)量資料
12. 2 單因素方差分析的變量轉(zhuǎn)換
12. 3 多個(gè)處理組與對照組的比較
第13章兩因素方差分析
第14章配伍組設(shè)計(jì)方差分析
第15章三因素拉丁方設(shè)計(jì)方差分析
第16章析因試驗(yàn)設(shè)計(jì)方差分析
16. 1 2X2析因試驗(yàn)設(shè)計(jì)方差分析
16. 2 3因素2水平析因試驗(yàn)設(shè)計(jì)方差分析
第17章多因素方差分析
17. 1 多元方差分析
17. 2 5因素方差分析
17. 3 嵌套設(shè)計(jì)方差分析
第18章簡單回歸分析
18. 1 直線回歸分析
18. 2 二次拋物線回歸分析
18. 3 立方拋物線回歸分析
第19章多元線性回歸分析
19. 1 全回歸模型分析
19. 2 前向選擇法
19. 3 后向淘汰法
19. 4 逐步選擇法
19. 5 最大R2改進(jìn)法
19. 6 最小R2改進(jìn)法
19. 7 馬羅斯 Mallows Cp法
19. 8 相關(guān)指數(shù)法
16. 9 調(diào)整相關(guān)指數(shù)法
19. 10 多因變量與多自變量線性回歸分析
19. 11 加權(quán)最小二乘回歸分析
第20章邏輯斯諦 Logistic 回歸分析
20. 1 非條件邏輯斯諦回歸分析
20. 2 成組資料的邏輯斯諦回歸分析
20. 3 ROC曲線受試者工作特征曲線
20. 3. 1 連續(xù)型資料ROC曲線
20. 3. 2 有序分類型資料ROC曲線
20, 4 多分類多項(xiàng) 邏輯斯諦回歸分析
第21章自相關(guān) 時(shí)間序列回歸分析
第22章非參數(shù)方差分析
22. 1 單一樣本非參數(shù)方差分析
22. 2 獨(dú)立樣本非參數(shù)方差分析
22. 2. 1 兩獨(dú)立樣本非參數(shù)方差分析計(jì)量資料
22. 2. 2 兩獨(dú)立樣本非參數(shù)方差分析頻數(shù)表資料
22. 2. 3 多個(gè)獨(dú)立樣本非參數(shù)方差分析計(jì)量資料
22. 2. 4 多個(gè)獨(dú)立樣本非參數(shù)方差分析頻數(shù)表資料
22. 3 相關(guān)樣本非參數(shù)方差分析
22. 3. 1 兩相關(guān)樣本非參數(shù)方差分析
22. 3. 2 多個(gè)相關(guān)樣本非參數(shù)方差分析
22. 4. Ridit分析
第23章多變量分析
23. 1 主成分分析
23. 2 典型相關(guān)分析
23. 3 多變量協(xié)方差分析
第24章生存分析
24. 1 壽命表方法
24. 2 乘積-極限法
24. 3 比例危險(xiǎn)度模型
第25章樣本含量估計(jì)
25. 1 兩樣本均數(shù)t檢驗(yàn)樣本量估計(jì)
25. 2 參數(shù)估計(jì)時(shí)的樣本量估計(jì)
25. 2. 1 估計(jì)總體均數(shù)
25. 2. 2 估計(jì)總體率
25. 3 率的抽樣
25. 4 均數(shù)的抽樣
25. 5 兩樣本率比較的樣本量估計(jì)
第26章統(tǒng)計(jì)報(bào)表
26. 1 數(shù)據(jù)一覽表
26. 2 統(tǒng)計(jì)報(bào)表
第27章聚類分析
27. 1 指標(biāo) R型聚類分析
27. 2 樣品 Q型聚類分析
第28章對應(yīng)分析
28. 1 民族與基因的分析
28. 2 疾病與療效的分析
第29章 RXC列聯(lián)表的對數(shù)線性模型
29. 1 二維列聯(lián)表的對數(shù)線性模型
29. 2 三維列聯(lián)表的對數(shù)線性模型
29. 3 重復(fù)觀察資料列聯(lián)表的對數(shù)線性模型
第30章假設(shè)檢驗(yàn)
30. 1 單樣本均數(shù)z檢驗(yàn)
30. 2 單樣本均數(shù)t檢驗(yàn)
30. 3 單樣本比例檢驗(yàn)
30. 4 單樣本方差檢驗(yàn)
30. 5 兩樣本均數(shù)t檢驗(yàn)
30. 6 兩樣本配對均數(shù)t檢驗(yàn)
30. 7 兩樣本比例檢驗(yàn)
30. 8 兩樣本方差檢驗(yàn)
第31章非線性回歸分析
31. 1 擬合指數(shù)曲線
31. 2 擬合對數(shù)曲線
31. 3 擬合復(fù)合型催化模型
31. 4 擬合Gompertz曲線
第3篇作
圖
第32章直方圖／條形圖
第33章箱形圖／馬賽克嵌鑲圖
第34章線性圖
34. 1 YX線性圖
34. 2 多重線性圖
第35章變量Y分布圖與 YX 擬合圖
35. 1 變量Y分布圖
35. 2 Y與X的擬合圖
第36章繪制高級圖形
36. 1 繪制圖表
36. 2 繪制曲線
36. 3 三維曲線與曲面圖
36. 4 繪制等高線等值圖
附錄A 練習(xí)題
附錄B SAS／Win V8 語言程序與數(shù)據(jù)文件的使用
附錄C 英漢詞匯表
參考文獻(xiàn)