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第1章 SAS系统简介1

1.1 SAS系统与统计学1

1.1.1 SAS系统的功能和模块1

1.1.2 统计的方法和内容2

1.2 Windows环境下SAS系统的安装要求3

1.2.1 操作系统要求3

1.2.2 CPU与内存要求3

1.2.3 硬盘存储空间要求3

1.3.1 交互显示管理方式4

1.3 启动SAS系统4

1.2.5 config.sys和autoexec.bat4

1.2.4 系统时钟4

1.3.2 交互行方式5

1.3.3 非交互方式6

1.3.4 批处理方式6

1.4 SAS系统的基本运行环境6

1.4.1 显示管理系统窗口6

1.4.2 显示管理系统命令7

1.4.3 显示管理系统的常用窗口10

1.5 SAS系统的几组重要命令12

1.5.1 向SAS系统寻求帮助命令12

1.5.3 文本编辑行命令13

1.5.2 显示管理系统命令框中常用命令13

1.6 运行SAS程序的步骤14

1.6.1 在program editor窗口中键入程序14

1.6.2 提交这段程序15

1.6.3 查看log窗口的信息15

1.6.4 重新调出刚才提交的程序15

1.6.5 在output窗口查看运行结果16

1.6.6 存储程序17

第2章 SAS程序编写基础18

2.1 SAS系统对数据的管理18

2.1.1 SAS数据集18

2.1.2 SAS数据库23

2.1.3 SAS数据集的输入格式和输出格式26

2.2 建立SAS系统的数据集27

2.2.1 用SAS/ASSIST 通用菜单援助系统创建数据集27

2.2.2 用SAS/FSP系统的fsedit过程创建数据集32

2.2.3 用SAS数据步data step将外部文件转换为数据集35

2.2.4 用SAS/ACCESS系统访问其他的数据库41

2.2.5 用file/import或export输入/输出数据库45

2.3 SAS数据集的编辑48

2.3.1 增加数据集一个新变量48

2.3.2 选择数据集的变量和观测49

2.3.3 拼接和合并数据集52

2.3.4 使用proc transpose过程转置数据集56

2.3.5 使用SAS/FSP软件的fsview过程编辑数据集57

2.4 SAS编程基础60

2.4.1 用在data步中的控制语句60

2.4.2 用在proc步中的通用语句71

2.4.3 使用列表报告proc print和汇总报告proc tabulate75

2.4.4 SAS宏功能86

第3章 SAS图形91

3.1 SAS系统的图形功能简介91

3.2 散布图、折线图和层次图92

3.2.1 proc plot过程92

3.2.2 生成高分辨率图形96

3.2.3 散布图98

3.2.4 折线图101

3.2.5 层次图103

3.3 条形图、圆饼图和星形图104

3.3.1 proc gchart过程105

3.3.2 条形图107

3.3.3 圆饼图111

3.3.4 星形图113

3.4 三维图形114

3.4.1 proc g3d过程114

3.4.2 曲面图115

3.4.3 气泡图117

3.5.1 图形编辑窗口118

3.5 编辑统计图形118

3.5.2 编辑图形119

3.5.3 输入/输出图形121

第4章 概率论与数理统计基础知识123

4.1 随机变量及其分布123

4.1.1 随机变量123

4.1.2 概率分布123

4.2 随机变量的数学期望和方差124

4.3 多维随机变量及其分布125

4.3.1 联合分布125

4.3.4 协方差和相关系数126

4.3.2 边际分布126

4.3.3 多维随机变量的数学期望和方差126

4.3.5 条件分布127

4.4 几个常见的概率分布128

4.4.1 多元正态分布128

4.4.2 卡方分布128

4.4.3 t分布129

4.4.4 F分布129

4.5 渐近分布基本理论129

4.5.1 依概率收敛129

4.5.2 依分布收敛130

4.6 统计量及其分布131

4.7 参数的估计133

4.7.1 无偏性134

4.7.2 有效性134

4.7.3 最小均方误差134

4.7.4 渐近性135

4.8 假设检验135

4.8.1 显著性检验法137

4.8.2 置信区间法139

4.9 SAS的一些基础统计过程140

4.9.1 univariate基础统计过程140

4.9.2 实例分析142

4.9.3 means基础统计过程144

4.9.4 实例分析146

第5章 回归分析155

5.1 相关分析和一元线性回归分析155

5.1.1 相关分析155

5.1.2 变量之间的关系156

5.1.3 回归模型及其运用156

5.1.4 未指定误差项分布的回归模型158

5.1.5 最小二乘估计法159

5.2 多元线性回归分析163

5.2.1 多元回归模型表示法163

5.2.2 最小二乘法估计163

5.2.4 R2和F检验165

5.2.3 σ2的估计和t检验165

5.3 SAS的corr及reg过程167

5.3.1 corr相关过程167

5.3.2 reg回归过程168

5.3.3 实例分析170

5.4 逐步回归分析179

5.4.1 逐步回归分析179

5.4.2 变量选择的方法180

5.4.3 引入变量和剔除变量的依据181

5.4.4 逐步回归在使用过程中要注意的问题182

5.4.5 stepwise逐步回归过程183

5.4.6 实例分析185

5.5 非线性回归分析187

5.5.1 可变换成线性的非线性回归分析188

5.5.2 多项式回归分析189

5.5.3 不可变换成线性的非线性回归分析189

5.5.4 SAS的实现191

第6章 主成分、因子和典型相关分析194

6.1 主成分分析194

6.1.1 主成分的导出194

6.1.2 贡献率与累积贡献率195

6.1.3 样本资料数据的主成分分析195

6.1.5 princomp主成分过程196

6.1.4 数据的标准化196

6.1.6 实例分析197

6.2 因子分析201

6.2.1 何为因子分析201

6.2.2 因子载荷矩阵的求解202

6.2.3 factor因子分析过程203

6.2.4 factor score因子得分过程204

6.2.5 实例分析204

6.3 典型相关分析208

6.3.1 典型相关分析208

6.3.2 cancorr典型相关分析过程210

6.3.3 实例分析211

第7章 判别和聚类分析216

7.1 判别分析216

7.1 1 距离判别分析216

7.1.2 Fisher线性函数判别219

7.1.3 discrim判别分析过程221

7.1.4 candisc典型判别分析过程223

7.1.5 实例分析224

7.2 聚类分析235

7.2.1 距离和相似系数235

7.2.2 类的特征和类与类之间的距离237

7.2.3 系统聚类法239

7.2.4 其他聚类方法240

7.2.5 cluster聚类分析过程241

7.2.6 fastclus快速聚类过程242

7.2.7 varclus方差聚类过程243

7.2.8 tree聚类树型输出过程243

7.2.9 常用过程比较和选择244

7.2.10 实例分析244

第8章 时间序列分析250

8.1 时间序列的平滑技术250

8.1.1 滑动平均与加权滑动平均法250

8.1.3 指数平滑法251

8.1.2 二次滑动平均预测法251

8.1.4 二次指数平滑法252

8.1.5 三次指数平滑法252

8.1.6 温特线性和季节性指数平滑252

8.2 时间序列的分解254

8.2.1 时间序列的结构形式254

8.2.2 时间序列的分解254

8.3 Box Jenkins法255

8.3.1 ARIMA模型256

8.3.2 ARIMA时间序列过程257

8.3.3 实例分析258

参考文献268