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目录1

前言1

第1章 SAS系统入门1

1.1　系统概述1

1.2 SAS系统界面操作指南1

1.2.1 SAS的启动与退出1

1.2.2 SAS系统界面简介2

1.2.3　简单运行样例4

1.3.1 SAS文件与逻辑库7

1.3 SAS系统的文件管理7

1.3.2　数据集文件的基本操作9

1.4　数据集的导出／导入12

1.4.1　导出SAS数据集12

1.4.2　外部数据导入SAS数据集13

1.5　数据集的编辑与整理15

1.5.1　用Viewtable表编辑数据集15

1.5.2　数据集变量名与类型的更改17

1.5.3　数据集变量、观测记录的增加与筛选18

1.5.4　数据集排序19

1.5.5　数据集的纵向连接20

1.5.7　数据合并的菜单操作21

1.5.6　数据集的横向合并21

1.6　习题24

第2章　SAS编程简介25

2.1 SAS程序设计语言基本常识25

2.1.1 SAS程序书写规范和运行方法25

2.1.2 SAS程序中的注释26

2.2 SAS DATA步简介26

2.2.1 DATA步基本结构26

2.2.2　用DATA步生成SAS数据集27

2.2.3 DATA步中的常用语句30

2.3　综合举例39

2.4　习题40

第3章　SAS过程步及简单统计分析41

3.1 SAS过程步简介41

3.2 PRINT过程43

3.2.1 PRINT过程简介43

3.2.2　变量标签语句LABEL44

3.2.3　全程语句45

3.2.4 用TABULATE过程制作统计量表格46

3.3　简单描述统计分析49

3.3.1　简单描述统计量的基本概念49

3.3.2 MEANS过程50

3.3.3 UNIVARIATE过程51

3.3.4 FREQ过程52

3.3.5　应用实例53

3.4　菜单操作进行简单统计分析58

3.4.1 利用SAS/INSIGHT进行简单分析58

3.4.2　利用SAS/ASSIST进行简单分析63

3.5　习题64

第4章 t检验与非参数检验67

4.1　常用统计概念简介67

4.1.1　常用统计概念67

4.1.2　概率与概率分布67

4.1.4　泊松分布68

4.1.3　二项分布68

4.1.5　正态分布69

4.1.6　极限定理69

4.1.7　样本平均数的分布70

4.1.8　t分布71

4.1.9　x2分布71

4.1.10 F分布72

4.2　统计检验的基本原理与方法73

4.2.1　假设检验的基本概念73

4.2.2　样本平均数的检验——u检验与t检验75

4.2.4　非参数检验79

4.2.3　双尾检验与单尾检验79

4.3 TTEST过程——比较t检验80

4.3.1 TTEST过程简介80

4.3.2 TTEST过程举例说明81

4.4 NPAR1WAY过程83

4.4.1 NPAR1WAY过程简介84

4.4.2 NPAR1WAY过程举例说明85

4.5　综合应用88

4.5.1　配对数据的统计分析88

4.5.2　成组试验数据的统计分析93

4.5.3　成组试验数据经对数转换后的t检验96

4.5.4 SAS/ASSIST中的t检验与非参数检验98

4.6 习题99

第5章 方差分析103

5.1　方差分析简介103

5.1.1　方差分析基本概念103

5.1.2　总体方差检验104

5.1.3　方差的同质性检验104

5.1.4　方差分析的基本假定和数据转换105

5.2 ANOVA过程和GLM过程简介106

5.2.1　ANOVA过程106

5.2.2　GLM过程109

5.3.1 完全随机设计113

5.3 单因素多水平试验设计及方差分析113

5.3.2 一元方差分析应用举例114

5.3.3　多元方差分析应用举例118

5.3.4　完全随机区组设计123

5.3.5　单因素多水平间的多重比较125

5.4　配伍组设计及其统计分析129

5.4.1 一元应用实例129

5.4.2　多因素多水平间的多重比较132

5.5　拉丁方设计及其统计分析135

5.5.1　拉丁方设计及其线性模型135

5.5.2　拉丁方设计应用实例136

5.6.1　CONTRAST语句说明141

5.6　析因设计及其统计分析141

5.6.2　应用实例143

5.7　 正交设计及其统计分析164

5.7.1　 正交设计简介164

5.7.2 　正交设计应用举例164

5.8　协方差分析170

5.8.1　协方差分析简介170

5.8.2　协方差分析的数学模型及基本假定171

5.8.3　协方差分析应用举例171

5.9　习题185

6.1.1 相关与回归分析的任务和种类189

第6章 相关与回归分析189

6.1 相关与回归分析概述189

6.1.2　直线回归与相关分析190

6.1.3　直线相关与回归分析的应用举例192

6.2　相关过程与回归过程197

6.2.1　CORR相关过程197

6.2.2　PLOT过程199

6.2.3　REG回归过程202

6.2.4　回归诊断方法208

6.2.5　用各种回归方法筛选变量209

6.3.1　概述212

6.3　直线回归分析212

6.3.2　可直线化的简单曲线拟合213

6.3.3　应用举例213

6.3.4　一般多项式曲线拟合227

6.4　非线性回归过程NLIN230

6.4.1　NLIN过程简介230

6.4.2　NLIN应用举例231

6.4.3　多条回归直线的方差比较242

6.5　多元线性回归分析243

6.5.1　多元线性回归分析的概述243

6.5.2　应用举例244

6.6　RSREG过程251

6.6.1　RSREG过程说明251

6.6.2　RSREG过程语句格式252

6.6.3　应用举例254

6.7　习题259

第7章 聚类分析265

7.1　聚类分析方法概述265

7.2　TREE过程266

7.3　应用举例266

7.3.1　用VARCLUS过程实现变量聚类分析266

7.3.2　用CLUSTER过程实现样品聚类分析275

7.3.3　用FASTCLUS过程进行大样本聚类分析280

7.3.4　用ACECLUS过程进行预处理285

7.4　习题288

第8章 主成分分析293

8.1 主成分的几何意义与一般数学模型293

8.2　PRINCOMP过程296

8.3　应用举例297

8.4　习题303

第9章 典型相关分析305

9.1　典型相关分析概述305

9.2.2　CANCORR语句说明306

9.2　CANCORR过程简介306

9.2.1　CANCORR语法格式306

9.3　应用举例308

9.4　习题313

第10章 判别分析315

10.1　判别分析概述315

10.2　DISCRIM判别分析过程318

10.2.1 DISCRIM过程语句说明318

10.2.2　应用举例320

10.3.1 CANDISC过程的语句用法和功能327

10.3　CANDISC典型判别过程327

10.3.2　应用举例328

10.4　习题336

第11章 因子分析341

11.1　因子分析简介341

11.1.1　因子分析基本概念341

11.1.2　因子分析的数学模型342

11.2　PROC FACTOR过程342

11.3　应用举例345

11.4　习题359

参考文献362