SAS 8.2统计应用教程 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:北京希望电子出版社,兵器工业出版社

作者:薛富波

出品人:

页数:516

译者:

出版时间:2004-8-1

价格:48.00元

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787801722171

丛书系列:

图书标签:

• SAS
• 统计学
• SAS8.2统计应用
• 2008-10
• SAS
• 统计分析
• 数据分析
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• 应用教程
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• 数据挖掘
• 统计建模
• 生物统计
• 医学统计

现代数据分析与建模实践指南 本书聚焦于当代数据驱动决策的核心需求，深入探讨了从数据采集、清洗、探索性分析到高级统计建模与机器学习算法的完整流程与实战技巧。 第一部分：数据科学基础与R/Python生态 本书将现代数据分析的基石——R语言和Python语言作为核心工具，旨在帮助读者构建一个扎实的编程与统计基础。 第1章：数据科学的范式转型与思维框架 本章首先阐述了数据科学在商业智能、科学研究和工程决策中的地位演变。我们探讨了从描述性统计到预测性、规范性分析的思维跃迁。重点讨论了数据驱动型组织的关键特征，以及数据科学家在项目生命周期中应扮演的角色。我们将引入CRISP-DM（跨行业数据挖掘标准流程）和TDSP（技术开发与部署流程）等行业标准框架，为后续的实战操作奠定结构化思维。 第2章：R语言：数据处理与可视化入门 本章侧重于R语言环境的搭建与核心数据结构（向量、矩阵、数据框、列表）的精细掌握。通过`tidyverse`系列包（如`dplyr`、`tidyr`、`ggplot2`）的系统学习，读者将掌握数据清洗（缺失值处理、异常值检测）、数据重塑（宽表与长表转换）、数据汇总与高效分组操作。可视化部分，我们详细讲解如何利用`ggplot2`构建复杂的、具有叙事性的图形，包括多层图形叠加、主题定制和交互式图表（使用`plotly`的初步介绍）。 第3章：Python：数据处理的“瑞士军刀”——Pandas与NumPy 本章深入探索Python生态中处理大规模数值数据和表格数据的核心库。NumPy的多维数组操作和广播机制是性能优化的基础。Pandas的数据结构（`Series`和`DataFrame`）的创建、索引、切片操作被细致解析。我们将通过实际案例演示如何利用Pandas进行复杂的数据合并（Join/Merge）、时间序列数据的重采样与时间窗口计算，以及高效的向量化操作，以替代低效的循环结构。 第4章：探索性数据分析（EDA）的深度挖掘 EDA不仅是数据清洗的延伸，更是理解数据内在结构的关键步骤。本章强调通过统计量和可视化手段发现潜在模式、检验数据分布假设。内容涵盖：单变量分布分析（直方图、核密度估计）、双变量关系探索（散点图矩阵、热力图）、多变量关系的可视化技术（如平行坐标图、小型多图）。同时，我们将引入数据质量评估的关键指标，如数据完整性、一致性与准确性。 第二部分：核心统计推断与模型构建 本部分将理论与实践相结合，讲解传统统计学中用于推断、检验和预测的基石方法。 第5章：概率论基础与统计推断原理 本书不回避严谨的数学基础。本章复习了随机变量、常用概率分布（正态、泊松、二项分布）及其在金融、生物和工程中的应用。重点在于统计推断的核心——大数定律与中心极限定理的应用。我们详述了参数估计方法（矩估计、最大似然估计）的原理，并深入讲解了假设检验的逻辑框架（零假设、备择假设、P值、I类和II类错误、功效分析）。 第6章：线性回归模型：理论、诊断与应用 线性回归是所有回归分析的起点。本章系统讲解了简单线性模型（SLR）和多元线性模型（MLR）的最小二乘估计、参数解释与显著性检验。诊断环节是本章的重点：详细分析了多重共线性（VIF）、异方差性（White检验、BPG检验）和残差的正态性问题。读者将学习如何通过模型残差图定位问题，并掌握稳健回归（Robust Regression）等处理异常值影响的策略。 第7章：广义线性模型（GLM）的扩展应用 当响应变量不满足正态分布假设时，GLM提供了灵活的解决方案。本章详细介绍了逻辑回归（Logistic Regression）在二分类问题中的应用，包括赔率（Odds Ratio）的解释和模型拟合优度评估（Hosmer-Lemeshow检验、AUC-ROC曲线）。同时，对泊松回归在计数数据分析中的应用进行了实例演示。 第8章：方差分析（ANOVA）与非参数检验 ANOVA（单因素、双因素）被视为线性模型的扩展，用于比较两个或多个群体的均值。本章强调ANOVA的F检验背后的原理，以及如何使用事后检验（Tukey HSD, Bonferroni校正）进行多重比较。当数据不满足参数检验的假设时，本章将介绍对应的非参数替代方法，如Kruskal-Wallis H检验和Wilcoxon秩和检验。 第三部分：高级建模技术与机器学习集成 本部分旨在弥合经典统计学与前沿机器学习技术之间的鸿沟，聚焦于预测性能的提升和模型的泛化能力。 第9章：模型选择、正则化与交叉验证 构建一个预测模型不仅要拟合训练数据，更要保证对新数据的预测能力。本章重点讨论过拟合与欠拟合问题。我们将详细阐述信息准则（AIC, BIC）的选择标准，并深入讲解Lasso、Ridge和Elastic Net正则化方法如何通过惩罚系数有效地进行特征选择和模型收缩。交叉验证（K折、留一法）的设置与实现是模型稳健性评估的核心内容。 第10章：决策树与集成学习方法 决策树（CART算法）的构建原理、熵与基尼不纯度被清晰阐述。随后，本书将重心转移到集成学习：Bagging（如随机森林Random Forest）和Boosting（如AdaBoost、Gradient Boosting Machines, XGBoost/LightGBM）。我们将对比这两种集成方法的内在差异，并提供在不同数据集类型上选择最适合集成算法的实用建议。 第11章：时间序列分析与预测 时间序列数据在金融、运营和气象领域至关重要。本章介绍时间序列分解（趋势、季节性、随机波动），并讲解平稳性的概念（ADF检验）。核心内容包括自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）的解读，用于识别ARIMA模型的阶数。最终，读者将学会如何构建和评估ARIMA、SARIMA模型，并探索更现代的Prophet模型进行快速预测。 第12章：聚类分析与降维技术 本章关注无监督学习在数据探索中的应用。聚类分析部分，我们比较了K-Means、层次聚类（Agglomerative Clustering）的优缺点及簇数确定方法（肘部法则、轮廓系数）。降维技术方面，我们将重点讲解主成分分析（PCA）的数学原理及其在数据可视化和特征压缩中的应用，同时简要介绍t-SNE在高维数据可视化中的独特优势。 附录：软件环境管理与最佳实践 本附录提供关于如何维护一个稳定、可复现的分析环境的指导，包括使用虚拟环境（Conda/venv）、版本控制（Git基础）以及如何撰写清晰、可重复的分析报告的规范。 --- 本书特色： 强调理论与代码的同步理解： 每个统计概念都伴随着其在主流编程语言中的具体实现（R和Python代码示例并存），避免“黑箱”操作。 侧重模型诊断： 大量篇幅用于模型诊断和残差分析，培养读者对模型局限性的批判性认识。 面向实际问题： 所有案例均取材于真实的业务或科研场景，提升读者的实战应用能力。

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