A Step-by-Step Approach to Using SAS for Univariate and Multivariate Statistics, Second Edition pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Sas Inst

作者:O'Rourke, Norm/ Hatcher, Larry/ Stepanksi, Edward J., Ph.d.

出品人:

页数:548

译者:

出版时间:2005-5

价格:$ 79.04

装帧:Pap

isbn号码:9781590474174

丛书系列:

图书标签:

• SAS
• Statistics
• Univariate
• Multivariate
• Data Analysis
• Second Edition
• Step-by-Step
• Statistical Software
• Quantitative Analysis
• Applied Statistics

探索数据深邃之美：SAS数据分析指南 您是否曾被海量数据困扰，渴望从中挖掘出有价值的洞见？您是否对统计分析的奥秘充满好奇，却又因繁杂的理论和艰深的软件操作而望而却步？那么，这本书将是您数据探索之旅中最可靠的向导，它将以一种清晰、循序渐进的方式，带领您掌握使用SAS进行严谨统计分析的强大技能。 本书并非陈列堆砌枯燥的公式与理论，而是专注于将复杂的统计概念转化为切实可行的SAS操作步骤。无论您是统计学领域的新晋探索者，还是希望提升数据分析能力的专业人士，亦或是对商业决策背后的数据驱动逻辑感到好奇的学生，本书都将为您提供一套实用且易于理解的学习路径。我们将从最基础的SAS操作入手，逐步深入到各种经典的单变量与多变量统计分析方法，确保您在掌握理论知识的同时，能够熟练运用SAS软件进行实际的数据处理、模型构建和结果解读。 精雕细琢，步步为营：学习理念与内容设计 本书的核心理念在于“实践出真知”。我们深知，数据分析能力的提升离不开大量的实践操作。因此，每一章都围绕着特定的统计分析主题展开，并提供详实的代码示例和清晰的操作指南。您将跟随书中的步骤，亲手在SAS环境中运行代码，观察输出结果，并学习如何理解和解释这些结果。这种“动手做”的学习方式，将帮助您牢固掌握统计分析的原理，并建立起自信的数据分析能力。 本书的内容设计也充分考虑了学习的连贯性和深度。我们不会一开始就抛出复杂的概念，而是从最基本的SAS数据管理和探索性数据分析（EDA）开始。理解数据的结构、进行有效的数据清洗和预处理，是任何深入统计分析的基础。接着，我们将逐一深入探索各种重要的统计分析技术，并始终将SAS软件作为实现这些技术的有力工具。 单变量统计：洞察个体数据的深度 在单变量统计分析部分，我们将聚焦于理解和描述单个变量的特性。这包括： 描述性统计： 如何使用SAS计算均值、中位数、众数、标准差、方差、偏度、峰度等统计量，全面描绘数据的中心趋势、离散程度和分布形态。您将学会如何通过SAS生成直方图、箱线图、茎叶图等可视化图表，直观地展示数据分布，快速识别异常值和潜在的分布模式。 假设检验： 学习如何运用SAS进行单样本t检验、配对t检验、独立样本t检验等，检验关于总体均值的假设。本书将详细阐述每种检验的适用条件、零假设与备择假设的设定，以及如何通过SAS输出的结果判断统计显著性。您还将学习如何进行卡方检验，分析分类变量之间的关联性。 方差分析（ANOVA）： 掌握如何使用SAS进行单因素和双因素方差分析，比较多个组的均值是否存在显著差异。我们将深入理解ANOVA的原理，并学会如何解释ANOVA表中的F值和p值，以及进行事后多重比较，找出具体是哪些组之间存在差异。 回归分析（单变量）： 学习如何使用SAS进行简单的线性回归分析，探索一个预测变量与一个响应变量之间的线性关系。您将学会构建回归模型，解释回归系数的含义，评估模型的拟合优度（R方），并进行预测。 多变量统计：揭示变量间的复杂关系 当数据中包含多个变量时，单变量分析往往不足以揭示其内在的复杂联系。本书将带领您走进多变量统计的精彩世界，掌握处理多变量数据分析的强大工具： 多元回归分析： 学习如何使用SAS构建多元线性回归模型，分析多个预测变量对一个响应变量的联合影响。您将学会如何处理多重共线性问题，进行变量选择，并评估模型的整体效力和各个预测变量的贡献。 协方差分析（ANCOVA）： 了解如何结合方差分析和回归分析，使用SAS进行协方差分析。ANCOVA允许我们在控制一个或多个协变量的影响后，检验不同处理组的均值差异，这在实验设计和实际应用中非常重要。 逻辑回归： 掌握如何使用SAS进行逻辑回归分析，处理二分类或多分类的因变量。我们将学习如何构建逻辑回归模型，解释概率比（Odds Ratio），并评估模型的预测能力，这在医学、社会科学和市场营销等领域有着广泛的应用。 因子分析（Factor Analysis）： 学习如何使用SAS进行因子分析，识别数据集中潜在的、不可直接观测的潜在因子。您将学会如何进行因子提取、因子旋转，并解释提取出的因子，将大量变量简化为少数几个更有意义的因子。 主成分分析（PCA）： 了解如何使用SAS进行主成分分析，将多个相关变量降维为少数几个不相关的线性组合（主成分），同时尽可能保留原始数据的信息。PCA常用于数据可视化、特征提取和降噪。 判别分析（Discriminant Analysis）： 学习如何使用SAS建立判别模型，根据一组预测变量将观测值分到预定义的类别中。您将学会如何评估判别模型的准确性，并将其应用于分类问题。 聚类分析（Cluster Analysis）： 掌握如何使用SAS进行聚类分析，将具有相似特征的观测值分组，发现数据中的自然群体。我们将探索不同的聚类算法，如K-means聚类和层次聚类，并学习如何评估聚类结果的有效性。 多维尺度分析（MDS）： 了解如何使用SAS进行多维尺度分析，将对象之间的相似性或差异性数据转换成低维空间中的点，以可视化对象之间的相对位置关系。 SAS软件的强大助力：从入门到精通 SAS作为业界领先的数据分析软件，其强大的功能和灵活性是完成复杂统计分析的关键。本书将贯穿SAS软件的学习和应用： SAS语法与数据处理： 我们将从SAS的基本语法、数据步（DATA Step）和过程步（PROC Step）的用法开始，教您如何高效地导入、清洗、转换和合并数据。您将学会使用SAS宏（Macros）来自动化重复性任务，提高工作效率。 SAS过程（PROC）详解： 针对每一种统计分析方法，本书都会详细介绍与之对应的SAS过程，例如 `PROC MEANS`、`PROC FREQ`、`PROC TTEST`、`PROC ANOVA`、`PROC REG`、`PROC LOGISTIC`、`PROC FACTOR`、`PROC PCA`、`PROC DISCRIM`、`PROC CLUSTER`、`PROC MDS` 等。您将学习如何根据分析需求，灵活运用这些过程的选项和参数。 结果解读与报告： 掌握SAS输出结果的解读至关重要。本书不仅会教会您如何运行分析，更会侧重于如何从SAS生成的报表中提取关键信息，理解统计显著性，并将其转化为有意义的结论，最终撰写专业的分析报告。 可视化图表生成： 除了基础的统计图表，SAS还提供了强大的图形功能。您将学习如何使用 `PROC SGPLOT` 等过程生成高质量、定制化的统计图表，以更清晰地呈现数据分析结果。 学习本书，您将获得： 扎实的统计学理论基础： 在实践操作中理解统计概念，而非死记硬背。 精湛的SAS软件操作技能： 从数据处理到模型构建，再到结果解读，全面掌握SAS的运用。 解决实际问题的能力： 能够独立运用SAS和统计方法，分析真实世界的数据，解决研究或工作中的问题。 数据分析的信心： 逐步建立起自信，从容应对各种数据分析挑战。 目标读者： 对统计分析感兴趣的学生和研究人员。 需要进行数据分析以支持决策的商业人士。 希望提升数据分析能力的IT专业人士。 任何希望深入了解和应用SAS进行数据分析的读者。 本书的学习过程，就像是跟随一位经验丰富的向导，一步一步攀登统计分析的高峰。我们相信，通过本书的引导，您将不仅掌握一项强大的数据分析技能，更能发现数据背后蕴含的无穷乐趣和价值。现在，就让我们一起开启这段激动人心的SAS数据分析之旅吧！

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