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☆☆☆☆☆

出版者:SAS Institute

作者:Ron Cody

出品人:

页数:664

译者:

出版时间:2007-3-29

价格:USD 89.95

装帧:Paperback

isbn号码:9781599941653

丛书系列:

图书标签:

• SAS
• 统计
• 数据分析
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精通数据科学的基石：深入解析统计建模与高级数据处理技术 本书并非关于SAS编程语言的学习指南。相反，本书旨在为数据分析师、统计学家和研究人员提供一个关于现代数据科学核心——统计建模、实验设计以及复杂数据结构化处理——的全面而深入的实战手册。 在当今数据驱动的世界中，仅仅掌握工具是不够的；理解工具背后的原理、如何构建稳健的模型，以及如何有效地管理和解释海量异构数据，才是决定分析深度的关键。本书聚焦于那些在数据分析流程中至关重要，但常常在基础编程教程中被一带而过的核心概念和高级技术。 --- 第一部分：现代统计推断与模型构建的基石 本部分彻底抛弃了特定软件的语法细节，转而专注于统计学理论在实际问题中的应用与辨析。我们将探讨如何从根本上理解数据间的关系，并构建能够支持决策的预测模型。 第一章：超越P值的假设检验与统计功效分析 本章从频率学派和贝叶斯学派的视角对比出发，深入剖析了零假设检验的局限性。我们重点讨论了统计功效（Power Analysis）在实验设计阶段的决定性作用，指导读者如何计算所需样本量以检测预期的效应大小，避免“无效研究”的陷阱。内容包括：功效的计算方法、敏感性分析的应用，以及在小样本情况下稳健的非参数检验方法的选用标准。 第二章：线性模型的深度剖析与诊断 本书将线性模型（LM）视为一切回归分析的起点，但深入挖掘了其背后的假设检验。我们将详细讨论多重共线性（Multicollinearity）的识别与缓解策略，如主成分回归（PCR）与岭回归（Ridge Regression）的数学原理与实际应用场景。更重要的是，本章花费大量篇幅讲解模型诊断——从残差分析的进阶技巧（如异方差性检验、自相关性检验）到影响点和杠杆点（Leverage Points）的识别与处理，确保模型的拟合度既不过度，也不过于简单。 第三章：广义线性模型（GLM）与响应变量的多样性处理 现实世界的数据很少服从正态分布。本章系统地介绍了如何处理非正态响应变量。我们将详尽阐述泊松回归（Poisson Regression）在计数数据中的应用、逻辑回归（Logistic Regression）在二元结果预测中的精确界限，以及Gamma回归在偏态连续数据（如保险索赔金额）中的优势。对于模型的拟合优度评估，我们将比较AIC、BIC以及Deviance统计量在不同模型选择中的作用。 第四章：时间序列分析：从平稳性到前沿模型 时间序列数据需要特殊的处理技巧。本章从经典的ARIMA模型入手，重点讲解了如何进行时间序列的平稳性检验（如ADF检验、KPSS检验）以及如何通过差分（Differencing）来稳定序列。随后，我们深入探讨了向量自回归（VAR）模型在多变量时间序列互动分析中的应用，并对GARCH族模型在金融波动率预测中的优势进行了实战演示。 --- 第二部分：实验设计与因果推断的严谨性 高质量的数据分析建立在严谨的实验设计之上。本部分旨在将读者从单纯的“数据拟合者”转变为能够设计可靠实验的“科学研究者”。 第五章：经典实验设计原理与方差分析（ANOVA） 本章聚焦于实验设计的核心要素：随机化、重复和局部控制。我们将详细解析完全随机设计（CRD）、随机化区组设计（RBD）以及因子设计（Factorial Designs）的适用性。ANOVA不再仅仅是F检验的堆砌，而是作为一种强大的工具，用于系统地分解总变异，并科学地评估多个处理组之间的差异。对多重比较（Post-hoc Tests）如Tukey HSD、Bonferroni校正的严格应用标准将是重点。 第六章：混合效应模型：处理层级结构数据的利器 许多研究数据具有天然的层级结构（如学生嵌套在班级中，班级嵌套在学校中）。本章全面介绍了混合效应模型（Mixed-Effects Models，或称多层模型），用以处理组内相关性。内容包括随机截距（Random Intercepts）和随机斜率（Random Slopes）的构建、参数估计的收敛性诊断，以及如何解释固定效应和随机效应的系数，使分析结果更贴近实际复杂数据结构。 第七章：走向因果：准实验设计与倾向得分匹配（PSM） 在无法进行完全随机对照实验（RCT）的领域（如经济学、公共卫生），如何科学地估计处理效应？本章是本书的亮点之一，它侧重于因果推断的非实验性方法。我们将详细介绍倾向得分匹配（Propensity Score Matching, PSM）的数学基础、平衡性检验的必要性，以及如何通过协变量平衡来模拟随机化。此外，对双重差分（Difference-in-Differences, DiD）模型的应用条件与限制也将进行深入探讨。 --- 第三部分：高级数据结构化、清洗与处理策略 “垃圾进，垃圾出”是数据分析的铁律。本部分提供了一套高阶的数据处理哲学和技术，确保输入模型的每一个数据点都是精确且有意义的。 第八章：缺失数据处理的先进策略 简单地删除缺失值或使用均值填充是分析中的大忌。本章系统梳理了当前处理缺失数据的最佳实践。内容涵盖：完全随机缺失（MCAR）、随机缺失（MAR）和非随机缺失（MNAR）的区分。我们将重点讲解多重插补（Multiple Imputation, MI）的理论框架、不同插补方法的选择（如MICE），以及如何正确地汇总多重插补后的分析结果，以保持统计推断的有效性。 第九章：异常值与稳健性分析 识别异常值不仅仅是看箱线图，更需要结合领域知识。本章教授如何使用统计学方法（如Cook’s Distance, DFFITS）来量化单个观测值对模型的影响。随后，本书将引导读者构建稳健回归（Robust Regression）模型（如M-估计、LTS），这些模型对极端观测值具有更强的抵抗力，从而提供更可靠的参数估计。 第十章：复杂数据重构与数据治理原则 本章讨论如何将原始的、分散的业务数据转化为适合统计建模的格式。内容包括数据透视、数据合并的冲突解决策略，以及如何运用标准化（Standardization）和归一化（Normalization）技术来优化模型收敛速度和结果的可解释性。我们还将介绍数据质量指标（DQI）的构建，确保数据治理流程的透明化和可追溯性。 --- 总结： 本书面向那些已经具备基本数据处理能力，但渴望将分析提升到科学研究和商业决策层面的人士。它不是一本快速上手的速成手册，而是一部关于数据分析的“内功心法”的深度著作，专注于统计学原理的严谨应用、实验设计的科学性，以及数据清洗的精细化操作。掌握本书内容，意味着掌握了面对任何复杂数据集时，都能构建出可靠、可解释且具有决策价值的统计模型的信心。

评分☆☆☆☆☆

All from the perspective of users. Like getting help from someone senior. This book organizes all the examples well and explains almost line by line. Yet, it is all focused on programming, unlike The Little SAS Book, which is more focused on explaining how...

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编程的时候有问题谷歌出来的最佳答案往往都是这本书，写的也非常平实详尽。

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2019开年第一本

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学习一种新的语言，简直就像是重新泡一个陌生的妞。语言习惯步调心理小情绪G点，两眼一抹黑。。。。。。

评分☆☆☆☆☆

有难度，比SQL难很多……

评分☆☆☆☆☆

的确好书，案头必备，五星推荐。