Foundations of Statistical Analyses and Applications with SAS pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Birkh?user Basel

作者:Michael Falk

出品人:

页数:412

译者:

出版时间:2002-1

价格:897.00元

装帧:平装

isbn号码:9783764368937

丛书系列:

图书标签:

• 统计分析
• SAS
• 基础
• 应用
• 数据分析
• 统计建模
• 回归分析
• 方差分析
• 统计软件
• 计量统计

掌握统计分析的基石：洞察数据，驱动决策 在这信息爆炸的时代，数据已成为企业、研究机构乃至个人决策的核心驱动力。理解并运用统计学原理，从中提炼出有价值的见解，是应对复杂挑战、把握发展机遇的关键。本书《Foundations of Statistical Analyses and Applications with SAS》并非一本浅尝辄止的统计入门指南，而是一部旨在为读者奠定坚实统计分析基础，并教会如何利用强大SAS软件将理论付诸实践的深度教程。 本书将带领您踏上一段系统性的统计学探索之旅。我们将从最基础的概念出发，例如变量的类型、数据的描述性统计（均值、中位数、标准差等），让您对数据的基本特征有清晰的认识。在此基础上，我们将深入探讨概率论的核心思想，包括概率分布（正态分布、二项分布等）以及它们在现实世界中的意义，理解随机性如何影响我们的观察结果。 随后，本书的重点将转向推断性统计。我们将详细阐述假设检验的原理和方法，例如t检验、卡方检验、ANOVA等，教会您如何根据样本数据来做出关于总体参数的可靠判断，并学会区分统计显著性与实际意义。回归分析作为一种强大的预测和解释工具，也将是本书的核心内容之一。从简单的线性回归到多元线性回归，再到更复杂的模型，您将掌握如何建立模型来量化变量之间的关系，预测未来趋势，并评估模型的拟合优劣。 除了上述经典统计方法，本书还将涵盖一些更高级的主题，以满足不同领域读者的需求。这可能包括但不限于： 方差分析（ANOVA）： 学习如何比较三个或更多组的均值，这在实验设计和多因素效应分析中至关重要。 非参数检验： 探索适用于不满足参数检验严格假设（如正态性）的数据的替代方法，提供更广泛的应用可能性。 分类数据分析： 学习如何处理和分析类别型数据，例如使用逻辑回归进行二元或多类分类预测，这在市场细分、风险评估等领域非常实用。 时间序列分析简介： 了解如何分析随时间变化的数据，识别趋势、季节性和周期性，并进行预测，对于金融、经济学和运营管理等领域至关重要。 多重比较问题： 深入理解当进行多次假设检验时可能出现的风险，并学习如何进行校正以控制整体错误率。 然而，理论的掌握只是第一步。《Foundations of Statistical Analyses and Applications with SAS》的独特之处在于，它将统计理论与SAS软件的实际应用紧密结合。SAS作为业界领先的统计分析软件，功能强大且应用广泛。本书将通过大量的实例和代码示例，手把手地教您如何在SAS环境中实现上述所有的统计分析。 您将学会如何： 高效地导入和管理数据： 掌握SAS的数据步骤（DATA Step）和各种数据处理函数，确保数据输入的准确性和规范性。 生成描述性统计报告： 利用PROC MEANS, PROC FREQ, PROC UNIVARIATE等过程步，快速获得数据的概览。 执行参数和非参数检验： 学习使用PROC TTEST, PROC CHISQ, PROC NPAR1WAY等过程步进行假设检验。 构建和评估回归模型： 掌握PROC REG, PROC GLM等过程步，进行线性回归、多元回归分析，并理解模型诊断的指标。 进行方差分析： 利用PROC ANOVA, PROC GLM进行单因素、多因素方差分析。 可视化数据和结果： 学习使用SAS的图形过程步（如PROC SGPLOT, PROC GPLOT）创建清晰、有说服力的数据图表，增强分析结果的可读性。 编写和调试SAS程序： 逐步培养独立编写SAS代码的能力，理解程序的逻辑和结构。 本书并非仅限于罗列SAS命令，而是通过精心设计的案例研究，展示统计分析如何在实际问题解决中发挥作用。这些案例将涵盖从商业分析、医学研究、社会科学调查到工程学应用等多个领域，让您体会到统计学和SAS的强大生命力。您将看到如何利用统计方法和SAS工具来： 分析市场营销活动的效果： 评估不同广告策略的 ROI，预测消费者购买行为。 解读临床试验数据： 判断新药的疗效和安全性，为医疗决策提供科学依据。 研究社会经济因素的影响： 分析教育水平、收入对特定社会现象的影响。 优化生产流程： 识别影响产品质量的关键因素，提高生产效率。 《Foundations of Statistical Analyses and Applications with SAS》的目标是 empowering 您。我们希望读者在学完本书后，不仅能够理解统计学的基本原理，更重要的是能够自信地运用SAS软件，独立地进行复杂的数据分析，并将分析结果转化为洞察，从而做出更明智、更具影响力的决策。无论您是统计学专业的学生、希望提升数据分析技能的研究人员，还是需要在工作中处理大量数据的专业人士，本书都将是您宝贵的参考资料和得力助手。准备好开启您的数据洞察之旅，掌握统计分析的未来了吗？

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这本书的封面设计简直是我的“视觉舒适区”的完美体现——那种沉稳的深蓝和经典的米白配搭，让人一拿到手里就感觉不是那种浮躁的速成指南，而是一本正经要和你“深聊”的工具书。我通常对这种名字听起来就让人头疼的统计学书籍敬而远之，但《Foundations of Statistical Analyses and Applications with SAS》却有一种让人愿意翻开的魔力。 首先吸引我的是它的**结构布局**。它没有直接一头扎进复杂的公式海洋，而是用一种非常平稳的语调，从最基础的描述性统计概念讲起，仿佛一个经验老道的教授，在黑板前慢慢踱步，确保每一个听课的新手都能跟上节奏。书中对“中心趋势”和“离散程度”的解释，简直是教科书级别的清晰，它不仅仅告诉你公式是什么，更重要的是解释了**为什么**我们要计算这些指标，以及在实际商业数据中，它们各自代表了什么样的人类行为模式或市场特征。我特别喜欢它在每一章末尾设置的“实战思考”环节，它不是那种生硬的练习题，而是抛出一个真实的商业困境，引导读者思考如何应用刚刚学到的统计思想去构建一个初步的分析框架。这种叙事方式，让我感觉自己不是在学习一门僵硬的学科，而是在掌握一种分析世界的思维武器。它为后续更复杂的回归模型打下了异常扎实的基石，让我对那些原本让我望而生畏的术语，比如“同方差性”，有了一种清晰的画面感，而不是只有一串希腊字母在我眼前晃动。

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我是在一个对数据分析有迫切需求的环境下开始阅读这本大部头的，坦白说，我最开始的期望是它能提供一些立竿见影的“黑箱操作”技巧，让我能快速生成报告。然而，这本书却“傲慢”地拒绝了这种捷径，转而走上了一条更慢但更坚实的路。它在**SAS语法的讲解**上展现出了一种令人敬佩的细致度，但这种细致绝不是简单的代码罗列。它会深入到为什么某些数据集的导入方式比其他方式更有效率，以及在处理缺失值时，不同的SAS宏（Macro）调用背后隐藏的统计学假设差异。举个例子，它讲解PROC UNIVARIATE时，不仅仅是展示了输出结果，还花了大篇幅解释了如何根据输出结果中的K-S检验或Shapiro-Wilk检验的P值，来决定后续使用参数检验还是非参数检验。这种“前置思考”的训练至关重要，它迫使读者在输入代码之前，就必须在脑海中完成一次完整的统计决策流程。这对于我这种经常需要处理不同质量数据集的实践者来说，极大地提升了我的分析鲁棒性。我感觉我不再是简单地在执行命令，而是在“编程”一个严谨的统计实验设计。

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坦白讲，我一开始对书中的**图形化展示**抱有很低的期望，毕竟SAS的图形输出在某些方面确实不如R或Python的包那么“炫酷”。但这本书却用实践证明了，专业性远比花哨更重要。它对图表的讲解侧重于**信息传达的效率和准确性**，而不是视觉上的冲击力。在描述变量分布时，它详细解析了直方图、箱线图以及QQ图各自的优缺点，并且明确指出在什么情况下应该优先选择哪一种图来揭示数据分布的特定特征（比如偏度或异常值）。更令人印象深刻的是，它在讲解多重共线性问题时，引入了VIF（方差膨胀因子）的计算和解释，并将这个统计量通过一个简单的散点图矩阵（SPLOM）直观地展现出来，让复杂的代数关系变得可触可感。这种对“视觉辅助诊断”的重视，使得那些抽象的假设检验过程变得更加具象化，对于那些习惯于“眼见为实”的学习者来说，无疑是一大福音。

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这本书的**学术严谨性**是毋庸置疑的，但更难能可贵的是，它在保持这种严谨性的同时，却保持了极佳的**可读性**。我发现自己很少需要频繁地查阅外部资料来理解书中的术语。这种平衡做得非常巧妙。作者似乎深谙读者的心路历程——当你开始对回归残差的标准化感到困惑时，书中会适时地穿插一个关于“模型诊断的重要性”的小插曲，用一个简短的故事或比喻来软化技术难度的陡坡。此外，它对**假设检验的逻辑框架**的构建非常稳固，从零假设到备择假设的建立，每一步的逻辑推导都清晰可见，这极大地帮助我克服了过去对“P值”这种概念的盲目崇拜。它教会了我，P值只是一个工具，真正的价值在于我们如何通过科学的步骤，有条不紊地去检验我们对世界的猜想。读完前半部分，我不再是那个只敢使用默认设置的“点点鼠标”用户，而是一个能够对分析流程进行深度定制和批判性审查的实践者。

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这本书的**应用案例部分**是我认为它区别于市面上其他统计教材的决定性因素。我翻阅过很多声称涵盖“应用”的书籍，但它们往往只是在代码后面简单地贴上一个“结果”的截图，缺乏深入的洞察。但《Foundations》处理“应用”的方式，简直像一位耐心的导师在手把手带你做项目。例如，在讲解方差分析（ANOVA）时，它选取了一个关于不同营销渠道投入对销售额影响的真实商业场景。它不仅仅展示了如何运行PROC GLM，更重要的是，它详细分析了F检验的显著性结果，然后指导读者如何使用事后检验（Post-Hoc Tests）来精确定位是哪两个渠道之间存在统计学上的差异，并进一步讨论了这种差异在实际营销预算分配中的财务意义。这种将统计推论直接转化为商业行动指南的能力，是这本书的精髓所在。很多统计书止步于“发现了差异”，而这本书则继续深入探讨“这个差异对我的利润意味着什么”，这种思维的跨越，让我对这本书的价值有了全新的认识。

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