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胡良平作者

电子工业

译者

2010-6 出版日期

706 页数

68.00元价格

丛书系列

9787121109768 图书编码

SAS统计分析教程在线电子书图书标签: 统计 SAS 金融经济编程杂书工具书【混沌】规律

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发表于2024-12-23

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SAS统计分析教程在线电子书用户评价

评分☆☆☆☆☆

很难给4星。涵盖内容很广很全，例子丰富。但每部分都不够详细，只讲如何操作，原理却没讲清楚。作工具书又没有索引部分，对于这么厚一本书实在是个缺陷。

评分☆☆☆☆☆

有实际例子可以操作，对使用sas而言确实不错

评分☆☆☆☆☆

有实际例子可以操作，对使用sas而言确实不错

评分☆☆☆☆☆

SAS统计分析教程在线电子书著者简介

胡良平，教授，博士生导师。现任军事医学科学院生物医学统计学咨询中心主任，国际一般系统论研究会中国分会概率统计系统专业理事会常务理事，第八届中国现场统计研究会理事，中国生物医学统计学会副会长，《中华医学杂志》等10余种杂志编委，北京大学口腔医学院客座教授，国家食品药品监督管理局评审专家；主编统计学专著16部，参编统计学专著8部，发表第一作者学术论文150余篇，发表合作论文90余篇，获军队科技成果和省部级科技成果多项；在从事统计学工作的20会年中，为几千名研究生、医学科研人近、临床医生和杂志编辑讲授生物医学统计学，左全国各地作统计学学术报告100余场，举办十余期全国统计学培训班，培养多名统计学专业硕士和博士研究生；近几年年来，参加国家级新药和医疗器械项目评审数十项；归纳并提炼出“八性”和“八思维”的统计学思想；独创了逆向统计学教学法和统计学三型理论。

SAS统计分析教程在线电子书图书目录

第1篇对定量结果进行差异性分析第1章 SAS软件与SAS用法简介第2章单因素设计一元定量资料差异性分析第3章单因素设计一元生存资料差异性分析第4章多因素设计一元定量资料差异性分析第5章单因素设计多元定量资料差异性分析第6章多因素设计多元定量资料差异性分析第2篇对定性结果进行差异性分析第7章单因素设计一元定性资料差异性分析第8章多因素设计一元定性资料差异性分析第9章多因素设计一元定性资料对数线性模型分析第3篇对定量结果进行预测性分析第10章两变量简单线性回归分析第11章两变量可直线化曲线回归分析第12章各种复杂曲线回归分析第13章多重线性回归分析第14章主成分回归分析第15章现岭回归分析第16章 Poisson回归分析第17章负二项回归与Probit回归分析第18章生存资料COX模型回归分析第19章生存资料参数模型回归分析第20章时间序列分析第4篇对定性结果进行预测性分析第21章非配对设计定性资料多重1ogistic回归分析第22章配对设计定性资料多重1ogistic回归分析第23章原因变量为定量变量的判别分析第24章原因变量为定性变量的判别分析第25章遗传资料统计分析的SAS实现第26章用SAS／Genetics分析遗传流行病学资料第27章决策树分析第28章神经网络分析第5篇多变量间相互与依赖关系分析第29章主成分分析第30章探索性因子分析第31章路径分析第32章证实性因子分析第33章结构方程模型分析第34章典型相关分析第6篇变量或样品间亲疏关系或近似程度分析第35章变量聚类分析第36章无序样品聚类分析第37章有序样品聚类分析第38章综合评价第39章多维尺度分析第40章定量资料对应分析第41章定性资料对应分析第7篇数据挖掘技术与基因表达谱分析简析第42章数据挖掘的概念及常用统计分析技术简介第43章基因表达谱的概念与数据分析技术简介第44章生物信息学简介第8篇用编程法绘制统计图与实现实验设计第45章绘制统计图第46章实验设计方案的SAS实现第47章样本含量估计和检验效能分析与本书配套的光盘内容附录A 与SAS语言有关的内容简介（第48章～第55章）附录B 四个非编程模块简介（第56章～第59章）附录C 数据挖掘技术与基因表达谱分析（第60章～第62章）附录D 各章实例与数据附录E 直接调用的SAS引导程序—SASPAL附录F 各章SAS输出结果附录G 各章计算原理与计算公式附录H 各章参考文献附录I 胡良平专著及配套软件简介
· · · · · · (收起)

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SAS统计分析教程在线电子书图书描述

《SAS统计分析教程》内容丰富且新颖，适用面宽且可操作性强。涉及到定量与定性资料差异性和预测性分析、变量间和样品间相互与依赖关系及近似程度分析、数据挖掘与基因表达谱分析、绘制统计图与实验设计、SAS语言和SAS非编程模块用法。这些内容高质量高效率地解决了实验设计、统计表达与描述、各种常用和多元统计分析、现代回归分析和数据挖掘、SAS语言基础和SAS实现及结果解释等人们迫切需要解决却又十分棘手的问题。《SAS统计分析教程》适合于需要学习和运用实验设计、统计表达与描述和统计分析及SAS实现的本科生、研究生、博士生、科研和管理工作者、临床医生和杂志编辑学习和使用。

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