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张晓冉 著

图书标签:

• 统计分析
• SAS
• 数据分析
• 统计建模
• 应用统计
• SAS编程
• 回归分析
• 方差分析
• 统计方法
• 数据挖掘

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302252313

版次：1

商品编码：10695653

品牌：清华大学

包装：平装

开本：16开

出版时间：2011-05-01

用纸：胶版纸

页数：257

字数：365000

正文语种：中文

内容简介

　　《统计分析及其SAS实现》介绍了常用统计分析方法及其在sas软件中的实现．全书共11章，内容包括：统计分析的sas基础，描述统计，假设检验，线性回归分析与回归诊断，方差分析，分类数据的列联表分析，主成分分析，因子分析，典型相关分析，判别分析和聚类分析．每章末附有一定数量的习题，用于补充正文或提供统计模型．书中在讲述各种统计方法时，力争使统计学原理、实例和sas程序及输出有机结合，以增强读者对统计学中问题和原理的理解．
　　《统计分析及其SAS实现》可作为统计学、概率论与数理统计和经济管理等专业高年级本科生统计分析软件课程的教材使用，也可供相关专业研究生、青年教师和统计分析工作者参考．

目录

第1章 统计分析的sas基础
1.1 sas概述
1.1.1 显示管理方式
1.1.2 系统配置
1.2 sas编程基础
1.2.1 数据步基本语句
1.2.2 input语句
1.2.3 数据集与数据库
1.3 几个常用过程
1.3.1 print过程
1.3.2 sort过程
1.3.3 gplot过程
1.3.4 transpose过程（转置数据集）
1.3.5 standard过程（标准化数据）
1.4 常用结构语句
1.4.1 选择结构
1.4.2 循环结构
1.5 sas数据集管理
1.5.1 编辑数据集
1.5.2 数据集的横向合并
1.5.3 与其他系统数据集间的转换
1.6 sas的常用统计函数
1.6.1 随机数生成函数
1.6.2 累积分布函数和概率密度函数
1.6.3 分位数函数
1.7 补充与习题
第2章 描述统计
2.1 描述性统计量
2.1.1 描述总体分布位置的统计量
2.1.2 描述总体分散程度的统计量
2.1.3 描述总体分布形状的统计量
2.2 图形描述总体
2.2.1 条形图和直方图
2.2.2 箱线图（box-and-whisker）
2.3 补充与习题
第3章 假设检验
3.1 假设检验与区间估计
3.1.1 参数的假设检验
3.1.2 参数的区间估计
3.2 正态总体均值和方差的检验
3.2.1 正态总体均值检验
3.2.2 正态总体方差检验
3.3 两总体均值比较
3.3.1 独立组均值比较
3.3.2 成对组均值比较
3.4 正态性检验
3.4.1 x2检验法
3.4.2 经验分布函数（ecdf）检验法
3.4.3 shapiro-wilk检验
3.5 补充与习题
第4章 线性回归分析与回归诊断
4.1 统计模型
4.2 模型参数的最小二乘估计和因变量的预测
4.2.1 模型参数的最小二乘估计及其性质
4.2.2 因变量的预测
4.3 回归分析中的假设检验
4.3.1 回归方程的显著性检验
4.3.2 单个回归系数的显著性检验
4.3.3 回归系数的一般线性假设检验
4.3.4 应用例子
4.4 回归诊断
4.4.1 残差分析
4.4.2 影响分析
4.4.3 多重共线性
4.5 多重共线性处理方法
4.5.1 筛选回归变量
4.5.2 岭回归
4.6 补充与习题
第5章 方差分析
5.1 单因子方差分析
5.1.1 模型及其显著性检验
5.1.2 方差齐性检验
5.1.3 可估函数与对比
5.1.4 多重比较
5.2 无交互效应的两因子方差分析
5.2.1 模型及因子效应的显著性检验
5.2.2 因子显著性检验统计量分布的推导
5.2.3 多重比较与同时置信区间
5.3 有交互效应的两因子方差分析
5.3.1 模型及因子效应的显著性检验
5.4 一般线性模型（glm）过程
5.5 补充与习题
第6章 分类数据的列联表分析
6.1 用freq过程生成列联表
6.2 单向表分析
6.2.1 二项分布参数的检验与区间估计
6.2.2 多项分布参数检验
6.3 双向表分析
6.3.1 独立性的x2检验
6.3.2 小样本列联表独立性的fisher精确检验
6.4 2 ×2表分析
6.4.1 风险和风险差
6.4.2 相对风险和优比比率
6.5 补充与习题
第7章 主成分分析
7.1 总体主成分
7.1.1 主成分定义及求法
7.1.2 主成分性质
7.1.3 标准化变量的主成分
7.2 样本主成分与主成分得分
7.2.1 样本主成分
7.2.2 主成分得分
7.3 补充与习题
第8章 因子分析
8.1 正交因子模型及模型中各量的统计意义
8.1.1 正交因子模型
8.1.2 正交因子模型的性质
8.1.3 因子载荷阵中各量的统计意义
8.2 模型参数估计
8.2.1 模型参数的主成分估计
8.2.2 模型参数的主因子与迭代主因子估计
8.2.3 模型参数的极大似然估计
8.3 因子旋转与因子得分
8.3.1 因子旋转
8.3.2 因子得分
8.4 补充与习题
第9章 典型相关分析
9.1 总体典型相关变量
9.1.1 第一对典型相关变量的求法
9.1.2 一般典型相关变量求法
9.1.3 典型相关变量的性质
9.2 典型相关变量系数的估计和典型变量得分
9.3 典型相关系数检验
9.3.1 第一个典型相关系数的检验
9.3.2 一般典型相关系数的检验
9.4 补充与习题
第10章 判别分析
10.1 多总体距离判别
10.1.1 马氏距离
10.1.2 马氏距离判别
10.2 正态总体判别分析中的检验问题
10.2.1 多元方差分析——manova
10.2.2 多元正态两总体均值比较
10.2.3 多元正态总体协差阵的齐性检验
10.3 bayes岁判别分析
10.3.1 先验概率的确定
10.3.2 后验概率与广义平方距离
10.3.3 bayes判别准则
10.4 非参数判别
10.4.1 密度函数核估计
10.4.2 k-最近邻估计
10.5 逐步判别与stepdisc过程
10.5.1 逐步判别的理论基础
10.5.2 逐步判别的计算
10.6 补充与习题
第11章 聚类分析
11.1 系统聚类法
11.1.1 系统聚类法分类
11.1.2 系统聚类法的性质
11.1.3 类个数的确定
11.2 动态聚类法与fastclus过程
11.2.1 初始凝聚点的选取
11.2.2 初始分类与修改分类
11.3 补充与习题
附录a 辅助知识
a.1 矩阵知识
a.1.1 分块矩阵的行列式与逆
a.2 回归问题
a.3 随机向量的投影与相关系数
参考文献

前言/序言

《统计分析及其SAS实现》 一本实用指南，助力您掌握统计分析的精髓，并灵活运用SAS这一强大工具进行数据探索与洞察。 在当今数据驱动的时代，理解和运用统计学知识已经成为各行各业从业者不可或缺的核心技能。无论是科学研究、市场分析、金融建模，还是社会调查，精准的数据分析都能为决策提供坚实的依据，揭示隐藏的规律，并驱动创新。然而，仅仅掌握理论知识是远远不够的，如何将抽象的统计方法有效地应用于真实世界的数据，并从中提取有价值的信息，才是关键所在。 本书旨在为广大读者提供一套系统而实用的统计分析学习路径，重点聚焦于如何借助行业领先的统计软件SAS，将复杂的统计模型和方法转化为具体的分析实践。我们深知，理论与实践的结合是掌握任何一门技术的不二法门。《统计分析及其SAS实现》正是基于这一理念，精心编排内容，力求在提供严谨的统计学理论讲解的同时，辅以大量生动、贴近实际的SAS操作演示。 本书内容涵盖广泛，结构清晰，循序渐进，旨在满足不同层次读者的需求： 第一部分：统计学基础理论与SAS入门 在深入统计分析之前，扎实的理论基础是必不可少的。本部分将从最基础的统计学概念出发，为读者构建一个清晰的知识框架。我们将首先介绍描述性统计的核心内容，包括数据的类型、集中趋势的度量（如均值、中位数、众数）、离散程度的度量（如方差、标准差、极差）以及数据的可视化方法（如直方图、箱线图、散点图）。通过这些基本工具，读者将学会如何初步地概括和理解数据集的整体特征。 随后，我们将引入推断性统计的基本原理，包括概率论的基础知识、随机变量、概率分布（如正态分布、二项分布、泊松分布）以及抽样分布的概念。这些是理解统计推断，如参数估计和假设检验的基石。我们将详细阐述点估计和区间估计的理论，以及各种假设检验的逻辑和应用场景，例如t检验、Z检验、卡方检验等，帮助读者掌握如何根据样本数据对总体参数做出推断。 与此同时，为了让读者能够立即将理论应用于实践，我们将在理论讲解的穿插引入SAS软件的基本操作。SAS是一款功能强大且应用广泛的统计分析软件，掌握其基本语法和操作技巧将极大地提升数据分析的效率。本部分将带领读者从SAS的安装与界面介绍开始，逐步学习SAS数据集的创建、导入与导出，数据预处理操作（如变量选择、数据筛选、缺失值处理），以及SAS程序的基本结构和编写规范。我们将通过简单的SAS代码示例，让读者亲身感受SAS强大的数据管理和初步分析能力。 第二部分：核心统计分析方法及其SAS实现 在掌握了统计学的基础和SAS的入门操作后，我们将进入本书的核心部分——深入探讨各种常用的统计分析方法，并详细展示如何使用SAS实现这些分析。 方差分析 (ANOVA)： 我们将详细讲解单因素方差分析、双因素方差分析及其扩展，阐述方差分析的原理，如何检验不同组均值之间是否存在显著差异。SAS的`PROC ANOVA`或`PROC GLM`将是实现这些分析的主要工具，我们将提供详尽的代码示例，演示如何构建模型、解释输出结果，并进行事后比较。 回归分析： 回归分析是预测和解释变量之间关系的重要方法。本书将涵盖简单线性回归、多元线性回归，以及非线性回归模型。我们将重点讲解回归模型的构建、系数的解释、拟优度指标（如R平方）、残差分析以及假设检验。SAS的`PROC REG`和`PROC GLM`将是实现这些分析的关键。我们还将介绍如何进行模型诊断，识别潜在的多重共线性、异方差性等问题，并讨论如何选择和评估最优的回归模型。 分类数据分析： 对于分类变量的分析，我们将介绍卡方检验（独立性检验、拟合度检验），以及逻辑回归模型。逻辑回归在处理二元或多元分类因变量时尤为重要。本书将详细讲解逻辑回归的原理、模型估计、系数解释，并展示如何使用SAS的`PROC FREQ`和`PROC LOGISTIC`进行分析。 非参数检验： 在数据不满足参数检验的假设条件时，非参数检验提供了重要的替代方案。我们将介绍Wilcoxon秩和检验、Mann-Whitney U检验、Kruskal-Wallis检验等常用的非参数方法，并指导读者如何使用SAS的`PROC NPAR1WAY`等过程来执行这些检验。 聚类分析与因子分析： 为了探索数据的内在结构，聚类分析和因子分析是常用的降维和模式识别技术。本书将介绍不同类型的聚类方法（如层次聚类、K-均值聚类），以及因子分析的原理和应用，例如识别潜在的构念或主成分。SAS的`PROC CLUSTER`和`PROC FACTOR`将是实现这些分析的工具。 第三部分：高级统计分析技术与SAS应用 在读者对核心统计分析方法有深入理解之后，本部分将进一步拓展到一些更高级的统计技术，这些技术在实际研究和应用中扮演着越来越重要的角色。 时间序列分析： 对于具有时间依赖性的数据，时间序列分析是必不可少的。我们将介绍时间序列数据的基本概念，如平稳性、自相关性、偏自相关性，以及ARIMA模型等经典时间序列模型。SAS的`PROC ARIMA`将是实现这些分析的核心工具。 生存分析： 在医学、工程、社会科学等领域，研究事件发生的时间是常见的需求。生存分析提供了一套处理删失数据的有效方法。本书将介绍Kaplan-Meier生存曲线、Log-rank检验、Cox比例风险模型等生存分析的核心概念和方法，并指导读者使用SAS的`PROC LIFETEST`和`PROC PHREG`进行分析。 贝叶斯统计入门（可选）： 随着计算能力的提升，贝叶斯统计方法越来越受到关注。本书将简要介绍贝叶斯统计的基本思想，与频率派统计的区别，并可能介绍一些SAS中实现贝叶斯分析的工具或方法。 多层数据分析（可选）： 在某些研究中，数据可能具有嵌套结构（如学生嵌套在班级，班级嵌套在学校）。多层模型（也称为混合效应模型）能够有效地处理这类数据。本书将简要介绍多层模型的概念和应用，并可能介绍SAS中相关的过程。 第四部分：SAS编程技巧与最佳实践 除了统计方法的实现，高效的SAS编程技巧对于数据分析的顺利进行至关重要。本部分将专注于提升读者的SAS编程能力。 SAS宏语言： 宏语言可以极大地提高SAS程序的灵活性和可重用性，减少重复劳动。我们将深入讲解宏变量、宏函数、宏过程的定义和使用，帮助读者编写出更智能、更自动化的SAS代码。 SAS数据步进阶： 除了基础的数据操作，我们将介绍SAS数据步中的高级技巧，如合并数据集（MERGE, UPDATE）、循环控制、数组的使用、以及自定义函数的创建，进一步提升数据处理的效率和能力。 SAS过程步进阶： 对于SAS的各种过程步，我们将不仅仅停留在基本用法的介绍，还将探讨如何通过参数选项实现更精细的控制和更深入的分析。我们将介绍如何自定义报表输出、生成高级图形（如使用SAS ODS功能），以及如何优化程序运行效率。 SAS程序设计规范与调试： 良好的程序设计规范能够提高代码的可读性、可维护性，减少错误。我们将强调代码注释、命名规范、模块化编程等原则。同时，面对程序中的错误，我们将介绍SAS的错误信息解读方法和调试技巧，帮助读者快速定位和解决问题。 本书的特点： 理论与实践并重： 每一项统计方法都配有详细的SAS实现代码，让读者在学习理论的同时，能够立刻动手实践。 贴近实际案例： 本书中的案例数据取材于实际的统计研究场景，具有较高的参考价值。 SAS软件的全面应用： 覆盖了SAS软件在数据管理、统计分析、图形绘制等方面的常用功能。 循序渐进的学习路径： 内容从基础到高级，适合不同水平的读者。 注重细节与技巧： 不仅讲解“做什么”，更讲解“怎么做好”。 无论您是统计学专业的学生、科研人员、数据分析师，还是希望提升数据分析能力的各行业从业者，《统计分析及其SAS实现》都将是您宝贵的参考书籍。通过本书的学习，您将能够自信地运用SAS这一强大的工具，进行严谨的统计分析，从海量数据中挖掘出有价值的信息，为您的学习、研究或工作带来更深层次的洞察和更明智的决策。

评分☆☆☆☆☆

这本书的篇幅看起来非常扎实，但更吸引我的是其对现代统计方法论的关注程度。在当前大数据和人工智能飞速发展的背景下，传统的线性模型已经不能完全满足所有需求。我非常好奇这本书是否涵盖了诸如非参数统计方法，或者是在模型选择和正则化技术（如岭回归或Lasso）方面的介绍。如果它只是停留在经典的参数化统计范畴，那么对于处理那些不服从正态分布或存在大量高维特征的数据集时，指导意义就会大打折扣。我期待这本书能展现出对统计学前沿动态的敏感性，哪怕只是作为选修章节进行简要介绍，也能极大地提升这本书的时代价值。此外，书中如果能提供一些关于如何评估和比较不同统计模型优劣的量化标准，例如AIC、BIC等指标的实际应用解析，那将是锦上添花，能让我的分析报告更具说服力和科学性。

评分☆☆☆☆☆

我对这本书的排版和注释体系印象非常深刻，这通常是一个细节决定成败的地方。我是一个偏爱纸质阅读的人，阅读体验的好坏直接影响我的学习效率。这本书的字体选择适中，行间距合理，最重要的是，它似乎在关键的公式和定义旁边都附带了详细的注释或旁白，解释了为什么采用这种方法，而不是仅仅抛出一个公式就完事大吉。这种“为什么”的追溯，对于理解统计思想的内核至关重要。我希望它能提供一些历史背景，比如某个统计方法的提出者是谁，解决了当时什么样的难题，这样能帮助我更好地建立知识的联结。此外，如果书中能加入一些真实的案例研究的“失败教训”，那就更好了。知道哪些地方容易出错，比单纯知道如何做正确步骤更有警示意义。期待它能像一位经验丰富的老教授在身边，随时为你点拨迷津，而不是一个冷冰冰的公式手册。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我买这本书主要是冲着它宣传的“实践性”去的，但实际翻阅下来，我发现它在数据可视化的讲解上处理得相当到位。我一直觉得，再复杂的统计结果，如果不能用直观的图表展示出来，就如同对着一堆冰冷的数字发呆。这本书似乎在这方面下了不少功夫，它没有满足于简单的柱状图或饼图，而是深入探讨了如何利用图形来揭示数据背后的潜在关系，比如如何构建交互式图表来展示多变量的影响，或者如何选择最合适的分布图来呈现异常值。在我看来，一个优秀的统计分析师，一半靠计算，一半靠表达。如果这本书能提供一套完整的、从数据清洗到最终报告图表制作的“流程范本”，那它的价值就远超一般教材了。我特别关注了它在假设检验部分，是否能清晰地指导读者如何设定零假设和备择假设，以及如何根据P值和置信区间做出既符合统计学规范又符合业务逻辑的判断，这是我工作中经常感到力不从心的地方。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名是《统计分析及其SAS实现》，以下是五段不包含该书具体内容的读者评价： 这本书的封面设计很吸引人，那种深蓝与米白的搭配，透着一股严谨而又深邃的学术气息。我拿到它的时候，首先被它厚实的装帧吸引了，一看就知道内容分量十足。我个人是做市场调研的，日常工作中需要处理大量的数据，尤其是那些复杂的回归模型和时间序列分析，总是让人头疼。我一直希望能有一本既能深入浅出讲解统计学理论，又能提供实际操作指导的工具书。市面上很多教材要么理论过于晦涩，读起来像天书，要么操作指南过于零散，不成体系。我期待这本书能在理论与实践之间找到一个完美的平衡点，能够真正帮我构建起一个坚实的数理统计基础，同时让我明白如何在实际商业场景中，用严谨的数理方法来支撑我的决策。从目录的宏观布局来看，它似乎涵盖了从描述性统计到推断性统计的完整脉络，这正是我目前最需要的结构化知识体系。我希望它能用清晰的语言阐述那些绕口的统计概念，比如中心极限定理在实际应用中的意义，以及如何判断一个模型的稳健性，这些都是决定报告质量的关键要素。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容结构安排，给我一种极度系统化的感觉，仿佛是为自学者量身定做的路线图。我之前尝试过几本不同的统计学入门读物，但总感觉知识点跳跃性很大，读完A章节，再看C章节时，发现B章节的关键衔接点缺失了。这本书似乎采用了循序渐进的教学法，从最基础的概率论概念开始，稳步过渡到方差分析、多元回归等更复杂的模型。我特别欣赏它在理论推导与实际应用之间的穿插设计。理论部分力求严谨，但绝不拖泥带水，紧接着就会用一个贴近现实生活的例子来印证这个理论是如何发挥作用的。例如，在讲解多重共线性时，它是否能提供具体的诊断指标，并给出解决方案，而不是仅仅停留在概念层面？这种“理论支撑实践，实践反哺理论”的循环学习路径，是我认为一本高质量统计教材必备的素质，这本书似乎成功地构建了这样的框架。

评分☆☆☆☆☆

听人介绍的 貌似挺好的

评分☆☆☆☆☆

从事金融行业的好帮手

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

还好吧，一般的参考的书籍

评分☆☆☆☆☆

haolalalaaaaaaaaaaaaaaaaaaa

评分☆☆☆☆☆

书不错 ，简单易懂，初学者拿来看很适用

评分☆☆☆☆☆

听人介绍的 貌似挺好的

评分☆☆☆☆☆

从事金融行业的好帮手