Handbook of Statistical Analyses Using SAS, Second Edition pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Chapman & Hall/CRC

作者:Geoff Der

出品人:

页数:304

译者:

出版时间:2001-08-21

价格:USD 44.95

装帧:Paperback

isbn号码:9781584882459

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
• sas
• SAS
• 教材
• SAS
• 统计分析
• 数据分析
• 统计学
• SAS编程
• Handbook
• 第二版
• 统计方法
• 应用统计
• 数据挖掘
• 统计软件

统计分析的SAS实践指南：从基础到高级应用 本书是一部面向统计学从业者、研究人员以及任何需要深入理解并运用SAS进行数据分析的专业人士的实用参考手册。它旨在提供一个全面、深入的SAS统计分析教程，覆盖从数据准备、探索性分析到复杂模型构建与解释的全过程。本书的特点在于其高度的实践导向性，每一个概念和技术都辅以清晰的SAS代码示例，确保读者能够直接上手，将理论知识转化为实际操作能力。 本书内容概览： 第一部分：SAS基础与数据管理 在任何统计分析项目启动之前，扎实的数据管理和SAS编程基础是不可或缺的。本部分将带领读者建立起坚实的SAS使用基石。 SAS环境与编程基础： 详细介绍SAS软件的安装、启动与界面导航。我们将从最基本的SAS语句、数据集结构、SAS变量类型（数值型、字符型）和SAS数据步（DATA step）的语法结构入手，讲解如何创建、读取和修改SAS数据集。读者将学习如何使用赋值语句、逻辑语句（IF-THEN/ELSE, SELECT）、循环语句（DO loops）以及常用函数（如SUBSTR, INT, ROUND, DATE/TIME函数）来执行数据转换和清洗。 数据导入与导出： 实际工作中，数据往往以多种格式存在。本书将详细演示如何使用SAS的`PROC IMPORT`和`PROC EXPORT`过程来导入CSV、Excel、TXT等常见格式的数据，以及如何将SAS数据集导出为其他格式。同时，也会介绍使用`INFILE`语句和`INPUT`语句进行更灵活的数据读取，包括定长和分隔符格式的数据。 SAS数据集操作： 掌握SAS数据集的合并、连接与子集化是数据处理的关键。我们将深入讲解`MERGE`语句，涵盖按键合并（key merging）、无键合并（concatenating）以及多键合并。`SET`语句在循环处理数据集时的应用也将得到阐述。此外，利用`WHERE`语句和`IF`语句创建数据子集，以及使用`KEEP`和`DROP`选项控制数据集变量，都是本书的重点内容。 数据探索与可视化基础： 在进行深入分析前，对数据进行初步探索至关重要。本书将介绍SAS的`PROC PRINT`和`PROC REPORT`过程，用于生成结构清晰的报告。同时，`PROC FREQ`用于生成频率表和交叉表，`PROC MEANS`和`PROC SUMMARY`用于计算描述性统计量（均值、中位数、标准差、方差等），`PROC UNIVARIATE`则提供更详尽的单变量统计诊断信息，包括分位数、偏度、峰度等。数据可视化方面，本书将引入SAS图形过程，如`PROC SGPLOT`和`PROC SGPANEL`，用于绘制散点图、直方图、箱线图、条形图等基础统计图形，帮助读者直观理解数据分布和关系。 第二部分：常用统计方法与SAS实现 本部分是本书的核心，将系统性地讲解SAS中实现各种常用统计方法的细节，并提供详尽的代码示例。 描述性统计与数据分布： 延续第一部分的内容，我们将进一步深化描述性统计的分析。除了基本的统计量，还会讲解如何使用`PROC DESCRIBE`来快速查看变量的统计摘要。对于数据分布的识别，`PROC UNIVARIATE`的输出将得到更深入的解析，包括其提供的各种检验（如Kolmogorov-Smirnov检验）和图形（如正态Q-Q图）。 假设检验： 假设检验是统计推断的基础。本书将详细介绍SAS如何实现各种假设检验。 单样本t检验和Z检验： 使用`PROC TTEST`过程进行单个样本均值的检验。 配对t检验： 针对重复测量数据，使用`PROC TTEST`的`PAIRED`选项。 独立样本t检验： 比较两组独立样本均值差异，同样使用`PROC TTEST`。 方差齐性检验： 如Levene检验（`PROC ROBUST`），用于检验方差是否相等，这在进行t检验时是重要的前提条件。 卡方检验： 使用`PROC FREQ`的`CHISQ`选项，进行拟合优度检验和独立性检验，适用于分类变量。 F检验： 在方差分析（ANOVA）中，F检验是核心，本书将在ANOVA部分详细介绍。 方差分析（ANOVA）： ANOVA是比较多个组均值差异的强大工具。 单因素方差分析： 使用`PROC ANOVA`或`PROC GLM`，对单个分类自变量对连续因变量的影响进行分析。我们将演示如何解读ANOVA表，进行多重比较（如Tukey, Bonferroni）。 双因素方差分析： 介绍`PROC GLM`如何处理两个或多个分类自变量，包括主效应和交互效应的分析。 协方差分析（ANCOVA）： 讲解如何引入连续型协变量以控制混杂因素，使用`PROC GLM`实现。 线性回归与模型诊断： 回归分析是研究变量之间关系的重要手段。 简单线性回归： 使用`PROC REG`进行单个预测变量与响应变量之间的线性关系建模。 多元线性回归： 扩展到多个预测变量，深入分析模型的拟合优度（R²）、回归系数的显著性（t检验）、以及模型的整体显著性（F检验）。 模型诊断： 这是进行可靠回归分析的关键。本书将详细介绍如何使用`PROC REG`的诊断选项，如残差图、标准化残差、学生化残差、Cook's距离、DFFITS、DFFABS等，以检测模型中的异常值、异方差性、自相关性以及多重共线性等问题。 变量选择技术： 介绍逐步回归（Stepwise Regression）、向前选择（Forward Selection）和向后剔除（Backward Elimination）等变量选择方法，并在`PROC REG`中实现。 广义线性模型（GLM）： 适用于响应变量不服从正态分布的情况。 逻辑回归（Logistic Regression）： 使用`PROC LOGISTIC`，对二元、多项或有序的分类响应变量进行建模。我们将详细解释Odds Ratio及其置信区间，以及模型拟合优度检验。 泊松回归（Poisson Regression）： 使用`PROC GENMOD`，用于计数数据建模。 其他GLM模型： 简要介绍其他在`PROC GENMOD`中实现的GLM模型，如负二项回归。 第三部分：高级统计技术与SAS应用 本部分将深入探讨一些更复杂的统计分析技术，以及SAS在这些领域的强大功能。 非参数统计： 当数据不满足参数检验的假设时，非参数方法是重要的替代。 Wilcoxon秩和检验： 适用于两独立样本或配对样本的秩和检验。 Kruskal-Wallis检验： 多组样本的非参数ANOVA替代。 Friedman检验： 多次测量数据的非参数检验。 Spearman秩相关系数： 衡量两个变量的单调关系。 SAS中`PROC NPAR1WAY`和`PROC CORR`（可计算Spearman相关）将得到演示。 生存分析（Survival Analysis）： 关注事件发生时间的数据分析。 Kaplan-Meier生存曲线： 使用`PROC LIFETEST`绘制生存曲线，估计生存概率，并进行生存函数的可视化。 Log-rank检验： 比较两组或多组生存曲线是否存在显著差异。 Cox比例风险模型： 使用`PROC PHREG`，分析多个协变量对生存时间的影响，并解释风险比（Hazard Ratio）。 主成分分析（PCA）与因子分析（Factor Analysis）： 用于降维和识别潜在结构。 PCA： 使用`PROC PRINCOMP`，提取主成分，降低数据维度，同时最大化方差保留。 因子分析： 使用`PROC FACTOR`，识别潜在的公共因子，解释变量之间的共变关系。 聚类分析（Cluster Analysis）： 将相似的对象分组。 层次聚类： 使用`PROC CLUSTER`，构建聚类树（dendrogram）。 K-means聚类： 使用`PROC FASTCLUS`，将数据划分为预定数量的簇。 SAS宏（Macro）编程： 提高SAS代码的效率和可重用性。 介绍宏变量、宏函数和宏过程，学习如何编写自定义的宏来自动化重复性任务，生成复杂的报告。 SAS/GRAPH与SAS/STAT的高级应用： 高级数据可视化： 探索`PROC SGPLOT`和`PROC SGPANEL`的高级选项，创建更具信息量和美观度的图形。 SAS/STAT模块： 简要介绍SAS/STAT模块中更专业的统计过程，如时间序列分析（`PROC ARIMA`）、贝叶斯统计（`PROC MCMC`）等，为读者进一步探索提供方向。 本书特色： 全面性： 覆盖SAS统计分析的各个层面，从基础到高级。 实践性： 大量基于真实或模拟数据的SAS代码示例，易于读者模仿和应用。 清晰的解释： 对统计概念和SAS过程的解释深入浅出，结合代码输出进行讲解。 结构化学习路径： 内容组织逻辑清晰，循序渐进，适合不同水平的读者。 注重模型诊断： 强调统计模型诊断的重要性，帮助读者建立可靠的模型。 现代SAS技术： 包含对SAS图形（SGPLOT/SGPANEL）和宏编程等现代SAS功能的介绍。 本书的目标是成为读者在SAS统计分析之旅中不可或缺的伙伴，帮助他们自信、高效地运用SAS解决实际的统计分析问题，并从数据中提取有价值的洞察。无论是初学者希望掌握SAS数据分析技能，还是资深用户寻求拓展SAS应用领域，本书都将提供宝贵的指导与支持。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格真是让人眼前一亮，那种深入浅出的讲解方式，简直是为初学者量身定制的宝典。它没有一开始就抛出一堆复杂的公式和晦涩的术语，而是非常耐心地引导我们一步步理解统计学的核心概念。记得我第一次接触回归分析时，感觉就像在迷宫里打转，但这本书通过清晰的图示和贴近实际生活的例子，把那些抽象的理论变得触手可及。尤其是它对SAS软件操作的讲解，简直是手把手教学，每一个代码块的逻辑、每一个参数的含义都解释得明明白白，让人在实践中快速建立起自信。那种“我能行”的感觉，是很多其他教材无法给予的。我甚至觉得，如果把这本书当作入门读物，完全可以绕开很多不必要的弯路，直接掌握统计分析的精髓。它不仅仅是教你如何使用工具，更重要的是培养你对数据背后的逻辑思考能力，这一点非常宝贵。

评分☆☆☆☆☆

作为一名资深的数据分析师，我通常对市面上的“新手友好型”书籍持保留态度，总担心内容过于肤浅，无法满足专业需求。然而，这本手册着实给了我一个惊喜。它在保持易读性的同时，对高级统计方法的论述也相当到位。特别是关于混合模型和时间序列分析那几个章节，作者的处理方式非常巧妙。他们没有仅仅停留在理论层面，而是紧密结合SAS的实际应用场景，展示了如何高效地配置复杂的模型语句，并对输出结果进行深入解读。这种深度与广度的完美结合，使得这本书既能作为工具书随时查阅，也能作为进阶学习的参考资料。我尤其欣赏它在处理异常值和模型诊断方面的细致入微，很多业界通用的“潜规则”和经验之谈，都被系统地梳理出来了，这对于提升分析报告的严谨性和可信度有着决定性的作用。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直就像一位沉默的、极其耐心的导师陪伴在侧。我经常在工作遇到瓶颈时，随手翻开某一章，很快就能找到解决问题的思路。与其他动辄就是代码堆砌的参考书不同，这本书非常注重“叙事性”。它会用一种近乎讲故事的方式，将一个完整的分析流程串联起来，从数据清洗、探索性分析，到模型选择、结果可视化，每一步都有清晰的逻辑衔接。尤其是关于报告撰写的建议部分，虽然篇幅不长，但提供的洞察力非常深刻，指导我们如何将复杂的统计发现，转化为高层管理者能够理解的商业洞察。这种面向成果的教学理念，极大地提高了我的工作效率和沟通质量。可以说，它不仅提升了我的技术能力，更塑造了我的专业素养，是一笔非常值得的投资。

评分☆☆☆☆☆

读完这本书，我最大的感受是它为我打开了一扇通往“真正统计思维”的大门。这本书的价值远超乎于一本操作手册的范畴。它在讲解如何运行一个方差分析（ANOVA）时，并没有回避其背后的假设检验原理，而是用一种非常直观的方式解释了“零假设”和“P值”的真正含义，避免了很多人在实际工作中将统计结果误读的陷阱。这种对基础原理的坚守和强调，是任何速成教程都无法替代的。我特别喜欢其中关于假设检验多重比较校正的部分，讲解得丝丝入扣，既有理论依据，又有SAS实现代码，让人彻底明白了为什么需要Bonferroni校正，以及它在不同情境下的取舍。这让我对自己的研究结论更有信心，因为我知道我不仅知道“怎么做”，更知道“为什么这么做”。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和结构设计，简直是教科书级别的典范。翻阅起来极其顺畅，索引做得非常清晰，需要查找特定分析过程时，几乎不用费吹灰之力就能定位。更赞的是，它在每一章的末尾都设置了“总结与延伸思考”部分，这不仅仅是知识点的简单回顾，更是对读者思维的进一步激发。它会引导你去思考：“在这个场景下，我们是否还有其他更优的分析路径？” 这种开放式的引导，极大地鼓励了批判性思维。我发现自己不再是机械地复制粘贴代码，而是开始主动去权衡不同方法的适用性。而且，书中的案例数据都是精心挑选的，它们足够复杂，能够体现真实世界数据的“脏乱差”，但又不会复杂到让人望而却步。这种平衡的艺术，是衡量一本优秀技术书籍的关键指标，而这本书无疑做到了极致。

评分☆☆☆☆☆

只能入门吧。。。

评分☆☆☆☆☆

只能入门吧。。。

评分☆☆☆☆☆

只能入门吧。。。

评分☆☆☆☆☆

只能入门吧。。。

评分☆☆☆☆☆

只能入门吧。。。