SAS系统SAS/STAT软件使用手册 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:中国统计出版社

作者:高惠璇等编译

出品人:

页数:845

译者:

出版时间:1997-9

价格:88.00元

装帧:

isbn号码:9787503725876

丛书系列:

图书标签:

sas
统计学
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具体描述

SAS系统：SAS/STAT软件使用手册，ISBN：9787503725876，作者：高惠璇等编译

深入浅出：现代统计分析的基石本书简介：在数据爆炸的时代，如何有效地从海量信息中提炼出有价值的洞察，已成为各行各业决策制定的核心竞争力。本书并非专注于某一特定软件工具的使用指南，而是致力于构建一个坚实、全面且具备前瞻性的现代统计学思维框架。我们深知，工具的熟练掌握固然重要，但其背后的理论基础、方法选择的逻辑，以及结果的批判性解读，才是决定分析成败的关键所在。本书的编写立足于统计学的核心原理，旨在为读者提供一套跨越具体软件实现的通用统计分析能力。我们不会将篇幅局限于任何单一商业或开源软件的特定菜单操作或命令语法，而是将焦点放在“为什么”和“如何选择”这些深层问题上。第一部分：统计思维的构建与数据准备的艺术本部分奠定了整个统计分析的基石。我们首先探讨科学研究范式与统计学在其中的角色，强调从研究问题转化为可检验的统计假设的整个过程。一、统计学的哲学基础与研究设计：深入剖析描述性统计（集中趋势、离散程度、分布形态）与推断性统计（参数估计、假设检验）的内在联系与区别。着重讲解不同研究设计（如实验设计、观察性研究、抽样调查）如何影响后续分析方法的选择。我们将详细阐述因果推断的必要前提和基本逻辑，而不仅仅是展示模型拟合的步骤。二、数据的生命周期管理：优秀的数据分析始于高质量的数据。本章全面覆盖数据清洗、转换与预处理的复杂环节。内容包括：缺失值处理（插补方法的优劣势对比，而非仅是软件中的一个选项）、异常值检测与处理的统计学依据（如基于鲁棒统计的检测方法）、数据标准化与规范化的必要性与适用场景。此外，还将引入数据可视化作为探索性数据分析（EDA）的有力工具，重点在于图形选择的原则性——如何用图形揭示数据结构、偏态和潜在的交互作用，而不是简单地罗列图表类型。第二部分：经典推断与参数化模型的深入解析本部分将回顾和深化读者对统计学中“主流”工具的理解，强调模型假设的检验与稳健性评估。三、参数估计与假设检验的精要：本章详细解析最大似然估计（MLE）与贝叶斯估计的基本思想，阐明它们在不同情境下的适用性。在假设检验方面，我们将聚焦于统计功效（Power）的计算与意义，解释I型和II型错误之间的权衡，并探讨如何基于样本量规划确定所需的检验效能。我们不会停留在p值表面，而是深入讲解置信区间作为更全面信息载体的价值。四、线性模型（LM）的全面透视：线性回归是统计分析的“通用语言”。本书将彻底解构多元线性回归的假设（独立性、同方差性、正态性），并提供系统性的诊断流程（如残差分析、杠杆点与影响力的评估）。重点讨论模型选择的准则（如AIC、BIC、调整R方）背后的统计意义，以及如何进行变量选择（如逐步法、惩罚回归方法的理论基础），而非仅仅是软件的执行指令。五、方差分析（ANOVA）与协方差分析（ANCOVA）：本部分将从一般线性模型的角度统一审视ANOVA和ANCOVA，解释它们在处理多因子实验设计中的优势。特别关注多重比较问题（如Tukey, Bonferroni校正）的统计学逻辑，以及如何处理非均衡的样本大小和因子间的交互效应。第三部分：非参数方法与模型稳健性探索认识到现实世界数据往往不完美，本部分提供了超越正态性假设的分析工具。六、非参数统计学的应用场景：当数据不满足参数模型假设，或者当研究设计涉及顺序或名义数据时，非参数方法至关重要。本书将系统介绍秩和检验（如Wilcoxon秩和检验、Kruskal-Wallis检验）的统计学基础及其与参数检验的联系，重点阐述何时应优先选择非参数方法以保持结论的可靠性。七、稳健统计学的理念与实践：传统统计方法对异常值高度敏感。本章引入稳健回归技术的基本概念，例如M估计、LTS（Least Trimmed Squares）等，旨在提供在数据污染下依然可靠的参数估计方法。第四部分：高级分析范式的导论本部分为读者搭建通往更复杂模型分析的桥梁，侧重于模型的选择、验证和解释。八、广义线性模型（GLM）的框架：针对计数数据（泊松分布）、二元/多元反应数据（逻辑斯谛分布）等非正态响应变量，本书详细阐述GLM的框架——连接函数、指数族分布的选择。重点剖析逻辑回归中优势比（Odds Ratio）的正确解读，以及在生存分析中Cox比例风险模型的原理。九、探索性因子分析（EFA）与主成分分析（PCA）的辨析：在多变量数据降维和结构发现方面，PCA和EFA是常用工具。本书清晰区分两者目标（预测 vs. 结构发现），并深入探讨载荷旋转的原则、碎石图的解读标准，以及如何基于统计学指标（如特征值、方差解释比例）来确定最终维度数量。结语：统计报告与伦理责任最后，本书强调统计分析的最终目标是清晰、准确地传达发现。我们将指导读者如何撰写一份专业且具有说服力的统计报告，重点在于报告方法的透明度、假设检验结果的完整陈述，以及对统计显著性与实际意义（Effect Size）的审慎讨论。同时，探讨数据分析中的伦理考量，如结果的“P值操纵”陷阱，以及保证分析过程可复现性的重要性。本书面向对象：具备基础代数知识，渴望深入理解统计分析原理而非仅仅学习软件操作的科研人员、数据分析师、质量控制专家以及对数据科学有浓厚兴趣的专业人士。通过本书的学习，读者将掌握在任何统计软件环境中，都能独立、批判性地设计、执行和评估统计分析的核心能力。