《新世纪全国高等中医药院校规划教材•SAS统计软件》共12章,第一章为SAS基础,第二章至第七章为基本统计,第八章、第九章为多元统计,第十章、第十一章为专业统计,第十二章为综合性实验及设计性实验。使用时,可以根据需要选择内容进行教学。跳过部分内容,不会影响学习的科学性和系统性,也不会影响在实际问题中的应用。
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这部《SAS统计软件》的书名听起来就充满了严谨和专业的气息,我原本是抱着极大的期望去翻开它的。毕竟,在数据分析的领域,SAS这个名字本身就代表着一种行业标准和深厚的积累。然而,当我真正开始阅读后,却发现这本书似乎更像是一本厚重的参考手册,而不是一本能够引导初学者顺利上手的教程。对于我这种希望快速掌握基础操作,并将其应用于日常工作场景的人来说,书中的内容显得过于理论化和碎片化。它似乎默认读者已经对统计学原理有着相当的了解,直接切入了复杂的命令和函数的细节讲解。例如,在处理缺失值和数据预处理的部分,作者详细罗列了每种方法的适用场景和背后的数学逻辑,这固然严谨,但对于需要快速解决实际问题的人来说,缺乏清晰的“手把手”示例,让人在实际操作中感到无从下手。我期待的更多是那种能够通过几个具体的案例,将复杂的概念串联起来的叙述方式,让数据处理的流程变得可视化和易于记忆。这本书更像是给资深用户查阅特定指令的“字典”,而不是带你从零到一构建分析思维的“地图”。期望能在后续版本中,看到更多贴近实际业务场景的案例分析,以及对不同版本SAS操作界面差异的说明,这会让这本书的实用价值更上一层楼。
评分老实讲,我购买这本书的主要目的是想学习如何在SAS中进行高级的实验设计和方差分析(ANOVA)的高级应用,特别是多重比较方法的选择和解读。然而,这本书在这方面的内容深度上,似乎并没有达到我的预期。它确实提到了Tukey HSD、Bonferroni等方法,但讲解大多停留在算法层面,对于何时应该优先使用哪种方法,以及在特定实验设计下(比如不平衡的样本量)如何调整参数,书中的指导非常保守和笼统。我更希望看到的是,针对不同研究问题,作者能够提供一些决策树或者判断矩阵,帮助读者快速定位到最适合当前情况的统计检验方法。此外,在结果的可视化方面,这本书也显得有些力不从心。SAS强大的图形定制能力是其优势之一,但书中的示例图表似乎都非常基础,缺乏现代数据分析所要求的动态展示和交互性。我尝试模仿书中的代码去生成一些能直观展示交互效应的散点图矩阵,但最终得到的图形效果远不如预期,不得不转而查阅网络上的其他资源来补充这部分知识。对于一本系统介绍软件的书籍来说,如何利用软件的优势进行有效的“讲故事”,似乎是被忽略的一个重点。
评分这本书的语言风格给我一种强烈的年代感。虽然SAS软件本身的历史悠久,但作为一本面向当代读者的技术书籍,其表达方式显得有些刻板和疏离。在讲解数据步(DATA Step)的循环和宏编程(Macro Programming)时,代码的示例非常规范,但几乎没有加入任何提升效率或避免常见陷阱的“小技巧”或“最佳实践”。例如,在处理大型数据集时,如何优化内存使用,如何编写更具可读性的宏变量定义,这些都是一线用户迫切需要了解的内容,但在书中却鲜有提及。这使得这本书更像是一个官方手册的忠实复述,而不是一个经验丰富的工程师分享的心得体会。阅读过程中,我感觉自己像是在被动地接收信息,缺乏与作者进行思维上的互动。一本优秀的技术书籍,应该能激发读者的好奇心和探索欲,鼓励他们去尝试更高效的解决方案。而这本书,虽然内容上无可挑剔其准确性,但在“启发性”这个维度上,确实差了一大截,读完后,除了记住了一些命令,对于如何更聪明地使用SAS,我的认知提升有限。
评分这本书的排版和行文风格,坦白说,让我有些吃力。我尝试了用最放松的心态去阅读关于PROC SQL的章节,但即便如此,那些密集的代码块和缺乏上下文解释的语句,还是让我感觉像是在啃一本晦涩的教科书。每一个过程(PROC)的介绍都非常详尽,从参数的每一个小选项到输出结果的每一个表格,都进行了细致的解析,但这种“百科全书式”的讲解,使得章节之间的逻辑关联性不够强。我常常需要在好几个不同的页面之间来回跳转,才能拼凑出一个完整的分析思路。举个例子,关于时间序列分析的部分,作者直接跳到了ARIMA模型的复杂公式推导,对于如何选择合适的模型阶数(p, d, q)的直观判断标准,介绍得相当单薄。对于一个非纯统计背景的分析师来说,这种过度依赖数学基础的写作方式,无疑设置了很高的门槛。如果能增加一些图表化的流程图,清晰地标示出从数据导入、清洗到模型选择、结果解释的完整链路,并用更生动的语言来解释每个步骤背后的“为什么”,这本书的阅读体验可能会有质的飞跃。目前的版本,更像是给已经精通SAS的专家写给自己的备忘录。
评分我特别关注了书中关于缺失数据处理和异常值检测的章节,因为这直接关系到分析结果的可靠性。这本书对这部分的介绍是扎实的,它详细解释了不同插补方法的理论基础,比如均值插补、回归插补的优缺点。然而,令我感到困惑的是,尽管作者花费了大量篇幅介绍这些方法,却很少涉及SAS系统内置的一些强大工具,比如PROC UNIVARIATE中对极端值的自动标识功能,或者在混合模型(Mixed Models)中如何利用模型结构本身来处理部分缺失数据。这感觉就像是作者在教你如何用最原始的工具去锯木头,却很少提到那把更高效的电锯就在手边。对于一个软件教程来说,理应最大化地展现软件的“威力”和便利性。此外,对于SAS Output Delivery System (ODS) 的介绍也显得蜻蜓点水,仅仅展示了如何生成基本的报告,而对于如何利用ODS将分析结果无缝集成到PowerPoint或Word文档中,并保持格式一致性这一关键技能,几乎没有涉及。这使得这本书在“成品输出”这一环节的指导能力非常薄弱,让人感觉分析做完了,后续的汇报工作还得从头摸索。
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