具体描述
This book is an integrated treatment of applied statistical methods, presented at an intermediate level, and the SAS programming language. It serves as an advanced introduction to SAS, as well as how to use SAS for the analysis of data arising from many different experimental and observational studies. While there are many introductory texts on SAS programming, statistical methods texts that solely make use of SAS as the software of choice for the analysis of data are rare. While this is understandable from a marketability point of view, clearly such texts will serve the need of many thousands of students and professionals who desire to learn how to use SAS beyond the basic introduction they usually receive from taking an introductory statistics course.More recently, several authors in statistical methodology have begun to incorporate SAS in their texts but these books are limited to more specialized subjects. Many of the standard topics covered in statistical methods texts supplemented by advanced material more suited for a second course in applied statistics are included, so that specific aspects of SAS procedures can be illustrated. Brief but instructive reviews of the statistical methodologies used are provided, and then illustrated with analysis of data sets used in well-known statistical methods texts. Particular attention is devoted to discussions of models used in each analysis because the authors believe that it is important for users to have not only an understanding of how these models are represented in SAS but also because it helps in the interpretation of the SAS output produced.
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用户评价
这本书的排版和示例代码的呈现方式，简直是一场视觉上的挑战。每一个案例分析，似乎都遵循着一种极其严谨、但又缺乏现代感的美学标准。你很少能看到那种色彩鲜明的图表或者直观的拖拽式操作界面，取而代之的是大段大段的、精心格式化的输出结果，以及穿插在其中的、略显晦涩的宏代码片段。对于习惯了现代数据可视化工具的简洁流畅的用户来说，调试那些代码块并追踪其背后的逻辑，成了一项需要极高耐心的任务。我记得有一次尝试运行一个关于时间序列分解的例子，结果光是环境配置和数据导入的步骤，就比我预想中复杂了三倍。作者似乎非常信任读者的自学能力，对于那些初学者极易困惑的“为什么是这样”的问题，往往只是轻描淡写地带过，然后迅速转入对下一层级复杂模型的讨论。这使得在实际操作中，我经常感觉自己像是一个在老式工厂里操作精密仪器的学徒，每一步都必须小心翼翼，生怕弄错一个参数设置，导致整个分析流程崩溃，这种学习体验，说实话，是有些枯燥和挫败的。
评分阅读这本书的过程，更像是一次对“软件哲学”的深度对话，而不是一次简单的“如何使用软件”的教程。作者花费了大量的篇幅去探讨不同统计方法背后的局限性与适用场景，以及在特定业务约束下，我们应该如何选择最优的模型结构。这种宏观的视角，对于一个已经具备基础技能的人来说，非常有启发性——它迫使你从“工具使用者”转变为“分析设计者”。例如，书中对残差分析的讨论，其深度远超出了教科书的范畴，几乎涉及到统计推断的哲学根源。然而，这种深入骨髓的探讨，也带来了另一个问题：对于那些仅仅需要快速解决一个特定业务问题的人来说，这些深入的理论讨论显得过于冗长和耗费心神。我常常在查阅一个具体函数用法时，不小心被卷入一个关于贝叶斯推断与频率学派差异的长篇论述中，不得不强迫自己跳过，这无疑打断了我的工作流，也让阅读的节奏变得非常不连贯，如同在高速公路上突然被要求绕行一条布满鹅卵石的乡村小路。
评分这本书的封面设计得相当朴实，那种沉稳的蓝色调让人感觉专业又可靠，但说实话，当我真正翻开它，我内心深处对数据分析这门学科的敬畏感似乎一下子被放大了一百倍。我原本以为自己对基础统计学已经有了个大概的了解，想通过这本书快速入门到应用层面，结果前几章那些关于矩阵运算和线性代数的铺陈，简直像把我带回了大学时代最烧脑的数学课堂。每一个公式的推导都一丝不苟，作者似乎坚信，只有彻底理解了背后的数学原理，我们才能真正“驾驭”数据，而不是仅仅停留在调用函数的那一层面上。对于我这种更偏向业务应用、希望快速看到分析结果的人来说，这种深度钻研的叙事方式，初读时带来的震撼感是巨大的，甚至有点让人望而却步。我得承认，这本书对理论基础的强调，虽然保证了其内容的扎实性，却也无形中设置了一个较高的门槛，需要读者投入大量的时间去啃那些严谨的数学推导和概念辨析。我花了整整一个周末，才勉强跟上它对假设检验那部分的阐述，感觉像是重新上了一遍高阶统计学课程，与我期待的“快速入门”路径相去甚远，更像是一部为严肃研究者准备的工具书。
评分这本书的语言风格，在不同的章节间存在着一种奇特的、近乎分裂的跳跃感。某些章节，比如描述基本数据结构的部分，行文简洁明快，如同一个经验丰富的导师在耳提面命，逻辑清晰，直击要点，让人感觉如沐春风，学习效率极高。但紧接着，当我们进入到特定算法的深入剖析时，作者的语气会陡然变得学术化、晦涩难懂，仿佛瞬间切换到了一个只有少数顶尖专家才能理解的研讨会现场。这种风格上的剧烈波动，使得阅读体验充满了不确定性。你永远不知道下一页是会给你带来豁然开朗的顿悟，还是会抛给你一个需要花费数小时去拆解的专业术语矩阵。对于希望获得稳定、一致学习体验的读者来说，这种不稳定的语流和深浅不一的难度梯度，无疑是一种潜在的障碍，它要求读者必须时刻保持高度的警惕性，随时准备好从“理解者”模式切换到“解码者”模式。
评分这本书对于高级统计模型的覆盖广度令人印象深刻，从广义线性模型到生存分析的每一个分支，作者都给出了相当详尽的论述框架。它清晰地展示了如何构建一个稳健的、能够经受住同行审视的复杂分析模型。然而，在对这些高级技术的介绍中，我发现它似乎默认了一个前提：读者已经对数据预处理和数据清洗拥有了炉火纯青的技艺。书中提及数据清洗的章节篇幅极短，处理的也多是“干净”的、近乎完美的虚拟数据集。这与我日常处理真实世界数据时的混乱局面形成了鲜明的对比——真实数据往往充斥着缺失值、异常点和各种编码错误。因此，这本书在教会我如何进行精妙的模型调整的同时，却没能提供足够多的“战术指导”来应对数据挖掘中最耗时耗力的第一阶段工作。感觉就像是拿到了一本关于如何设计喷气发动机的蓝图，但缺少了关于如何把工厂建起来的实用指南，这让我在实际应用中，依然需要大量依赖其他资源来填补这个实践上的鸿沟。
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