Basic Statistics Using SAS Enterprise Guide pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Everitt, Brian S.

出品人:

页数:226

译者:

出版时间:

价格:$ 45.14

装帧:

isbn号码:9781599945736

丛书系列:

图书标签:

• SAS Enterprise Guide
• 统计学
• 基础统计
• 数据分析
• SAS
• 统计软件
• 数据处理
• 统计方法
• 入门教程
• 应用统计

好的，这是一本关于应用统计学和数据分析的书籍简介，重点关注使用现代软件工具进行实际操作和案例分析，同时涵盖了从基础概念到高级模型的深度探索。 《数据驱动决策：现代统计分析与实战应用》 简介 在当今信息爆炸的时代，数据已成为驱动商业、科学研究乃至日常决策的核心资产。然而，原始数据的价值只有通过严谨的统计分析才能被有效挖掘。《数据驱动决策：现代统计分析与实战应用》一书旨在为读者提供一套全面、系统且高度实用的统计学知识体系与实践工具。本书不局限于传统的理论推导，而是将重点放在如何运用行业领先的软件平台，将复杂的统计概念转化为可操作的分析流程和可信的商业洞察。 本书的定位是为那些希望从数据中提取有意义结论的专业人士、研究人员、学生以及数据分析爱好者而设计。无论您是统计学背景深厚，还是初次接触定量分析，本书都将通过清晰的语言、丰富的案例和详细的操作步骤，引导您掌握现代统计分析的核心技能。 核心内容与结构 本书内容结构严谨，层层递进，涵盖了从描述性统计到复杂模型构建的全过程。 第一部分：统计学基础与数据准备 本部分为后续所有分析奠定坚实的基础。我们首先探讨了统计学在不同领域的核心作用，区分了推论性统计与描述性统计的差异。重点介绍了数据收集的类型、抽样方法以及数据质量的重要性。随后，本书详细阐述了数据清洗、转换和整理的技术，这是任何成功分析项目的先决条件。读者将学习如何识别和处理缺失值、异常值，以及如何有效地重塑数据集以适应不同的分析需求。 第二部分：描述性统计与数据可视化 理解数据的“长相”是分析的第一步。本部分深入讲解了集中趋势、离散程度、分布形态等核心描述性指标的计算与解释。同时，本书强调了数据可视化作为沟通统计结果的强大工具的作用。我们将详细介绍各类图形的适用场景，包括直方图、箱线图、散点图、以及更复杂的图表类型。读者将学习如何选择最合适的图表来揭示数据中的潜在模式、趋势和异常点，并掌握使用专业软件工具生成高质量、可用于报告的图表的方法。 第三部分：概率论基础与推断统计入门 概率论是统计推断的理论基石。本部分以直观的方式介绍随机变量、常见概率分布（如二项分布、泊松分布、正态分布）的概念和应用。随后，我们将过渡到推断统计的核心——参数估计与假设检验。读者将掌握置信区间的构建原理，并学习如何正确地进行单样本和双样本的均值、比例的t检验和Z检验。本部分特别注重“零假设”和“备择假设”的构建逻辑，以及P值和统计功效的实际意义，确保读者能够准确地解释检验结果。 第四部分：方差分析（ANOVA）与非参数检验 当我们需要比较三个或更多组别的均值差异时，方差分析成为关键工具。本书系统讲解了单因素、双因素方差分析的原理、应用条件（如正态性和方差齐性检验）以及事后检验（Post-hoc Tests）的选择与解读。此外，我们认识到并非所有数据都符合参数检验的严格假设。因此，本书专门辟出一章介绍非参数检验方法，如Kruskal-Wallis检验和Wilcoxon秩和检验，为处理非正态分布或有序数据提供了实用的替代方案。 第五部分：相关性与线性回归建模 回归分析是预测和理解变量间关系的基石。本部分从皮尔逊相关系数和斯皮尔曼等级相关系数的辨析开始，引导读者进入简单线性回归模型。重点在于模型假设的检验（残差分析）、回归系数的解释、模型拟合优度（R方）的评估，以及如何进行稳健的预测。随后，本书将线性回归扩展到多元线性回归，教授读者如何处理多重共线性问题、变量选择策略（如逐步回归法），并引入了交互作用项和多项式项的概念，以捕捉更复杂的线性关系。 第六部分：广义线性模型与生存分析简介 为了应对非连续型响应变量（如二元或计数数据），本书介绍了广义线性模型（GLM）的框架，特别是逻辑回归（Logistic Regression）在处理二分类结果中的应用。读者将学习如何解释Logit转换后的系数，以及如何评估模型的分类性能（如ROC曲线）。对于医学、工程或可靠性研究中常见的时间-事件数据，本书提供了一个生存分析的入门概述，介绍Kaplan-Meier估计和Cox比例风险模型的应用场景。 第七部分：时间序列分析与高级主题探索 现代商业分析往往涉及时间依赖性数据。本部分介绍了时间序列数据的基本特征（趋势、季节性、周期性）和自相关性。我们概述了平稳性的概念，并简要介绍了ARIMA模型的构建思路。此外，本书还提供了对聚类分析（K-Means）和因子分析（Factor Analysis）的应用场景介绍，帮助读者初步了解数据降维和探索性分组的方法。 学习优势与实践导向 本书最大的特色在于其强烈的实践导向。每一章都配有详细的、模拟真实世界场景的案例研究。我们通过逐步指导的方式，展示如何利用强大的统计软件环境来执行复杂的分析任务。读者将学习到的不仅是“做什么”（统计理论），更是“如何做”（软件操作流程），以及“结果意味着什么”（实际解读）。 通过精选的、来自不同行业的真实或仿真数据集，读者将有机会亲手操作，验证理论，并培养批判性地评估分析输出的能力。本书旨在培养的，是一种数据素养——能够理解数据、质疑数据、并最终利用数据做出明智决策的能力。 《数据驱动决策：现代统计分析与实战应用》是您从数据到洞察旅程中不可或缺的伙伴。

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