具体描述
SAS统计软件是目前应用最广泛的统计软件之一，已广泛应用于医学、财经和社会科学等领域中进行数据管理和数据分析处理。《SAS统计分析与应用从入门到精通》以Windows操作系统下的SAS软件为基础，以实践中常用的统计分析方法为基本内容，介绍了SAS程序的编写以及结果解释。《SAS统计分析与应用从入门到精通》重点介绍了各种多元统计分析方法的基本原理及其应用，包括方差分析、多元线性回归、Logistic回归分析、生存分析、主成分分析、因子分析、聚类分析、判别分析以及典型相关分析等。每一章详细讨论了统计分析方法的基本原理和分析过程，介绍了SAS程序的使用方法及应用实例说明、结果解释及结论分析等。
《SAS统计分析与应用从入门到精通》可以作为从事数据分析和数据管理人员的参考用书，有关科研人员和科研管理者进一步提高统计分析水平的参考书，也可以作为高等院校师生统计教材。
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SAS统计分析与应用从入门到精通(第2版)
深入数据科学核心：Python与R语言实战指南 图书简介 本书旨在为致力于在数据科学领域深耕的读者提供一套全面、实用的编程与统计分析实战指南。我们聚焦于当前工业界和学术界应用最广泛的两大核心工具——Python与R语言，通过大量贴近真实业务场景的案例，带领读者从基础语法、数据处理，到高级建模与可视化，构建扎实的“数据科学栈”。本书内容设计，严格遵循从理论构建到实践落地的逻辑主线，确保读者不仅理解“如何操作”，更能洞悉“为何如此”。 第一部分：Python数据科学生态系统构建 本部分将详细介绍Python在数据科学中的基础环境搭建与核心库的运用。 第一章：Python环境搭建与基础语法回顾 本章首先指导读者完成Anaconda环境的部署，确保Jupyter Notebook/Lab环境的稳定运行。随后，对Python的核心数据类型（列表、字典、元组、集合）进行精炼的回顾，重点强调其在数据结构组织中的差异化优势。我们将深入探讨Python的控制流（条件语句、循环结构），并引入函数式编程的理念，教授如何编写清晰、可复用的代码块。特别地，我们会讲解Python的面向对象基础概念，为后续理解复杂库的内部机制打下基础。 第二章：NumPy：高效数值计算的基石 NumPy是Python科学计算的引擎。本章将彻底解析`ndarray`（N维数组）对象的特性，包括其内存布局、广播（Broadcasting）机制的精确工作原理。读者将学习如何进行高效的数组运算、索引与切片操作，包括花式索引和布尔索引。此外，我们还会涵盖线性代数基础操作，如矩阵乘法、特征值分解等在数据分析中的实际应用。 第三章：Pandas：数据清洗与操作的利器 Pandas是数据处理的核心工具。本章将详细剖析`Series`和`DataFrame`两大结构。我们会用大量篇幅讲解数据导入导出（CSV, Excel, SQL数据库），以及缺失值（NaN）的处理策略，包括插补法（均值、中位数、模型预测）与删除策略的权衡。关键内容包括：数据重塑（`pivot`、`melt`）、数据合并（`merge`、`join`、`concat`），以及基于分组聚合（`groupby`）的复杂统计计算，确保读者能够熟练应对非结构化数据的预处理挑战。 第四章：数据可视化与探索性数据分析（EDA） 在数据处理完毕后，可视化是洞察数据的第一步。本章聚焦于Matplotlib和Seaborn库。我们不仅会展示如何绘制基础图表（散点图、直方图、箱线图），更会深入讲解如何利用Seaborn的高级接口创建复杂的多变量关系图（如FacetGrid、PairGrid）。关键在于教会读者如何根据数据类型和分析目标，选择最合适的视觉编码，并学会如何自定义图表元素以提升信息传达的准确性和美观度。 第二部分：R语言与高级统计建模 本部分侧重于R语言在统计推断和机器学习模型构建中的应用。 第五章：R语言基础与Tidyverse生态 本章为R语言初学者设计，快速搭建R环境并熟悉RStudio界面。核心内容转向Tidyverse哲学——以“整洁数据”（Tidy Data）为核心的数据处理范式。我们将重点讲解`dplyr`包中的动词（`select`, `filter`, `mutate`, `arrange`, `summarize`）以及管道操作符（`%>%`），展示如何用更直观、更具可读性的方式完成复杂的数据清洗流程。 第六章：R中的数据可视化：ggplot2的艺术 `ggplot2`是R语言在图形领域的王牌。本章采用“图形语法”的视角，系统拆解图形的构成要素：数据、几何对象、统计变换、坐标系和分面。读者将学会如何通过图层叠加，构建层次丰富、信息密集的统计图形。我们将对比不同数据分布下的最佳可视化方法，并指导读者如何利用自定义主题和标度，打造符合出版标准的图表。 第七章：经典统计推断与假设检验 本章回归统计学核心。内容涵盖参数估计（点估计与区间估计）、中心极限定理的应用。我们详细阐述了单样本与双样本t检验、方差分析（ANOVA）的原理与R语言实现。重点在于理解P值的含义、第一类/第二类错误，以及如何根据研究问题正确选择和解释检验方法，而非简单地套用公式。 第八章：回归分析的深度解析 回归模型是预测分析的基石。本章从简单线性回归出发，逐步深入到多元线性回归，并强调多重共线性、异方差性和自相关性等经典回归假设的诊断与处理。我们将详细讲解如何使用R的内置函数进行模型诊断图的解读。随后，我们将引入逻辑回归（Logistic Regression），重点阐述其在二元分类问题中的应用，包括对优势比（Odds Ratio）的解释。 第九章：机器学习入门：模型构建与评估 本部分将Python的Scikit-learn库与R的`caret`/`tidymodels`框架相结合，介绍监督学习的基本流程。我们将覆盖决策树、随机森林和基础的支持向量机（SVM）。评估指标（准确率、召回率、F1分数、AUC-ROC曲线）的推导和实际应用将是重点。我们还将介绍交叉验证（Cross-Validation）在模型泛化能力评估中的重要性。 第十章：时间序列基础与模型应用 针对具有时间依赖性的数据，本章将介绍时间序列的预处理，如平稳性检验（ADF检验）和季节性分解。我们将重点讲解ARIMA模型的结构与参数识别（ACF/PACF图的解读），并展示如何利用Python的`statsmodels`或R的相应包进行短期预测。 结语 本书的最终目标，是培养读者将编程能力与统计思维无缝结合的能力。通过对Python和R两大主流平台的全面覆盖，我们确保读者在面对复杂的实际数据问题时，能够灵活选择最合适的工具和方法，实现从数据获取到洞察发现的完整闭环。
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