第1篇 對定量結果進行差異性分析第1章 SAS軟件與SAS用法簡介第2章 單因素設計一元定量資料差異性分析第3章 單因素設計一元生存資料差異性分析第4章 多因素設計一元定量資料差異性分析第5章 單因素設計多元定量資料差異性分析第6章 多因素設計多元定量資料差異性分析 第2篇 對定性結果進行差異性分析第7章 單因素設計一元定性資料差異性分析第8章 多因素設計一元定性資料差異性分析第9章 多因素設計一元定性資料對數綫性模型分析 第3篇 對定量結果進行預測性分析第10章 兩變量簡單綫性迴歸分析第11章 兩變量可直綫化麯綫迴歸分析第12章 各種復雜麯綫迴歸分析第13章 多重綫性迴歸分析第14章 主成分迴歸分析第15章 現嶺迴歸分析第16章 Poisson迴歸分析第17章 負二項迴歸與Probit迴歸分析第18章 生存資料COX模型迴歸分析第19章 生存資料參數模型迴歸分析第20章 時間序列分析 第4篇 對定性結果進行預測性分析第21章 非配對設計定性資料多重1ogistic迴歸分析第22章 配對設計定性資料多重1ogistic迴歸分析第23章 原因變量為定量變量的判彆分析第24章 原因變量為定性變量的判彆分析第25章 遺傳資料統計分析的SAS實現第26章 用SAS／Genetics分析遺傳流行病學資料第27章 決策樹分析第28章 神經網絡分析 第5篇 多變量間相互與依賴關係分析第29章 主成分分析第30章 探索性因子分析第31章 路徑分析第32章 證實性因子分析第33章 結構方程模型分析第34章 典型相關分析 第6篇 變量或樣品間親疏關係或近似程度分析第35章 變量聚類分析第36章 無序樣品聚類分析第37章 有序樣品聚類分析第38章 綜閤評價第39章 多維尺度分析第40章 定量資料對應分析第41章 定性資料對應分析 第7篇 數據挖掘技術與基因錶達譜分析簡析第42章 數據挖掘的概念及常用統計分析技術簡介第43章 基因錶達譜的概念與數據分析技術簡介第44章 生物信息學簡介 第8篇 用編程法繪製統計圖與實現實驗設計第45章 繪製統計圖第46章 實驗設計方案的SAS實現第47章 樣本含量估計和檢驗效能分析與本書配套的光盤內容附錄A 與SAS語言有關的內容簡介（第48章～第55章）附錄B 四個非編程模塊簡介（第56章～第59章）附錄C 數據挖掘技術與基因錶達譜分析（第60章～第62章）附錄D 各章實例與數據附錄E 直接調用的SAS引導程序—SASPAL附錄F 各章SAS輸齣結果附錄G 各章計算原理與計算公式附錄H 各章參考文獻附錄I 鬍良平專著及配套軟件簡介
· · · · · · (收起)