Applied Statistics and the SAS Programming Language pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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☆☆☆☆☆

出版者:Pearson

作者:Ron P. Cody

出品人:

页数:592

译者:

出版时间:2005-4-9

价格:USD 103.00

装帧:Paperback

isbn号码:9780131465329

丛书系列:

图书标签:

sas
统计学
教材啊！
怎么能读到呢？
statistics
软件编程
软件
统计
统计学
SAS
应用统计
数据分析
统计建模
SAS编程
统计方法
生物统计
计量经济学
数据挖掘

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具体描述

Suitable for use by departments ranging from statistics and Engineering to Psychology and Education when the objective of the course is to learn to use the SAS programming language to perform statistical analysis. As the SAS(c) programming language continues to evolve, this new edition follows suit with up-to-date coverage of this combination statistical package, database management system, and high-level programming language. Using examples from business, medicine, education, psychology, and other disciplines,Applied Statistics and the SAS Programming Language is an invaluable resource for both students and applied researchers, giving them the capacity to perform statistical analyses with SAS without wading through pages of technical documentation.

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

这本书正好是我们sas课的课本，可想而知这本书帮助学生自学的能力是非常强大的，书中正对于第四版改进不少的，增加了许多解释，适合sas新手的同学，而且书在编写上比较符合学习的顺序。我只是个sas的新手所以不能对sas做太多介绍，但是这本书基本可以让新手上一个档次。这本...

评分☆☆☆☆☆

从初学SAS开始，就接触到各种各样琳琅满目的教材。中文教材很多时候只能适用于某个领域，内容安排带有写书人的专业风格，学习后难以迁移。有的英文教材呢，只陈列基本函数或者某些功能，没有详细例子，好看不实用。而这本书前面提到的缺点基本都克服了，有讲解有例子，初学者很...

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

我花了相当长的时间去比较市面上各种关于统计学和数据处理的书籍，最终选择了这本，主要原因在于它的内容组织逻辑简直是教科书级别的典范。作者在构建知识体系时，似乎深谙读者的学习曲线，总是能将最抽象的理论概念，用最平易近人但又不失严谨的方式引入。比如，在介绍回归分析的假设检验时，它不是简单地抛出P值和自由度，而是会先从一个贴近实际生活的小案例入手，将读者带入“为什么我们需要检验”的情境中，然后再逐步推导到数学模型，最后才过渡到实际软件的操作步骤。这种层层递进的结构，极大地降低了初学者的入门门槛。更难能可贵的是，它在讲述理论时，丝毫不含糊，对于关键的统计学假设和证明过程，都有详尽的阐述，确保读者不仅知道“怎么做”，更明白“为什么这么做”。这种对知识体系的深度和广度兼顾的处理方式，让这本书既能满足基础入门的需求，也能为进阶研究提供坚实的理论支撑。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计真是让人眼前一亮，硬壳精装，纸张的质感也相当不错，拿在手里沉甸甸的，一看就知道是下了本钱的。封面设计简洁大气，配色沉稳，那种深蓝色调配上白色的字体，透露出一种专业和严谨的气息，很符合统计学教科书的定位。我喜欢它在细节上的处理，比如书脊的烫金工艺，在灯光下会泛着低调的金属光泽，提升了整体的档次感。内页的排版也十分用心，字体选择清晰易读，行距和段落划分合理，即便是长时间阅读也不会感到视觉疲劳。尤其是那些复杂的公式和图表，印刷得非常清晰锐利，没有出现任何模糊不清的情况，这对需要对照公式学习的人来说至关重要。整体来说，这本书从外到内都散发着一种“精品”的气息，绝对是那种可以长期放在书架上，时不时拿出来翻阅的经典款式，而不是那种看完就扔的快消品。光是看着它，就感觉自己的学术品味都提升了一个档次，让人对即将展开的学习内容充满了期待和敬意。

评分☆☆☆☆☆

不得不提的是，这本书在细节的打磨上体现了出版方和作者对读者的尊重。书中包含了一个非常完善的索引系统，无论是按概念查找还是按公式查找，都能迅速定位到相关内容。更重要的是，它附带的在线资源支持体系非常强大，我了解到读者可以通过特定渠道获取到书中所有案例的原始数据集以及配套的分析脚本或代码片段。这一点对于自学者来说简直是雪中送炭，因为很多时候，理论知识掌握了，但因为没有可操作的范例，往往在实践中卡壳。有了这些可运行的代码作为参照，学习效率得到了质的飞跃。这种线上线下联动的学习支持，使得这本书的价值远远超出了纸质书本身，它构建了一个完整的、可自我修正和拓展的学习环境，充分体现了现代学术出版的先进理念和对学习者需求的深刻洞察。

评分☆☆☆☆☆

从应用性的角度来看，这本书的实用价值是其最闪光的优点之一。它不仅仅停留在理论的纸上谈兵，而是非常注重将统计学原理与实际数据分析流程相结合。书中提供了大量来自不同研究领域的案例，这些案例不仅多样化，而且每一步的分析过程都展示得非常细致，从原始数据的清洗、预处理，到选择恰当的统计模型，再到结果的解释和报告撰写，几乎覆盖了一个完整数据分析项目的全貌。这种强烈的实践导向，让读者在学习理论的同时，就能同步构建起“实战思维”。我特别欣赏它在介绍每种分析方法时，都会穿插讲解该方法在特定情境下的优势和局限性，这培养了一种批判性分析的能力，而不是盲目套用公式。对于任何希望将统计知识转化为解决实际问题能力的人来说，这本书无疑提供了一个坚实的行动蓝图。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格非常独特，它成功地在学术的严谨性与科普的流畅性之间找到了一个微妙的平衡点。阅读过程十分顺畅，作者似乎总能站在一个经验丰富导师的角度与你对话，语气不疾不徐，充满耐心。举个例子，当涉及到一些容易产生混淆的统计术语时，作者往往会采用对比的方式，清晰地界定它们的区别，而不是简单地进行定义。比如，在解释“方差”和“标准差”的关系时，会使用非常形象的比喻，让那些原本模糊不清的概念一下子变得清晰明了。这种对话式的叙述，让原本可能枯燥的统计学学习过程变得生动起来，有效避免了传统教材那种干巴巴的、只堆砌公式和术语的弊病。虽然内容专业，但阅读体验却远超预期，感觉就像是有一位非常善于沟通的教授在旁边手把手地指导，而不是冷冰冰的文本在面前。

评分☆☆☆☆☆