SAS统计分析

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出版者:高等教育出版社
作者:沈其君
出品人:
页数:369
译者:
出版时间:2005-8
价格:27.30元
装帧:简裝本
isbn号码:9787040166156
丛书系列:
图书标签:
  • sas
  • 课本
  • 统计学
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  • 量化分析
  • 生物统计
  • 医学统计
  • 社会科学
  • 统计建模
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具体描述

《SAS统计分析》是教育科学“十五”国家规划课题研究成果。《SAS统计分析》以windows操作系统下的8.1版sas软件为基础,以目前医学院校本科生和研究生使用的《医学统计学》、《卫生统计学》和《多元统计分析》教材中的统计方法为基本内容介绍sas程序的编写与结果解释。《SAS统计分析》的特点是以统计方法为主线介绍sas程序的编写,并将统计方法与sas软件有机结合;每章在简要介绍各种统计方法的基础上重点叙述sas程序各个过程及选项的应用和结果解释。内容主要包括sas系统简介、定量资料的统计描述与推断(包括各种设计下方差分析、协方差分析和重复测量资料的统计方法)、分类资料的统计分析方法、秩和检验、相关与回归、常用的多元统计分析方法、生存分析、logistic回归、poisson回归、试验设计、sas数据集和探索性数据分析等共二十一章。

《SAS统计分析》可作为高等医药院校各专业研究生和本科生的教材,也可作为非医药类专业本科生和研究生学习sas统计软件的教材,同时适用于有关科研人员参考。

好的,这是一份关于一本名为《SAS统计分析》的图书的简介,但内容将完全避开对该书具体内容的描述,而是专注于围绕“统计分析”和“数据处理”这个主题,引出其他可能涵盖的、但与《SAS统计分析》直接内容无关的领域和相关主题。 --- 数据驱动的洞察:超越工具的统计思维与实践指南 图书名称: (此处指代您提到的书名《SAS统计分析》,但本简介将不涉及其具体内容) 书籍主题领域: 现代数据科学、高级定量分析方法、商业智能与决策支持系统 导言:数据洪流中的导航罗盘 在当今信息爆炸的时代,数据已不再仅仅是记录,而是驱动商业决策、科学发现乃至社会治理的核心资产。然而,数据的价值深埋于其内部结构之中,需要专业的工具和严谨的方法论才能被有效挖掘。本书旨在提供一个广阔的视角,探讨在数据分析领域中,从原始数据到可操作洞察的全过程,重点关注支撑这一过程的核心统计学原理、数据治理的复杂性,以及如何构建一个稳健的决策支持体系。 我们将聚焦于方法论的构建,而非特定软件的操作指南。 第一篇:数据基础与质量重塑 数据分析的起点是数据的真实性与可靠性。本篇深入探讨了数据采集、清洗与预处理的复杂技术栈。 1.1 异构数据源的融合与结构化挑战 现代企业的数据往往分散于关系型数据库(SQL)、NoSQL系统、文本日志文件(Log Files)以及物联网(IoT)传感器流中。本章详细阐述了如何设计高效的数据管道(Data Pipelines)来整合这些异构数据。讨论的重点包括:数据模型的不匹配问题、元数据管理的关键环节,以及如何使用ETL/ELT框架来确保数据的一致性和可追溯性。我们将分析不同类型数据(时间序列、空间数据、非结构化文本)在进入分析流程前的结构化策略。 1.2 缺失值、异常值与数据偏态的深度处理 任何真实世界的数据集都伴随着噪声。本节细致解析了处理数据质量问题的先进技术。对于缺失值(Missing Data),我们超越简单的均值填充,探讨了多重插补法(Multiple Imputation by Chained Equations, MICE)的原理及其在复杂模型中的应用。对于异常值(Outliers),我们不仅关注其识别(如基于IQR或DBSCAN聚类),更关注其背后的业务含义——它们是错误输入还是真实的极端事件?此外,我们将深入研究数据偏态(Skewness)对模型训练的影响,并介绍如Box-Cox变换等数据转换技术如何为后续的参数化统计模型做好准备。 第二篇:核心统计推断与模型选择的艺术 统计学是数据分析的基石。本篇将侧重于推断统计学的严谨性,以及如何根据业务问题选择最恰当的分析框架。 2.1 假设检验的哲学与实践边界 假设检验不仅仅是计算P值。本章强调了零假设(Null Hypothesis)与备择假设(Alternative Hypothesis)的业务背景设定。我们探讨了统计功效(Statistical Power)分析的重要性,以及I类错误(假阳性)和II类错误(假阴性)在风险管理中的权衡。此外,我们将比较贝叶斯方法与经典频率学派方法在处理小样本数据和先验信息时的优劣。 2.2 广义线性模型(GLM)的高级应用 当数据不满足标准正态分布假设时,线性模型便需要扩展。本节深入讲解了逻辑回归(Logistic Regression)在二分类问题中的系数解释,泊松回归(Poisson Regression)在计数数据分析中的适用性,以及Gamma回归在处理收入或索赔金额等正偏态连续数据时的优势。重点在于理解链接函数(Link Functions)的选择如何影响模型对数据分布的拟合程度。 2.3 非参数统计的强大补充 在数据分布未知或样本量较小时,非参数方法成为关键。本章介绍了秩和检验(如Wilcoxon Rank-Sum Test)在比较分布差异时的稳健性,以及如何利用Bootstraping技术来估计参数估计量的置信区间,从而避免对底层数据分布做出过于严格的假设。 第三篇:预测建模与决策优化 分析的终极目标是预测未来和优化行动。本篇聚焦于构建具有解释力和预测力的模型,并将统计输出转化为实际的商业策略。 3.1 机器学习算法的统计学根基 现代预测模型,如决策树(Decision Trees)、随机森林(Random Forests)和梯度提升机(Gradient Boosting Machines, GBM),其核心思想植根于回归与分类的统计框架。本章将解构这些算法内部的“分割准则”(如基尼系数或信息熵),并探讨偏差-方差权衡(Bias-Variance Trade-off)在模型泛化能力中的决定性作用。 3.2 模型评估的稳健指标体系 一个好的模型不仅要“拟合”历史数据,更要“预测”未来数据。我们详细讨论了针对不同类型问题的评估指标:回归模型的RMSE、MAE、$R^2$的局限性;分类模型的混淆矩阵、精确率(Precision)、召回率(Recall)、F1分数以及ROC曲线下面积(AUC)的综合解读。强调了交叉验证(Cross-Validation)策略在评估模型稳健性中的不可替代性。 3.3 因果推断:从相关性到可归因性 在商业和政策分析中,回答“如果我改变X,Y会如何变化?”比单纯发现相关性更为重要。本篇的亮点是因果推断的介绍。我们探讨了匹配方法(如倾向得分匹配,Propensity Score Matching)和双重差分法(Difference-in-Differences, DiD)等准实验设计,用以在缺乏完美随机对照试验(RCT)的情况下,估计干预措施的真实平均处理效应(Average Treatment Effect, ATE)。 结语:构建持续学习的分析生态 数据分析是一个动态的领域。本书的最终目标是培养读者一种批判性的分析思维,使其能够适应新的数据源、新的算法和不断变化的业务需求。它强调的是分析思维框架的构建,而非依赖任何单一的、静态的软件技能。掌握了这些方法论,分析师便能自信地驾驭任何强大的分析平台,将复杂的数据转化为清晰、可执行的商业智慧。

作者简介

目录信息

第一章 SAS系统简介
第一节 SAS系统的特点
第二节 SAS显示管理系统
第三节 一个简单的SAS程序
第四节 程序修改、调用和存储
练习题
第二章 定量资料的简单统计描述
第一节 定量资料常用统计指标
第二节 MEANS过程
第三节 uNIVARIATE过程
第四节 CHART过程
第五节 PLOT过程
第六节 SAS/GRAPH模块
练习题
第三章 t检验与u检验
第一节 t检验与u检验方法简介
第二节 UNIVARIATE过程与t检验
第三节 TTEST过程
练习题
第四章 分类资料的统计方法
第一节 分类资料统计描述与统计推断简介
第二节 四格表资料的X2检验与FREQ过程
第三节 行X列表资料X2检验与FREQ过程
第四节 病例一对照与队列研究资料的FREQ过程分析
第五节 二项分布与PROBBNML()函数
第六节 Poisson分布与POISSON()函数
练习题
第五章 秩和检验
第一节 配对设计资料的秩检验与UNlVARIATE过程
第二节 两个独立样本秩和检验与NPARlWAY过程
第三节 多个独立样本秩和检验与NPARlWAY过程
第四节 配伍组设计资料秩和检验与FREQ过程
练习题
第六章 方差分析
第一节 方差分析的基本思想、应用条件及常见设计类型
第二节 多样本的正态性检验和方差齐性检验
第三节 完全随机设计资料的方差分析(含多重比较)
第四节 随机区组设计资料方差分析
第五节 拉丁方设计资料的分析
第六节 交叉试验设计资料的方差分析
第七节 GLM过程与ANOVA过程
练习题
第七章 多因素试验方差分析
第一节 析因试验设计的方差分析
第二节 正交试验设计资料的方差分析
第三节 裂区试验设计资料的方差分析
第四节 系统分组(嵌套)设计资料的方差分析
练习题
第八章 协方差分析
第一节 协方差分析的基本思想
第二节 完全随机设计资料的协方差分析
第三节 随机区组设计资料的协方差分析
练习题
第九章 多元方差分析
第一节 多变量组间比较的统计方法概述
第二节 多变量组间比较的GLM过程
练习题
第十章 重复测量资料的统计分析
第一节 重复测量设计的基本概念
第二节 重复测量资料的方差分析与GLM过程
第三节 重复测量资料的轮廓分析
练习题
第十一章 相关与回归分析
第一节 相关分析与CORR过程
第二节 直线回归与REG过程
第三节 多元线性回归与自变量筛选
第四节 非线性回归与NLIN过程
练习题
第十二章 logistic回归模型
第一节 logistic:回归模型简介
第二节 两分类反应变量的LOGISTIC过程
第三节 有序反应变量的LOGLSTIC过程
第四节 无序多分类反应变量logistic模型与CATMOD过程
第五节 匹配资料的条件logistic回归模型
练习题
第十三章 Poisson回归模型
第一节 Poisson回归模型简介
第二节 Poisson回归模型的GENMOD过程
练习题
第十四章 生存分析
第一节 生存分析的基本概念
第二节 生存率估计与组间比较
第三节 生存率估计与组间比较的LIFETEST过程
第四节 Cox回归模型与PHREG过程
练习题
第十五章 判别分析
第一节 判别分析的基本概念
第二节 两类Fisher判别与DISCRIM过程
第三节 定量资料的Bayes多类判别与DISCRIM过程
第四节 逐步判别分析
练习题
第十六章 主成分分析与因子分析
第一节 主成分分析
第二节 PRINCOMP过程
第三节 因子分析
第四节 FACTOR过程
练习题
第十七章 聚类分析
第一节 聚类分析简介
第二节 样品系统聚类分析与CLUSTER过程
第三节 指标聚类分析与VARCLUS过程
第四节 动态样品聚类与FAsTCLUS过程
练习题
第十八章 典则相关分析
第一节 典则相关分析概述
第二节 CANCORR过程
练习题
第十九章 试验设计的统计过程
第一节 PLAN过程
第二节 常见试验设计方法的样本量估计
练习题
第二十章 数据探索性分析与SAS/Insight模块
第一节 探索性分析的基本概念
第二节 SAS/Insight模块简介
第三节 奇异值的探索性分析——盒型图
第四节 数据分布的探索性分析——直方和正态性检验
第五节 方差齐性检验的探索性分析——菱形图
第六节 直线相关和回归的探索性分析——散点图
第七节 曲线拟合中模型选择的探索性分析方法
第八节 分类数据的探索性分析——马赛克图
练习题
第二十一章 SAS数据集
第一节 用INPUT和CARDS语句建立数据集
第二节 建立数据集的另外几种途径
第三节 建立永久性数据集
第四节 输入与输出格式
第五节 SAS数据集的编辑、整理与浏览
第六节 SAS数据集的排序、连接与合并
第七节 SAS运算符与SAS常用函数
练习题
英汉名词对照表
主要参考文献
· · · · · · (收起)

读后感

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用户评价

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这本书的实用性简直是超乎想象,它在内容组织上明显是站在应用者的角度来构建的。它涵盖的分析技术范围非常广泛,从描述性统计的精细描摹,到回归分析的预测能力构建,再到更高级别的因子分析和聚类方法,都有详尽的介绍和操作指导。对于我们这些需要处理大量实际数据的人来说,最关心的就是如何将理论转化为可执行的步骤。这本书在这方面做得极为出色,它对不同分析模型背后的假设条件进行了极其清晰的罗列和解释,这对于确保分析结果的有效性和可靠性至关重要。我不需要花费大量时间去猜测某个模型的适用范围,因为作者已经帮我把所有边界条件都标注得清清楚楚。这本书的出现,极大地提升了我数据分析工作的效率和规范性,它真正做到了将复杂的统计工具箱,以一种人人可用的方式呈现出来。

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我一直对数据背后的故事充满好奇,但苦于市面上那些教材往往过于侧重理论推导,读起来枯燥乏味,真正应用于实际问题的案例却少之又少。然而,这本书给我的感觉是完全不同的,它仿佛是一位经验丰富的老手,手把手地带着你走过每一个实战的难关。它没有一股脑地抛出冷冰冰的数学符号,而是巧妙地将复杂的统计概念融入到一系列精心挑选的商业案例和科研场景中。每介绍一个新的分析方法,作者都会先抛出一个现实中的问题,然后逐步演示如何构建模型、如何操作软件(虽然没有明确指出是哪个软件,但那种流程感跃然纸上),最后是如何解读结果并形成有洞察力的结论。这种“问题导向”的学习路径,极大地激发了我动手实践的欲望。读完其中关于假设检验的部分,我立刻尝试将书中的步骤应用到我手头的一个旧数据集中,效果立竿见影,那种“原来如此”的顿悟感,是任何纯理论学习都无法比拟的。

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这本书在深度和广度上的平衡把握得极其精妙,让人既能感受到扎实的理论功底,又不至于迷失在艰涩的数理逻辑中。它对于那些基础概念的阐述,采取了一种“层层递进,逐步深化”的策略。初次接触时,它用非常形象的比喻和生活化的例子来搭建起概念的骨架,让你建立起对全局的宏观认识。等你对基本原理有了直观感受后,它才会缓缓引入更严谨的数学定义和参数解释,这种处理方式极大地降低了初学者的学习门槛。更令人称道的是,作者对于一些容易混淆的统计检验方法(比如t检验和方差分析的适用边界),进行了非常细致的对比和辨析,清晰地指出了它们各自的优缺点和选择依据。我感觉自己不再是被动地接受知识,而是在和作者进行一场有层次感的对话,每一次深入,都能挖掘出新的层次和细节。

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阅读体验上,这本书的行文风格非常具有个人魅力,它不像教科书那样刻板僵硬,反而带有一种温和而坚定的引导性。作者的语气总是那么的沉稳,仿佛在耳边低语,告诉你“别担心,我们一步一步来”。这种叙事的力量是巨大的,尤其是在学习那些需要细心和耐心的统计步骤时,它能有效地缓解读者的挫败感。我特别喜欢作者在关键知识点处设置的“专家提示”或“陷阱预警”栏目,这些地方往往凝结了作者多年的实践经验,避免了我可能踩入的常见误区。它不仅仅是在教你“怎么做”,更是在教你“为什么这么做”以及“做了之后可能导致什么后果”。这种前瞻性的指导,让这本书的价值超越了一本单纯的工具书,更像是一位资深顾问的私人辅导记录,充满了智慧的火花和实用的智慧结晶。

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这本书的封面设计简直是一场视觉盛宴,那种沉稳又不失现代感的深蓝色调,配上简洁有力的白色字体,一下子就抓住了我的眼球。拿到手里的时候,那种厚实感和纸张的质感都透露出一种专业和严谨的气息,让人感觉这不是一本随随便便的入门读物,而是真正有干货的工具书。我尤其欣赏作者在排版上的用心,无论是章节的划分还是图表的呈现,都清晰明了,即使是面对复杂的统计公式,也能通过合理的留白和字体大小调整,让人在阅读时感到一种莫名的舒适感,不会因为信息过载而产生焦虑。这本书的纸张似乎经过了特殊的处理,翻阅起来声音很轻,光线下的反光度也控制得恰到好处,长时间阅读下来,眼睛的疲劳程度明显减轻了。可以说,光是它的实体外在,就已经成功地建立了一种高度的信任感,让我迫不及待地想去探索里面承载的知识体系。这绝对是一本值得放在书架上时常翻阅,并且愿意推荐给所有追求高品质阅读体验的同行者。

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