Categorical Data Analysis Using the SAS System pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:SAS Publishing

作者:Maura E. Stokes

出品人:

页数:626

译者:

出版时间:2000-09

价格:USD 60.95

装帧:Paperback

isbn号码:9781580257107

丛书系列:

图书标签:

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《多元统计模型详解与SAS实践》 本书深入探讨了一系列强大的多元统计模型，旨在帮助读者理解这些模型的理论基础，并掌握如何在SAS系统中有效运用它们进行数据分析。本书并非聚焦于某一特定类型的数据，而是以更广泛的统计建模视角，为解决实际问题提供全面的分析框架。 第一部分：建模基础与核心概念 在开始深入具体模型之前，本书将首先回顾和巩固统计建模的基石。我们将详细阐述概率论与数理统计中的核心概念，包括但不限于： 概率分布与随机变量： 深入理解各类概率分布（如正态分布、泊松分布、二项分布等）的性质、参数含义以及它们在不同场景下的适用性。我们将探讨离散型和连续型随机变量的概念，以及它们之间的关系。 统计推断： 详细讲解点估计与区间估计的原理，包括最大似然估计、矩估计等方法。着重阐述假设检验的逻辑，包括零假设、备择假设、p值、第一类错误（α）与第二类错误（β）的概念，以及如何根据具体问题选择合适的检验方法。 模型假设与诊断： 强调统计模型并非万能，其有效性依赖于一系列基本假设。本书将系统介绍模型线性性、误差独立性、同方差性、误差正态性等关键假设，并提供如何在SAS中进行模型诊断的方法，包括残差分析、Q-Q图、Durbin-Watson检验等，帮助读者识别和处理模型失效的情况。 模型选择原则： 探讨如何在多个备选模型中做出最优选择。我们将介绍信息准则，如AIC（赤池信息量准则）、BIC（贝叶斯信息准则）的计算方法及其意义，以及逐步回归（forward selection, backward elimination, stepwise regression）等模型筛选技术，帮助读者在模型拟合度和复杂度之间取得平衡。 第二部分：线性模型及其扩展 线性模型是统计分析的基石，本书将在此基础上进行深入拓展，涵盖多种重要的线性模型及其在SAS中的实现： 多元线性回归（Multiple Linear Regression）： 详细讲解如何建立多个预测变量与一个连续响应变量之间的线性关系。我们将深入探讨模型系数的解释、多重共线性问题及其诊断与处理方法（如方差膨胀因子 VIF），以及交互项和多项式项在模型中的引入和解释。SAS中的`PROC REG`将作为核心工具进行演示。 方差分析（Analysis of Variance, ANOVA）： 阐述如何通过比较不同组别的均值来检验分类变量对连续响应变量的影响。本书将覆盖单因素方差分析、双因素方差分析（包括主效应和交互效应）、以及具有协变量的ANCOVA（协方差分析）。SAS中的`PROC GLM`和`PROC ANOVA`将用于展示实际操作。 广义线性模型（Generalized Linear Models, GLM）： 扩展线性模型的适用范围，使其能够处理非正态分布的响应变量，如二项分布、泊松分布等。我们将深入讲解链接函数（link function）和指数族分布（exponential family distributions）的概念，并重点介绍逻辑斯蒂回归（Logistic Regression）用于二分类响应变量，以及泊松回归（Poisson Regression）用于计数数据。SAS中的`PROC GENMOD`将是本部分的核心工具。 第三部分：更复杂的统计建模技术 本书进一步探讨了更为复杂的统计建模技术，以应对更具挑战性的数据分析任务： 生存分析（Survival Analysis）： 针对具有时间事件发生数据（例如，病人存活时间、设备故障时间）进行建模。我们将介绍生存函数的概念，Kaplan-Meier生存曲线的绘制与解释，以及Cox比例风险模型（Cox Proportional Hazards Model）的原理和应用，用于分析多个协变量对事件发生时间的影响。SAS中的`PROC LIFETEST`和`PROC PHREG`将提供实践指导。 混合效应模型（Mixed-Effects Models）： 适用于具有层次结构或重复测量数据的模型，例如，同一个体在不同时间点的多次测量，或学生在不同学校的表现。我们将讲解固定效应（fixed effects）和随机效应（random effects）的区别与联系，以及如何利用混合效应模型处理数据中的相关性。SAS中的`PROC MIXED`将是关键的应用工具。 因子分析（Factor Analysis）与主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）： 作为降维技术，它们旨在通过少量潜在因子或主成分来解释大量变量之间的协方差结构。本书将阐述两者的理论差异、应用场景，以及如何解读得到的因子载荷（factor loadings）和主成分。SAS中的`PROC FACTOR`和`PROC PRINCOMP`将提供实践操作。 第四部分：SAS系统的高级应用与实践 贯穿全书，SAS系统将被视为进行这些复杂统计分析的强大工具。本书将不仅仅展示SAS代码，更强调： SAS语言基础与数据管理： 简要回顾SAS数据集的创建、管理、合并、排序等基本操作，为后续建模打下基础。 SAS宏（Macro）与编程技巧： 介绍SAS宏的应用，帮助读者编写更灵活、可重复的代码，提高分析效率。 结果解读与报告撰写： 重点指导读者如何清晰、准确地解读SAS输出结果，撰写具有洞察力的分析报告，将统计分析结果转化为有价值的业务或研究结论。 案例研究： 穿插多个来自不同领域的真实案例，演示如何将所学统计模型和SAS技术应用于实际问题，解决复杂的分析挑战。这些案例将涵盖但不限于医学研究、市场营销、社会科学、工程学等领域。 通过对本书的学习，读者将能够系统地掌握多种重要的多元统计建模技术，并熟练运用SAS系统进行数据处理、模型构建、结果分析和报告撰写，从而在学术研究和实际工作中，更有效地从数据中提取有价值的信息，做出更明智的决策。

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从实战应用的角度来看，这本书的价值是无可替代的。它不像许多纯理论书籍那样，让你在合上书本后依然感到无从下手。相反，读完某个章节，你立刻就能带着新的工具和方法投入到实际的数据清理和模型构建工作中去。书中提供的那些代码片段和操作流程，经过了反复的验证，稳定性和可靠性很高，极大地减少了读者在实际操作中“踩坑”的时间。我曾经遇到过一个复杂的数据集，需要用到书中介绍的某种高级分类方法来处理，按照书中的步骤一步步来，最终成功地获得了满意的分析结果。这本工具书，对我而言，更像是一位随时待命的、经验丰富的导师，在你遇到难题时，总能提供最可靠的指引和解决方案。

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我个人对数据分析领域的书籍有着比较高的要求，毕竟这方面知识更新快，理论和实践的结合尤为重要。这本书在内容组织上，显然是下了大功夫的。它不仅仅停留在理论的阐述，更重要的是，它非常注重将这些复杂的统计概念与实际操作软件的步骤无缝衔接起来。我尤其欣赏它在解释每一个统计模型时，都会附带一到两个非常贴近实际工作场景的案例分析。这使得原本抽象的理论变得具体可感，极大地降低了理解难度。比如，在讲解某种特定类型的回归分析时，作者会非常细致地展示如何设置参数、如何运行代码，以及最终如何解读输出结果中的每一个统计量。这种手把手的教学方式，对于那些希望通过实践来巩固知识的读者来说，无疑是极大的帮助。

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这本书的另一个优点在于它的前瞻性和全面性。数据分析领域日新月异，而好的专业书籍必须能够跟上时代的步伐。这本书在涵盖了经典统计分析方法的同时，也巧妙地融入了当前业界关注的新兴议题和技术趋势。这种平衡感让这本书的保质期得以延长，它不仅仅是一本应对当前项目需求的参考手册，更是一本能够指导未来学习方向的战略地图。每一次重新翻阅，我总能从中发现一些之前忽略的细节或者新的应用视角。它鼓励读者不仅要学会“如何做”，更要思考“为什么这样做”，培养一种批判性的分析思维，这对于任何希望在数据科学领域深耕的人来说，都是最为宝贵的财富。

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这本书的写作风格非常独特，它似乎在试图搭建一座连接统计学理论家和一线数据分析师之间的桥梁。行文流畅自然，虽然面对的是相对硬核的统计内容，但作者的笔触却显得十分亲切和富有洞察力。我发现，即使是那些我先前在其他教材中感到晦涩难懂的概念，通过这本书的阐述，也变得豁然开朗。作者似乎深谙读者的困惑点，总能在关键时刻用最简洁明了的语言进行提炼和概括。这种叙事上的高明之处，使得阅读过程本身就成为一种享受，而不是一场枯燥的应试准备。它不像某些学术著作那样高高在上，也不像一些速成指南那样浮于表面，而是在知识深度和可读性之间找到了一个近乎完美的平衡点。

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这本书的封面设计确实很吸引人，色彩搭配和字体选择都透露出一种专业与严谨的气息。虽然我手里这本书的实体书版本，但光是透过封面就能感受到作者在排版和细节处理上的用心。我记得当时在书店看到这本书时，就被它那种扎实的学术氛围所吸引，仿佛这本书本身就是一个信号，预示着它会是一本可以信赖的工具书。书的装帧质量也相当不错，纸张的质感很好，印刷清晰，即使是那些复杂的图表和代码示例，看起来也丝毫不费力。对于需要长时间阅读和参考的专业书籍来说，这种物理上的舒适感是非常重要的。而且，这本书的整体结构和章节划分也显得很有逻辑性，让人在初次翻阅时就能对内容有一个大致的把握，这一点对于自学者或者需要快速定位特定内容的读者来说，简直是福音。

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