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出版者:电子工业出版社

作者:冯国双编著

出品人:

页数:288

译者:

出版时间:2016-1

价格:59.80元

装帧:

isbn号码:9787121276811

丛书系列:

图书标签:

数据分析
SAS
sas
数据挖掘
统计学
小白学SAS
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具体描述

《小白学SAS》内容并非包罗万象，恰恰相反，内容很少，主要涉及三大部分：数据整理、作图和制表。对于SAS软件而言，任何一《小白学SAS》都不可能包括所有内容。越是包罗万象的书，有时反而越不实用，因为它们内容太多，每部分的内容都只能是蜻蜓点水。对于这种书，我只能说，你为什么不直接去看SAS Help呢？如果仔细阅读国外优秀的SAS基础书，不难发现一个特点：绝不贪多，要么不介绍，介绍的话就会很深入，一定要让你明白为止，哪怕翻来覆去地说。这看起来似乎有点傻，但却不得不令人感慨：看非母语的英文书反而比看中文书更加清晰。所以《小白学SAS》也是基于这一思想，凡是提到的内容，尽量用白话讲得透彻，争取将读者引领进SAS的大门，至于能不能登堂入室，还得看你自己的努力程度。

对于零基础的小白，看完之后可以骄傲地宣称，我已经入门了；对于曾经自学过SAS基础的人，看完后会后悔没有早点看到这本《小白学SAS》；对于整天跟数据打交道的人，看完后效率会成倍地提高。希望《小白学SAS》能成为任何一个想学习SAS基础的人的必备案头书。

《数据之舞：探索统计思维与实践》前言：数据驱动的决策时代我们正置身于一个由数据驱动的时代。无论是商业决策、科学研究，还是日常生活的优化，对海量信息的有效提取与深度解读已成为核心竞争力。然而，数据本身是沉默的，只有通过恰当的统计学工具和严谨的分析思维，才能将其转化为洞察力和行动指南。本书《数据之舞：探索统计思维与实践》并非一本晦涩难懂的纯理论教科书，它更像是一次深入浅出的旅程，旨在引导读者掌握统计学的精髓，理解数据背后的逻辑，并将其应用于实际问题解决中。我们相信，统计学并非少数专家的专属领域，而是所有希望在复杂世界中做出更明智判断的人们必备的技能。第一部分：统计学的基石——理解数据的本质 (Foundations of Statistical Thinking) 本部分着重建立读者对统计学的基本认知框架，侧重于概念的理解而非复杂的公式推导。第一章：数据的语言——描述性统计的艺术数据收集的初始阶段，我们必须学会如何“描述”手中的信息。本章将详细阐述如何运用集中趋势（均值、中位数、众数）和离散程度（方差、标准差、四分位数）来描绘数据的基本面貌。我们将探讨不同类型数据（定性与定量）的特点，以及如何通过视觉化手段——直方图、箱线图、散点图——将枯燥的数字转化为直观的图像。重点强调了识别数据分布形态（正态分布、偏态分布）在后续分析中的重要性。第二章：抽样的哲学——从样本到总体在绝大多数情况下，我们无法测量整个总体。因此，科学的抽样成为连接样本信息与总体规律的桥梁。本章深入探讨了随机抽样的各种方法，包括简单随机抽样、系统抽样、分层抽样和整群抽样。同时，我们将详细解析抽样分布的概念，特别是中心极限定理的强大威力，它解释了为什么在大量重复抽样下，样本均值的分布会趋向于正态分布，为推断统计奠定了坚实的基础。第三章：概率基础与决策不确定性统计推断的核心在于处理不确定性。本章将回归概率论的基本原理，包括条件概率、贝叶斯定理等。我们将讨论如何量化随机事件发生的可能性，并介绍离散型和连续型概率分布（如二项分布、泊松分布、指数分布）在建模现实世界事件中的应用。理解概率是理解置信区间和假设检验的前提。第二部分：推断的逻辑——从观察到结论 (The Logic of Inference) 本部分是全书的核心，专注于如何利用样本数据对未知总体参数做出合理的推断。第四章：区间估计——刻画认知的边界当我们对一个总体参数（如平均值或比例）进行估计时，单点估计往往过于绝对。本章将系统讲解如何构建置信区间。我们将详细推导和应用基于Z分布和T分布的置信区间，并探讨样本量、置信水平与区间宽度的相互关系。强调置信区间反映的是估计过程的可靠性，而非特定区间包含真实参数的概率。第五章：假设检验的框架——提出、审视与裁决假设检验是科学研究中用于验证理论或声称的系统方法。本章将完整构建假设检验的五步流程：建立原假设($H_0$)和备择假设($H_a$)、选择显著性水平 ($alpha$)、计算检验统计量、确定P值或临界值、做出决策。我们将区分第一类错误（弃真错误）和第二类错误（取伪错误），并讲解功效（Power）的概念及其重要性。第六章：经典检验的实战应用本章将聚焦于最常用的一系列参数检验方法： Z检验与T检验：单样本、两独立样本和配对样本的均值比较。方差分析 (ANOVA)：扩展到三个及以上组间均值的比较，包括单因素和双因素ANOVA的原理及应用，并讨论事后多重比较（如Tukey检验）。卡方检验：用于定性数据（分类数据）的拟合优度检验和独立性检验，探讨交叉表格的分析方法。第三部分：关联的探索——线性模型与预测 (Modeling Relationships) 数据分析的最高目标往往是理解变量间的相互作用，并基于此进行预测。第七章：简单线性回归——探寻直线关系本章引入回归分析，作为量化两个变量间线性关系的强大工具。我们将学习如何通过最小二乘法确定最佳拟合直线，解读回归系数（斜率和截距）的实际意义。本章的重点在于评估模型的拟合优度（$R^2$的含义），以及如何检验回归系数的显著性。第八章：多元回归的复杂性与诊断现实世界的关系很少是单向的。本章扩展到多元线性回归，探讨如何同时纳入多个预测变量来解释一个因变量。我们将详细讨论多重共线性、异常值（Outliers）和高杠杆点（High Leverage Points）对模型稳定性的影响，并教授如何进行残差分析来验证模型的关键假设（如残差的正态性、独立性和方差齐性）。第九章：广义线性模型简介——超越正态性当因变量不满足正态分布或线性关系时，标准的最小二乘法就不再适用。本章将对更广阔的模型世界进行预览，介绍广义线性模型（GLM）的基本概念，特别是逻辑回归（Logistic Regression）在处理二分类结果（如是/否、成功/失败）中的强大能力，以及如何解释逻辑回归中的优势比（Odds Ratio）。结语：统计思维的持续迭代统计学不是一个静态的知识集合，而是一种批判性的思维方式。掌握了本书介绍的工具后，读者将能够更自信地面对真实世界的数据挑战，区分出真正的信号和随机的噪音。本书鼓励读者在实践中不断检验和完善自己的模型，将统计学真正融入到解决问题的流程中，实现从数据到智慧的转化。本书特色：注重直觉而非死记硬背：解释核心概念的“为什么”而非仅关注“怎么算”。强调假设的验证：突出任何统计过程前必须进行的模型诊断。贴近实际案例：所有方法都辅以清晰、可复现的案例说明，帮助读者建立分析流程感。 --- 目标读者：渴望通过数据驱动决策的商业分析师、市场研究人员、社会科学领域的研究生、以及所有希望系统建立统计学分析技能的自学者。

作者简介

冯国双，毕业于北京大学，具有十多的数据统计分析经验，主要擅长各种回归分析、非独立数据分析、药物分析建模、数据挖掘技术、新药临床试验中数据管理与统计分析等。精通SAS软件，协助医院临床或医学研究进行的设计及统计分析项目上百项。

目录信息

第1章初识SAS /1
1.1　SAS初步印象 /2
1.1.1　SAS：强大的航空母舰 /2
1.1.2　SAS的工作环境 /4
1.1.3　小白认识的第一个SAS程序 /7
1.2　建立简单的SAS数据集 /9
1.2.1　如何在SAS中输入数据 /9
1.2.2　建立一个永久的SAS数据集 /11
1.2.3　如何从别的软件导入数据 /15
1.3　本章小结 /19
第2章　SAS数据集建立的高级议题 /21
2.1　SAS变量的输入格式 /22
2.1.1　数值型变量的输入格式 /22
2.1.2　字符型变量的输入格式 /23
2.1.3　日期型变量的输入格式 /24
2.1.4　两个特殊输入符——:和& /25
2.2　SAS变量的输出格式 /29
2.2.1　数值型变量的输出格式 /30
2.2.2　字符型变量的输出格式 /31
2.2.3　日期型变量的输出格式 /32
2.3　自定义输入和输出格式 /34
2.3.1　用informat和format自定义格式 /35
2.3.2　用picture照个输出模板 /38
2.4　如何产生新变量 /40
2.4.1　利用表达式或函数直接产生新变量 /40
2.4.2　利用if-then语句产生新变量 /42
2.4.3　利用retain语句和累加语句产生新变量 /43
2.4.4　利用do循环语句产生新变量 /46
2.4.5　指定新变量的类型与长度 /47
2.5　@符号在输入方式中的应用 /50
2.6　SAS函数应用技巧 /52
2.6.1　与数值计算有关的函数 /54
2.6.2　与字符有关的函数 /56
2.6.3　与日期和时间有关的函数 /69
2.6.4　与变量类型转换有关的函数 /74
2.6.5　与概率和分布有关的函数 /78
2.6.6　dif和lag函数 /82
2.7　本章小结 /84
第3章　SAS数据清洗和加工 /85
3.1　数据合并 /88
3.1.1　利用set语句进行纵向合并 /88
3.1.2　利用merge语句进行横向合并 /94
3.2　数据对比 /97
3.3　数据清洗——查找和删除重复值 /100
3.3.1　查找和删除重复值 /100
3.3.2　扩展内容：first.变量和last.变量 /103
3.4　数据清洗——查找缺失值 /105
3.4.1　补充内容：数组 /106
3.4.2　补充内容：自动变量 /110
3.4.3　超值礼包：查找缺失值的万能程序 /112
3.5　数据清洗——查找异常值 /113
3.5.1　补充内容：if和where的区别 /113
3.5.2　超值礼包：查找异常值的万能程序 /115
3.6　缺失值的填补 /119
3.6.1　缺失数据的填补 /119
3.6.2　缺失数据的更新 /122
3.6.3　扩展内容：常见SAS语句及数据集选项 /124
3.7　产生数据子集 /128
3.7.1　产生特定记录的子集 /128
3.7.2　生成变量子集 /130
3.8　本章小结 /132
第4章　SAS与数据可视化 /133
4.1　用菜单绘制统计图 /134
4.1.1　绘制数据的分布图 /138
4.1.2　绘制箱式图 /143
4.1.3　绘制散点图和回归线图 /146
4.1.4　绘制序列图、带状图和阶梯图 /151
4.1.5　绘制金字塔图/旋风图/蝴蝶图 /158
4.2　用proc sgplot绘制不一样的图 /162
4.2.1　绘制几个常规图 /168
4.2.2　绘制双坐标轴图 /171
4.2.3　绘制多样的柱状图 /174
4.2.4　绘制瀑布图 /179
4.2.5　绘制气泡图 /181
4.2.6　绘制风险图 /184
4.2.7　绘制自己的卡通图 /187
4.2.8　绘制森林图 /190
4.3　用proc template制作绘图模板 /194
4.3.1　画一个绚丽的饼图 /197
4.3.2　马赛克图 /200
4.3.3　截断坐标轴图 /203
4.3.4　三维直方图 /206
4.3.5　热图 /208
4.4　用proc gradar绘制雷达图 /209
4.4.1　绘制雷达图 /210
4.4.2　绘制日历图 /213
4.5　用proc gmap绘制地图 /215
4.5.1　利用SAS自带地图文件绘制中国地图 /218
4.5.2　利用SAS自带地图文件绘制省地图 /221
4.5.3　利用shape文件绘制中国地图 /225
4.5.4　利用shape文件绘制地区地图 /227
4.6　本章小结 /230
第5章　SAS与表格展示 /231
5.1　用tabulate过程制表 /231
5.1.1　制作三维列联表 /233
5.1.2　表格修饰 /235
5.1.3　生成定量资料的描述表 /240
5.1.4　制作描述多变量的统计表 /242
5.1.5　制作标准的三线表 /246
5.2　用report过程制作统计报表 /249
5.2.1　列表显示符合条件的观测 /251
5.2.2　分组显示统计量 /258
5.2.3　生成列联表 /262
5.3　用ODS系统传送结果 /264
5.3.1　把结果输出到Word、Excel或PDF /265
5.3.2　用template制作表格模板 /266
5.4　本章小结 /272精彩节摘
· · · · · · (收起)