SAS統(tǒng)計(jì)分析與應(yīng)用從入門到精通

第1章　SAS for Windows入門　1
1.1　SAS簡(jiǎn)介　2
1.1.1　SAS系統(tǒng)特點(diǎn)　2
1.1.2　SAS系統(tǒng)結(jié)構(gòu)組成　3
1.1.3　SAS系統(tǒng)資料　4
1.1.4　SAS軟件要求　4
1.2　SAS for Windows的安裝和啟動(dòng)　4
1.3　SAS菜單操作　5
1.4　SAS系統(tǒng)的文件管理　6
1.5　本章小結(jié)　7
第2章　SAS編程入門　8
2.1　SAS語言構(gòu)成　9
2.1.1　使用SAS語言　9
2.1.2　DATA數(shù)據(jù)步　11
2.1.3　PROC過程步　14
2.2　SAS常用函數(shù)及其應(yīng)用　17
2.2.1　算術(shù)函數(shù)(Arithmetic Functions)　17
2.2.2　樣本統(tǒng)計(jì)函數(shù)(Sample Statistic Functions)　17
2.2.3　截取函數(shù)(Truncation Functions)　18
2.2.4　隨機(jī)數(shù)函數(shù)(Random Number Functions)　18
2.2.5　數(shù)學(xué)函數(shù)(Mathematical Functions)　19
2.2.6　金融函數(shù)(Financial Functions)　20
2.2.7　三角函數(shù)(Trigonometric Functions)　20
2.2.8　字符函數(shù)(Character Functions)　20
2.2.9　概率函數(shù)(Probability Functions)　21
2.2.10　日期和時(shí)間函數(shù)(Date and Time Functions)　22
2.2.11　分位數(shù)函數(shù)(Quantile Functions)　23
2.2.12　數(shù)組函數(shù)(Array Functions)　24
2.2.13　特殊函數(shù)(Special Functions)　24
2.3　數(shù)據(jù)集　25
2.3.1　數(shù)據(jù)集的建立與保存　25
2.3.2　數(shù)據(jù)集的導(dǎo)入與導(dǎo)出　27
2.3.3　數(shù)據(jù)集的排序　28
2.3.4　數(shù)據(jù)集的連接　28
2.3.5　數(shù)據(jù)集的合并　30
2.3.6　數(shù)據(jù)集的復(fù)制　32
2.3.7　數(shù)據(jù)集的拆分　33
2.3.8　數(shù)據(jù)集的轉(zhuǎn)置　35
2.4　SAS語句　36
2.4.1　賦值語句　36
2.4.2　輸出語句　36
2.4.3　條件語句　38
2.4.4　循環(huán)語句　39
2.4.5　WHERE語句　41
2.4.6　Delete語句　42
2.4.7　累加語句　43
2.4.8　By語句　43
2.4.9　Update語句　44
2.5　本章小結(jié)　45
第3章　SAS宏編程　46
3.1　宏變量　47
3.1.1　宏變量的產(chǎn)生　47
3.1.2　宏變量的引用　48
3.1.3　宏變量的特殊用法　50
3.2　宏　52
3.2.1　宏的定義　52
3.2.2　宏的調(diào)用　52
3.3　本章小結(jié)　57
第4章　SAS輸出傳送系統(tǒng)(ODS)　58
4.1　ODS功能　59
4.2　ODS語句　59
4.3　ODS程序?qū)嵗?0
4.3.1　缺省的Listing目標(biāo)　60
4.3.2　ODS TRACE語句　61
4.3.3　ODS SELECT和ODS EXCLUDE語句　62
4.3.4　ODS OUTPUT語句　62
4.3.5　ODS RTF語句　63
4.3.6　ODS HTML語句　64
4.4　本章小結(jié)　64
第5章　PROC SQL簡(jiǎn)介　66
5.1　SQL過程概述　67
5.2　SQL語句格式　67
5.3　SQL過程應(yīng)用實(shí)例　69
5.4　本章小結(jié)　74
第6章　定量資料的統(tǒng)計(jì)描述　75
6.1　統(tǒng)計(jì)描述基礎(chǔ)理論知識(shí)　76
6.1.1　集中趨勢(shì)描述　76
6.1.2　離散趨勢(shì)描述　78
6.1.3　正態(tài)分布　80
6.2　統(tǒng)計(jì)描述分析實(shí)例　81
6.2.1　proc means分析實(shí)例　81
6.2.2　proc univariate分析實(shí)例　83
6.2.3　對(duì)數(shù)正態(tài)分布資料的統(tǒng)計(jì)描述　86
6.3　本章小結(jié)　87
第7章　t檢驗(yàn)　88
7.1　單樣本t檢驗(yàn)　89
7.1.1　單樣本t檢驗(yàn)的基礎(chǔ)理論　89
7.1.2　單樣本t檢驗(yàn)分析實(shí)例——MEANS、UNIVARIATE過程　89
7.1.3　無原始數(shù)據(jù)的單樣本t檢驗(yàn)SAS程序　91
7.2　配對(duì)設(shè)計(jì)資料的t檢驗(yàn)　92
7.2.1　配對(duì)設(shè)計(jì)資料t檢驗(yàn)的基礎(chǔ)理論　92
7.2.2　配對(duì)t檢驗(yàn)實(shí)例——MEANS、UNIVARIATE、TTEST過程　93
7.2.3　無原始數(shù)據(jù)的配對(duì)設(shè)計(jì)的t檢驗(yàn)分析實(shí)例　97
7.3　兩獨(dú)立樣本的t檢驗(yàn)　98
7.3.1　兩獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)的基礎(chǔ)理論　98
7.3.2　獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)分析實(shí)例——TTEST過程應(yīng)用　99
7.3.3　無原始數(shù)據(jù)的兩獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)分析實(shí)例　101
7.4　本章小結(jié)　102
第8章　方差分析　103
8.1　方差分析概述　104
8.2　完全隨機(jī)設(shè)計(jì)資料的方差分析　105
8.2.1　單因子方差分析介紹　106
8.2.2　單因子方差分析的SAS程序?qū)嵗?06
8.3　隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)資料的方差分析　111
8.3.1　隨機(jī)區(qū)組方差分析介紹　111
8.3.2　隨機(jī)區(qū)組方差分析的SAS程序?qū)嵗?14
8.4　拉丁方設(shè)計(jì)資料的方差分析　116
8.4.1　拉丁方方法介紹　117
8.4.2　拉丁方分析的SAS程序?qū)嵗?18
8.5　析因設(shè)計(jì)資料的方差分析　121
8.5.1　析因設(shè)計(jì)方法介紹　121
8.5.2　析因方差分析的SAS程序?qū)嵗?24
8.6　正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)資料的方差分析　127
8.6.1　正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法介紹　127
8.6.2　正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)資料分析的SAS程序?qū)嵗?29
8.7　重復(fù)測(cè)量資料的方差分析　130
8.7.1　重復(fù)測(cè)量設(shè)計(jì)方法介紹　131
8.7.2　重復(fù)測(cè)量資料分析的SAS程序?qū)嵗?32
8.8　協(xié)方差分析　140
8.8.1　協(xié)方差分析方法介紹　140
8.8.2　協(xié)方差分析的SAS程序?qū)嵗?41
8.9　本章小結(jié)　145
第9章　直線回歸與相關(guān)　146
9.1　直線相關(guān)分析　147
9.1.1　直線相關(guān)分析介紹　147
9.1.2　直線相關(guān)分析的SAS程序?qū)嵗?49
9.2　直線回歸分析　152
9.2.1　直線回歸分析介紹　152
9.2.2　直線回歸分析的SAS程序?qū)嵗?54
9.3　本章小結(jié)　158
第10章　多元線性回歸與相關(guān)　159
10.1　多元線性回歸與相關(guān)的基礎(chǔ)理論　160
10.1.1　多元線性回歸　160
10.1.2　復(fù)相關(guān)系數(shù)與偏相關(guān)系數(shù)　172
10.2　分析實(shí)例　173
10.2.1　多元線性回歸方程的建立　173
10.2.2　復(fù)相關(guān)系數(shù)與偏相關(guān)系數(shù)的SAS程序?qū)嵗?77
10.3　本章小結(jié)　180
第11章　Logistic回歸分析　181
11.1　非條件Logistic回歸　182
11.1.1　非條件Logistic回歸介紹　182
11.1.2　非條件Logistic回歸模型的建立和檢驗(yàn)　183
11.1.3　非條件Logistic回歸的SAS程序　185
11.2　條件Logistic回歸　202
11.2.1　條件Logistic回歸介紹　203
11.2.2　條件Logistic回歸的SAS程序　204
11.3　本章小結(jié)　206
第12章　相對(duì)數(shù)　207
12.1　相對(duì)數(shù)簡(jiǎn)介　208
12.1.1　率的標(biāo)準(zhǔn)化　209
12.1.2　率的假設(shè)檢驗(yàn)　212
12.2　SAS分析實(shí)例　214
12.2.1　率的標(biāo)準(zhǔn)化SAS程序　214
12.2.2　率的Z(U)檢驗(yàn)的SAS程序　214
12.3　本章小結(jié)　216
第13章　行×列表分析　217
13.1　四格表資料　218
13.1.1　四格表卡方檢驗(yàn)介紹　218
13.1.2　四格表卡方檢驗(yàn)的SAS程序　220
13.2　配對(duì)計(jì)數(shù)資料的卡方檢驗(yàn)　224
13.2.1　四格表配對(duì)卡方檢驗(yàn)介紹　224
13.2.2　四格表配對(duì)卡方檢驗(yàn)的SAS程序　225
13.3　列變量為順序變量的行均分檢驗(yàn)　226
13.3.1　行均分檢驗(yàn)介紹　226
13.3.2　行均分檢驗(yàn)的SAS程序　227
13.4　行列均為順序變量的相關(guān)檢驗(yàn)　230
13.4.1　行列均為順序變量的相關(guān)檢驗(yàn)介紹　231
13.4.2　行列均為順序變量的相關(guān)檢驗(yàn)的SAS程序　231
13.5　分層行列表的分析　237
13.5.1　分層行列表的分析簡(jiǎn)介　237
13.5.2　分層行列表的分析的SAS程序　238
13.6　趨勢(shì)卡方檢驗(yàn)　243
13.6.1　趨勢(shì)卡方檢驗(yàn)簡(jiǎn)介　243
13.6.2　趨勢(shì)卡方檢驗(yàn)的SAS程序　244
13.7　卡方分割與卡方合并　246
13.7.1　卡方的分割與合并簡(jiǎn)介　246
13.7.2　卡方分割與卡方合并分析實(shí)例　246
13.8　本章小結(jié)　248
第14章　非參數(shù)統(tǒng)計(jì)　249
14.1　單樣本資料與已知總體參數(shù)的非參數(shù)檢驗(yàn)　250
14.1.1　單組資料的符號(hào)及符號(hào)秩和檢驗(yàn)　250
14.1.2　單組資料的非參數(shù)檢驗(yàn)SAS程序　252
14.2　配對(duì)設(shè)計(jì)資料的非參數(shù)檢驗(yàn)　253
14.2.1　配對(duì)設(shè)計(jì)資料的符號(hào)及符號(hào)秩和檢驗(yàn)　253
14.2.2　配對(duì)設(shè)計(jì)資料的非參數(shù)檢驗(yàn)SAS程序　254
14.3　兩組定量資料的非參數(shù)檢驗(yàn)　256
14.3.1　兩組定量資料的非參數(shù)檢驗(yàn)方法概述　256
14.3.2　兩組定量資料非參數(shù)檢驗(yàn)的SAS程序　257
14.4　多組定量資料的非參數(shù)檢驗(yàn)　259
14.4.1　多組定量資料的非參數(shù)檢驗(yàn)方法概述　259
14.4.2　多組定量資料非參數(shù)檢驗(yàn)的SAS程序　261
14.5　等級(jí)分組資料的非參數(shù)檢驗(yàn)　263
14.5.1　等級(jí)分組資料的非參數(shù)檢驗(yàn)方法概述　263
14.5.2　等級(jí)分組資料非參數(shù)檢驗(yàn)的SAS程序　264
14.6　隨機(jī)區(qū)組資料的非參數(shù)檢驗(yàn)　266
14.6.1　隨機(jī)區(qū)組資料的非參數(shù)檢驗(yàn)方法概述　266
14.6.2　隨機(jī)區(qū)組資料非參數(shù)檢驗(yàn)的SAS程序　267
14.7　等級(jí)相關(guān)(秩相關(guān))　268
14.7.1　秩相關(guān)概述　268
14.7.2　spearman秩相關(guān)的SAS程序　269
14.8　本章小結(jié)　270
第15章　生存分析　271
15.1　生存分析簡(jiǎn)介　272
15.1.1　生存數(shù)據(jù)　272
15.1.2　生存時(shí)間函數(shù)　272
15.1.3　均數(shù)、中位數(shù)和半數(shù)生存期　273
15.1.4　生存分析的基本方法　274
15.2　生存曲線　274
15.2.1　壽命表法及SAS分析實(shí)例　275
15.2.2　乘積極限法(Kaplan-Meier)及SAS分析實(shí)例　281
15.2.3　Cox回歸及SAS分析實(shí)例　285
15.3　本章小結(jié)　291
第16章　主成分分析　292
16.1　主成分分析簡(jiǎn)介　293
16.1.1　主成分分析的數(shù)學(xué)模型　293
16.1.2　主成分分析的方法步驟　294
16.1.3　主成分分析的應(yīng)用　296
16.2　PRINCOMP過程實(shí)例　297
16.3　本章小結(jié)　306
第17章　因子分析　307
17.1　因子分析簡(jiǎn)介　308
17.2　FACTOR過程實(shí)例　316
17.3　本章小結(jié)　323
第18章　聚類分析　325
18.1　聚類分析簡(jiǎn)介　327
18.2　聚類分析SAS實(shí)例　332
18.2.1　VARCLUS過程實(shí)例　332
18.2.2　CLUSTER過程實(shí)例　341
18.2.3　FASTCLUS過程實(shí)例　346
18.2.4　ACECLUS過程實(shí)例　350
18.3　本章小結(jié)　357
第19章　判別分析　358
19.1　判別分析簡(jiǎn)介　359
19.2　判別分析SAS實(shí)例　364
19.2.1　DISCRIM過程實(shí)例　364
19.2.2　CANDISC過程實(shí)例　371
19.2.3　STEPDISC過程實(shí)例　376
19.3　本章小結(jié)　378
第20章　典型相關(guān)分析　380
20.1　典型相關(guān)簡(jiǎn)介　381
20.1.1　典型相關(guān)分析的理論架構(gòu)及基本假設(shè)　382
20.1.2　冗余分析　383
20.1.3　典型相關(guān)系數(shù)的假設(shè)檢驗(yàn)　384
20.2　CANCORR過程實(shí)例　384
20.3　本章小結(jié)　394
第21章　診斷試驗(yàn)的ROC分析　395
21.1　診斷試驗(yàn)簡(jiǎn)介　396
21.1.1　診斷試驗(yàn)介紹　396
21.1.2　診斷試驗(yàn)評(píng)價(jià)指標(biāo)　396
21.1.3　ROC分析資料收集與整理　399
21.1.4　ROC曲線構(gòu)建　399
21.2　ROC分析及SAS分析實(shí)例　400
21.3　本章小結(jié)　403
第22章　一致性檢驗(yàn)Kappa　404
22.1　二分類資料一致性分析　405
22.1.1　Kappa值的計(jì)算及檢驗(yàn)　405
22.1.2　一致性檢驗(yàn)的SAS分析實(shí)例　406
22.2　有序分類資料一致性分析　407
22.2.1　有序分類資料一致性分析簡(jiǎn)介　407
22.2.2　有序分類資料一致性分析的SAS實(shí)例　408
22.3　本章小結(jié)　410
第23章　概率抽樣方法　411
23.1　簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣及SAS程序　413
23.2　系統(tǒng)(機(jī)械、等距)抽樣及SAS程序　417
23.3　分層抽樣及SAS程序　418
23.4　整群抽樣及SAS程序　425
23.5　多階抽樣及SAS程序　426
23.6　本章小結(jié)　429
第24章　樣本量估計(jì)　430
24.1　樣本量估算的影響因素　431
24.2　分類資料的樣本量估計(jì)　431
24.2.1　抽樣調(diào)查樣本量的估計(jì)及SAS程序　431
24.2.2　單樣本與已知總體檢驗(yàn)時(shí)樣本量的估計(jì)及SAS程序　432
24.2.3　兩樣本率比較樣本量的估計(jì)及SAS程序　433
24.2.4　配對(duì)設(shè)計(jì)總體率比較樣本量的估計(jì)及SAS程序　433
24.3　定量資料的樣本量估計(jì)　435
24.3.1　抽樣調(diào)查總體參數(shù)估計(jì)時(shí)樣本量的估計(jì)及SAS程序　435
24.3.2　單樣本與已知總體檢驗(yàn)時(shí)樣本量的估計(jì)及SAS程序　435
24.3.3　兩總體均數(shù)比較樣本量的估計(jì)及SAS程序　436
24.3.4　配對(duì)設(shè)計(jì)兩樣本均數(shù)比較樣本量的估計(jì)及SAS程序　436
24.4　本章小結(jié)　437
第25章　統(tǒng)計(jì)圖　438
25.1　直條圖　439
25.2　圓圖　441
25.3　線圖　442
25.4　半對(duì)數(shù)線圖　443
25.5　箱線圖　444
25.6　散點(diǎn)圖　447
25.7　直方圖　448
25.8　統(tǒng)計(jì)地圖　449
25.9　本章小結(jié)　449
參考文獻(xiàn)　450