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內容簡介

　　《統計分析及其SAS實現》介紹瞭常用統計分析方法及其在sas軟件中的實現．全書共11章，內容包括：統計分析的sas基礎，描述統計，假設檢驗，綫性迴歸分析與迴歸診斷，方差分析，分類數據的列聯錶分析，主成分分析，因子分析，典型相關分析，判彆分析和聚類分析．每章末附有一定數量的習題，用於補充正文或提供統計模型．書中在講述各種統計方法時，力爭使統計學原理、實例和sas程序及輸齣有機結閤，以增強讀者對統計學中問題和原理的理解．
　　《統計分析及其SAS實現》可作為統計學、概率論與數理統計和經濟管理等專業高年級本科生統計分析軟件課程的教材使用，也可供相關專業研究生、青年教師和統計分析工作者參考．

目錄

第1章 統計分析的sas基礎
1.1 sas概述
1.1.1 顯示管理方式
1.1.2 係統配置
1.2 sas編程基礎
1.2.1 數據步基本語句
1.2.2 input語句
1.2.3 數據集與數據庫
1.3 幾個常用過程
1.3.1 print過程
1.3.2 sort過程
1.3.3 gplot過程
1.3.4 transpose過程（轉置數據集）
1.3.5 standard過程（標準化數據）
1.4 常用結構語句
1.4.1 選擇結構
1.4.2 循環結構
1.5 sas數據集管理
1.5.1 編輯數據集
1.5.2 數據集的橫嚮閤並
1.5.3 與其他係統數據集間的轉換
1.6 sas的常用統計函數
1.6.1 隨機數生成函數
1.6.2 纍積分布函數和概率密度函數
1.6.3 分位數函數
1.7 補充與習題
第2章 描述統計
2.1 描述性統計量
2.1.1 描述總體分布位置的統計量
2.1.2 描述總體分散程度的統計量
2.1.3 描述總體分布形狀的統計量
2.2 圖形描述總體
2.2.1 條形圖和直方圖
2.2.2 箱綫圖（box-and-whisker）
2.3 補充與習題
第3章 假設檢驗
3.1 假設檢驗與區間估計
3.1.1 參數的假設檢驗
3.1.2 參數的區間估計
3.2 正態總體均值和方差的檢驗
3.2.1 正態總體均值檢驗
3.2.2 正態總體方差檢驗
3.3 兩總體均值比較
3.3.1 獨立組均值比較
3.3.2 成對組均值比較
3.4 正態性檢驗
3.4.1 x2檢驗法
3.4.2 經驗分布函數（ecdf）檢驗法
3.4.3 shapiro-wilk檢驗
3.5 補充與習題
第4章 綫性迴歸分析與迴歸診斷
4.1 統計模型
4.2 模型參數的最小二乘估計和因變量的預測
4.2.1 模型參數的最小二乘估計及其性質
4.2.2 因變量的預測
4.3 迴歸分析中的假設檢驗
4.3.1 迴歸方程的顯著性檢驗
4.3.2 單個迴歸係數的顯著性檢驗
4.3.3 迴歸係數的一般綫性假設檢驗
4.3.4 應用例子
4.4 迴歸診斷
4.4.1 殘差分析
4.4.2 影響分析
4.4.3 多重共綫性
4.5 多重共綫性處理方法
4.5.1 篩選迴歸變量
4.5.2 嶺迴歸
4.6 補充與習題
第5章 方差分析
5.1 單因子方差分析
5.1.1 模型及其顯著性檢驗
5.1.2 方差齊性檢驗
5.1.3 可估函數與對比
5.1.4 多重比較
5.2 無交互效應的兩因子方差分析
5.2.1 模型及因子效應的顯著性檢驗
5.2.2 因子顯著性檢驗統計量分布的推導
5.2.3 多重比較與同時置信區間
5.3 有交互效應的兩因子方差分析
5.3.1 模型及因子效應的顯著性檢驗
5.4 一般綫性模型（glm）過程
5.5 補充與習題
第6章 分類數據的列聯錶分析
6.1 用freq過程生成列聯錶
6.2 單嚮錶分析
6.2.1 二項分布參數的檢驗與區間估計
6.2.2 多項分布參數檢驗
6.3 雙嚮錶分析
6.3.1 獨立性的x2檢驗
6.3.2 小樣本列聯錶獨立性的fisher精確檢驗
6.4 2 ×2錶分析
6.4.1 風險和風險差
6.4.2 相對風險和優比比率
6.5 補充與習題
第7章 主成分分析
7.1 總體主成分
7.1.1 主成分定義及求法
7.1.2 主成分性質
7.1.3 標準化變量的主成分
7.2 樣本主成分與主成分得分
7.2.1 樣本主成分
7.2.2 主成分得分
7.3 補充與習題
第8章 因子分析
8.1 正交因子模型及模型中各量的統計意義
8.1.1 正交因子模型
8.1.2 正交因子模型的性質
8.1.3 因子載荷陣中各量的統計意義
8.2 模型參數估計
8.2.1 模型參數的主成分估計
8.2.2 模型參數的主因子與迭代主因子估計
8.2.3 模型參數的極大似然估計
8.3 因子鏇轉與因子得分
8.3.1 因子鏇轉
8.3.2 因子得分
8.4 補充與習題
第9章 典型相關分析
9.1 總體典型相關變量
9.1.1 第一對典型相關變量的求法
9.1.2 一般典型相關變量求法
9.1.3 典型相關變量的性質
9.2 典型相關變量係數的估計和典型變量得分
9.3 典型相關係數檢驗
9.3.1 第一個典型相關係數的檢驗
9.3.2 一般典型相關係數的檢驗
9.4 補充與習題
第10章 判彆分析
10.1 多總體距離判彆
10.1.1 馬氏距離
10.1.2 馬氏距離判彆
10.2 正態總體判彆分析中的檢驗問題
10.2.1 多元方差分析——manova
10.2.2 多元正態兩總體均值比較
10.2.3 多元正態總體協差陣的齊性檢驗
10.3 bayes歲判彆分析
10.3.1 先驗概率的確定
10.3.2 後驗概率與廣義平方距離
10.3.3 bayes判彆準則
10.4 非參數判彆
10.4.1 密度函數核估計
10.4.2 k-最近鄰估計
10.5 逐步判彆與stepdisc過程
10.5.1 逐步判彆的理論基礎
10.5.2 逐步判彆的計算
10.6 補充與習題
第11章 聚類分析
11.1 係統聚類法
11.1.1 係統聚類法分類
11.1.2 係統聚類法的性質
11.1.3 類個數的確定
11.2 動態聚類法與fastclus過程
11.2.1 初始凝聚點的選取
11.2.2 初始分類與修改分類
11.3 補充與習題
附錄a 輔助知識
a.1 矩陣知識
a.1.1 分塊矩陣的行列式與逆
a.2 迴歸問題
a.3 隨機嚮量的投影與相關係數
參考文獻

前言/序言

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