SAS统计分析与应用（附光盘1张）

　　第1章 SAS入门介绍
　　1.1 SAS系统简介
　　1.1.1 SAS功能模块
　　1.1.2 SAS系统的特点
　　1.2 SAS工作界面
　　1.2.1 菜单栏
　　1.2.2 工具栏
　　1.2.3 命令框
　　1.2.4 窗口
　　1.3 SAS文件管理
　　1.3.1 数据文件
　　1.3.2 SAS数据集
　　1.3.3 SAS逻辑库
　　1.3.4 数据文件间的转化
　　1.4 SAS帮助与学习
　　1.4.1 SAS帮助文档
　　1.4.2 获取更多的SAS学习资源
　　1.5 习题
　　第2章 SAS编程基础
　　2.1 SAS程序结构
　　2.1.1 SAS语句
　　2.1.2 数据步
　　2.1.3 过程步
　　2.1.4 一个简单的SAS程序
　　2.2 变量、常数、表达式和函数
　　2.2.1 变量
　　2.2.2 常数
　　2.2.3 表达式
　　2.2.4 函数
　　2.3 数据输入
　　2.3.1 数据来源和数据步形式
　　2.3.2 按列输入
　　2.3.3 列表输入
　　2.3.4 格式化输入
　　2.3.5 命名方式输入
　　2.4 数据输出
　　2.4.1 输出到SAS窗口
　　2.4.2 输出到外部文件
　　2.5 输入和输出格式
　　2.5.1 输入和输出格式的一般形式
　　2.5.2 字符型变量的输入输出格式
　　2.5.3 数值型变量的输入输出格式
　　2.5.4 日期时间的输入输出格式
　　2.5.5 设定变量的输入输出格式
　　2.6 数据集的操作
　　2.6.1 SET语句
　　2.6.2 BY语句
　　2.6.3 数据集的串接
　　2.6.4 数据集的并接
　　2.7 变量的控制
　　2.7.1 设定变量的长度
　　2.7.2 对变量加标签
　　2.7.3 对变量重命名
　　2.7.4 变量的选择和删除
　　2.8 观测数据的管理
　　2.8.1 观测数据的选择
　　2.8.2 观测数据的删除
　　2.8.3 观测数据的修改
　　2.9 条件语句与循环语句
　　2.9.1 IF语句
　　2.9.2 SELECT语句
　　2.9.3 DO语句
　　2.9.4 GO TO语句
　　2.9.5 LINK语句
　　2.9.6 CONTINUE语句
　　2.9.7 LEAVE语句
　　2.10 过程步介绍
　　2.10.1 过程步语句
　　2.10.2 使用PRINT过程打印输出
　　2.10.3 使用SORT过程对数据集排序
　　2.10.4 使用TRANSPOSE过程对数据集转置
　　2.11 习题
　　第3章 描述性统计
　　3.1 描述统计量
　　3.1.1 表示位置的统计量
　　3.1.2 表示分散程度的统计量
　　3.1.3 表示分布形态的统计量
　　3.1.4 SAS计算描述统计量
　　3.2 统计图形
　　3.2.1 条形图和饼图
　　3.2.2 散点图和连线图
　　3.2.3 直方图、经验分布图和QQ图
　　3.3 习题
　　第4章 参数估计与假设检验
　　4.1 基本统计概念
　　4.1.1 参数估计
　　4.1.2 假设检验
　　4.2 单样本正态总体的均值估计和检验
　　4.2.1 基本原理
　　4.2.2 SAS过程与实例分析
　　4.3 两样本正态总体的均值估计和检验
　　4.3.1 基本原理
　　4.3.2 SAS过程与实例分析
　　4.4 正态性检验
　　4.4.1 基本原理
　　4.4.2 SAS过程与实例分析
　　4.5 习题
　　第5章 非参数检验
　　5.1 非参数检验简介
　　5.2 单样本的非参数检验
　　5.2.1 符号检验
　　5.2.2 Wilcoxon符号秩检验
　　5.2.3 SAS过程与实例分析
　　5.3 独立两样本的非参数检验
　　5.3.1 Wilcoxon秩和检验
　　5.3.2 中位数检验
　　5.3.3 Van der Waerden检验
　　5.3.4 SAS过程与实例分析
　　5.4 配对两样本的非参数检验
　　5.4.1 符号检验和Wilcoxon符号秩检验
　　5.4.2 SAS过程与实例分析
　　5.5 独立多样本的非参数检验
　　5.5.1 Kruskal-Wallis检验
　　5.2.2 中位数检验
　　5.5.3 SAS过程与实例分析
　　5.6 分布检验
　　5.6.1 卡方拟合优度检验
　　5.6.2 Kolmogorov-Smirnov检验
　　5.6.3 Cramer-von Mises检验
　　5.6.4 Anderson-Darling检验
　　5.6.5 Kuiper检验
　　5.6.6 SAS过程与实例分析
　　5.7 习题
　　第6章 方差分析
　　6.1 方差分析简介
　　6.1.1 方差分析的基本概念
　　6.1.2 方差分析的假设条件
　　6.2 单因素方差分析
　　6.2.1 单因素方差分析的模型
　　6.2.2 多重比较
　　6.2.3 SAS过程与实例分析
　　6.3 多因素方差分析
　　6.3.1 多因素方差分析的模型
　　6.3.2 SAS过程与实例分析
　　6.4 习题
　　第7章 回归分析
　　7.1 一元线性回归
　　7.1.1 一元线性回归模型
　　7.1.2 模型的检验
　　7.1.3 利用回归方程进行预测
　　7.1.4 SAS过程与实例分析
　　7.2 多元线性回归
　　7.2.1 多元线性回归模型
　　7.2.2 模型的检验
　　7.2.3 逐步回归
　　7.2.4 回归诊断
　　7.2.5 SAS过程与实例分析
　　7.3 曲线回归
　　7.3.1 可化为线性的曲线回归
　　7.3.2 SAS过程与实例分析
　　7.4 非线性回归
　　7.4.1 非线性模型
　　7.4.2 迭代法简介
　　7.4.3 SAS过程与实例分析
　　7.5 Logistic回归
　　7.5.1 Logistic回归模型
　　7.5.2 SAS过程与实例分析
　　7.6 习题
　　第8章 判别分析
　　8.1 判别分析简介
　　8.2 一般判别分析
　　8.2.1 距离判别法
　　8.2.2 Bayes判别法
　　8.2.3 SAS过程与实例分析
　　8.3 典型判别分析
　　8.3.1 Fisher判别法
　　8.3.2 SAS过程与实例分析
　　8.4 逐步判别分析
　　8.4.1 逐步判别的基本原理
　　8.4.2 SAS过程与实例分析
　　8.5 习题
　　第9章 聚类分析
　　9.1 聚类分析简介
　　9.2 系统聚类
　　9.2.1 系统聚类的基本原理
　　9.2.2 SAS过程与实例分析
　　9.3 快速聚类
　　9.3.1 快速聚类的基本原理
　　9.3.2 SAS过程与实例分析
　　9.4 变量聚类
　　9.4.1 变量聚类的基本原理
　　9.4.2 SAS过程与实例分析
　　9.5 习题
　　第10章 主成分分析和因子分析
　　10.1 主成分分析
　　10.1.1 主成分分析的基本思想
　　10.1.2 主成分分析的模型
　　10.1.3 主成分分析的基本步骤
　　10.1.4 SAS过程与实例分析
　　10.2 因子分析
　　10.2.1 因子分析的基本思想
　　10.2.2 因子分析的模型
　　10.2.3 因子分析的基本步骤
　　10.2.4 SAS过程与实例分析
　　10.3 习题
　　第11章 相关分析
　　11.1 简单相关分析
　　11.1.1 连续变量的相关分析
　　11.1.2 有序变量的相关分析
　　11.1.3 SAS过程与实例分析
　　11.2 典型相关分析
　　11.2.1 典型相关分析的基本思想
　　11.2.2 典型相关分析的基本步骤
　　11.2.3 典型相关系数的检验
　　11.2.4 SAS过程与实例分析
　　11.3 习题
　　第12章 列联表分析
　　12.1 属性数据与列联表
　　12.1.1 属性数据
　　12.1.2 列联表
　　12.1.3 SAS过程和实例分析
　　12.2 列联表的关联性分析
　　12.2.1 关联性的检验
　　12.2.2 关联性的度量
　　12.2.3 相对风险和优势比
　　12.2.4 SAS过程和实例分析
　　12.3 习题
　　第13章 时间序列分析
　　13.1 时间序列分析简介
　　13.1.1 时间序列的概念
　　13.1.2 时间序列的平稳性
　　13.1.3 自相关函数和偏自相关函数
　　13.2 平稳时间序列
　　13.2.1 AR(p)模型
　　13.2.2 MA(q)模型
　　13.2.3 ARMA(p,q)模型
　　13.2.4 时间序列的建模过程
　　13.2.5 SAS过程与实例分析
　　13.3 非平稳时间序列
　　13.3.1 平稳化方法
　　13.3.2 ARIMA模型
　　13.3.3 SAS过程与实例分析
　　13.4 时间序列的预测
　　13.4.1 预测的基本原理
　　13.4.2 SAS过程与实例分析
　　13.5 习题
　　第14章 综合案例一：中小证券投资者的调查分析
　　14.1 问题背景和数据描述
　　14.2 统计分析方法与SAS实现
　　14.2.1 数据准备和处理
　　14.2.2 描述性统计分析
　　14.2.3 方差分析
　　14.2.4 相关分析
　　14.3 结论
　　第15章 综合案例二：某公司商品的出口构成和变动分析
　　15.1 问题背景和数据描述
　　15.2 统计分析方法与SAS实现
　　15.2.1 数据准备和处理
　　15.2.2 描述性统计分析
　　15.2.3 非参数检验
　　15.2.4 聚类分析
　　15.2.5 时间序列分析
　　15.3 结论
　　第16章 综合案例三：各地农村生活消费支出的分析
　　16.1 问题背景和数据描述
　　16.2 统计分析方法与SAS实现
　　16.2.1 数据准备和处理
　　16.2.2 描述性统计分析
　　16.2.3 因子分析
　　16.2.4 聚类分析
　　16.2.5 非参数检验
　　16.3 结论
　　第17章 综合案例四：便利店销售经营状况的分析
　　17.1 问题背景和数据描述
　　17.2 统计分析方法与SAS实现
　　17.2.1 数据准备和处理
　　17.2.2 描述性统计分析
　　17.2.3 聚类分析
　　17.2.4 多元回归分析
　　17.3 结论
　　第18章 综合案例五：某市公安部门社会公众满意度的调查分析
　　18.1 问题背景和数据描述
　　18.2 统计分析方法与SAS实现
　　18.2.1 数据准备和处理
　　18.2.2 描述性统计分析
　　18.2.3 列联表分析
　　18.2.4 方差分析
　　18.2.5 Logistic回归分析
　　18.3 结论
　　第19章 综合案例六：某新药的临床前试验分析
　　19.1 问题背景和数据描述
　　19.2 统计分析方法与SAS实现
　　19.2.1 数据准备和处理
　　19.2.2 描述性统计分析
　　19.2.3 正态性检验
　　19.2.4 方差分析
　　19.2.5 配对t检验
　　19.2.6 独立t检验
　　19.3 结论

　　    SAS是国际上最具影响力的统计软件之一，它为用户提供专业的统计分析服务，被广泛地应用于医学、心理学、生物学、经济学和管理学等领域。
　　    由王芳等编著的《SAS统计分析与应用》一书由浅入深、循序渐进地介绍了SAS的数据管理和统计分析功能，从SAS入门和基础编程开始逐渐过渡各种统计功能的实现。对于每一种统计分析的方法，本书都详细介绍了其基本原理和SAS编程实现，并给出典型实例来具体讲解SAS统计分析功能的应用。最后通过5个不同特点的案例来综合介绍各种统计方法的应用，力求培养读者利用SAS解决实际问题的能力。此外，本书的每一章后面都附有习题，方便读者练习以达到迅速熟悉和掌握SAS功能的目的。
　　    读者对象：《SAS统计分析与应用》一书内容丰富、结构清晰、兼具理论性和应用性，能够不同层次读者的需要。本书适合自然科学和社会科学各领域、各专业研究人员阅读，也可供相关专业的本科生、研究生及统计专业人士等学习与参考。