SAS系統(tǒng)和數(shù)據(jù)分析

第1章  SAS系統(tǒng)簡介                  
 1.1  SAS系統(tǒng)與統(tǒng)計學(xué)                  
 1.1.1  SAS系統(tǒng)的功能和模塊                  
 1.1.2  統(tǒng)計的方法和內(nèi)容                  
 1.2  Windows環(huán)境下SAS系統(tǒng)的安裝要求                  
 1.2.1  操作系統(tǒng)要求                  
 1.2.2  CPU與內(nèi)存要求                  
 1.2.3  硬盤存儲空間要求                  
 1.2.4  系統(tǒng)時鐘                  
 1.2.5  config.sys和autoexec.bat                  
 1.3  啟動SAS系統(tǒng)                  
 1.3.1  交互顯示管理方式                  
 1.3.2  交互行方式                  
 1.3.3  非交互方式                  
 1.3.4  批處理方式                  
 1.4  SAS系統(tǒng)的基本運(yùn)行環(huán)境                  
 1.4.1  顯示管理系統(tǒng)窗口                  
 1.4.2  顯示管理系統(tǒng)命令                  
 1.4.3  顯示管理系統(tǒng)的常用窗口                  
 1.5  SAS系統(tǒng)的幾組重要命令                  
 1.5.1  向SAS系統(tǒng)尋求幫助命令                  
 1.5.2  顯示管理系統(tǒng)命令框中常用命令                  
 1.5.3  文本編輯行命令                  
 1.6  運(yùn)行SAS程序的步驟                  
 1.6.1  在program editor窗口中鍵入程序                  
 1.6.2  提交這段程序                  
 1.6.3  查看log窗口的信息                  
 1.6.4  重新調(diào)出剛才提交的程序                  
 1.6.5  在output窗口查看運(yùn)行結(jié)果                  
 1.6.6  存儲程序                  
 第2章  SAS程序編寫基礎(chǔ)                  
 2.1  SAS系統(tǒng)對數(shù)據(jù)的管理                  
 2.1.1  SAS數(shù)據(jù)集                  
 2.1.2  SAS數(shù)據(jù)庫                  
 2.1.3  SAS數(shù)據(jù)集的輸入格式和輸出格式                  
 2.2  建立SAS系統(tǒng)的數(shù)據(jù)集                  
 2.2.1  用SAS/ASSIST 通用菜單援助系統(tǒng)創(chuàng)建數(shù)據(jù)集                  
 2.2.2  用SAS/FSP系統(tǒng)的fsedit過程創(chuàng)建數(shù)據(jù)集                  
 2.2.3  用SAS數(shù)據(jù)步data step將外部文件轉(zhuǎn)換為數(shù)據(jù)集                  
 2.2.4  用SAS/ACCESS系統(tǒng)訪問其他的數(shù)據(jù)庫                  
 2.2.5  用file/import或export輸入/輸出數(shù)據(jù)庫                  
 2.3  SAS數(shù)據(jù)集的編輯                  
 2.3.1  增加數(shù)據(jù)集一個新變量                  
 2.3.2  選擇數(shù)據(jù)集的變量和觀測                  
 2.3.3  拼接和合并數(shù)據(jù)集                  
 2.3.4  使用proc transpose過程轉(zhuǎn)置數(shù)據(jù)集                  
 2.3.5  使用SAS/FSP軟件的fsview過程編輯數(shù)據(jù)集                  
 2.4  SAS編程基礎(chǔ)                  
 2.4.1  用在data步中的控制語句                  
 2.4.2  用在proc步中的通用語句                  
 2.4.3  使用列表報告proc print和匯總報告proc tabulate                  
 2.4.4  SAS宏功能                  
 第3章  SAS圖形                  
 3.1  SAS系統(tǒng)的圖形功能簡介                  
 3.2  散布圖. 折線圖和層次圖                  
 3.2.1  proc plot過程                  
 3.2.2  生成高分辨率圖形                  
 3.2.3  散布圖                  
 3.2.4  折線圖                  
 3.2.5  層次圖                  
 3.3  條形圖. 圓餅圖和星形圖                  
 3.3.1  proc gchart過程                  
 3.3.2  條形圖                  
 3.3.3  圓餅圖                  
 3.3.4  星形圖                  
 3.4  三維圖形                  
 3.4.1  proc g3d過程                  
 3.4.2  曲面圖                  
 3.4.3  氣泡圖                  
 3.5  編輯統(tǒng)計圖形                  
 3.5.1  圖形編輯窗口                  
 3.5.2  編輯圖形                  
 3.5.3  輸入/輸出圖形                  
 第4章  概率論與數(shù)理統(tǒng)計基礎(chǔ)知識                  
 4.1  隨機(jī)變量及其分布                  
 4.1.1  隨機(jī)變量                  
 4.1.2  概率分布                  
 4.2  隨機(jī)變量的數(shù)學(xué)期望和方差                  
 4.3  多維隨機(jī)變量及其分布                  
 4.3.1  聯(lián)合分布                  
 4.3.2  邊際分布                  
 4.3.3  多維隨機(jī)變量的數(shù)學(xué)期望和方差                  
 4.3.4  協(xié)方差和相關(guān)系數(shù)                  
 4.3.5  條件分布                  
 4.4  幾個常見的概率分布                  
 4.4.1  多元正態(tài)分布                  
 4.4.2  卡方分布                  
 4.4.3  t分布                  
 4.4.4  F分布                  
 4.5  漸近分布基本理論                  
 4.5.1  依概率收斂                  
 4.5.2  依分布收斂                  
 4.6  統(tǒng)計量及其分布                  
 4.7  參數(shù)的估計                  
 4.7.1  無偏性                  
 4.7.2  有效性                  
 4.7.3  最小均方誤差                  
 4.7.4  漸近性                  
 4.8  假設(shè)檢驗                  
 4.8.1  顯著性檢驗法                  
 4.8.2  置信區(qū)間法                  
 4.9  SAS的一些基礎(chǔ)統(tǒng)計過程                  
 4.9.1  univariate基礎(chǔ)統(tǒng)計過程                  
 4.9.2  實(shí)例分析                  
 4.9.3  means基礎(chǔ)統(tǒng)計過程                  
 4.9.4  實(shí)例分析                  
 第5章  回歸分析                  
 5.1  相關(guān)分析和一元線性回歸分析                  
 5.1.1  相關(guān)分析                  
 5.1.2  變量之間的關(guān)系                  
 5.1.3  回歸模型及其運(yùn)用                  
 5.1.4  未指定誤差項分布的回歸模型                  
 5.1.5  最小二乘估計法                  
 5.2  多元線性回歸分析                  
 5.2.1  多元回歸模型表示法                  
 5.2.2  最小二乘法估計                  
 5.2.3   的估計和t檢驗                  
 5.2.4  R2和F檢驗                  
 5.3  SAS的corr及reg過程                  
 5.3.1  corr相關(guān)過程                  
 5.3.2  reg回歸過程                  
 5.3.3  實(shí)例分析                  
 5.4  逐步回歸分析                  
 5.4.1  逐步回歸分析                  
 5.4.2  變量選擇的方法                  
 5.4.3  引入變量和剔除變量的依據(jù)                  
 5.4.4  逐步回歸在使用過程中要注意的問題                  
 5.4.5  stepwise逐步回歸過程                  
 5.4.6  實(shí)例分析                  
 5.5  非線性回歸分析                  
 5.5.1  可變換成線性的非線性回歸分析                  
 5.5.2  多項式回歸分析                  
 5.5.3  不可變換成線性的非線性回歸分析                  
 5.5.4  SAS的實(shí)現(xiàn)                  
 第6章  主成分. 因子和典型相關(guān)分析                  
 6.1  主成分分析                  
 6.1.1  主成分的導(dǎo)出                  
 6.1.2  貢獻(xiàn)率與累積貢獻(xiàn)率                  
 6.1.3  樣本資料數(shù)據(jù)的主成分分析                  
 6.1.4  數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化                  
 6.1.5  princomp主成分過程                  
 6.1.6  實(shí)例分析                  
 6.2  因子分析                  
 6.2.1  何為因子分析                  
 6.2.2  因子載荷矩陣的求解                  
 6.2.3  factor因子分析過程                  
 6.2.4  factor score因子得分過程                  
 6.2.5  實(shí)例分析                  
 6.3  典型相關(guān)分析                  
 6.3.1  典型相關(guān)分析                  
 6.3.2  cancorr典型相關(guān)分析過程                  
 6.3.3  實(shí)例分析                  
 第7章  判別和聚類分析                  
 7.1  判別分析                  
 7.1 1  距離判別分析                  
 7.1.2  Fisher線性函數(shù)判別                  
 7.1.3  discrim判別分析過程                  
 7.1.4  candisc典型判別分析過程                  
 7.1.5  實(shí)例分析                  
 7.2  聚類分析                  
 7.2.1  距離和相似系數(shù)                  
 7.2.2  類的特征和類與類之間的距離                  
 7.2.3  系統(tǒng)聚類法                  
 7.2.4  其他聚類方法                  
 7.2.5  cluster聚類分析過程                  
 7.2.6  fastclus快速聚類過程                  
 7.2.7  varclus方差聚類過程                  
 7.2.8  tree聚類樹型輸出過程                  
 7.2.9  常用過程比較和選擇                  
 7.2.10  實(shí)例分析                  
 第8章  時間序列分析                  
 8.1  時間序列的平滑技術(shù)                  
 8.1.1  滑動平均與加權(quán)滑動平均法                  
 8.1.2  二次滑動平均預(yù)測法                  
 8.1.3  指數(shù)平滑法                  
 8.1.4  二次指數(shù)平滑法                  
 8.1.5  三次指數(shù)平滑法                  
 8.1.6  溫特線性和季節(jié)性指數(shù)平滑                  
 8.2  時間序列的分解                  
 8.2.1  時間序列的結(jié)構(gòu)形式                  
 8.2.2  時間序列的分解                  
 8.3  Box Jenkins法                  
 8.3.1  ARIMA模型                  
 8.3.2  ARIMA時間序列過程                  
 8.3.3  實(shí)例分析                  
 參考文獻(xiàn)