出版信息
SAS常用統計分析教程（第2版）
叢書名 ：統計分析系列
作 譯 者：胡良平
出版時間：2015-09 千 字 數：992
版 次：01-01 頁 數：620
開 本：16開
裝 幀：
I S B N ：9787121268311
內容簡介
本書內容豐富且新穎， 適用面寬且可操作性強。涉及SAS軟體基礎和五種高級編程技術、 統計設計中關鍵技術的SAS實現、 定量與定性資料差異性和預測性分析。這些內容高質量、 高效率地解決了實驗設計、 統計表達與描述、 各種常用統計分析、 現代回歸分析、 SAS高級編程技術和SAS實現及結果解釋等人們迫切需要解決卻又十分棘手的問題。 本書第1、 2篇共7章， 介紹了SAS軟體套用入門、 SAS語言基礎、 五種SAS高級編程技術， 介紹了用SAS實現實驗設計的關鍵技術（包括樣本含量與檢驗效能估計、 隨機化和直接生成設計類型）； 第3、 4篇共8章， 對各種單因素和多因素設計下定量與定性結果進行差異性分析； 第5、 6篇共16章， 對定量與定性結果提供了數十種預測性分析方法， 包括定量和定性原因變數的判別分析。
目錄
第1篇 SAS軟體及相關知識介紹
第1章 SAS軟體與SAS用法簡介
1.1 SAS軟體簡介
1.1.1 SAS軟體結構
1.1.2 SAS界面簡介
1.1.3 SAS過程與SAS程式
1.1.4 運行SAS軟體的兩種常用方式
1.1.5 SAS程式結構
1.1.6 簡單SAS程式中的SAS語句簡介
1.1.7 SAS語言簡介
1.1.8 SAS數據集簡介
1.1.9 如何利用SAS幫助視窗
1.2 SAS用法簡介
1.2.1 初學者學習SAS的捷徑
1.2.2 實際運行SAS
1.2.3 從實驗設計角度談SAS用法
1.2.4 從資料錄入角度談SAS用法
1.2.5 從不同格式數據轉換角度談SAS用法
1.2.6 從資料表達角度談SAS用法
1.2.7 從統計分析角度談SAS用法
1.3 本章小結
第2章 SAS語言基礎介紹
2.1 SAS數據步中常用SAS語句
2.1.1 數據獲取語句
2.1.2 數據步檔案管理語句
2.1.3 SAS變數操作語句
2.1.4 SAS觀測值操作語句
2.1.5 數據步循環與控制語句
2.2 SAS過程步中常用SAS語句
2.3 可在SAS程式中任何地方出現的SAS語句——全程語句
2.3.1 全程數據存取語句
2.3.2 全程日誌控制語句
2.3.3 全程環境控制語句
2.3.4 全局輸出控制語句
2.3.5 全程程式控制語句
2.4 SAS函式中的基礎知識
2.4.1 SAS函式
2.4.2 SAS參數
2.4.3 函式值
2.4.4 SAS函式分類
2.4.5 SAS函式在使用中的注意事項
2.5 日期時間函式
2.5.1 日期時間函式簡介
2.5.2 用DATDIF函式計算兩個日期之間的天數
2.5.3 用YRDIF函式計算兩個日期之間的年數
2.5.4 用HOUR和MINUTE函式計算當前時間
2.5.5 用YEAR、 QTR、 MONTH和DAY函式計算當前所處的年、 季度、 月份和日期
2.5.6 用HOLIDAY函式計算指定年份指定節日的日期
2.6 截取函式
2.6.1 截取函式簡介
2.6.2 用CEIL函式求最小整數
2.6.3 用FLOOR函式求最大整數
2.6.4 用INT函式取整數部分
2.6.5 用ROUND函式按指定的精度取捨入值
2.6.6 用TRUNC函式求截取數值
2.7 分位數函式
2.7.1 分位數函式簡介
2.7.2 用CINV函式計算卡方分布曲線下的p分位數
2.7.3 用FINV函式計算F分布曲線下的p分位數
2.7.4 用PROBIT函式計算標準常態分配曲線下的p分位數
2.7.5 用TINV函式計算t分布曲線下的p分位數
2.8 數學函式
2.8.1 數學函式簡介
2.8.2 用ABS函式求絕對值
2.8.3 用EXP函式計算e的x次冪
2.8.4 用LOG函式計算以e為底的真數x的自然對數值
2.8.5 用LOG10函式計算以10為底的真數x的對數值
2.8.6 用MOD函式計算餘數值
2.8.7 用SQRT函式計算平方根
2.8.8 用SQRT函式、 FNONCT函式和FINV函式計算ψ值
2.8.9 用CNONCT函式和CINV函式計算λ值
2.9 機率函式
2.9.1 機率函式簡介
2.9.2 用PROBCHI函式計算服從卡方分布的隨機變數小於x的機率
2.9.3 用PROBF函式計算服從F分布的隨機變數小於x的機率
2.9.4 用PROBNORM函式計算標準常態分配曲線下的面積
2.9.5 用PROBT函式計算服從t分布的隨機變數小於x的機率
2.9.6 用PROBMC函式計算q臨界值
2.10 樣本統計函式
2.10.1 樣本統計函式簡介
2.10.2 用MEAN、 MAX與MIN函式計算算術均值、 最大值與最小值
2.10.3 用SUM、 USS與CSS函式計算和、 未校正平方和與校正平方和
2.10.4 用VAR、 STD、 STDERR和CV函式計算方差、 標準差、 標準誤與變異係數
2.10.5 用SKEWNESS和KURTOSIS函式計算偏度係數與峰度係數
2.10.6 用NMISS函式計算缺失值的個數
2.11 隨機數函式
2.11.1 隨機數函式簡介
2.11.2 用NORMAL函式或RANNOR函式產生常態分配的隨機數
2.11.3 用UNIFORM或RANUNI函式產生均勻分布的隨機數
2.11.4 用RANEXP函式產生指數分布的隨機數
2.11.5 用RANBIN函式產生二項分布的隨機數
2.11.6 用RANPOI函式產生泊松分布的隨機數
2.12 SAS call子程式
2.12.1 隨機數子程式
2.12.2 其他子程式
2.12.3 隨機數子程式的運用
第3章 SAS高級編程技術介紹
3.1 SAS ODS介紹
3.1.1 概述
3.1.2 ODS特點和常用輸出目標
3.1.3 常用ODS語句
3.1.4 SAS ODS的套用
3.2 SAS宏介紹
3.2.1 概述
3.2.2 宏變數
3.2.3 宏與宏參數
3.2.4 宏的引用
3.2.5 常用宏語句和系統宏函式
3.2.6 宏與其他模組接口
3.3 SAS SQL介紹
3.3.1 SQL簡介
3.3.2 SQL過程的語句介紹
3.4 SAS數組介紹
3.4.1 概述
3.4.2 Array語法格式
3.4.3 數組Array定義
3.4.4 數組Array初始化
3.4.5 數組引用
3.4.6 有關數組的SAS函式
3.5 SAS/IML介紹
3.5.1 概述
3.5.2 由矩陣標識創建矩陣
3.5.3 矩陣操作
3.5.4 SAS/IML編程語句
3.5.5 IML中常用函式
3.5.6 IML中數據集的操作
第2篇 統計設計中關鍵技術的SAS實現
第4章 統計設計核心內容介紹
4.1 統計設計概述
4.1.1 統計設計類型
4.1.2 三類統計設計的共性
4.1.3 三類統計設計的個性
4.1.4 試驗設計要點
4.1.5 臨床試驗設計要點
4.1.6 調查設計要點
4.2 設計類型概述
4.2.1 單因素設計
4.2.2 多因素設計
4.2.3 重複測量設計
4.3 比較類型概述
4.3.1 四種比較類型的概念
4.3.2 四種比較類型下檢驗假設及結論的正確陳述
4.3.3 合理選擇臨床試驗的比較類型
4.4 樣本含量與檢驗效能估計概述
4.4.1 樣本含量估計的概念、 意義與作用
4.4.2 檢驗效能估計的概念、 意義與作用
4.5 隨機化方法概述
4.5.1 隨機化的概念
4.5.2 隨機化的意義與作用
4.5.3 隨機抽樣方法
4.5.4 隨機分組方法
4.6 本章小節
第5章 構建設計類型的SAS實現
5.1 常用標準多因素設計類型的列表格式
5.1.1 隨機區組設計
5.1.2 含一個協變數的隨機區組設計
5.1.3 平衡不完全隨機區組設計
5.1.4 拉丁方設計
5.1.5 交叉設計
5.1.6 無重複實驗的雙因素設計
5.1.7 嵌套設計
5.1.8 裂區設計
5.1.9 析因設計
5.1.10 含區組因素的析因設計
5.1.11 正交設計
5.1.12 均勻設計
5.1.13 重複測量設計
5.2 常用標準多因素設計類型的SAS輸出格式
5.2.1 如何用SAS實現隨機區組設計
5.2.2 如何用SAS實現平衡不完全區組設計
5.2.3 如何用SAS實現拉丁方設計
5.2.4 如何用SAS實現2×2交叉設計
5.2.5 如何用SAS實現3×3交叉設計
5.2.6 如何用SAS實現裂區設計
5.2.7 如何用SAS實現析因設計
5.2.8 如何用SAS實現含區組因素的析因設計
5.3 本章小結
第6章 樣本含量與檢驗效能估計的SAS實現
6.1 估計樣本含量與檢驗效能的前提條件
6.2 抽樣調查中樣本含量估計
6.2.1 估計總體均值時如何估計樣本含量
6.2.2 估計總體率時如何估計樣本含量
6.3 定量資料假設檢驗中樣本含量與檢驗效能估計
6.3.1 單組、 配對或交叉設計定量資料統計分析時樣本含量估計
6.3.2 成組設計統計分析時樣本含量估計
6.3.3 成組設計等效性檢驗時樣本含量估計
6.3.4 成組設計非劣效或優效性檢驗時樣本含量估計
6.3.5 單因素多水平設計定量資料方差分析時樣本含量的估計
6.3.6 兩因素析因設計定量資料方差分析時樣本含量估計
6.3.7 簡單直線相關或回歸分析時樣本含量的估計
6.3.8 單組、 配對或交叉設計定量資料假設檢驗時檢驗效能的計算
6.3.9 成組設計均值差異性檢驗時檢驗效能的計算
6.3.10 成組設計均值等效性檢驗時檢驗效能的計算
6.3.11 成組設計均值非劣效或優效性檢驗時檢驗效能的計算
6.3.12 單因素多水平設計定量資料的方差分析時檢驗效能的計算
6.3.13 兩因素析因設計定量資料方差分析時檢驗效能的計算
6.4 定性資料假設檢驗中樣本含量與檢驗效能估計
6.4.1 單組設計率的檢驗時樣本含量的估計
6.4.2 兩樣本頻率比較時樣本含量的估計
6.4.3 多個樣本頻率比較時樣本含量的估計
6.4.4 單因素2水平設計定性資料等效性檢驗時檢驗效能的估計
6.4.5 單因素2水平設計定性資料非劣效或優效性檢驗時檢驗效能的估計
6.4.6 例數相等的兩組樣本頻率比較時檢驗效能的計算
6.4.7 例數不相等的兩組樣本頻率比較時檢驗效能的計算
6.4.8 單因素2水平設計定性資料等效性檢驗時檢驗效能的計算
6.4.9 單因素2水平設計定性資料非劣效或優效性檢驗時檢驗效能的計算
6.5 本章小結
第7章 隨機化的SAS實現
7.1 常見隨機抽樣和隨機分組的種類
7.2 調查研究中隨機抽樣的SAS實現
7.3 試驗研究中隨機分組的SAS實現
7.4 本章小結
第3篇 對定量結果進行差異性分析
第8章 單因素設計一元定量資料差異性分析
8.1 單組設計一元定量資料t檢驗與符號秩和檢驗
8.1.1 問題與數據
8.1.2 對數據結構的分析
8.1.3 分析目的與統計分析方法的選擇
8.1.4 SAS程式中重要內容的說明
8.1.5 主要分析結果及解釋
8.2 配對設計一元定量資料t檢驗與符號秩和檢驗
8.2.1 問題與數據
8.2.2 對數據結構的分析
8.2.3 分析目的與方法選擇
8.2.4 SAS程式中重要內容的說明
8.2.5 主要分析結果及解釋
8.3 成組設計一元定量資料t檢驗
8.3.1 問題與數據
8.3.2 對數據結構的分析
8.3.3 分析目的與方法選擇
8.3.4 SAS程式中重要內容的說明
8.3.5 主要分析結果及解釋
8.4 成組設計一元定量資料兩種近似t檢驗和Wilcoxon秩和檢驗
8.4.1 問題與數據
8.4.2 對數據結構的分析
8.4.3 分析目的與統計分析方法的選擇
8.4.4 SAS程式中重要內容的說明
8.4.5 主要分析結果及解釋
8.5 成組設計一元定量資料三種特殊的比較——優效性、 非劣效性和等效性t檢驗
8.5.1 何為三種特殊的假設檢驗
8.5.2 成組設計一元定量資料優效性檢驗
8.5.3 成組設計一元定量資料非劣效性檢驗
8.5.4 成組設計一元定量資料等效性檢驗
8.6 單因素k(k≥3)水平設計一元定量資料方差分析和兩兩比較
8.6.1 問題與數據
8.6.2 對數據結構的分析
8.6.3 分析目的與統計分析方法的選擇
8.6.4 SAS程式中重要內容的說明
8.6.5 主要分析結果及解釋
8.7 單因素k(k≥3)水平設計定量資料一元協方差分析
8.7.1 問題與數據
8.7.2 對數據結構的分析
8.7.3 分析目的與統計分析方法的選擇
8.7.4 SAS程式中重要內容的說明
8.7.5 主要分析結果及解釋
8.8 單因素k(k≥3)水平設計一元定量資料Welch近似方差分析和KruskalWallis秩
和檢驗及兩兩比較
8.8.1 問題與數據
8.8.2 對數據結構的分析
8.8.3 分析目的與統計分析方法的選擇
8.8.4 SAS程式中重要內容的說明
8.8.5 主要分析結果及解釋
8.9 本章小結
第9章 單因素設計一元生存資料差異性分析
9.1 單因素設計一元生存資料分析簡介
9.2 生存資料統計描述
9.2.1 問題與數據
9.2.2 對數據結構的分析
9.2.3 分析目的與統計分析方法的選擇
9.2.4 SAS程式
9.2.5 主要分析結果及解釋
9.3 生存曲線比較
9.3.1 問題與數據
9.3.2 對數據結構的分析
9.3.3 分析目的與統計分析方法的選擇
9.3.4 SAS程式
9.3.5 主要分析結果及解釋
9.4 本章小結
第10章 多因素設計一元定量資料差異性分析
10.1 隨機區組設計一元定量資料方差分析與Friedman秩和檢驗
10.1.1 問題與數據
10.1.2 對數據結構的分析
10.1.3 分析目的與統計分析方法的選擇
10.1.4 SAS程式
10.1.5 主要分析結果及解釋
10.2 雙因素無重複實驗設計一元定量資料方差分析
10.2.1 問題與數據
10.2.2 對數據結構的分析
10.2.3 分析目的與統計分析方法的選擇
10.2.4 SAS程式
10.2.5 主要分析結果及解釋
10.3 平衡不完全隨機區組設計一元定量資料方差分析
10.3.1 問題與數據
10.3.2 對數據結構的分析
10.3.3 分析目的與統計分析方法的選擇
10.3.4 SAS程式
10.3.5 主要分析結果及解釋
10.4 拉丁方設計一元定量資料方差分析
10.4.1 問題與數據
10.4.2 對數據結構的分析
10.4.3 分析目的與統計分析方法的選擇
10.4.4 SAS程式
10.4.5 主要分析結果及解釋
10.5 二階段交叉設計一元定量資料方差分析
10.5.1 問題與數據
10.5.2 對數據結構的分析
10.5.3 分析目的與統計分析方法的選擇
10.5.4 SAS程式
10.5.5 主要分析結果及解釋
10.6 析因設計一元定量資料方差分析
10.6.1 問題與數據
10.6.2 對數據結構的分析
10.6.3 分析目的與統計分析方法的選擇
10.6.4 SAS程式
10.6.5 主要分析結果及解釋
10.7 含區組因素的析因設計一元定量資料方差分析
10.7.1 問題與數據
10.7.2 對數據結構的分析
10.7.3 分析目的與統計分析方法的選擇
10.7.4 SAS程式
10.7.5 主要分析結果及解釋
10.8 嵌套設計一元定量資料方差分析
10.8.1 問題與數據
10.8.2 對數據結構的分析
10.8.3 分析目的與統計分析方法的選擇
10.8.4 SAS程式
10.8.5 主要分析結果及解釋
10.9 裂區設計一元定量資料方差分析
10.9.1 問題與數據
10.9.2 對數據結構的分析
10.9.3 分析目的與統計分析方法的選擇
10.9.4 SAS程式
10.9.5 主要分析結果及解釋
10.10 正交設計一元定量資料方差分析
10.10.1 問題與數據
10.10.2 對數據結構的分析
10.10.3 分析目的與統計分析方法的選擇
10.10.4 SAS程式
10.10.5 主要分析結果及解釋
10.11 重複測量設計一元定量資料方差分析
10.11.1 問題與數據
10.11.2 對數據結構的分析
10.11.3 分析目的與統計分析方法的選擇
10.11.4 SAS程式
10.11.5 主要分析結果及解釋
10.12 常見多因素實驗設計一元定量資料協方差分析
10.12.1 問題與數據
10.12.2 對數據結構的分析
10.12.3 分析目的與統計分析方法的選擇
10.12.4 SAS程式
10.12.5 主要分析結果及解釋
10.13 多個單因素2水平設計定量資料meta分析
10.13.1 問題與數據
10.13.2 對數據結構的分析
10.13.3 分析目的與統計分析方法的選擇
10.13.4 SAS程式
10.13.5 主要分析結果及解釋
10.14 本章小結
第11章 單因素設計多元定量資料差異性分析
11.1 問題、 數據及統計分析方法的選擇
11.1.1 問題與數據
11.1.2 對數據結構的分析
11.1.3 分析目的與統計分析方法選擇
11.2 單因素設計定量資料多元方差和協方差分析
11.2.1 對例111資料進行單組設計定量資料二元方差分析
11.2.2 對例112資料進行配對設計定量資料二元方差分析
11.2.3 對例113資料進行單因素2水平設計定量資料三元方差分析
11.2.4 對例114資料進行單因素3水平設計定量資料二元方差分析
11.2.5 對例115資料進行單因素2水平設計二元定量資料的一元協方差分析
11.2.6 對例116資料進行單因素2水平設計二元定量資料的二元協方差分析
11.3 本章小結
第12章 多因素設計多元定量資料差異性分析
12.1 問題、 數據及統計分析方法的選擇
12.1.1 問題與數據
12.1.2 對數據結構的分析
12.1.3 分析目的與統計分析方法的選擇
12.2 多因素設計定量資料多元方差和協方差分析
12.2.1 對例121資料進行隨機區組設計定量資料三元方差分析
12.2.2 對例122資料進行兩因素析因設計定量資料三元方差分析
12.2.3 對例123資料進行含區組因素析因設計定量資料四元方差分析
12.2.4 對例124資料進行正交設計定量資料三元方差分析
12.2.5 對例125資料進行具有一個重複測量的兩因素設計定量資料二元方差分析
12.2.6 對例126資料進行兩因素析因設計五元定量資料的二元協方差分析
12.3 本章小結
第4篇 對定性結果進行差異性分析
第13章 單因素設計一元定性資料差異性分析
13.1 單組設計一維表資料統計分析
13.1.1 問題與數據
13.1.2 對數據結構的分析
13.1.3 分析目的與統計分析方法的選擇
13.1.4 SAS程式中重要內容的說明
13.1.5 主要分析結果及解釋
13.2 配對設計四格表資料統計分析
13.2.1 問題與數據
13.2.2 對數據結構的分析
13.2.3 分析目的與統計分析方法的選擇
13.2.4 SAS程式中重要內容的說明
13.2.5 主要分析結果及解釋
13.3 配對設計擴大形式的方表資料統計分析
13.3.1 問題與數據
13.3.2 對數據結構的分析
13.3.3 分析目的與統計分析方法的選擇
13.3.4 SAS程式中重要內容的說明
13.3.5 主要分析結果及解釋
13.4 成組設計橫斷面研究四格表資料統計分析
13.4.1 問題與數據
13.4.2 對數據結構的分析
13.4.3 分析目的與統計分析方法的選擇
13.4.4 SAS程式中重要內容的說明
13.4.5 主要分析結果及解釋
13.5 成組設計佇列研究四格表資料統計分析
13.5.1 問題與數據
13.5.2 對數據結構的分析
13.5.3 分析目的與統計分析方法的選擇
13.5.4 SAS程式中重要內容的說明
13.5.5 主要分析結果及解釋
13.6 成組設計病例對照研究四格表資料統計分析
13.6.1 問題與數據
13.6.2 對數據結構的分析
13.6.3 分析目的與統計分析方法的選擇
13.6.4 SAS程式中重要內容的說明
13.6.5 主要分析結果及解釋
13.7 成組設計結果變數為多值有序變數的2×C表資料統計分析
13.7.1 問題與數據
13.7.2 對數據結構的分析
13.7.3 分析目的與統計分析方法的選擇
13.7.4 SAS程式中重要內容的說明
13.7.5 主要分析結果及解釋
13.8 成組設計結果變數為多值名義變數的2×C表資料統計分析
13.8.1 問題與數據
13.8.2 對數據結構的分析
13.8.3 分析目的與統計分析方法的選擇
13.8.4 SAS程式中重要內容的說明
13.8.5 主要分析結果及解釋
13.9 單因素多水平設計無序原因變數R×2表資料統計分析
13.9.1 問題與數據
13.9.2 對數據結構的分析
13.9.3 分析目的與統計分析方法的選擇
13.9.4 SAS程式中重要內容的說明
13.9.5 主要分析結果及解釋
13.10 單因素多水平設計有序原因變數R×2表資料統計分析
13.10.1 問題與數據
13.10.2 對數據結構的分析
13.10.3 分析目的與統計分析方法的選擇
13.10.4 SAS程式中重要內容的說明
13.10.5 主要分析結果及解釋
13.11 單因素多水平設計雙向無序R×C表資料統計分析
13.11.1 問題與數據
13.11.2 對數據結構的分析
13.11.3 分析目的與統計分析方法的選擇
13.11.4 SAS程式中重要內容的說明
13.11.5 主要分析結果及解釋
13.12 單因素多水平設計有序結果變數R×C表資料統計分析
13.12.1 問題與數據
13.12.2 對數據結構的分析
13.12.3 分析目的與統計分析方法的選擇
13.12.4 SAS程式中重要內容的說明
13.12.5 主要分析結果及解釋
13.13 單因素多水平設計雙向有序R×C表資料統計分析
13.13.1 問題與數據
13.13.2 對數據結構的分析
13.13.3 分析目的與統計分析方法的選擇
13.13.4 SAS程式中重要內容的說明
13.13.5 主要分析結果及解釋
13.14 資料庫形式表達資料的統計分析
13.15 成組設計一元定性資料三種特殊的比較——優效性、 非劣效性
和等效性t檢驗
13.15.1 成組設計一元定性資料三種特殊的比較概述
13.15.2 優效性檢驗
13.15.3 非劣效性檢驗
13.15.4 等效性檢驗
13.16 本章小結
第14章 多因素設計一元定性資料差異性分析
14.1 用加權χ2檢驗處理結果變數為二值變數的高維列聯表資料
14.1.1 問題與數據
14.1.2 對數據結構的分析
14.1.3 分析目的與統計分析方法的選擇
14.1.4 SAS程式中重要內容的說明
14.1.5 主要分析結果及解釋
14.2 用CMHχ2檢驗處理結果變數具有三種性質的高維列聯表資料
14.2.1 問題與數據
14.2.2 對數據結構的分析
14.2.3 分析目的與統計分析方法的選擇
14.2.4 SAS程式中重要內容的說明
14.2.5 主要分析結果及解釋
14.3 用meta分析分別合併處理多個成組設計定性資料
14.3.1 問題與數據
14.3.2 對數據結構的分析
14.3.3 分析目的與統計分析方法的選擇
14.3.4 SAS程式中重要內容的說明
14.3.5 主要分析結果及解釋
14.4 用ROC方法分析診斷試驗資料
14.4.1 問題與數據
14.4.2 對數據結構的分析
14.4.3 分析目的與統計分析方法的選擇
14.4.4 SAS程式中重要內容的說明
14.4.5 主要分析結果及解釋
14.5 本章小結
第15章 多因素設計一元定性資料的對數線性模型分析
15.1 問題、 數據及統計分析方法的選擇
15.1.1 問題與數據
15.1.2 對數據結構的分析
15.1.3 分析目的與統計分析方法的選擇
15.2 用對數線性模型分析列聯表資料
15.2.1 對數線性模型簡介
15.2.2 用SAS分析例151資料
15.2.3 用SAS分析例152資料
15.3 本章小結
第5篇 對定量結果進行預測性分析
第16章 兩變數簡單線性相關與回歸分析
16.1 問題、 數據及統計分析方法的選擇
16.1.1 問題與數據
16.1.2 對數據結構的分析
16.1.3 分析目的與統計分析方法的選擇
16.1.4 統計分析方法簡介
16.2 Pearson線性相關分析
16.2.1 SAS程式中重要內容的說明
16.2.2 主要分析結果及解釋
16.3 Spearman秩相關分析
16.3.1 SAS程式中重要內容的說明
16.3.2 主要分析結果及解釋
16.4 Kendall’s Taub相關分析
16.4.1 SAS程式中重要內容的說明
16.4.2 主要分析結果及解釋
16.5 簡單線性回歸分析
16.5.1 對例164資料的分析
16.5.2 對例165資料的分析
16.6 常用於估計LD50的加權線性回歸分析
16.6.1 SAS程式中重要內容的說明
16.6.2 主要分析結果及解釋
16.6.3 用於比較LD50和斜率的SAS程式中重要內容的說明
16.6.4 兩兩比較的主要分析結果及解釋
16.7 本章小結
第17章 兩變數可直線化曲線回歸分析
17.1 問題、 數據及統計分析方法的選擇
17.1.1 問題與數據
17.1.2 對數據結構的分析
17.1.3 分析目的與統計分析方法的選擇
17.2 對數函式、 冪函式和雙曲函式曲線回歸分析
17.2.1 SAS程式中重要內容的說明
17.2.2 主要分析結果及解釋
17.3 指數函式曲線回歸分析
17.3.1 SAS程式中重要內容的說明
17.3.2 主要分析結果及解釋
17.4 Logistic函式曲線回歸分析
17.4.1 SAS程式中重要內容的說明
17.4.2 主要分析結果及解釋
17.5 本章小結
第18章 各種複雜曲線回歸分析
18.1 多項式曲線回歸分析
18.1.1 問題與數據
18.1.2 分析目的與統計分析方法的選擇
18.1.3 SAS程式
18.1.4 主要分析結果及解釋
18.2 logistic曲線回歸分析
18.2.1 問題與數據
18.2.2 分析目的與統計分析方法的選擇
18.2.3 SAS程式
18.2.4 主要分析結果及解釋
18.3 Gompertz曲線回歸分析
18.3.1 問題與數據
18.3.2 分析目的與統計分析方法的選擇
18.3.3 SAS程式
18.3.4 主要分析結果及解釋
18.4 二項型指數曲線回歸分析
18.4.1 問題與數據
18.4.2 分析目的與統計分析方法的選擇
18.4.3 SAS程式
18.4.4 主要分析結果及解釋
18.5 三項型指數曲線回歸分析
18.5.1 問題與數據
18.5.2 分析目的與統計分析方法的選擇
18.5.3 SAS程式
18.5.4 主要分析結果及解釋
18.6 本章小結
第19章 多重線性回歸分析
19.1 問題、 數據及統計分析方法的選擇
19.1.1 問題與數據
19.1.2 對數據結構的分析
19.1.3 分析目的與統計分析方法的選擇
19.2 多重線性回歸分析概述
19.3 產生啞變數和派生變數的方法
19.3.1 如何產生啞變數
19.3.2 如何產生派生變數
19.4 自變數各種篩選方法介紹
19.4.1 篩選自變數的必要性
19.4.2 篩選自變數的方法
19.4.3 如何在多個多重線性回歸方程中選擇最佳者
19.5 自變數各種共線性診斷方法介紹
19.5.1 共線性的概念
19.5.2 共線性的診斷
19.6 各種異常點診斷方法介紹
19.6.1 異常點的概念
19.6.2 異常點的診斷
19.7 自變數作用大小的評價
19.8 多個多重回歸方程優劣的評價
19.9 多重線性回歸分析的SAS實現
19.9.1 SAS程式及說明
19.9.2 主要分析結果及解釋
19.10 REG過程語法簡介
19.11 本章小結
第20章 主成分回歸分析
20.1 問題、 數據及統計分析方法的選擇
20.1.1 問題與數據
20.1.2 對數據結構的分析
20.1.3 分析目的及統計分析方法的選擇
20.2 主成分回歸分析套用場合及關鍵技術
20.3 主成分回歸分析
20.3.1 對例201資料進行主成分回歸分析
20.3.2 對例202數據進行分析
20.4 本章小結
第21章 用SAS實現嶺回歸分析
21.1 問題、 數據及統計分析方法的選擇
21.1.1 問題與數據
21.1.2 對數據結構的分析
21.1.3 分析目的與統計分析方法的選擇
21.2 嶺回歸分析套用場合及關鍵技術
21.3 嶺回歸分析
21.3.1 進行多重線性回歸分析並進行共線性診斷
21.3.2 進行嶺回歸分析
21.4 與嶺回歸分析有關的SAS語句說明
21.5 本章小結
第22章 Poisson回歸分析
22.1 問題、 數據及統計分析方法的選擇
22.1.1 問題與數據
22.1.2 對數據結構的分析
22.1.3 分析目的與統計分析方法的選擇
22.2 Poisson回歸分析套用場合及關鍵技術
22.2.1 Poisson回歸模型簡介
22.2.2 Poisson回歸定義
22.2.3 Possion回歸的參數估計
22.2.4 Possion回歸估計係數的假設檢驗
22.2.5 Possion擬合優度檢驗
22.3 Poisson回歸分析的SAS實現
22.3.1 對例221資料進行分析
22.3.2 對例222資料進行分析
22.4 本章小結
第23章 負二項回歸分析
23.1 問題、 數據及統計分析方法的選擇
23.1.1 問題與數據
23.1.2 對數據結構的分析
23.1.3 分析目的與統計分析方法的選擇
23.2 負二項回歸分析套用場合及關鍵技術
23.3 負二項回歸分析的SAS實現
23.3.1 SAS程式及說明
23.3.2 主要分析結果及解釋
23.4 GENMOD過程及COUNTREG過程簡介
23.5 本章小結
第24章 Probit回歸分析
24.1 問題、 數據及統計分析方法的選擇
24.1.1 問題與數據
24.1.2 對數據結構的分析
24.1.3 分析目的與統計分析方法的選擇
24.2 Probit回歸分析套用場合及關鍵技術
24.2.1 適於進行Probit回歸分析的資料表達形式
24.2.2 Probit回歸模型簡介
24.3 Probit回歸分析的SAS實現
24.3.1 對例241資料進行Probit回歸分析
24.3.2 對例242資料進行Probit回歸分析
24.4 PROBIT過程語法簡介
24.5 本章小結
第25章 生存資料Cox模型回歸分析
25.1 實例
25.1.1 問題與數據
25.1.2 對數據結構的分析
25.1.3 分析目的與統計分析方法的選擇
25.2 生存資料Cox模型回歸分析簡介
25.3 生存資料Cox模型回歸分析的SAS實現
25.3.1 SAS程式
25.3.2 主要分析結果及解釋
25.4 本章小結
第26章 生存資料參數模型回歸分析
26.1 實例
26.1.1 問題與數據
26.1.2 對數據結構的分析
26.1.3 分析目的與統計分析方法的選擇
26.2 生存資料參數模型回歸分析簡介
26.3 生存資料參數模型回歸分析的SAS實現
26.3.1 SAS程式
26.3.2 主要分析結果及解釋
26.4 LIFEREG過程簡介
26.5 本章小結
第27章 時間序列分析
27.1 時間序列分析簡介
27.2 指數平滑法
27.2.1 指數平滑法簡介
27.2.2 套用實例
27.2.3 SAS程式
27.2.4 主要分析結果及解釋
27.3 ARIMA模型
27.3.1 ARIMA模型簡介
27.3.2 套用實例
27.3.3 SAS程式
27.3.4 主要分析結果及解釋
27.4 譜分析
27.4.1 譜分析簡介
27.4.2 套用實例
27.4.3 SAS程式
27.4.4 主要分析結果及解釋
27.5 X12方法
27.5.1 X12過程簡介
27.5.2 套用實例
27.5.3 SAS程式
27.5.4 摘錄主要分析結果
27.6 本章小結
第6篇 對定性結果進行預測性分析
第28章 非配對設計定性資料多重logistic回歸分析
28.1 問題、 數據及統計分析方法的選擇
28.1.1 問題與數據
28.1.2 對數據結構的分析
28.1.3 分析目的與統計分析方法的選擇
28.1.4 logistic回歸分析簡介
28.2 二值變數的多重logistic回歸分析
28.2.1 SAS程式及說明
28.2.2 主要分析結果及結論
28.3 多值有序變數的多重logistic回歸分析
28.3.1 SAS程式及說明
28.3.2 主要分析結果及結論
28.4 多值名義變數的多重logistic回歸分析
28.4.1 SAS程式及說明
28.4.2 主要分析結果及結論
28.5 本章小結
第29章 配對設計定性資料多重logistic回歸分析
29.1 問題、 數據及統計分析方法的選擇
29.1.1 問題與數據
29.1.2 對數據結構的分析
29.1.3 分析目的與統計分析方法的選擇
29.1.4 條件logistic回歸分析簡介
29.2 11配對設計定性資料的多重logistic回歸分析
29.2.1 SAS程式及說明
29.2.2 主要分析結果及解釋
29.3 mn配對設計定性資料的多重logistic回歸分析
29.3.1 SAS程式及說明
29.3.2 主要分析結果及解釋
29.4 本章小結
第30章 原因變數為定量變數的判別分析
30.1 實例
30.1.1 問題與數據
30.1.2 對數據結構的分析
30.1.3 分析目的與統計分析方法的選擇
30.2 原因變數為定量變數的判別分析簡介
30.3 原因變數為定量變數的判別分析
30.3.1 SAS程式
30.3.2 主要分析結果及解釋
30.4 本章小結
第31章 原因變數為定性變數的判別分析
31.1 實例
31.1.1 問題與數據
31.1.2 對數據結構的分析
31.1.3 分析目的與統計分析方法的選擇
31.2 原因變數為定性變數的判別分析簡介
31.3 原因變數為定性變數的判別分析
31.3.1 SAS程式
31.3.2 主要分析結果及解釋
31.4 本章小結
