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SAS軟體及其在數據分析中的應用(微課視頻版)

  • 作者：編者:寧同科//李德高//寧方璞|責編:賈斌
  • 出版社：清華大學
  • ISBN：9787302649304
  • 出版日期：2023/12/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：210
人民幣：RMB 49.8 元      售價：元
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內容大鋼
    本書是在SAS 9.4開發平台上編寫的，主要分為SAS軟體編程基礎和SAS軟體在數據分析中的應用兩部分內容。
    第1?7章講解SAS軟體編程基礎，內容包括SAS系統概述、SAS語言介紹、數據集的創建與整理、描述性統計分析與數據展現、ODS、SASSQL語言以及SAS宏語言編程，通過這一部分的學習，讀者可以快速掌握SAS編程的基礎知識，初步具備SAS編程開發能力。第8?10章講解SAS軟體在多元統計分析、回歸分析以及時間序列分析中的應用，通過具體例子詳細講解如何使用SAS軟體完成數據分析，重點講解如何正確解讀SAS數據分析的結果。
    本書可作為經濟學、金融學、統計學、大數據、應用數學、醫學等專業的高年級本科生和研究生的教材或參考書，也可以供希望使用SAS進行數據分析的從業者作為學習SAS軟體的入門書籍。
作者介紹
編者:寧同科//李德高//寧方璞|責編:賈斌
目錄
第1章  SAS系統概述
  1.1  SAS的歷史
    1.1.1  SAS的起源
    1.1.2  SAS大事記
  1.2  SAS系統的結構特徵
  1.3  SAS的安裝
  1.4  SAS系統的啟動與退出
    1.4.1  SAS系統的啟動
    1.4.2  退出SAS
  1.5  SAS Studio
  1.6  使用SAS系統的幫助
  習題1
第2章  SAS語言介紹
  2.1  SAS語言的語法
  2.2  SAS文件系統
    2.2.1  SAS資料庫
    2.2.2  SAS數據集
  2.3  SAS程序
  2.4  SAS數據步的編譯與執行
  2.5  SAS語言的邏輯結構
  習題2
第3章  數據集的創建與整理
  3.1  創建SAS數據集
    3.1.1  流數據和平面文件的讀入
    3.1.2  讀取外部數據文件
  3.2  數據集的整理
    3.2.1  在Input語句之外增加數據集變數
    3.2.2  變數和觀測的選擇
    3.2.3  數據集的合併
    3.2.4  數據集的轉置
  習題3
第4章  描述性統計分析與數據展現
  4.1  描述性統計分析
    4.1.1  Means過程
    4.1.2  Univariate過程
  4.2  統計報表製作
  4.3  Sgplot過程製作圖形
    4.3.1  Sgplot過程的通用語法
    4.3.2  散點圖
    4.3.3  條形圖
    4.3.4  直方圖
    4.3.5  箱線圖
    4.3.6  回歸線圖
    4.3.7  時間序列圖
  習題4
第5章  ODS
  5.1  ODS
    5.1.1  ODS概述
    5.1.2  跟蹤輸出對象
  5.2  管理輸出目標

    5.2.1  Listing目標
    5.2.2  HTML目標
    5.2.3  RTF目標
    5.2.4  Printer
    5.2.5  PowerPoint
    5.2.6  Output
  5.3  關於輸出對象模板的註釋
    5.3.1  自定義標題和腳註
    5.3.2  「Style=」選項的應用
  習題5
第6章  SAS SQL語言
  6.1  SQL概述
  6.2  檢索數據
  6.3  管理表
    6.3.1  刪除、創建表
    6.3.2  行操作
    6.3.3  列操作
  習題6
第7章  SAS宏語言編程
  7.1  SAS宏語言概述
  7.2  SAS宏變數
    7.2.1  宏變數的定義與引用
    7.2.2  宏變數的其他定義方式
  7.3  SAS宏函數
    7.3.1  估值函數
    7.3.2  宏引用函數
  7.4  SAS宏
    7.4.1  宏的定義與編譯
    7.4.2  帶參數的宏
    7.4.3  全局宏變數和局部宏變數
    7.4.4  SAS宏中常見的宏語句
    7.4.5  SAS宏的編譯與存儲
  習題7
第8章  多元統計分析
  8.1  方差分析
    8.1.1  Anova過程
    8.1.2  Glm過程
  8.2  判別分析
    8.2.1  Discrim過程
    8.2.2  Candisc過程
  8.3  聚類分析
    8.3.1  Cluster過程
    8.3.2  Fastclus過程
  8.4  主成分分析
  8.5  因子分析
  8.6  典型相關分析
第9章  回歸分析
  9.1  Reg過程
    9.1.1  Reg過程介紹
    9.1.2  經典線性回歸

    9.1.3  不滿足經典回歸條件的情形
  9.2  聯立方程估計
    9.2.1  Syslin過程介紹
    9.2.2  隨機解釋變數問題
    9.2.3  聯立模型的估計
  9.3  Logistic回歸
第10章  時間序列分析
  10.1  數據的準備
  10.2  ARIMA過程
  10.3  AutoReg誤差自相關與異方差建模
  10.4  Varmax過程——向量自回歸建模
參考文獻

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