数据分析方法和SAS系统

　　本书主要介绍如何应用SAS软件系统进行数据分析。内容分成两大部分：第一部分介绍如何使用SAS系统，包括SAS系统的基本操作，建立SAS系统的数据集，打印报表和绘制图形；第二部分结合具体数据实例和SAS系统，介绍数据分析中常用的几种统计分析方法，包括方差分析、非参数分析，回归分析、主成分分析、因子分析、典型相关分析、判别分析、聚类分析和时间序列分析。另外，为方便教学和读者学习，书中所有例题的SAS程序和数据，相应的Excel模型，详细的Word讲稿按章节编号存放在上海财经大学出版社的网站上（网址：www．sufep．com／xzzq．asp），供读者下载。.本书主要面向经济类和管理类有关专业本科生，也可作为MBA、研究生的教材使用，同时也可作为其他工科类各专业学生学习数据处理方法的参考书。...

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前言
第一章 基本统计分析及SAS实现
第一节 数据分析的一些基本概念
第二节 SAS系统的基本操作
第二章 建立SAS系统的数据集
第一节 SAS数据集和数据库
第二节 建立SAS系统数据集的方法
第三节 SAS数据集的编辑
第四节 SAS编程基础
第三章 打印报表和绘制图形
第一节 用在proc步的通用语句
第二节 列表报告proc print和汇总报告proc tabulate
第三节 绘制图形的proc gplot、proc gchart和proc g3d过程
第四章 方差分析
第一节 总体均值的估计
第二节 方差分析
第三节 协方差分析
第五章 非参数统计
第一节 符号检验和Wilcoxon符号秩检验
第二节 Wilcoxon秩和检验
第三节 完全随机设计的Kruskal一Wallis秩和检验
第四节 Spearman等级相关分析
第六章 回归分析
第一节 一元线性回归分析
第二节 多元线性回归分析
第三节 逐步回归分析
第四节 非线性回归分析
第七章 主成分、因子和典型相关分析
第一节 主成分分析
第二节 因子分析
第三节 典型相关分析
第八章 判别和聚类分析
第一节 判别分析
第二节 聚类分析
第九章 时间序列分析
第一节 平稳时间序列分析
第二节 非平稳序列的确定性分析
第三节 非平稳序列的随机分析
参考文献