《现代统计学与ＳＡＳ应用》412个完美SAS程序

《现代统计学与SAS应用》是一本深入探讨统计学理论与SAS软件实践的教材，其中包含了412个精心设计的SAS程序。这些程序覆盖了统计学的广泛领域，旨在帮助读者掌握如何利用SAS进行数据分析、建模和结果解释。SAS（Statistical Analysis System）是一款强大的统计分析软件，广泛应用于科研、商业决策和数据挖掘等多个领域。 SAS在统计学中的应用主要包括描述性统计、推断性统计和预测性分析。描述性统计涉及计算平均值、中位数、众数、标准差等基本统计量，SAS提供了相应的PROC MEANS过程来完成这些任务。推断性统计则包括假设检验、置信区间的计算等，SAS的PROC TTEST、PROC FREQ、PROC LOGISTIC等过程可以帮助我们进行此类分析。预测性分析则涵盖了线性回归、逻辑回归、时间序列分析等复杂模型，SAS的PROC REG、PROC LOGISTIC、PROC ARIMA等过程提供了强大的建模能力。 在这本书中，读者将学习如何使用SAS处理各种数据类型，包括连续型、离散型和分类数据。例如，PROC GLM过程可用于处理一般线性模型，包括单因素方差分析、多因素方差分析等。PROC PHREG可用于生存分析，而PROC MIXED则适用于处理混合效应模型，这对于处理具有嵌套或相关数据的研究非常有用。 SAS的图形生成功能也是其一大亮点。通过PROC GPLOT和PROC SGPLOT过程，可以创建出直观且专业的统计图表，如直方图、散点图、箱线图和时间序列图等，这些对于数据可视化和结果解释至关重要。 此外，书中还可能涵盖数据管理方面的内容，如数据导入导出、数据清理和转换。SAS的数据步（DATA Step）和PROC SORT、PROC TRANSPOSE等过程在数据预处理中扮演着重要角色。数据清洗是数据分析的重要步骤，SAS提供了一系列工具来处理缺失值、异常值以及数据的一致性问题。 在实际应用中，SAS也广泛用于临床试验、市场研究和社会科学研究。例如，PROC SQL用于进行复杂的数据库查询和数据整合；PROC surveymeans和PROC surveyfreq可用于处理复杂抽样设计的数据分析；PROC CANDISC和PROC PRINCOMP则用于探索性多变量分析，如主成分分析和判别分析。 通过这412个SAS程序的学习，读者不仅可以掌握SAS的基本操作，还能深入理解统计学原理，并能够灵活运用到实际项目中。这些程序实例将帮助读者解决实际问题，提高数据分析的效率和准确性。无论是初学者还是经验丰富的统计分析师，都能从中受益匪浅，进一步提升自己的专业技能。