SAS生物統(tǒng)計(jì)分析應(yīng)用(劉平武)
定 價(jià)：59 元
- 作者：劉平武、周開(kāi)兵 主編
- 出版時(shí)間：2024/3/1
- ISBN：9787122445803
- 出 版 社：化學(xué)工業(yè)出版社
- 中圖法分類：Q-332
- 頁(yè)碼：219
- 紙張：
- 版次：01
- 開(kāi)本：16開(kāi)
本書(shū)關(guān)注于常見(jiàn)科研統(tǒng)計(jì)分析方法的SAS編程和輸出結(jié)果的判讀等方法，與研究生高級(jí)數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)課程的理論教學(xué)相配合，適于同步上機(jī)實(shí)訓(xùn)；根據(jù)不同層次的科研人員所取得的數(shù)據(jù)特點(diǎn)，本書(shū)也可以在科研活動(dòng)中直接指導(dǎo)數(shù)據(jù)分析活動(dòng)。由于內(nèi)容較為全面，除適合研究生教學(xué)和科研人員科研應(yīng)用外，與本科生生物統(tǒng)計(jì)學(xué)課程內(nèi)容相契合的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析方法，這部分內(nèi)容也適合本科生選用，因此，本教材也可以用作本科生生物統(tǒng)計(jì)課程上機(jī)實(shí)訓(xùn)教材。本書(shū)注重實(shí)用性，以代表性科研數(shù)據(jù)案例為基礎(chǔ)，選用合理的程式，基于離線版、網(wǎng)絡(luò)版和窗口化版講解編程和數(shù)據(jù)研判技巧，更好地指導(dǎo)科研實(shí)踐，鞏固和理解課堂理論教學(xué)知識(shí)，理論和實(shí)踐相結(jié)合，提高學(xué)生分析和解決實(shí)際科研問(wèn)題的能力。
周開(kāi)兵，博士，海南大學(xué)教授，研究領(lǐng)域：果樹(shù)栽培與生理、油茶遺傳多樣性與新品種選育。招生專業(yè) 博士：作物栽培學(xué)與耕作學(xué) 碩士：果樹(shù)學(xué)、農(nóng)業(yè)碩士（農(nóng)藝與種業(yè)領(lǐng)域園藝方向）教育背景 1999-09--2004-06 華中農(nóng)業(yè)大學(xué) 果樹(shù)學(xué) 碩、博士（連讀） 。主講研究生課程：數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)與SAS軟件統(tǒng)計(jì)分析應(yīng)用；果樹(shù)種質(zhì)資源學(xué)；園藝植物遺傳育種專題；園藝專業(yè)Seminar；植物研究法；等。 主講本科生課程：園藝植物育種學(xué)；熱帶園藝植物研究法；熱帶園藝植物種質(zhì)資源學(xué)； 植物生理學(xué)；普通遺傳學(xué)；統(tǒng)計(jì)分析方法；經(jīng)濟(jì)植物栽培學(xué)；等目前承擔(dān)或參與的課題
第一章 SAS程式構(gòu)成與運(yùn)行
第一節(jié) SAS程式的基本結(jié)構(gòu) 002
第二節(jié) SAS軟件網(wǎng)絡(luò)版的在線注冊(cè)與運(yùn)行 002
第三節(jié) 利用 Python 操作 SAS運(yùn)行 003
思考題 004
第二章 描述性統(tǒng)計(jì)
第一節(jié) 繪圖 005
一、散點(diǎn)圖繪制 005
二、連線圖繪制 007
三、散點(diǎn)圖和連線圖在同一坐標(biāo)系中輸出 008
第二節(jié) 基本統(tǒng)計(jì)分析 009
一、應(yīng)用 means 過(guò)程計(jì)算變數(shù)的基本統(tǒng)計(jì)量 009
二、應(yīng)用 univariate 過(guò)程測(cè)驗(yàn)變數(shù)的正態(tài)分布適合程度 010
思考題 012
第三章 單個(gè)或兩個(gè)樣本數(shù)據(jù)差異顯著性分析（t 檢驗(yàn)）
第一節(jié) 單個(gè)樣本平均數(shù)為常數(shù)的測(cè)驗(yàn)程式 013
第二節(jié) 兩個(gè)樣本成組數(shù)據(jù)的比較分析程式 014
一、兩組均衡 014
二、兩組不均衡 015
第三節(jié) 成對(duì)數(shù)據(jù)的比較分析程式 016
思考題 017
第四章 卡方分布測(cè)驗(yàn)
第一節(jié) 方差同質(zhì)性檢驗(yàn) 018
第二節(jié) 適合性檢驗(yàn) 020
第三節(jié) 獨(dú)立性檢驗(yàn) 020
思考題 022
第五章 方差分析
第一節(jié) 單向分組資料的方差分析 024
一、完全隨機(jī)排列小區(qū)試驗(yàn)設(shè)計(jì) 024
二、巢式設(shè)計(jì)（組內(nèi)又分亞組的單向分組資料）統(tǒng)計(jì)分析程式 027
第二節(jié) 雙向分組資料的方差分析 029
一、組內(nèi)無(wú)重復(fù)的雙向分組資料 029
二、組內(nèi)有重復(fù)的雙向分組資料 032
第三節(jié) 其他常規(guī)試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析 034
一、拉丁方試驗(yàn)設(shè)計(jì)統(tǒng)計(jì)分析程式 034
二、裂區(qū)試驗(yàn)設(shè)計(jì)統(tǒng)計(jì)分析 036
三、條區(qū)試驗(yàn)設(shè)計(jì)統(tǒng)計(jì)分析 038
第四節(jié) 雙因素和三因素其他試驗(yàn)設(shè)計(jì)的統(tǒng)計(jì)分析 042
一、雙因素完全隨機(jī)區(qū)組試驗(yàn)設(shè)計(jì)的統(tǒng)計(jì)分析 042
二、三因素完全隨機(jī)試驗(yàn)統(tǒng)計(jì)分析 044
三、三因素完全隨機(jī)區(qū)組試驗(yàn)統(tǒng)計(jì)分析 046
第五節(jié) 正交設(shè)計(jì)試驗(yàn)統(tǒng)計(jì)分析 049
一、不考慮交互效應(yīng)的正交試驗(yàn)的方差分析 049
二、考慮交互效應(yīng)的正交試驗(yàn)方差分析 051
思考題 053
第六章 回歸與相關(guān)分析
第一節(jié) 一元線性回歸與相關(guān)分析 058
一、一元線性回歸分析程式 058
二、一元線性相關(guān)性分析 058
第二節(jié) 協(xié)方差分析 059
一、單向分組數(shù)據(jù)資料協(xié)方差分析 059
二、雙向分組數(shù)據(jù)資料協(xié)方差分析 061
第三節(jié) 多元線性回歸與相關(guān)性分析 063
一、多元線性回歸分析 063
二、多元逐步線性回歸分析 065
三、多元線性相關(guān)性分析 067
第四節(jié) 兩組變量的典型相關(guān)性分析 070
第五節(jié) 一元非線性回歸分析 073
一、一元多項(xiàng)式回歸分析 073
二、Logistic 曲線方程的配置 075
三、其他一元曲線回歸分析 076
思考題 078
第七章 其他主要多元統(tǒng)計(jì)分析方法
第一節(jié) 多元聚類與判別 083
一、多元聚類分析 083
二、成批調(diào)整法多元聚類分析 084
三、Bayes 判別分析 085
四、逐步判別程式分析 087
第二節(jié) 主成分分析法 091
第三節(jié) 因子分析 093
思考題 096
第八章 SAS窗口化數(shù)據(jù)分析
第一節(jié) SASinsight 模塊的窗口化數(shù)據(jù)分析 098
一、進(jìn)入 SASinsight 模塊 098
二、創(chuàng)建或?qū)霐?shù)據(jù)集 099
三、窗口化數(shù)據(jù)分析實(shí)例 100
第二節(jié) SASanalyst 模塊的窗口化數(shù)據(jù)分析 141
一、進(jìn)入 SASanalyst 模塊 141
二、創(chuàng)建或?qū)敕治鰯?shù)據(jù)集 141
三、窗口化數(shù)據(jù)分析實(shí)例 144
思考題 219
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