SAS高級(jí)統(tǒng)計(jì)分析教程(第2版)
定 價(jià):55 元
叢書(shū)名:統(tǒng)計(jì)分析系列
- 作者:胡良平 主編
- 出版時(shí)間:2015/12/1
- ISBN:9787121276408
- 出 版 社:電子工業(yè)出版社
- 中圖法分類(lèi):C819
- 頁(yè)碼:388
- 紙張:膠版紙
- 版次:2
- 開(kāi)本:16開(kāi)
本書(shū)內(nèi)容共6 篇, 第1 篇包括第1 ~4 章, 回答了4 個(gè)基礎(chǔ)性問(wèn)題, 即"如何確保數(shù)據(jù)是值得分析的冶、"如何選擇統(tǒng)計(jì)圖并用SAS 繪制冶、"如何給統(tǒng)計(jì)分析方法分類(lèi)與合理選用統(tǒng)計(jì)分析方法冶和"如何基于偏好數(shù)據(jù)確定多因素的**水平組合冶; 第2 篇包括第5 ~12 章, 介紹了研究變量之間相互和依賴關(guān)系的8 種多元統(tǒng)計(jì)分析方法; 第3 篇包括第13 ~16 章, 介紹了評(píng)價(jià)樣品間親疏、優(yōu)劣或相對(duì)位置的4 種多元統(tǒng)計(jì)分析方法; 第4篇包括第17 ~19 章, 介紹了評(píng)價(jià)變量與樣品之間關(guān)聯(lián)性的3 種多元統(tǒng)計(jì)分析方法; 第5 篇包括第20 ~24 章,第6 篇包括第25 ~26 章,介紹了數(shù)據(jù)挖掘、生物信息學(xué)和遺傳資料分析3 大領(lǐng)域方面的知識(shí)和技術(shù)。另有配套的輔助資料, 可在華信教育資源網(wǎng)www. hxedu. com. cn 查詢。
胡良平,任中國(guó)現(xiàn)場(chǎng)統(tǒng)計(jì)研究會(huì)理事、任中國(guó)生物醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)會(huì)副會(huì)長(zhǎng)、任《中華醫(yī)學(xué)雜志》等10余種雜志編委。1.研究生醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)教學(xué)方法的改革—逆向統(tǒng)計(jì)教學(xué)法,獨(dú)立完成,獲全軍教學(xué)成果三等獎(jiǎng);2.用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)實(shí)現(xiàn)多因素實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì),獨(dú)立完成,獲中國(guó)現(xiàn)場(chǎng)統(tǒng)計(jì)研究會(huì)優(yōu)秀論文獎(jiǎng)。曾獲軍隊(duì)科學(xué)技術(shù)進(jìn)步三等獎(jiǎng)兩項(xiàng)。
第1章 應(yīng)確保數(shù)據(jù)是值得分析的
1.1 什么是數(shù)據(jù)和/或統(tǒng)計(jì)資料
1.1.1 數(shù)據(jù)不等于統(tǒng)計(jì)資料
1.1.2 統(tǒng)計(jì)資料的要素
1.2 確保數(shù)據(jù)值得分析的**道關(guān)—制訂科學(xué)完善的課題設(shè)計(jì)方案
1.2.1 什么叫科學(xué)研究
1.2.2 科學(xué)研究與課題之間是什么關(guān)系
1.2.3 做課題之前為什么要制訂課題設(shè)計(jì)方案
1.2.4 課題設(shè)計(jì)方案有哪些種類(lèi)
1.2.5 科學(xué)完善的科研設(shè)計(jì)方案的標(biāo)志
1.3 確保數(shù)據(jù)值得分析的第二道關(guān)-實(shí)時(shí)進(jìn)行嚴(yán)格的過(guò)程質(zhì)量控制
1.3.1 必須嚴(yán)格控制課題實(shí)施過(guò)程中的質(zhì)量
1.3.2 進(jìn)行質(zhì)量控制的必要性
1.3.3 進(jìn)行質(zhì)量控制的環(huán)節(jié)與措施
1.4 確保數(shù)據(jù)值得分析的第三道關(guān)-確保數(shù)據(jù)的原始性沒(méi)有被破壞
1.4.1 應(yīng)有切實(shí)可行的措施確保收集的數(shù)據(jù)具有原始性
1.4.2 與常見(jiàn)試驗(yàn)設(shè)計(jì)類(lèi)型對(duì)應(yīng)的規(guī)格化統(tǒng)計(jì)表
1.5 常見(jiàn)不值得分析的數(shù)據(jù)種類(lèi)
1.5.1 人為編造的數(shù)據(jù)是不值得分析的
1.5.2 產(chǎn)生于質(zhì)量控制不嚴(yán)的數(shù)據(jù)是不值得分析的
1.5.3 經(jīng)過(guò)錯(cuò)誤的方法加工整理后的數(shù)據(jù)是不值得分析的
1.5.4 不符合特定統(tǒng)計(jì)分析方法要求的數(shù)據(jù)是不值得分析的
1.5.5 盲目解釋基于誤用統(tǒng)計(jì)分析方法所得到的分析結(jié)果是不可取的
1.5.6 缺失值過(guò)多的數(shù)據(jù)是不值得分析的
1.6 本章小結(jié)
第2章 繪制統(tǒng)計(jì)圖
2.1 問(wèn)題、 數(shù)據(jù)及統(tǒng)計(jì)描述方法的選擇
2.1.1 問(wèn)題與數(shù)據(jù)
2.1.2 對(duì)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的分析
2.1.3 分析目的與統(tǒng)計(jì)描述方法的選擇
2.1.4 統(tǒng)計(jì)圖概述
2.2 繪制單式條圖
2.2.1 程序及說(shuō)明
2.2.2 輸出單式條圖
2.3 繪制復(fù)式條圖
2.3.1 程序及說(shuō)明
2.3.2 輸出復(fù)式條圖
2.4 繪制百分條圖
2.4.1 程序及說(shuō)明
2.4.2 輸出百分條圖
2.5 繪制圓圖
2.5.1 程序及說(shuō)明
2.5.2 輸出圓圖
2.6 繪制箱式圖
2.6.1 程序及說(shuō)明
2.6.2 輸出箱式圖
2.7 繪制直方圖
2.7.1 程序及說(shuō)明
2.7.2 輸出直方圖
2.8 繪制散點(diǎn)圖
2.8.1 程序及說(shuō)明
2.8.2 輸出散點(diǎn)圖
2.9 繪制普通線圖
2.9.1 程序及說(shuō)明
2.9.2 輸出普通線圖
2.10 繪制半對(duì)數(shù)線圖
2.10.1 程序及說(shuō)明
2.10.2 輸出半對(duì)數(shù)線圖
2.11 繪制P-P圖和Q-Q圖
2.11.1 程序及說(shuō)明
2.11.2 輸出P-P圖
2.12 本章小結(jié)
第3章 統(tǒng)計(jì)分析方法的分類(lèi)與合理選用的關(guān)鍵技術(shù)
3.1 統(tǒng)計(jì)分析方法的分類(lèi)
3.1.1 概述
3.1.2 描述性統(tǒng)計(jì)分析
3.1.3 探索性統(tǒng)計(jì)分析
3.1.4 廣義差異性統(tǒng)計(jì)分析
3.1.5 相關(guān)與回歸分析
3.1.6 廣義綜合評(píng)價(jià)
3.2 合理選用統(tǒng)計(jì)分析方法的關(guān)鍵技術(shù)
3.2.1 合理選用統(tǒng)計(jì)分析方法的四要素
3.2.2 合理選用統(tǒng)計(jì)分析方法的實(shí)例演示
3.3 面對(duì)實(shí)際問(wèn)題合理選用統(tǒng)計(jì)分析方法的要領(lǐng)
3.3.1 描述性統(tǒng)計(jì)分析
3.3.2 探索性統(tǒng)計(jì)分析
3.3.3 傳統(tǒng)差異性統(tǒng)計(jì)分析
3.3.4 相關(guān)分析
3.3.5 回歸分析
3.3.6 廣義綜合評(píng)價(jià)
3.4 本章小結(jié)
第4章 結(jié)合分析
4.1 問(wèn)題與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
4.1.1 實(shí)例
4.1.2 對(duì)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的分析
4.1.3 統(tǒng)計(jì)分析目的與分析方法的選擇
4.2 結(jié)合分析內(nèi)容簡(jiǎn)介
4.2.1 基本概念
4.2.2 基本原理
4.3 結(jié)合分析的應(yīng)用
4.3.1 用SAS分析問(wèn)題4-1中的資料
4.3.2 用SAS分析問(wèn)題4-2中的資料
4.4 本章小結(jié)
第5章 路徑分析
5.1.2 對(duì)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的分析
5.1.3 分析目的與統(tǒng)計(jì)分析方法的選擇
5.2 路徑分析內(nèi)容簡(jiǎn)介
5.2.1 路徑分析概述
5.2.2 適合進(jìn)行路徑分析的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
5.2.3 路徑分析的基本概念
5.2.4 路徑分析的基本原理
5.2.5 路徑分析的步驟
5.3 路徑分析的應(yīng)用
5.3.1 用REG過(guò)程實(shí)現(xiàn)路徑分析
5.3.2 用CALIS過(guò)程實(shí)現(xiàn)路徑分析
5.3.3 如何處理非同質(zhì)資料的思考
5.4.3 用逐步多重線性回歸分析方法分析例5-2資料
5.4 本章小結(jié)
第6章 主成分分析
6.1 問(wèn)題與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
6.1.1 實(shí)例
6.1.2 對(duì)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的分析
6.1.3 分析目的與統(tǒng)計(jì)分析方法的選擇
6.2 主成分分析內(nèi)容簡(jiǎn)介
6.2.1 主成分分析概述
6.2.2 主成分分析的基本原理
6.2.3 主成分的計(jì)算步驟及性質(zhì)
6.2.4 與主成分分析有關(guān)的其他內(nèi)容
6.2.5 PRINCOMP過(guò)程簡(jiǎn)介
6.3 主成分分析的應(yīng)用
6.3.1 SAS程序
6.3.2 主要分析結(jié)果及解釋
6.4 本章小結(jié)
第7章 變量聚類(lèi)分析
7.1 問(wèn)題與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
7.1.1 實(shí)例
7.1.2 對(duì)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的分析
7.1.3 分析目的與統(tǒng)計(jì)分析方法的選擇
7.2 變量聚類(lèi)分析內(nèi)容簡(jiǎn)介
7.2.1 變量聚類(lèi)分析的概念
7.2.2 變量聚類(lèi)分析的聚類(lèi)統(tǒng)計(jì)量
7.2.3 適合進(jìn)行變量聚類(lèi)分析的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
7.2.4 VARCLUS過(guò)程簡(jiǎn)介
7.3 變量聚類(lèi)分析的應(yīng)用
7.3.1 SAS程序
7.3.2 主要分析結(jié)果及解釋
7.4 本章小結(jié)
第8章 典型相關(guān)分析
8.1 問(wèn)題與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
8.1.1 實(shí)例
8.1.2 對(duì)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的分析
8.1.3 分析目的與統(tǒng)計(jì)分析方法的選擇
8.2 典型相關(guān)分析內(nèi)容簡(jiǎn)介
8.2.1 典型相關(guān)分析概述
8.2.2 適合進(jìn)行典型相關(guān)分析的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
8.2.3 典型相關(guān)變量和典型相關(guān)系數(shù)的定義及解法
8.2.4 典型相關(guān)系數(shù)的假設(shè)檢驗(yàn)
8.2.5 典型冗余分析
8.2.6 CANCORR過(guò)程簡(jiǎn)介
8.3 典型相關(guān)分析的應(yīng)用
8.3.1 SAS程序
8.3.2 主要分析結(jié)果及解釋
8.4 本章小結(jié)
第9章 多元多重線性回歸分析
9.1 問(wèn)題與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
9.1.1 實(shí)例
9.1.2 對(duì)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的分析
9.1.3 統(tǒng)計(jì)分析目的與統(tǒng)計(jì)分分析方法的選擇
9.2 多元多重線性回歸分析內(nèi)容簡(jiǎn)介
9.2.1 基于普通*小二法篩選自變量的思路
9.2.2 何為偏*小二乘回歸分析
9.2.3 偏*小二乘回歸分析的基本原理與步驟
9.3 偏*小二乘回歸分析的應(yīng)用
9.3.1 問(wèn)題與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
9.3.2 用兩種檢驗(yàn)方法來(lái)決定抽取幾對(duì)主成分變量
9.3 如何獲得較多統(tǒng)計(jì)量的計(jì)算結(jié)果
9.4 本章小結(jié)
第10章 探索性因子分析
10.1 問(wèn)題與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
10.1.1 實(shí)例
10.1.2 對(duì)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的分析
10.1.3 分析目的與統(tǒng)計(jì)分析方法的選擇
10.2 探索性因子分析內(nèi)容簡(jiǎn)介
10.2.1 概述
10.2.2 探索性因子分析的數(shù)學(xué)模型
10.2.3 探索性因子分析中載荷矩陣A的統(tǒng)計(jì)意義
10.2.4 因子載荷矩陣A的估計(jì)方法
10.2.5 公因子個(gè)數(shù)的確定方法
10.2.6 因子旋轉(zhuǎn)
10.2.7 因子得分
10.2.8 FACTOR過(guò)程簡(jiǎn)介
10.3 探索性因子分析的應(yīng)用
10.3.1 SAS程序
10.3.2 主要分析結(jié)果及解釋
10.4 本章小結(jié)
第11章 證實(shí)性因子分析
11.1 問(wèn)題與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
11.1.1 實(shí)例
11.1.2 對(duì)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的分析
11.1.3 分析目的與統(tǒng)計(jì)分析方法的選擇
11.2 證實(shí)性因子分析簡(jiǎn)介
11.2.1 概述
11.2.2 CALIS過(guò)程簡(jiǎn)介
11.3 證實(shí)性因子分析的應(yīng)用
11.3.1 SAS程序
11.3.2 主要分析結(jié)果及解釋
11.4 本章小結(jié)
第12章 結(jié)構(gòu)方程模型分析
12.1 問(wèn)題與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
12.1.1 實(shí)例
12.1.2 對(duì)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的分析
12.1.3 分析目的與統(tǒng)計(jì)分析方法的選擇
12.2 結(jié)構(gòu)方程模型簡(jiǎn)介
12.2.1 概述
12.2.2 基本原理
12.3 結(jié)構(gòu)方程模型分析的應(yīng)用
12.3.1 SAS程序
12.3.2 主要分析結(jié)果及解釋
12.4 本章小結(jié)
第13章 傳統(tǒng)綜合評(píng)價(jià)
13.1 問(wèn)題與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
13.1.1 實(shí)例
13.1.2 對(duì)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的分析
13.1.3 分析目的與統(tǒng)計(jì)分析方法的選擇
13.2 傳統(tǒng)綜合評(píng)價(jià)方法內(nèi)容介紹
13.2.1 綜合評(píng)分法
13.2.2 Topsis法
13.2.3 層次分析法
13.2.4 RSR綜合評(píng)價(jià)法
13.3 傳統(tǒng)綜合評(píng)價(jià)方法的應(yīng)用
13.3.1 用綜合評(píng)分法對(duì)例13-1資料進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)
13.3.2 用Topsis法對(duì)例13-2數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)
13.3.3 用層次分析法對(duì)例13-3數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)
13.3.4 用RSR綜合評(píng)價(jià)法對(duì)例13-4數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)
13.4 本章小結(jié)
第14章 無(wú)序樣品聚類(lèi)分析
14.1 問(wèn)題與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
14.1.1 實(shí)例
14.1.2 對(duì)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的分析
14.1.3 分析目的與統(tǒng)計(jì)分析方法的選擇
14.2 無(wú)序樣品聚類(lèi)分析簡(jiǎn)介
14.2.1 概述
14.2.2 無(wú)序樣品聚類(lèi)分析方法分類(lèi)
14.2.3 類(lèi)的特征與個(gè)數(shù)的確定
14.2.4 無(wú)序樣品聚類(lèi)分析的計(jì)算原理
14.2.5 CLUSTER過(guò)程等簡(jiǎn)介
14.3 無(wú)序樣品聚類(lèi)分析的應(yīng)用
14.3.1 SAS程序
14.3.2 主要分析結(jié)果及解釋
14.5 本章小結(jié)
第15章 有序樣品聚類(lèi)分析
15.1 問(wèn)題與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
15.1.1 實(shí)例
15.1.2 對(duì)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的