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第1章　SAS基本操作1

1.1 SAS的常用界面1

1.2　菜单功能简介3

1.2.1 Assist模块3

1.2.2 Desktop模块6

1.2.3 Analyst模块7

1.3 SAS编程基础10

1.3.1 SAS语句的基本结构10

1.3.2 SAS语句的数据步骤11

1.3.3 SAS语句的过程步骤15

1.3.4 SAS语句的运行与调试17

1.3.5 SAS编程的控制语句18

1.3.6 SAS/IML语言简介21

习题26

第2章　建立数据文件27

2.1 图形界面建立数据集27

2.1.1　逻辑库与数据集概述27

2.1.2 Analyst建立数据集30

2.2 DATA步骤建立数据集31

2.2.1　直接输入数据31

2.2.2　格式化输入32

2.2.3　从文件读入数据32

2.3　导入外部数据33

2.3.1　使用向导导入33

2.3.2　使用IMPORT语句36

习题36

第3章 常用的数据文件操作38

3.1　数据集的编辑与整理38

3.1.1　复制数据集38

3.1.2　增加变量38

3.1.3 筛选变量39

3.1.4　更改变量属性39

3.2　数据集排序40

3.3　数据集的拆分与合并41

3.3.1　数据集的拆分42

3.3.2　数据集的纵向合并42

3.3.3　数据集的横向合并42

3.4　数据集的筛选43

3.4.1 Analyst筛选数据集43

3.4.2 DATA步骤筛选数据集44

3.5 数据转置45

3.6　使用Datasets步骤管理数据集47

习题48

第4章　描述性统计分析49

4.1　描述性统计分析简介49

4.1.1　描述性统计分析概述49

4.1.2 SAS中的描述性过程52

4.2　案例描述——考试成绩分析52

4.3 SAS/Analyst描述性统计分析53

4.3.1　频率分析53

4.3.2　变量分布分析56

4.3.3 图形分析58

4.4　编程分析过程61

4.4.1　MEANS过程62

4.4.2 FREQ过程62

4.4.3 UNIVARIATE过程63

4.4.4 TABULATE过程64

4.4.5 GCHART过程66

4.4.6 GPLOT过程67

习题69

第5章　均值比较和假设检验72

5.1　假设检验问题简介72

5.2　单样本的均值Z检验74

5.2.1　基本原理74

5.2.2　案例描述——袋装食品的重量检验175

5.2.3 SAS/Analyst单样本均值Z检验75

5.3　单样本的均值t检验79

5.3.1　案例描述——袋装食品的重量检验279

5.3.2 SAS/Analyst单样本均值t检验79

5.3.3 TTEST过程分析81

5.4　单样本的比例检验82

5.4.1　基本原理82

5.4.2　案例描述——购车价格的比例分析182

5.4.3 SAS/Analyst变量编码83

5.4.4 SAS/Analyst单样本比例检验85

5.5　单样本的方差检验86

5.5.1　案例描述——考试成绩的变异分析87

5.5.2 SAS/Analyst单样本方差检验87

5.6　两样本的均值t检验89

5.6.1　案例描述——男女减肥的效果对比90

5.6.2 SAS/Analyst两样本均值t检验90

5.6.3 TTEST过程分析92

5.7　配对样本的均值t检验93

5.7.1 案例描述——装配时间的差异分析93

5.7.2 SAS/Analyst配对样本均值t检验93

5.7.3 TTEST过程分析95

5.8　两样本的比例检验96

5.8.1 案例描述——购车价格的比例分析296

5.8.2 SAS/Analyst两样本比例检验96

5.9　两样本的方差检验98

5.9.1　案例描述——股票价格的波动比较99

5.9.2 SAS/Analyst两样本方差检验99

习题101

第6章　方差分析103

6.1　方差分析简述103

6.1.1　方差分析的基本原理103

6.1.2　方差分析实例讲解104

6.2　单因素方差分析105

6.2.1　单因素方差分析原理105

6.2.2　案例描述——施肥量对产量的影响分析107

6.2.3 SAS/Analyst单因素方差分析107

6.2.4 ANOVA和GLM过程分析112

6.3　多因素方差分析115

6.3.1 多因素方差分析原理115

6.3.2　案例描述——影响销售额的因素分析117

6.3.3 SAS/Analyst多因素方差分析118

6.3.4 ANOVA和GLM过程分析123

6.4　重复测量的方差分析123

6.4.1 重复测量方差分析原理123

6.4.2　案例描述——转移基因的抑制分析125

6.4.3　SAS/Analyst重复设计方差分析125

6.4.4 SAS编程分析130

习题131

第7章　列联表分析133

7.1　列联表的基本原理133

7.2　案例描述——产品质量的检验分析134

7.3 SAS/Analyst列联表分析134

7.4 FREQ过程分析137

习题140

第8章　非参数检验方法141

8.1　非参数检验概述141

8.1.1　非参数检验的特点141

8.1.2 SAS中的NPAR1WAY过程142

8.2　单样本非参数检验143

8.2.1 x2拟合优度检验143

8.2.2　单样本K-S检验145

8.2.3　符号检验148

8.3　两样本非参数检验149

8.3.1 两独立样本Wilcoxon秩和检验149

8.3.2 两独立样本Kolmogorov-Smirnov检验150

8.3.3 成对样本Wilcoxon符号秩检验151

8.4　多样本非参数检验152

8.4.1　多独立样本Kruskal-Wallis检验152

8.4.2 多独立样本Brown-Mood检验153

8.5　等级相关分析153

8.5.1 Spearman等级相关系数154

8.5.2 Kendall等级相关系数154

8.5.3　案例研究——财务指标的相关性分析155

习题157

第9章　相关分析与回归分析159

9.1　相关分析159

9.1.1　相关分析简述159

9.1.2　案例描述——身体特征的相关性分析160

9.1.3 SAS/Analyst相关分析160

9.1.4 CORR过程分析163

9.2　线性回归分析164

9.2.1　线性回归原理164

9.2.2　案例描述——环境对植物生长的影响分析165

9.2.3 SAS/Analyst线性回归分析165

9.2.4 REG过程分析172

9.3 曲线回归分析173

9.3.1 曲线回归的基本原理173

9.3.2　案例描述——不同光学密度的关系研究175

9.3.3 SAS/Analyst曲线回归分析175

9.4 Logistic回归分析177

9.4.1 Logistic回归的基本原理178

9.4.2　案例描述——个人信誉的评估分析179

9.4.3 SAS/Analyst Logistic回归分析179

9.4.4 LOGISTIC过程分析183

习题185

第10章　聚类分析187

10.1　聚类分析简介187

10.1.1　聚类分析的基本原理187

10.1.2　系统聚类原理189

10.1.3　最佳聚类数的确定190

10.2 SAS编程分析191

10.2.1 CLUSTER过程191

10.2.2 TREE过程193

10.2.3 FASTCLUS过程195

10.2.4 ACECLUS过程198

10.2.5 VARCLUS过程200

习题204

第11章　判别分析206

11.1　判别分析简介206

11.2　案例描述——鸢尾花的类型判别209

11.3 SAS编程分析209

11.3.1 STEPDISC过程209

11.3.2 DISCRIM过程213

11.3.3 CANDISC过程218

习题222

第12章　主成分分析224

12.1　主成分分析简介224

12.2　案例描述——国民生产状况的评价分析225

12.3 SAS/Analyst主成分分析225

12.4 PRINCOMP过程分析230

习题231

第13章　因子分析232

13.1　因子分析简介232

13.2 FACTOR和SCORE过程语法234

13.3　案例分析——不同地区的经济状况比较235

习题238

第14章　时间序列分析240

14.1 时间序列的基本原理240

14.1.1 时间序列的数学模型240

14.1.2 时间序列模型的识别241

14.1.3 时间序列模型的估计243

14.1.4　时间序列分析的步骤243

14.2　Forecasting System模块及应用244

14.2.1 Forecasting System模块概述244

14.2.2　案例研究——GNP的时间序列分析245

14.2.3 用ARMA模型做进一步分析247

14.3 ARIMA过程及应用249

14.3.1 ARIMA过程的语法249

14.3.2　案例研究——抽查次品数量的序列分析250

习题254

第15章　SAS在数据预测中的应用256

15.1　数据预测的基本方法256

15.2　案例研究——GDP增长率预测257

15.3　案例研究——上证指数日线预测261

15.4　案例研究——汽车市场的需求预测266

习题268

第16章　SAS在市场研究中的应用269

16.1 联合分析269

16.1.1　联合分析简介269

16.1.2　案例描述——汽车轮胎的评价分析270

16.1.3 SAS联合分析过程271

16.2　对应分析274

16.2.1　对应分析概述274

16.2.2　案例描述——汽车销售市场分析274

16.2.3 SAS对应分析过程275

16.3　多维偏好分析278

16.3.1 多维偏好分析的基本概念278

16.3.2　案例描述——消费者对汽车的偏好分析278

16.3.3 SAS多维偏好分析过程279

习题281

第17章　SAS在分类分析中的应用282

17.1　聚类分析应用282

17.1.1 系统聚类——居民消费支出分析283

17.1.2 快速聚类——噪声监测分析284

17.1.3　变量聚类——经济发展指标分析286

17.2　判别分析应用290

17.2.1 一般判别——农民家庭收支分析290

17.2.2　典则判别——农民家庭收支分析293

17.2.3 逐步判别——农民家庭收支分析296

习题298

第18章　SAS/Enterprise Miner概述299

18.1　Enterprise Miner简介300

18.1.1 EM主界面300

18.1.2　新建EM项目301

18.2 SAS/EM节点301

18.2.1 Sample数据环节302

18.2.2 Explore探索环节307

18.2.3 Modify调整环节310

18.2.4 Model建模环节316

18.2.5 Assess评估环节320

18.2.6　报告和预测环节321

18.3　EM案例——棒球球员的聚类分析323

18.3.1　数据输入324

18.3.2　缺失值处理325

18.3.3　聚类分析的参数设置325

18.3.4　查看聚类分析的结果326

18.3.5　用Insight做进一步分析329

习题330