sas統計分析與應用pdf

㈠ SAS入門書籍有哪些值得推薦

/*數據步*/

入門：a little sas book *此書不多說了，你懂的
看完之後可看：learning sas by examples:a programmer's guide
*洋洋撒撒600多頁，其實裡面大部分是例子，文字的介紹很簡約，某人~托福未上百（囧），2-3天也可看完啦哈哈。講的不深，但很實用，看完這本書，應該就可以算是入門啦。一般程序都能看得懂，也可以寫一些程序了。
宏入門：sas macro made easy, 2rd edition
*看了第一章，講了宏編譯的原理，後面暫時還沒看
宏進階：carpenter那本書，網上沒找到

SQL入門：Proc SQL by example
*又是example，我的最愛

/*數據清洗*/
Cody's Data Cleaning Techniques Using SAS (Second Edtion)
*作者是個灰常幽默的人，總是各種強調暗示自己不是個compulsive的programmer（呵呵~）。這本書花了1天左右看完了，最贊的是裡面代碼可以直接過來用哈哈。數據清洗基本的功能都有涉及，收獲挺大。

/*統計過程*/
話說曾喜歡過一隻統計的妹紙，不說了都是淚~
如果你要做統計分析的話，恭喜你，以上都不用看。引用課上某老師的話：「花99%的時間好好學統計理論，花1%的時間學軟體就夠了。「深以為然，sas最初是一個統計分析軟體，用統計軟體最關鍵的就是讀懂輸出的結果，而讀懂輸出結果最關鍵的就是把統計學學好。

入門書籍：sas入門和sas多變數統計的PPT~別拍我，真的。
sas/stat自帶的help也是一個很好的教材，用的時候花點時間讀讀，很快就能學會。
好吧，買過一本胡良平的
《sas統計分析教程》
*一般中文書大多直接翻譯了help，這本書解讀軟體結果的部分比較詳細。
-以上這么多，歡迎喜歡sas的童鞋一起交流哈哈~

㈡ 人大出版社會計學基礎第五版答案

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㈢ SAS統計分析教程的目錄

第1篇 對定量結果進行差異性分析
第1章 sas軟體與sas用法簡介
1.1 sas軟體簡介
1.2 sas用法簡介
1.3 本章小結
第2章 單因素設計一元定量資料差異性分析
2.1 單組設計一元定量資料t檢驗與符號秩和檢驗
2.2 配對設計一元定量資料t檢驗與符號秩和檢驗
2.3 成組設計一元定量資料t檢驗
2.4 成組設計一元定量資料wilcoxon秩和檢驗
2.5 單因素k（k≥3）水平設計定量資料一元方差分析
2.6 單因素k（k≥3）水平設計定量資料一元協方差分析
2.7 單因素k（k≥3）水平設計一元定量資料 kruskal-wallis秩和檢驗
2.8 本章小結
第3章 單因素設計一元生存資料差異性分析
3.1 單因素設計一元生存資料分析簡介
3.2 生存資料統計描述
3.3 生存曲線比較
3.4 本章小結
第4章 多因素設計一元定量資料差異性分析
4.1 隨機區組設計一元定量資料方差分析與 friedman秩和檢驗
4.2 雙因素無重復實驗設計一元定量資料方差分析
4.3 平衡不完全隨機區組設計一元定量資料方差分析
4.4 拉丁方設計一元定量資料方差分析
4.5 二階段交叉設計一元定量資料方差分析
4.6 析因設計一元定量資料方差分析
4.7 含區組因素的析因設計一元定量資料方差分析
4.8 嵌套設計一元定量資料方差分析
4.9 裂區設計一元定量資料方差分析
4.9.1 問題與數據
4.10 正交設計一元定量資料方差分析
4.11 重復測量設計一元定量資料方差分析
4.12 常見多因素實驗設計一元定量資料協方差分析
4.13 多個單因素兩水平設計定量資料meta分析
4.14 本章小結
第5章 單因素設計多元定量資料差異性分析
5.1 問題、數據及統計分析方法的選擇
5.2 單因素設計定量資料多元方差和協方差分析
5.3 本章小結
第6章 多因素設計多元定量資料差異性分析
6.1 問題、數據及統計分析方法的選擇
6.2 多因素設計定量資料多元方差和協方差分析
6.3 本章小結
第2篇 對定性結果進行差異性分析
第7章 單因素設計一元定性資料差異性分析
第8章 多因素設計一元定性資料差異性分析
8.1 用加權 檢驗處理結果變數為二值變數的高維列聯表資料
8.2 用 檢驗處理結果變數具有3種性質的高維列聯表資料
8.3 用meta分析分別合並處理多個成組設計定性資料
8.4 roc方法分析診斷試驗資料
8.5 本章小結
第9章 多因素設計一元定性資料對數線性模型分析
9.1 問題、數據及統計分析方法的選擇
9.2 用對數線性模型分析列聯表資料
9.3 本章小結
第3篇 對定量結果進行預測性分析
第10章 兩變數簡單線性回歸分析
10.1 問題、數據及統計分析方法的選擇
10.2 pearson線性相關分析
10.3 spearman秩相關分析
10.4 簡單線性回歸分析
10.5 加權線性回歸分析
10.6 本章小結
第11章 兩變數可直線化曲線回歸分析
11.1 問題、數據及統計分析方法的選擇
11.2 對數函數、冪函數和雙曲函數曲線回歸分析
11.3 指數函數曲線回歸分析
11.4 logistic函數曲線回歸分析
11.5 本章小結
第12章 各種復雜曲線回歸分析
12.1 多項式曲線回歸分析
12.2 logistic曲線回歸分析
12.3 gompertz曲線回歸分析
12.4 二項型指數曲線回歸分析
12.5 三項型指數曲線回歸分析
12.6 本章小結
第13章 多重線性回歸分析
13.1 問題、數據及統計分析方法的選擇
13.2 多重線性回歸分析
13.3 reg過程語法簡介
13.4 本章小結
第14章 主成分回歸分析
14.1 問題、數據及統計分析方法的選擇
14.2 單組設計多元定量資料主成分回歸分析
14.3 本章小結
第15章 現嶺回歸分析
15.1 問題、數據及統計分析方法的選擇
15.2 嶺回歸分析
15.3 與嶺回歸分析有關的sas語句說明
15.4 本章小結
第16章 poisson回歸分析
16.1 問題、數據及統計分析方法的選擇
16.2 poisson回歸分析
16.3 本章小結
第17章 負二項回歸與probit回歸分析
17.1 問題、數據及統計分析方法的選擇
17.2 負二項回歸分析
17.3 對例17-2資料進行probit回歸分析
17.4 對例17-3資料進行probit回歸分析
17.5 相關的sas過程語法簡介
17.6 本章小結
第18章 生存資料cox模型回歸分析
18.1 實例
18.2 生存資料cox模型回歸分析簡介
18.3 生存資料cox模型回歸分析
18.4 本章小結
第19章 生存資料參數模型回歸分析
19.1 實例
19.2 生存資料參數模型回歸分析簡介
19.3 生存資料參數模型回歸分析
19.4 lifereg過程簡介
19.5 本章小結
第20章 時間序列分析
20.1 時間序列分析簡介
20.2 指數平滑法
20.3 arima模型
20.4 譜分析
20.5 x12方法
20.6 本章小結
第4篇 對定性結果進行預測性分析
第21章 非配對設計定性資料多重logistic回歸分析
21.1 問題、數據及統計分析方法的選擇
21.2 二值變數的多重logistic回歸分析
21.3 多值有序變數的多重logistic回歸分析
21.4 多值名義變數的多重logistic回歸分析
21.5 本章小結
第22章 配對設計定性資料多重logistic回歸分析
22.1 問題、數據及統計分析方法的選擇
22.4 本章小結
第23章 原因變數為定量變數的判別分析
23.1 實例
23.2 原因變數為定量變數的判別分析簡介
23.3 原因變數為定量變數的判別分析
23.4 本章小結
第24章 原因變數為定性變數的判別分析
24.1 實例
24.2 原因變數為定性變數的判別分析簡介
24.3 原因變數為定性變數的判別分析
24.4 本章小結
第25章 遺傳資料統計分析的sas實現
25.1 sas/genetics簡介
25.2 allele、haplotype和htsnp過程簡介
25.3 利用casecontrol和family過程進行關聯分析
25.4 親緣系數和近交系數
25.5 結果校正和圖形輸出
25.6 本章小結
第26章 用sas/genetics分析遺傳流行病學資料
26.1 基因、基因型頻率測定與hardy-weinberg平衡定律的驗證
26.2 連鎖不平衡與單體型分析
26.3 多位點基因型與疾病關聯分析
26.4 標簽snp的確認與sas程序
26.5 一般人群病例對照遺傳資料的關聯分析
26.6 家系數據的關聯分析
26.7 本章小結
第27章 決策樹分析
27.1 決策樹簡介
27.2 決策樹的基本原理
27.3 決策樹種類及決策樹構造思路
27.4 遞歸分割的分裂准則
27.5 變數重要性檢測
27.6 實際應用與結果解釋
27.7 用數據挖掘模塊近似實現各種決策樹演算法
27.8 本章小結
第28章 神經網路分析
28.1 前饋型神經網路簡介
28.2 多層感知器的學習
28.3 模型過擬合
28.4 模型復雜性的評價
28.5 實際應用與結果解釋
28.6 本章小結
第5篇 多變數間相互與依賴關系分析
第29章 主成分分析
29.1 實例
29.2 主成分分析簡介
29.3 主成分分析
29.4 princomp過程簡介
29.5 本章小結
第30章 探索性因子分析
30.1 實例
30.2 因子分析簡介
30.3 探索性因子分析
30.4 factor過程簡介
30.5 本章小結
第31章 路徑分析
31.1 問題與數據結構
31.2 用reg過程實現路徑分析
31.3 用calis過程實現路徑分析
31.4 如何處理非同質資料的思考
31.5 本章小結
第32章 證實性因子分析
32.1 實例
32.2 證實性因子分析簡介
32.3 證實性因子分析
32.4 calis過程簡介
32.5 本章小結
第33章 結構方程模型分析
33.1 實例
33.2 結構方程模型簡介
33.3 結構方程模型分析
33.4 本章小結
第34章 典型相關分析
34.1 實例
34.2 典型相關分析概述
34.3 典型相關分析
34.4 cancorr過程簡介
34.5 本章小結
第6篇 變數或樣品間親疏關系或近似程度分析
第35章 變數聚類分析
35.1 實例
35.2 變數聚類分析簡介
35.3 變數聚類分析
35.4 varclus過程簡介
35.5 本章小結
第36章 無序樣品聚類分析
36.1 實例
36.2 無序樣品聚類分析簡介
36.3 無序樣品聚類分析
36.4 cluster過程等簡介
36.5 本章小結
第37章 有序樣品聚類分析
37.1 實例
37.2 有序樣品聚類分析概述
37.3 用編程法實現有序樣品聚類分析
37.4 本章小結
第38章 綜合評價
38.1 問題、數據及統計分析方法的選擇
38.2 用幾種常用的綜合評價方法解決實際問題
38.3 本章小結
第39章 多維尺度分析
39.1 實例
39.2 多維尺度分析簡介
39.3 多維尺度分析
39.4 mds過程簡介
39.5 本章小結
第40章 定量資料對應分析
40.1 實例
40.2 對應分析簡介
40.3 定量資料對應分析
40.4 數據結構及語句簡介
40.5 本章小結
第41章 定性資料對應分析
41.1 實例
41.2 定性資料對應分析
41.3 本章小結
第7篇 數據挖掘技術與基因表達譜分析簡析
第42章 數據挖掘的概念及常用統計分析技術簡介
42.1 數據挖掘的基本概念
42.2 sas企業數據挖掘器介紹
42.3 關聯規則與序列規則
42.4 分類預測
42.5 本章小結
第43章 基因表達譜的概念與數據分析技術簡介
43.1 基因表達譜的概念
43.2 基因表達譜的數據獲取及標准化
43.3 基因表達數據分析技術
43.4 基因調控網路分析
43.5 本章小結
第44章 生物信息學簡介
44.1 生物信息學定義
44.2 統計學在生物信息學中的應用
44.3 本章小結
第8篇 用編程法繪制統計圖與實現實驗設計
第45章 繪制統計圖
45.1 問題、數據及統計描述方法的選擇
45.2 繪制單式條圖
45.3 繪制復式條圖
45.4 繪制百分條圖
45.5 繪制圓圖
45.6 繪制箱式圖
45.7 繪制直方圖
45.8 繪制散布圖
45.9 繪制普通線圖
45.10 繪制半對數線圖
45.11 繪制p-p圖和q-q圖
45.12 本章小結
第46章 實驗設計方案的sas實現
第47章 樣本含量估計和檢驗效能分析
附錄a 與sas語言有關的內容簡介（第48章～第55章）
附錄b 四個非編程模塊簡介（第56章～第59章）
附錄c 數據挖掘技術與基因表達譜分析（第60章～第62章）
附錄d 各章實例與數據
附錄e 直接調用的sas引導程序—saspal
附錄f 各章sas輸出結果
附錄g 各章計算原理與計算公式
附錄h 各章參考文獻
附錄i 胡良平專著及配套軟體簡介

㈣ SAS入門書籍有哪些值得推薦

1.薛富波主編的《SAS8.2統計應用教程》這是我看的第一本與sas相關的書籍，個人覺得還是不錯的，全書的基本框架是先對語句（過程步或者數據步）進行詳細的解釋，後面緊接著是針對該語句的例子，所以很容易上手，對於初學者很實用。
Tips:但是看這本書有個缺點就是，幾乎列出了所有過程步或者數據步的 選項，如果要全看下來，估計對於初學者的信心是一個很大的挑戰。我剛開始看的時候被搞得一頭霧水，後來才發現大多數選擇項幾乎很少用到，所以建議初學者在第一遍看這本書的時候盡量挑些常用的選項理解一下意思就可以了，看不懂的快速的跳過，主要是通過例子來揣摩和理解語句的意思可能會好一點。這本書看下來，基本對sas的語句語法什麼的會有一個大體的了解。

2．朱世武主編的《sas編程技術教程》-清華大學出版社出版，顯然這本書吸取了第一本的教訓，雖然相比第一本書，基本思路大致是一樣的，那就是先是介紹語句的基本結構，然後通過大量的實例來分析和演練。但是作者在介紹了部分常用的選擇項，所以整本書看起來也通俗易懂，非常適合初學者。

3.《The Little SAS Book》雖然是英文，但是其實還是灰常容易讀懂的，基本上都是短句，也沒有什麼生僻的詞彙，並且思路很清晰，推薦英語好的同學看這個，PS:其實英語不好的童鞋更應該看這本，正好藉此機會學習下英語，一舉兩得。
這三本書基本上涉及的模塊主要是sas/base，入門足夠了。在每本書的後面階段的還涉及了一些簡單的sqL編程，以及宏，但是不是很詳細，要是想學習高級一點的SAS編程，還得找其他的方面的書看。但是就入門來說這三本肯定是足夠了。
下面是列舉這幾年國內出版的sas醫學相關書籍：
1． 2010 SAS統計分析教程 胡良平
2． 2010 SAS實驗設計與統計分析 胡良平
3 .2009 SAS統計分析從入門到精通 阮敬
4． 2009 時間序列分析與SAS應用 肖枝洪
5． 2009 SAS軟體實用教程 張瑛
6． 2008 SAS數據分析系統教程 陳穎
7. 2008 SAS統計分析應用 董大鈞
8. 2008 多元統計及SAS應用 余家林
9. 2008 SAS數據分析範例 範金城
10. 2007 SAS與統計分析 胡希遠
11. 2007 SAS軟體與統計應用教程 汪遠征
12. 2007 醫學統計學及SAS應用 王炳順
13. 2007 SAS統計軟體 周仁郁
14. 2006 SAS8.2統計軟體應用教程 賀佳,陸健
16. 2006 SAS統計分析教程 唐燕瓊
16. 2006 醫用SAS統計分析 金丕煥,蘇炳華,賀佳
17. 2006 SAS社會統計實用教程 蔡建平
18. 2006 數據分析方法和SAS系統 鄧祖新
19. 2006 SAS統計分析及應用 黃燕
20. 2005 統計分析系統SAS 何寧
21. 2005 統計分析與SAS軟體 黃平,梁滿發
22. 2005 SAS統計分析 沈其君
23. 2004 SAS for Windows (v8) 統計分析系統教程新編 洪楠
24. 2004 統計分析方法: SAS實例精選 曲慶雲
25. 2004 重復測量資料分析方法與SAS程序 余松林
26. 2004 中醫臨床研究設計與SAS編程統計分析 胡立勝,周強
27. 2003 醫學統計學習題與SAS實驗 郭秀花
28. 2003 SAS統計分析實用大全 阮桂海
29. 2003 SAS系統與經濟統計分析 岳朝龍
30. 2002 分類數據的統計分析及SAS編程 劉勤,金丕煥
31. 2002 SAS系統和數據分析 鄧祖新