sas统计分析与应用pdf

㈠ SAS入门书籍有哪些值得推荐

/*数据步*/

入门：a little sas book *此书不多说了，你懂的
看完之后可看：learning sas by examples:a programmer's guide
*洋洋撒撒600多页，其实里面大部分是例子，文字的介绍很简约，某人~托福未上百（囧），2-3天也可看完啦哈哈。讲的不深，但很实用，看完这本书，应该就可以算是入门啦。一般程序都能看得懂，也可以写一些程序了。
宏入门：sas macro made easy, 2rd edition
*看了第一章，讲了宏编译的原理，后面暂时还没看
宏进阶：carpenter那本书，网上没找到

SQL入门：Proc SQL by example
*又是example，我的最爱

/*数据清洗*/
Cody's Data Cleaning Techniques Using SAS (Second Edtion)
*作者是个灰常幽默的人，总是各种强调暗示自己不是个compulsive的programmer（呵呵~）。这本书花了1天左右看完了，最赞的是里面代码可以直接过来用哈哈。数据清洗基本的功能都有涉及，收获挺大。

/*统计过程*/
话说曾喜欢过一只统计的妹纸，不说了都是泪~
如果你要做统计分析的话，恭喜你，以上都不用看。引用课上某老师的话：“花99%的时间好好学统计理论，花1%的时间学软件就够了。“深以为然，sas最初是一个统计分析软件，用统计软件最关键的就是读懂输出的结果，而读懂输出结果最关键的就是把统计学学好。

入门书籍：sas入门和sas多变量统计的PPT~别拍我，真的。
sas/stat自带的help也是一个很好的教材，用的时候花点时间读读，很快就能学会。
好吧，买过一本胡良平的
《sas统计分析教程》
*一般中文书大多直接翻译了help，这本书解读软件结果的部分比较详细。
-以上这么多，欢迎喜欢sas的童鞋一起交流哈哈~

㈡ 人大出版社会计学基础第五版答案

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㈢ SAS统计分析教程的目录

第1篇 对定量结果进行差异性分析
第1章 sas软件与sas用法简介
1.1 sas软件简介
1.2 sas用法简介
1.3 本章小结
第2章 单因素设计一元定量资料差异性分析
2.1 单组设计一元定量资料t检验与符号秩和检验
2.2 配对设计一元定量资料t检验与符号秩和检验
2.3 成组设计一元定量资料t检验
2.4 成组设计一元定量资料wilcoxon秩和检验
2.5 单因素k（k≥3）水平设计定量资料一元方差分析
2.6 单因素k（k≥3）水平设计定量资料一元协方差分析
2.7 单因素k（k≥3）水平设计一元定量资料 kruskal-wallis秩和检验
2.8 本章小结
第3章 单因素设计一元生存资料差异性分析
3.1 单因素设计一元生存资料分析简介
3.2 生存资料统计描述
3.3 生存曲线比较
3.4 本章小结
第4章 多因素设计一元定量资料差异性分析
4.1 随机区组设计一元定量资料方差分析与 friedman秩和检验
4.2 双因素无重复实验设计一元定量资料方差分析
4.3 平衡不完全随机区组设计一元定量资料方差分析
4.4 拉丁方设计一元定量资料方差分析
4.5 二阶段交叉设计一元定量资料方差分析
4.6 析因设计一元定量资料方差分析
4.7 含区组因素的析因设计一元定量资料方差分析
4.8 嵌套设计一元定量资料方差分析
4.9 裂区设计一元定量资料方差分析
4.9.1 问题与数据
4.10 正交设计一元定量资料方差分析
4.11 重复测量设计一元定量资料方差分析
4.12 常见多因素实验设计一元定量资料协方差分析
4.13 多个单因素两水平设计定量资料meta分析
4.14 本章小结
第5章 单因素设计多元定量资料差异性分析
5.1 问题、数据及统计分析方法的选择
5.2 单因素设计定量资料多元方差和协方差分析
5.3 本章小结
第6章 多因素设计多元定量资料差异性分析
6.1 问题、数据及统计分析方法的选择
6.2 多因素设计定量资料多元方差和协方差分析
6.3 本章小结
第2篇 对定性结果进行差异性分析
第7章 单因素设计一元定性资料差异性分析
第8章 多因素设计一元定性资料差异性分析
8.1 用加权 检验处理结果变量为二值变量的高维列联表资料
8.2 用 检验处理结果变量具有3种性质的高维列联表资料
8.3 用meta分析分别合并处理多个成组设计定性资料
8.4 roc方法分析诊断试验资料
8.5 本章小结
第9章 多因素设计一元定性资料对数线性模型分析
9.1 问题、数据及统计分析方法的选择
9.2 用对数线性模型分析列联表资料
9.3 本章小结
第3篇 对定量结果进行预测性分析
第10章 两变量简单线性回归分析
10.1 问题、数据及统计分析方法的选择
10.2 pearson线性相关分析
10.3 spearman秩相关分析
10.4 简单线性回归分析
10.5 加权线性回归分析
10.6 本章小结
第11章 两变量可直线化曲线回归分析
11.1 问题、数据及统计分析方法的选择
11.2 对数函数、幂函数和双曲函数曲线回归分析
11.3 指数函数曲线回归分析
11.4 logistic函数曲线回归分析
11.5 本章小结
第12章 各种复杂曲线回归分析
12.1 多项式曲线回归分析
12.2 logistic曲线回归分析
12.3 gompertz曲线回归分析
12.4 二项型指数曲线回归分析
12.5 三项型指数曲线回归分析
12.6 本章小结
第13章 多重线性回归分析
13.1 问题、数据及统计分析方法的选择
13.2 多重线性回归分析
13.3 reg过程语法简介
13.4 本章小结
第14章 主成分回归分析
14.1 问题、数据及统计分析方法的选择
14.2 单组设计多元定量资料主成分回归分析
14.3 本章小结
第15章 现岭回归分析
15.1 问题、数据及统计分析方法的选择
15.2 岭回归分析
15.3 与岭回归分析有关的sas语句说明
15.4 本章小结
第16章 poisson回归分析
16.1 问题、数据及统计分析方法的选择
16.2 poisson回归分析
16.3 本章小结
第17章 负二项回归与probit回归分析
17.1 问题、数据及统计分析方法的选择
17.2 负二项回归分析
17.3 对例17-2资料进行probit回归分析
17.4 对例17-3资料进行probit回归分析
17.5 相关的sas过程语法简介
17.6 本章小结
第18章 生存资料cox模型回归分析
18.1 实例
18.2 生存资料cox模型回归分析简介
18.3 生存资料cox模型回归分析
18.4 本章小结
第19章 生存资料参数模型回归分析
19.1 实例
19.2 生存资料参数模型回归分析简介
19.3 生存资料参数模型回归分析
19.4 lifereg过程简介
19.5 本章小结
第20章 时间序列分析
20.1 时间序列分析简介
20.2 指数平滑法
20.3 arima模型
20.4 谱分析
20.5 x12方法
20.6 本章小结
第4篇 对定性结果进行预测性分析
第21章 非配对设计定性资料多重logistic回归分析
21.1 问题、数据及统计分析方法的选择
21.2 二值变量的多重logistic回归分析
21.3 多值有序变量的多重logistic回归分析
21.4 多值名义变量的多重logistic回归分析
21.5 本章小结
第22章 配对设计定性资料多重logistic回归分析
22.1 问题、数据及统计分析方法的选择
22.4 本章小结
第23章 原因变量为定量变量的判别分析
23.1 实例
23.2 原因变量为定量变量的判别分析简介
23.3 原因变量为定量变量的判别分析
23.4 本章小结
第24章 原因变量为定性变量的判别分析
24.1 实例
24.2 原因变量为定性变量的判别分析简介
24.3 原因变量为定性变量的判别分析
24.4 本章小结
第25章 遗传资料统计分析的sas实现
25.1 sas/genetics简介
25.2 allele、haplotype和htsnp过程简介
25.3 利用casecontrol和family过程进行关联分析
25.4 亲缘系数和近交系数
25.5 结果校正和图形输出
25.6 本章小结
第26章 用sas/genetics分析遗传流行病学资料
26.1 基因、基因型频率测定与hardy-weinberg平衡定律的验证
26.2 连锁不平衡与单体型分析
26.3 多位点基因型与疾病关联分析
26.4 标签snp的确认与sas程序
26.5 一般人群病例对照遗传资料的关联分析
26.6 家系数据的关联分析
26.7 本章小结
第27章 决策树分析
27.1 决策树简介
27.2 决策树的基本原理
27.3 决策树种类及决策树构造思路
27.4 递归分割的分裂准则
27.5 变量重要性检测
27.6 实际应用与结果解释
27.7 用数据挖掘模块近似实现各种决策树算法
27.8 本章小结
第28章 神经网络分析
28.1 前馈型神经网络简介
28.2 多层感知器的学习
28.3 模型过拟合
28.4 模型复杂性的评价
28.5 实际应用与结果解释
28.6 本章小结
第5篇 多变量间相互与依赖关系分析
第29章 主成分分析
29.1 实例
29.2 主成分分析简介
29.3 主成分分析
29.4 princomp过程简介
29.5 本章小结
第30章 探索性因子分析
30.1 实例
30.2 因子分析简介
30.3 探索性因子分析
30.4 factor过程简介
30.5 本章小结
第31章 路径分析
31.1 问题与数据结构
31.2 用reg过程实现路径分析
31.3 用calis过程实现路径分析
31.4 如何处理非同质资料的思考
31.5 本章小结
第32章 证实性因子分析
32.1 实例
32.2 证实性因子分析简介
32.3 证实性因子分析
32.4 calis过程简介
32.5 本章小结
第33章 结构方程模型分析
33.1 实例
33.2 结构方程模型简介
33.3 结构方程模型分析
33.4 本章小结
第34章 典型相关分析
34.1 实例
34.2 典型相关分析概述
34.3 典型相关分析
34.4 cancorr过程简介
34.5 本章小结
第6篇 变量或样品间亲疏关系或近似程度分析
第35章 变量聚类分析
35.1 实例
35.2 变量聚类分析简介
35.3 变量聚类分析
35.4 varclus过程简介
35.5 本章小结
第36章 无序样品聚类分析
36.1 实例
36.2 无序样品聚类分析简介
36.3 无序样品聚类分析
36.4 cluster过程等简介
36.5 本章小结
第37章 有序样品聚类分析
37.1 实例
37.2 有序样品聚类分析概述
37.3 用编程法实现有序样品聚类分析
37.4 本章小结
第38章 综合评价
38.1 问题、数据及统计分析方法的选择
38.2 用几种常用的综合评价方法解决实际问题
38.3 本章小结
第39章 多维尺度分析
39.1 实例
39.2 多维尺度分析简介
39.3 多维尺度分析
39.4 mds过程简介
39.5 本章小结
第40章 定量资料对应分析
40.1 实例
40.2 对应分析简介
40.3 定量资料对应分析
40.4 数据结构及语句简介
40.5 本章小结
第41章 定性资料对应分析
41.1 实例
41.2 定性资料对应分析
41.3 本章小结
第7篇 数据挖掘技术与基因表达谱分析简析
第42章 数据挖掘的概念及常用统计分析技术简介
42.1 数据挖掘的基本概念
42.2 sas企业数据挖掘器介绍
42.3 关联规则与序列规则
42.4 分类预测
42.5 本章小结
第43章 基因表达谱的概念与数据分析技术简介
43.1 基因表达谱的概念
43.2 基因表达谱的数据获取及标准化
43.3 基因表达数据分析技术
43.4 基因调控网络分析
43.5 本章小结
第44章 生物信息学简介
44.1 生物信息学定义
44.2 统计学在生物信息学中的应用
44.3 本章小结
第8篇 用编程法绘制统计图与实现实验设计
第45章 绘制统计图
45.1 问题、数据及统计描述方法的选择
45.2 绘制单式条图
45.3 绘制复式条图
45.4 绘制百分条图
45.5 绘制圆图
45.6 绘制箱式图
45.7 绘制直方图
45.8 绘制散布图
45.9 绘制普通线图
45.10 绘制半对数线图
45.11 绘制p-p图和q-q图
45.12 本章小结
第46章 实验设计方案的sas实现
第47章 样本含量估计和检验效能分析
附录a 与sas语言有关的内容简介（第48章～第55章）
附录b 四个非编程模块简介（第56章～第59章）
附录c 数据挖掘技术与基因表达谱分析（第60章～第62章）
附录d 各章实例与数据
附录e 直接调用的sas引导程序—saspal
附录f 各章sas输出结果
附录g 各章计算原理与计算公式
附录h 各章参考文献
附录i 胡良平专着及配套软件简介

㈣ SAS入门书籍有哪些值得推荐

1.薛富波主编的《SAS8.2统计应用教程》这是我看的第一本与sas相关的书籍，个人觉得还是不错的，全书的基本框架是先对语句（过程步或者数据步）进行详细的解释，后面紧接着是针对该语句的例子，所以很容易上手，对于初学者很实用。
Tips:但是看这本书有个缺点就是，几乎列出了所有过程步或者数据步的 选项，如果要全看下来，估计对于初学者的信心是一个很大的挑战。我刚开始看的时候被搞得一头雾水，后来才发现大多数选择项几乎很少用到，所以建议初学者在第一遍看这本书的时候尽量挑些常用的选项理解一下意思就可以了，看不懂的快速的跳过，主要是通过例子来揣摩和理解语句的意思可能会好一点。这本书看下来，基本对sas的语句语法什么的会有一个大体的了解。

2．朱世武主编的《sas编程技术教程》-清华大学出版社出版，显然这本书吸取了第一本的教训，虽然相比第一本书，基本思路大致是一样的，那就是先是介绍语句的基本结构，然后通过大量的实例来分析和演练。但是作者在介绍了部分常用的选择项，所以整本书看起来也通俗易懂，非常适合初学者。

3.《The Little SAS Book》虽然是英文，但是其实还是灰常容易读懂的，基本上都是短句，也没有什么生僻的词汇，并且思路很清晰，推荐英语好的同学看这个，PS:其实英语不好的童鞋更应该看这本，正好借此机会学习下英语，一举两得。
这三本书基本上涉及的模块主要是sas/base，入门足够了。在每本书的后面阶段的还涉及了一些简单的sqL编程，以及宏，但是不是很详细，要是想学习高级一点的SAS编程，还得找其他的方面的书看。但是就入门来说这三本肯定是足够了。
下面是列举这几年国内出版的sas医学相关书籍：
1． 2010 SAS统计分析教程 胡良平
2． 2010 SAS实验设计与统计分析 胡良平
3 .2009 SAS统计分析从入门到精通 阮敬
4． 2009 时间序列分析与SAS应用 肖枝洪
5． 2009 SAS软件实用教程 张瑛
6． 2008 SAS数据分析系统教程 陈颖
7. 2008 SAS统计分析应用 董大钧
8. 2008 多元统计及SAS应用 余家林
9. 2008 SAS数据分析范例 范金城
10. 2007 SAS与统计分析 胡希远
11. 2007 SAS软件与统计应用教程 汪远征
12. 2007 医学统计学及SAS应用 王炳顺
13. 2007 SAS统计软件 周仁郁
14. 2006 SAS8.2统计软件应用教程 贺佳,陆健
16. 2006 SAS统计分析教程 唐燕琼
16. 2006 医用SAS统计分析 金丕焕,苏炳华,贺佳
17. 2006 SAS社会统计实用教程 蔡建平
18. 2006 数据分析方法和SAS系统 邓祖新
19. 2006 SAS统计分析及应用 黄燕
20. 2005 统计分析系统SAS 何宁
21. 2005 统计分析与SAS软件 黄平,梁满发
22. 2005 SAS统计分析 沈其君
23. 2004 SAS for Windows (v8) 统计分析系统教程新编 洪楠
24. 2004 统计分析方法: SAS实例精选 曲庆云
25. 2004 重复测量资料分析方法与SAS程序 余松林
26. 2004 中医临床研究设计与SAS编程统计分析 胡立胜,周强
27. 2003 医学统计学习题与SAS实验 郭秀花
28. 2003 SAS统计分析实用大全 阮桂海
29. 2003 SAS系统与经济统计分析 岳朝龙
30. 2002 分类数据的统计分析及SAS编程 刘勤,金丕焕
31. 2002 SAS系统和数据分析 邓祖新