SAS编程技术教程
￥ 10.01 1.8折 ￥ 54.5 九五品
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天津武清
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作者朱世武 编著
出版社清华大学出版社
ISBN9787302159490
出版时间2007-10
版次1
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
页数530页
字数99999千字
定价54.5元
上书时间2024-04-21
商品详情
- 品相描述：九五品
- 商品描述
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基本信息
书名:SAS编程技术教程
定价：54.5元
作者:朱世武 编著
出版社：清华大学出版社
出版日期：2007-10-01
ISBN：9787302159490
字数：827000
页码：530
版次：1
装帧：平装
开本：大32开
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《SAS统计分析教程》内容丰富且新颖，适用面宽且可操作性强。涉及到定量与定性资料差异性和预测性分析、变量间和样品间相互与依赖关系及近似程度分析、数据挖掘与基因表达谱分析、绘制统计图与实验设计、SAS语言和SAS非编程模块用法。这些内容高质量高效率地解决了实验设计、统计表达与描述、各种常用和多元统计分析、现代回归分析和数据挖掘、SAS语言基础和SAS实现及结果解释等人们迫切需要解决却又十分棘手的问题。《SAS统计分析教程》适合于需要学习和运用实验设计、统计表达与描述和统计分析及SAS实现的本科生、研究生、博士生、科研和管理工作者、临床医生和杂志编辑学习和使用。
内容提要
朱世武 数量经济专业博士、金融工程专业博士后。清华大学经济管理学院金融系副教授，金融量化分析与计算专业委员会副秘书长，中国金融学会金融工程专业委员会委员。研究领域为固定收益、风险管理、金融计算与建模、金融数据库。讲授过的课程有金融数据库、金融统计学、实证金融学、SAS编程技术，以及数据、模型与决策。主持或参与16项科研项目。在国内外学术期刊上发表论文40余篇。著有《SAS编程技术教程》、《金融计算与建模》。
目录
篇对定量结果进行差异性分析章SAS软件与SAS用法简介1.1SAS软件简介1.2SAS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Wi1coxon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Kruska1-Wa11is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7.1单组设计一维表资料统计分析7.2配对设计四格表资料统计分析7.3配对设计扩大形式的方表资料统计分析7.4成组设计横断面研究四格表资料统计分析7.5成组设计队列研究四格表资料统计分析7.6成组设计病例对照研究四格表资料统计分析7.7成组设计结果变量为多值有序变量的2×C表资料统计分析7.8成组设计结果变量为多值名义变量的2×C表资料统计分析7.9单因素多水平设计无序原因变量R×2表资料统计分析7.10单因素多水平设计有序原因变量R×2表资料统计分析7.11单因素多水平设计双向无序R×C表资料统计分析7.12单因素多水平设计有序结果变量R×C表资料统计分析7.13单因素多水平设计双向有序R×C表资料统计分析7.14数据库形式表达资料的统计分析7.15本章小结第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8.4ROC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0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10.2Pearson线性相关分析10.3Spearman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1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11.4Logistic函数曲线回归分析11.5本章小结2章各种复杂曲线回归分析12.1多项式曲线回归分析12.2Logistic曲线回归分析12.3Gompertz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3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13.3REG过程语法简介13.4本章小结4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5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6章Poisson回归分析16.1问题、数据及统计分析方法的选择16.2Poisson回归分析16.3本章小结7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8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9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19.4LIFEREG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20.3ARIMA模型20.4谱分析20.5X12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1ogistic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1ogistic回归分析21.3多值有序变量的多重1ogistic回归分析21.4多值名义变量的多重1ogistic回归分析21.5本章小结第22章配对设计定性资料多重1ogistic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25.1SAS/Genetics简介25.2ALLELE、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29.4PRINCOMP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30.4FACTOR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32.4CALIS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34.4CANCORR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35.4VARCLUS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36.4CLUSTER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39.4MDS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42.2SAS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图和图45.12本章小结第46章实验设计方案的SAS实现46.1成组设计方案的SAS实现46.2单因素多水平设计方案的SAS实现46.3随机区组设计方案的SAS实现46.4拉丁方设计方案的SAS实现46.52×2交叉设计方案的SAS实现46.63×3交叉设计方案的SAS实现46.7析因设计方案的SAS实现46.8含区组因素的析因设计方案的SAS实现46.9裂区设计方案的SAS实现46.10平衡不完全区组设计方案的SAS实现46.11本章小结第47章样本含量估计和检验效能分析47.1样本含量估计的意义47.2确定样本含量时应具备的条件47.3估计总体均值时样本含量的估计47.4估计总体率时样本含量的估计47.5单组设计均值与率的检验时样本含量的估计47.6配对设计均值与率的检验时样本含量的估计47.7成组设计均值与率的差异性检验时样本含量的估计47.8成组设计均值与率的等效性检验时样本含量的估计47.9成组设计均值与率的非劣效或优效性检验时样本含量的估计47.10单因素多水平设计均值与率的检验时样本含量的估计47.11检验效能分析的概述47.12单组、配对或交叉设计定量资料假设检验时检验效能的计算47.13成组设计均值与率的差异性检验时检验效能的计算47.14成组设计均值与率的等效性检验时检验效能的计算47.15成组设计均值与率的非劣效或优效性检验时检验效能的计算47.16本章小结放在与本书配套的光盘上的内容附录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胡良平专著及配套软件简介
作者介绍
胡良平，教授，博士生导师。现任军事医学科学院生物医学统计学咨询中心主任，国际一般系统论研究会中国分会概率统计系统专业理事会常务理事，第八届中国现场统计研究会理事，中国生物医学统计学会副会长，《中华医学杂志》等10余种杂志编委，北京大学口腔医学院客座教授，国家食品药品监督管理局评审专家：主编统计学专著16部，参编统计学专著8部，发表作者学术论文150余篇，发表合作论文90余篇，获军队科技成果和肖部级科技成果多项；在从事统计学工作的20会年中，为几千名研究生、医学科研人近、临床医生和杂志编辑讲授生物医学统计学，左全国各地作统计学学术报告100余场，举办十余期全国统计学培训班，培养多矗统计学专业硕士和博士研究生；近几年年来，参加国家级新药和医疗嚣械项目评审数十项：归纳并提炼出“八性”和“八思维”的统计学思想：了逆向统计学教学法和统计学三型理论。
序言
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