- SAS软件及其在数据分析中的应用(微课视频版)
- - 作者：编者:宁同科//李德高//宁方璞|责编:贾斌
  - 出版社：清华大学
  - ISBN：9787302649304
  - 出版日期：2023/12/01
  - 页数：210
- 售价：19.92

内容大纲
    本书是在SAS 9.4开发平台上编写的，主要分为SAS软件编程基础和SAS软件在数据分析中的应用两部分内容。
    第1～7章讲解SAS软件编程基础，内容包括SAS系统概述、SAS语言介绍、数据集的创建与整理、描述性统计分析与数据展现、ODS、SASSQL语言以及SAS宏语言编程，通过这一部分的学习，读者可以快速掌握SAS编程的基础知识，初步具备SAS编程开发能力。第8～10章讲解SAS软件在多元统计分析、回归分析以及时间序列分析中的应用，通过具体例子详细讲解如何使用SAS软件完成数据分析，重点讲解如何正确解读SAS数据分析的结果。
    本书可作为经济学、金融学、统计学、大数据、应用数学、医学等专业的高年级本科生和研究生的教材或参考书，也可以供希望使用SAS进行数据分析的从业者作为学习SAS软件的入门书籍。
作者介绍
目录
第1章  SAS系统概述
  1.1  SAS的历史
    1.1.1  SAS的起源
    1.1.2  SAS大事记
  1.2  SAS系统的结构特征
  1.3  SAS的安装
  1.4  SAS系统的启动与退出
    1.4.1  SAS系统的启动
    1.4.2  退出SAS
  1.5  SAS Studio
  1.6  使用SAS系统的帮助
  习题1
第2章  SAS语言介绍
  2.1  SAS语言的语法
  2.2  SAS文件系统
    2.2.1  SAS数据库
    2.2.2  SAS数据集
  2.3  SAS程序
  2.4  SAS数据步的编译与执行
  2.5  SAS语言的逻辑结构
  习题2
第3章  数据集的创建与整理
  3.1  创建SAS数据集
    3.1.1  流数据和平面文件的读入
    3.1.2  读取外部数据文件
  3.2  数据集的整理
    3.2.1  在Input语句之外增加数据集变量
    3.2.2  变量和观测的选择
    3.2.3  数据集的合并
    3.2.4  数据集的转置
  习题3
第4章  描述性统计分析与数据展现
  4.1  描述性统计分析
    4.1.1  Means过程
    4.1.2  Univariate过程
  4.2  统计报表制作
  4.3  Sgplot过程制作图形
    4.3.1  Sgplot过程的通用语法
    4.3.2  散点图
    4.3.3  条形图
    4.3.4  直方图
    4.3.5  箱线图
    4.3.6  回归线图
    4.3.7  时间序列图
  习题4
第5章  ODS
  5.1  ODS
    5.1.1  ODS概述
    5.1.2  跟踪输出对象
  5.2  管理输出目标

    5.2.1  Listing目标
    5.2.2  HTML目标
    5.2.3  RTF目标
    5.2.4  Printer
    5.2.5  PowerPoint
    5.2.6  Output
  5.3  关于输出对象模板的注释
    5.3.1  自定义标题和脚注
    5.3.2  “Style=”选项的应用
  习题5
第6章  SAS SQL语言
  6.1  SQL概述
  6.2  检索数据
  6.3  管理表
    6.3.1  删除、创建表
    6.3.2  行操作
    6.3.3  列操作
  习题6
第7章  SAS宏语言编程
  7.1  SAS宏语言概述
  7.2  SAS宏变量
    7.2.1  宏变量的定义与引用
    7.2.2  宏变量的其他定义方式
  7.3  SAS宏函数
    7.3.1  估值函数
    7.3.2  宏引用函数
  7.4  SAS宏
    7.4.1  宏的定义与编译
    7.4.2  带参数的宏
    7.4.3  全局宏变量和局部宏变量
    7.4.4  SAS宏中常见的宏语句
    7.4.5  SAS宏的编译与存储
  习题7
第8章  多元统计分析
  8.1  方差分析
    8.1.1  Anova过程
    8.1.2  Glm过程
  8.2  判别分析
    8.2.1  Discrim过程
    8.2.2  Candisc过程
  8.3  聚类分析
    8.3.1  Cluster过程
    8.3.2  Fastclus过程
  8.4  主成分分析
  8.5  因子分析
  8.6  典型相关分析
第9章  回归分析
  9.1  Reg过程
    9.1.1  Reg过程介绍
    9.1.2  经典线性回归

    9.1.3  不满足经典回归条件的情形
  9.2  联立方程估计
    9.2.1  Syslin过程介绍
    9.2.2  随机解释变量问题
    9.2.3  联立模型的估计
  9.3  Logistic回归
第10章  时间序列分析
  10.1  数据的准备
  10.2  ARIMA过程
  10.3  AutoReg误差自相关与异方差建模
  10.4  Varmax过程——向量自回归建模
参考文献

内容大纲

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