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第1章 SAS编程的语法知识1

1.1 SAS概述1

1.2观测值、变量常量2

1.3 SAS的操作符5

1.4 SAS数据挖掘常用的语句7

习题111

第2章 数据挖掘的预备知识13

2.1 DATA语句13

2.2 INPUT语句15

2.3 LENGTH语句23

2.4用LABEL语句指定变量标签24

2.5用PROC FORMAT过程指定数据标签25

2.6用MISSING语句宣告缺失值26

2.7注释语句27

2.8创建新变量27

2.9缺失值不参与运算28

2.10求和语句29

2.11删除变量30

2.12用INFILE语句读取外部文件的数据30

习题231

第3章 数据挖掘时的跳转与循环33

3.1 IF语句33

IF THEN语句33

IF THEN/ELSE语句36

3.2 GO TO语句38

3.3 LINK语句39

3.4 RETURN语句40

3.5删除部分个案43

删除数据集里暂时不用的个案43

用IF语句挖掘部分数字型的个案44

3.6循环语句45

3.7数组49

下标变量的下标49

在DO…END循环中使用数组50

多维数组51

习题353

第4章 建立数据仓库54

4.1建立永久数据集54

4.2数据的分组及分组标记58

分组控制58

数据的分组标记60

4.3数据的排序61

4.4数据集的连接62

变量相同时的连接62

变量不同时的连接63

变量值相同时的个案连接65

4.5数据集“合二为一”66

按个案号配对合并变量66

用BY语句进行匹配合并69

4.6用FILE语句控制输出文件70

4.7 OUTPUT语句72

OUTPUT语句格式73

一个个案的变量分几行输出73

一个DATA步创建多个数据集73

多行信息合并为一行74

4.8用DATASETS过程修改数据集76

4.9查阅数据集的信息77

习题478

第5章 数据挖掘的过程引论79

5.1 DATA语句79

5.2 INFILE语句79

5.3 INPUT语句80

用INPUT语句定义固定格式的变量81

用INPUT语句定义自由格式的变量81

用INPUT语句指定格式化的输入方式82

INPUT语句含有挖掘功能83

5.4用LABEL语句定义变量标签84

5.5用FORMAT及VALUE语句定义数值标签85

定义数值标签85

指定“格式化输入”86

用FORMAT语句指定变量值的格式87

5.6用TITLE语句显示标题88

5.7数据挖掘常用的统计过程90

用PROC FREQ过程做简单的频数分布91

用PROC CHART过程画图91

用PROC PLOT过程画散点图91

用PROC MEANS过程统计均值分布93

用PROC RANK过程统计秩和分布94

用PROC TABULATE制表94

用PROC UNIVARIATE过程做详尽的频数分布95

用PROC DBF过程调用dBASE数据库数据99

用PROC PRINT过程显示数据集的信息101

用PROC SORT过程对数据排序103

用PROC STANDARD过程对变量标准化104

用TRANSPOSE过程转置数据106

习题5107

第6章 通过描述统计挖掘数据108

6.1用FREQ过程做单双变量的频数统计108

FREQ过程命令108

FREQ过程与其他过程的连用110

6.2单变量频数分布110

6.3双变量交叉汇总和结合测量112

双变量频数统计的过程命令112

“定类-定类”双变量交叉汇总与结合测量112

“定比-定比”双变量交叉汇总与结合测量114

“定序-定序”双变量交叉汇总与结合测量115

6.4再用UNIVARIATE过程详细描述单变量117

举例117

UNIVARIATE过程命令119

计算方法121

6.5进一步用PROC CHART过程描述单变量121

PROC CHART过程命令122

CHART的选项1122

6.6用MEANS过程比较两个均值130

应用实例130

MEANS过程命令131

6.7用PROC PLOT过程画散点图134

6.8用RANK过程进行非参数检验136

什么是秩分136

RANK过程命令137

秩分计算137

运用举例138

习题6143

第7章 均值比较与T检验144

7.1均值比较的方法144

配对样本的均值比较144

两个独立样本的均值差检验145

7.2 MEANS过程及其t统计量145

7.3 TTEST过程及其t检验148

7.4非参数检验150

用NPARIWAY过程做非参数检验150

举例151

习题7152

第8章 方差分析154

8.1用ANOVA做均衡数据的方差分析154

ANOVA过程命令154

单因素方差分析155

双因素方差分析156

三因素方差分析158

R*C交互因素的方差分析160

多个实验组与对照组的均值比较163

用SNK的Q检验法比较组间均值164

8.2用GLM进行非均衡数据方差分析166

GLM过程命令166

GLM过程的统计功能166

用GLM做单因素3水平方差分析167

用GLM做双因素方差分析168

8.3协方差分析170

GLM过程命令171

用GLM做协方差分析171

习题8174

第9章 相关分析177

9.1数据的4种测量水平177

9.2皮尔逊积差相关178

皮尔逊相关系数CORR的计算公式178

皮尔逊相关系数的测量178

皮尔逊相关系数CORR的分析183

9.3皮尔逊二分“点—距”相关185

9.4肯氏（Kendall）等级相关τb185

计算肯氏等级相关系数的数据185

通过Analyst中的对话框计算肯氏相关系数τb186

肯氏相关系数τb结果分析189

9.5计算次序—比率数据的肯氏相关系数189

次序—比率数据例子189

计算次序—比率数据的Eta系数190

肯氏相关系数τb结果分析192

9.6斯皮尔曼等级相关192

斯皮尔曼等级相关系数的计算公式193

用“分析家”对话框测量等级相关193

Spearman相关系数的分析196

9.7“标称—标称”型变量的相关测量197

9.8 Cronbach的Alpha系数与Spearman相关系数197

9.9用PROC CORR过程编程计算相关系数198

习题9206

第10章 用GLM过程进行回归分析207

10.1最小平方法的原理207

方差分析208

统计量F209

回归系数B计算法209

判定系数R2210

残差分析210

DW统计量D210

10.2 GLM中各语句的格式211

10.3 GLM程序各语句的使用说明211

10.4调用GLM程序作一元线性回归218

数据与程序218

数据统计224

数据挖掘224

10.5调用GLM程序进行多元线性回归分析226

10.6调用GLM程序进行多项式回归231

多项式回归的一般模型231

多项式回归的实例232

10.7虚拟变量的用法234

习题10235

第11章 采用REG过程进行多元线性回归分析237

11.1用Analyst对话框做多元线性回归238

11.2 REG过程的语句格式242

REG程序中的语句及任选项243

REG程序中主要语句及关键词的注解243

11.3 REG程序进一步实例248

11.4 MAXR回归法和RSQUARE回归法255

MAXR回归法255

RSQUARE回归法255

实用程序及图例256

习题11260

第12章 路径分析261

12.1路径分析所用的程序261

12.2图形输出263

12.3路径图的分析方法266

习题12267

第13章 生存分析268

13.1名词引论268

13.2用LIFEREG进行生存分析269

LIFEREG过程命令270

LIFEREG过程的应用实例273

13.3用LIFETEST过程进行生存检验285

生存分布函数SDF及其他函数285

LIFETEST过程的命令语句285

应用举例287

习题13298

第14章 非线性回归分析一：对数与多项式回归303

14.1对数曲线回归303

对数曲线回归所要求的数据303

对数曲线回归的编程解法304

14.2对数曲线回归分析305

14.3拟合抛物线的多项式回归308

多项式回归分析的原始数据308

多项式回归的方程式309

多项式回归的SAS程序309

14.4多项式回归的结果与分析309

多项式回归的输出结果309

改用“分析家”对话框法进行多项式回归311

挖掘大学生生长发育的二次曲线模型314

习题14315

第15章 非线性回分析归二：Logistic回归与指数回归317

15.1 Logistic曲线回归317

15.2从Logistic曲线模型解出初始值319

15.3拟合Logistic曲线回归的分析321

参数估计322

参数近似的置信区间323

用Logistic曲线发掘人口数据324

15.4负指数生长曲线回归324

15.5分析负指数生长曲线326

15.6拟合指数曲线Y= AeBX回归329

建立指数曲线Y= AeBX的回归模型329

分析指数曲线Y= AeBX回归结果329

指数曲线的预测332

习题15332

第16章 用Logistic过程做逻辑斯蒂克回归333

16.1逻辑斯蒂克回归模型333

16.2 Logistic回归过程对数据的要求334

16.3用“分析家”对话框做Logistic回归336

16.4用编程法做逻辑斯蒂克回归341

16.5假设与检验345

16.6解释回归系数346

16.7发掘概率346

16.8多分变量的编码347

习题16348

第17章 2*2维Logistic Regression回归分析350

17.1 2*2维Logistic Regression模型350

17.2 2*2维Logistic Regression的变量及其数据350

17.3用“分析家”对话框进行2*2维Logistic回归351

17.4 2*2维Logistic回归分析356

习题17356