选择特殊符号
选择搜索类型
请输入搜索
《SAS实验设计与统计分析》是2010年人民卫生出版社出版的图书,作者是胡良平。
安全生产隐患类别一般隐患 重大隐患排查一般隐患(条)其中:已整改 (条) 整改率(%) 排查治理重大隐患 其中:列入治理计划的重大隐患排查重大隐患(条) 其中:已整改(条) 整改率(%) 列入治理计划...
满意度调查后的的数据分析应该用那种统计分析方法,稍微科学专业一点~~做课题参加比赛的
用到的方法太多了,包括差异性分析,回归分析,信度效度分析,等10几种方法我经常帮别人做这类的数据分析的
多元统计分析方法
多元统计分析概述 目 录 一、引言 ,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, 3 二、多元统计分析方法的研究对象和主要内容 ,,,,, 3 1.多元统计分析方法的研究对象 ,,,,,,,,,, 3 2.多元统计分析方法的主要内容 ,,,,,,,,,, 3 三、各种多元统计分析方法 ,,,,,,,,,,,,, 3 1.回归分析 ,,,,,,,,,,,,,,,,,,, 3 2.判别分析 ,,,,,,,,,,,,,,,,,, 6 3.聚类分析 ,,,,,,,,,,,,,,,,,, 8 4.主成分分析 ,,,,,,,,,,,,,,,,,, 10 5.因子分析 ,,,,,,,,,,,,,,,,,, 10 6. 对应分析方法 ,,,,,,,,,,,,,,,, 11 7. 典型相关分析 ,,,,,,,,,,,,,,,, 11 四、多元统计分析方法的一般步骤 ,,,,
统计分析在工程招标中的应用
基于目前广西乃至全国工程项目招标及施工情况,选择恰当的承包商与加强施工过程管理同等重要,而要选择恰当的承包商就必须有一个合理的系统的评价体系。文章采用多元统计中因子分析方法,对参与投标的各承包商的各项指标进行打分,对承包商的综合实力分析排序,从而为项目选择最佳承包商提供参考。
本书是为“试验设计与统计分析”课程配套的SAS上机操作类教程。全书包括12个单元。前8个单元为SAS应用的基础性练习,包括SAS基本操作、SAS试验设计、SAS数据整理、SAS统计绘图、SAS统计推断、单因子试验统计分析、多因子试验统计分析、回归试验统计分析8个专题,读者可按需要选取部分内容用作上机练习,培养利用SAS软件解决试验设计与数据处理问题的基本技能。后4个单元为SAS软件的高级统计实践,包括主分量分析、因子分析、聚类分析、判别分析4个专题,读者通过这4个单元的学习,可培养利用SAS软件解决多变量数据分析问题的基本技能。
本书主要面向农业院校园艺、农学、林科、动科、工科、生物科学等专业的本科生和研究生,所提供的试验统计方法亦适合其它高等院校“试验设计与统计分析”类课程的需要,也可为科研人员和生产技术人员在试验设计和数据处理方面提供帮助。
SAS统计软件是目前应用最广泛的统计软件之一,已广泛应用于医学、财经和社会科学等领域中进行数据管理和数据分析处理。《SAS统计分析与应用从入门到精通》重点介绍了各种多元统计分析方法的基本原理及其应用,包括方差分析、多元线性回归、Logistic回归分析、生存分析、主成分分析、因子分析、聚类分析、判别分析以及典型相关分析等。每一章详细讨论了统计分析方法的基本原理和分析过程,介绍了SAS程序的使用方法及应用实例说明、结果解释及结论分析等。
大多数科研活动是通过试验研究来定量探明问题中的因子效应、因果关系或相关关系的,一般涉及试验设计和统计分析两个基本过程。手工处理数据已难于完成设想的任务,尤其是多变量大规模样本的海量数据处理。鉴于SAS软件在数据处理方面的突出优势,借助SAS进行试验设计和统计分析是非常必要的。
SAS(Statistical Analysis System)是一款非常优秀的统计软件,由美国SAS软件研究所(SAS Institute)研制和发布。SAS具有强大完备的数据存取、数据管理、数据分析和数据展现功能,能有效解决试验设计、统计分析、规划决策、质量控制、经济计量、金融财务等方面的数据处理问题,广泛应用于大学教育、科学研究、产品研发、企业生产、行政管理、经济管理等领域。目前,SAS被公认为数据处理方面的标准软件,它与SPSS、BMDP并称为国际上最有影响的三大统计软件。
SAS采用多窗口集成操作环境,每个窗口均配置标题栏、菜单栏、工具条和注释栏,根据需要还配置列表框、滚动条、选项框等控件,布局美观易用。用SAS进行数据处理时,既可采用菜单驱动方式,又可采用程序驱动方式。采用菜单驱动方式处理数据操作虽较为简单,容易使用户掌握SAS的用法,但操作过程需要较多的选项步骤,在统计原理不太清楚时仍难免造成数据分析错误。另外,菜单驱动方式处理数据未包含SAS的许多统计方法,因而其应用有一定的局限性。相比之下,采用程序驱动方式处理数据的方法具有较强的建模能力和适应性,能灵活用于复杂多样背景下的试验数据处理,对于解决各种实际问题更加有效。再者,SAS程序仅有数据步(DATA STEP)和过程步(PROC STEP)两种类型,两种程序的格式结构基本相同且用法较简单,几个语句就能实现丰富的统计功能,而且程序驱动方式处理数据囊括了SAS的全部统计方法。
本书是为“试验设计与统计分析”课程教材配套的上机练习指导书。全书共分12个单元,每个单元又按问题类型划分出若干节。每个单元的练习对象均以实例展开,以问题、试验、数据、程序、结果、分析的基本架构由浅入深陈述,对于较难的问题还介绍了数学模型和统计方法。掌握这些内容后,读者还可以通过举一反三实现更为复杂的统计分析。
本书前8个单元为SAS应用的基础性练习。第1单元为SAS基本操作,主要使读者熟悉SAS软件和它的基本操作,进而为后续单元的试验设计和统计分析做好准备;第2单元为SAS试验设计,主要使读者掌握试验的主要设计方法,并为后续单元的试验分析做好准备;第3单元为SAS数据整理,主要使读者掌握试验数据的格式整理和数据表管理,并为后续单元中试验分析的SAS编程做好准备;第4单元为SAS统计绘图,主要使读者掌握SAS统计数据的展现方法;第5单元为SAS统计推断,主要使读者掌握参数估计及假设检验的概念和方法;第6单元为单因子试验统计分析,主要使读者掌握单因子试验的因果分析方法;第7单元为多因子试验统计分析,主要使读者掌握多因子试验的因果分析方法;第8单元为回归试验统计分析,主要使读者掌握变量间相关关系的分析方法;后4个单元为SAS应用的高级统计实践。第9单元为主分量分析,主要使读者掌握变量集的化简技术和问题的综合评价技术;第10单元为因子分析,主要使读者掌握问题的潜在因子分析技术;第11单元为聚类分析,主要使读者掌握研究对象的数值分类技术;第12单元为判别分析,主要使读者掌握研究对象的判别分类技术。
本书自2000年起先后在山西农业大学园艺学院“生物统计学”(后改名为“试验设计与统计分析”)、工学院“试验设计与多元分析”的实验课上使用,课程对象既有本科生又有研究生。本书历经10余届的教学应用和多次大的修改、增删和调整,从最初的仅服务于课程教学到现在的教学与科研兼顾,其凝聚了很多学生的学习经验和编著者的教学科研体会。
本书具有由浅入深、系统性强、层次分明、实例丰富、适合自学、易学易懂、不需较强计算机基础等特点,旨在使读者通过“模仿"para" label-module="para">
限于编著者水平,教材中一定存在不妥之处,恳切希望广大读者批评指正。