SAS统计分析标准教程
《SAS统计分析标准教程》 是2010年6月1日人民邮电出版社出版的图书，作者是杜强。
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《SAS统计分析标准教程》 是2010年6月1日人民邮电出版社出版的图书，作者是杜强。
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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
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多元统计分析方法
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
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。
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。
第1单元 SAS基本操作 1
1.1 SAS操作界面 1
1.2 SAS窗口操作 3
1.3 SAS菜单操作 7
1.4 SAS按钮操作 9
1.5 SAS数据库操作 9
1.5.1 定制Explorer显示格式 9
1.5.2 定制Explorer排列格式 10
1.5.3 创建SAS数据库 10
1.5.4 查找SAS数据库 11
1.5.5 查看SAS数据文件的属性 12
1.6 SAS文件操作 12
1.6.1 复制SAS数据文件 13
1.6.2 重命名SAS数据文件 13
1.6.3 打开SAS数据文件 14
1.6.4 删除SAS数据文件 14
1.7 管理磁盘文件 15
1.8 SAS编程基础 15
1.8.1 SAS程序的格式结构 16
1.8.2 SAS程序示例 16
1.9 SAS帮助操作 17
上机报告的写作要求 18
第2单元 SAS试验设计 19
2.1 术语和符号 19
2.2 随机抽样的设计 20
2.2.1 单变量随机抽样设计 20
2.2.2 配对变量随机抽样设计 21
2.2.3 两独立变量随机抽样设计 22
2.3 单因子试验设计 23
2.3.1 完全顺序设计 23
2.3.2 区组顺序设计 24
2.3.3 完全随机设计 25
2.3.4 完全随机区组设计 25
2.3.5 拉丁方设计 26
2.4 试验处理的析因设计 27
2.4.1 完全析因设计 27
2.4.2 区组析因设计 30
2.4.3 部分析因设计 32
2.4.4 最小部分析因设计 34
2.5 多因子试验设计 37
2.5.1 完全顺序设计 37
2.5.2 完全随机设计 38
2.5.3 不完全随机设计 39
2.5.4 完全随机区组设计 40
2.5.5 不完全随机区组设计 41
2.5.6 裂区设计 42
2.5.7 巢式设计 43
2.6 回归试验设计 44
2.6.1 一元回归设计 45
2.6.2 多元回归设计 45
2.7 响应面设计 47
2.7.1 问题和模型 48
2.7.2 中心组合正交旋转设计 48
2.7.3 中心组合精度均衡设计 54
2.7.4 小试验量的中心组合设计 55
2.7.5 Box-Behnken设计 56
2.8 最优试验设计 56
2.8.1 最优区组析因设计 57
2.8.2 最优平衡不完全区组设计 58
2.8.3 最优不完全区组设计 60
2.8.4 最优部分析因设计 61
上机报告 62
第3单元 SAS数据整理 63
3.1 数据表的格式要求 63
3.2 用Excel整理试验数据 64
3.2.1 创建Excel数据表 64
3.2.2 将Excel数据表转换成SAS数据表 65
3.3 用SAS整理试验数据 67
3.4 创建各种形式的SAS数据表 69
3.4.1 字符型SAS数据表 69
3.4.2 数值型SAS数据表 69
3.4.3 混合型SAS数据表 70
3.4.4 含频数和权值的SAS数据表 71
3.4.5 单变量SAS数据表 71
3.4.6 单向分组SAS数据表 72
3.4.7 两向分组SAS数据表 72
3.4.8 n向分组SAS数据表 72
3.4.9 二值SAS数据表 74
3.4.10 协差阵和相关阵SAS数据表 75
3.5 SAS数据表的管理 77
3.5.1 复制数据表 77
3.5.2 添加观测 78
3.5.3 修改观测 78
3.5.4 删除观测 79
3.5.5 更新观测 80
3.5.6 合并数据表 80
3.5.7 抽取子表 81
3.5.8 行对应合并数据表 82
3.5.9 匹配合并数据表 83
3.5.10 改变量名 83
3.5.11 删除变量 84
3.5.12 保留变量 85
3.6 SAS数据表的观测排序 85
3.7 SAS数据变换 86
3.8 SAS数据概括 87
上机报告 89
第4单元 SAS统计绘图 90
4.1 用SAS绘制散点图 90
4.1.1 单变量散点图 91
4.1.2 两变量散点图 91
4.1.3 多变量散点图 92
4.2 用SAS绘制折线图 93
4.2.1 单变量折线图 93
4.2.2 变量相关折线图 94
4.2.3 多变量折线图 95
4.3 用SAS绘制盒须图 95
4.4 用SAS绘制曲线图 98
4.4.1 拟合曲线图 98
4.4.2 函数的图形 100
4.5 用SAS绘制饼图 101
4.6 用SAS绘制柱形图 102
4.6.1 离散变量的频数分布图 103
4.6.2 离散变量的累积频数分布图 104
4.6.3 离散变量的百分率分布图 105
4.6.4 离散变量的累积百分率分布图 105
4.7 用SAS绘制直方图 106
4.7.1 连续变量的频数分布图 108
4.7.2 连续变量的累积频数分布图 109
4.7.3 连续变量的百分率分布图 110
4.7.4 连续变量的累积百分率分布图 111
4.8 用SAS绘制误差图 112
4.9 用SAS绘制三维网格图 114
4.10 用SAS绘制等值线图 115
上机报告 116
第5单元 SAS统计推断 117
5.1 SAS概率计算 117
5.1.1 贝努利分布 118
5.1.2 Poisson分布 119
5.1.3 正态分布 120
5.1.4 t分布 121
5.1.5 χ2分布 122
5.1.6 F分布 123
5.1.7 均匀分布随机数 124
5.1.8 离散分布随机数 125
5.2 单变量样本统计推断 125
5.2.1 0-1分布比率Z检验 126
5.2.2 离散变量的频数分布及检验 129
5.2.3 连续变量的频数分布及检验 134
5.2.4 基于观测的参数估计 138
5.2.5 基于频数的参数估计 139
5.2.6 连续变量均值和方差的假设检验 141
5.3 配对样本均值差t检验 142
5.4 两独立样本均值差t检验 144
5.5 多变量样本相关系数检验 145
上机报告 146
第6单元 单因子试验统计分析 148
6.1 单因子试验数据处理方法 148
6.2 平衡随机设计的试验分析 148
6.2.1 无协变量平衡随机设计的试验分析 148
6.2.2 含协变量平衡随机设计的试验分析 150
6.3 不平衡随机设计的试验分析 154
6.4 完全随机区组设计的试验分析 156
6.5 最优不完全随机区组设计的"para" label-module="para">
6.6 拉丁方设计的试验分析 160
上机报告 162
第7单元 多因子试验统计分析 163
7.1 多因子试验数据处理方法 163
7.2 列联表分析 163
7.3 随机设计的试验分析 166
7.3.1 平衡完全随机设计的试验分析 166
7.3.2 含协变量平衡完全随机设计的试验分析 167
7.3.3 最优完全随机设计的试验分析 170
7.3.4 最优平衡不完全随机设计的试验分析 172
7.4 随机区组设计的试验分析 175
7.4.1 单响应完全随机区组设计的试验分析 175
7.4.2 多响应完全随机区组设计的试验分析 177
7.4.3 最优不完全随机区组设计的试验分析 185
7.5 裂区设计的试验分析 187
7.6 巢式设计的试验分析 191
上机报告 194
第8单元 回归试验统计分析 195
8.1 导言 195
8.2 一元回归 195
8.2.1 一元线性回归 196
8.2.2 一元多项式回归 197
8.2.3 可线性化非线性回归 198
8.2.4 本质非线性回归 199
8.3 随机型自变量多元线性回归 201
8.3.1 回归诊断 201
8.3.2 全自变量多元线性回归 204
8.3.3 通径分析 206
8.3.4 筛选变量法多元线性回归 207
8.3.5 岭脊法多元线性回归 208
8.3.6 主分量法多元线性回归 209
8.3.7 典型相关分析 212
8.3.8 偏最小二乘多元线性回归 216
8.4 随机型自变量多元非线性回归 218
8.4.1 可线性化回归 218
8.4.2 多元二次多项式回归 220
8.4.3 本质非线性回归 221
8.5 确定型自变量多元线性回归 224
8.6 响应面设计的试验分析 227
8.6.1 因子水平编码和试验数据整理 227
8.6.2 响应面回归分析 229
8.6.3 响应面岭脊分析 231
8.6.4 响应面图形分析 233
8.7 确定型自变量多元非线性回归 236
上机报告 239
第9单元 主分量分析 241
9.1 导言 241
9.2 协差阵法主分量分析 242
9.3 相关阵法主分量分析 245
9.4 采用Solutions菜单操作进行"para" label-module="para">
上机报告 253
第10单元 因子分析 254
10.1 导言 254
10.2 主分量法因子分析 255
10.3 主因子法因子分析 264
10.4 最大似然法因子分析 269
10.5 最小二乘法因子分析 273
上机报告 275
第11单元 聚类分析 277
11.1 导言 277
11.2 坐标型观测聚类分析 277
11.3 频数型观测聚类分析 281
11.4 二值型观测聚类分析 284
上机报告 287
第12单元 判别分析 288
12.1 导言 288
12.2 Bayes判别分析 289
12.3 欧氏距离判别分析 293
12.4 Fisher判别分析 295
12.5 逐步Bayes判别分析 298
12.6 逐步欧氏距离判别分析 300
上机报告 303
参考文献 304 2100433B
试验设计与统计分析SAS实践教程内容简介