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试验设计与统计分析SAS实践教程内容简介

试验设计与统计分析SAS实践教程内容简介

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。

试验设计与统计分析SAS实践教程造价信息

市场价
信息价
询价

动态流量实时统计分析分发服务软件

规格型号：
本省级;项目一;定制化数据服务开发;定制业务封装服务;视图-动态流量实时统计分析分发服务新一代公安信息网
价格行情：
材料单位：
个
材料品牌：
L.JOY
材料税率：
13%
供应商：
南京埃尔乔亿自控设备有限公司
报价时间：
2022-12-08

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PH分析仪

规格型号：
型号:TPH21AC+TPH-S0C10
价格行情：
材料单位：
套
材料品牌：
天健创新
材料税率：
13%
供应商：
天健创新（北京）监测仪表股份有限公司
报价时间：
2022-12-08

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总磷分析仪

规格型号：
型号:TEM-TP9000
价格行情：
材料单位：
套
材料品牌：
天健创新
材料税率：
13%
供应商：
天健创新（北京）监测仪表股份有限公司
报价时间：
2022-12-08

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SS分析仪

规格型号：
型号:TSS10AC+TSS-S0C10
价格行情：
材料单位：
套
材料品牌：
天健创新
材料税率：
13%
供应商：
天健创新（北京）监测仪表股份有限公司
报价时间：
2022-12-08

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COD分析仪

规格型号：
型号:TEM-COD9000
价格行情：
材料单位：
套
材料品牌：
天健创新
材料税率：
13%
供应商：
天健创新（北京）监测仪表股份有限公司
报价时间：
2022-12-08

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Pcm通道分析器

规格型号：
20-400Hz
价格行情：
材料单位：
台班
材料税率：
地区时间：
韶关市2010年7月信息价
所属行业：
建筑工程
备注说明：

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逻辑分析仪

规格型号：
K2016通道
价格行情：
材料单位：
台班
材料税率：
地区时间：
韶关市2010年7月信息价
所属行业：
建筑工程
备注说明：

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谐波分析仪

规格型号：
F41
价格行情：
材料单位：
台班
材料税率：
地区时间：
韶关市2010年7月信息价
所属行业：
建筑工程
备注说明：

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7号信令分析仪

规格型号：
价格行情：
材料单位：
台班
材料税率：
地区时间：
韶关市2010年7月信息价
所属行业：
建筑工程
备注说明：

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通信性能分析仪

规格型号：
2Mb/s-2.5Gb/s
价格行情：
材料单位：
台班
材料税率：
地区时间：
韶关市2010年7月信息价
所属行业：
建筑工程
备注说明：

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统计分析系统

规格型号：
统计分析系统
需求量：
1套
报价数：
1
材料品牌：
材料档次：
中高档
费用说明：
不含税费 | 不含运费
询价时间：
2017-11-10

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统计分析系统

规格型号：
1.名称:统计分析系统 2.品牌:徽粤大海/DHWL 3.型号:DHWL-XLZS 4.产地:中国5.功能参数:主要针对信息采集质量、责任主体的处置效能、区域的综合处理结果进行评价分析
需求量：
1套
报价数：
3
材料品牌：
材料档次：
高档
费用说明：
不含税费 | 含运费
询价时间：
2020-10-23

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统计分析子系统

规格型号：
统计分析子系统
需求量：
1套
报价数：
2
材料品牌：
材料档次：
中档
费用说明：
不含税费 | 不含运费
询价时间：
2019-12-31

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客流统计分析系统接口

规格型号：
监测客流统计分析系统,
需求量：
1套
报价数：
1
材料品牌：
施耐德
材料档次：
中高档
费用说明：
不含税费 | 不含运费
询价时间：
2018-11-30

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KPI统计分析

规格型号：
-
需求量：
0.1人月
报价数：
3
材料品牌：
详见原档
材料档次：
中高档
费用说明：
含税费 | 含运费
询价时间：
2021-08-19

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试验设计与统计分析SAS实践教程前言

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。

试验设计与统计分析SAS实践教程目录

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实践教程内容简介常见问题

安全隐患排查统计分析表

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...
大设计的内容简介

《大设计》无所不在。在会议室和战场上；在工厂车间中也在超市货架上；在自家的汽车和厨房中；在广告牌和食品包装上；甚至还出现在电影道具和电脑图标中。然而，设计却并非只是我们日常生活环境中的一种常见现象，它...
构成设计的内容简介

本书分为上篇“平面构成”和下篇“色彩构成”两个部分，每一部分的最后章节选编了一些本校历年来学生的优秀作品作为参考，图文并茂、深入浅出。此外，本书最后部分附有构成运用范例及题型练习，可供自考学生参考。本...

试验设计与统计分析SAS实践教程内容简介文献

广东石油化工学院食品试验设计与统计分析试卷

广东石油化工学院食品试验设计与统计分析试卷

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页数： 10页

. 教育资料广东石油化工学院食品试验设计与统计分析试卷姓名：学号：专业年级班级：考试科目：食品试验设计与统计分析考试方式：闭卷试卷命题人：黄静王佳婷马雪霞叶华珠周慧敏题号一二三总分得分一．填空题（ 20分，每题 1分） 1. 常用的表示变异程度的统计量有全距、方差、标准差和变异系数。（第二章 P23） 2. 假设检验首先要对总体提出假设，一般要作两个： H0假设和 HA假设。（第四章 P48） 3. 有一批食品，其合格率为 0.85，今在该批食品中随机抽取 6 份。则最少有 4份合格的概率为 0.9525 。（第三章 P29） 4. 相关系数 r 的大小范围是 [-1,1] 。（第六章 P125） 5. 试验设计的三个基本原则是设置重复、随机化、局部控制。（第八章） 6. .假设检验首先要对总体提出假设，一般要作两个， __无效

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聚氯乙烯绝缘电线的额定工作温度与热寿命试验的试验设计和统计分析

聚氯乙烯绝缘电线的额定工作温度与热寿命试验的试验设计和统计分析

聚氯乙烯绝缘电线的额定工作温度与热寿命试验的试验设计和统计分析

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热寿命和额定工作温度是聚氯乙烯绝缘电线的非常重要的特性。根据其绝缘老化的机理、理论及阿伦尼厄斯数学模型,本文就一种规格电线的温度加速寿命的试验设计选择、合理试验方案的确定、对试验结果的分析与假设检验等,在方法上作了简要介绍。同时证明所选择的试验方法是正确的,可作为聚氯乙烯绝缘电线温度加速寿命试验方法的基础。

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SAS统计分析与应用从入门到精通内容提要

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。

SAS统计分析与应用从入门到精通书籍章节

第1章 SAS for Windows入门 1 1.1 SAS简介 2 1.1.1 SAS系统特点 2 1.1.2 SAS系统结构组成 3 1.1.3 SAS系统资料 4 1.1.4 SAS软件要求 4 1.2 SAS for Windows的安装和启动 4 1.3 SAS菜单操作 5 1.4 SAS系统的文件管理 6 1.5 本章小结 7 第2章 SAS编程入门 8 第3章 SAS宏编程 46 3.1 宏变量 47 3.1.1 宏变量的产生 47 3.1.2 宏变量的引用 48 3.1.3 宏变量的特殊用法 50 3.2 宏 52 3.2.1 宏的定义 52 3.2.2 宏的调用 52 3.3 本章小结 57 第4章 SAS输出传送系统(ODS) 58 4.1 ODS功能 59 4.2 ODS语句 59 4.3 ODS程序实例 60 4.3.1 缺省的Listing目标 60 4.3.2 ODS TRACE语句 61 4.3.3 ODS SELECT和ODS EXCLUDE语句 62 4.3.4 ODS OUTPUT语句 62 4.3.5 ODS RTF语句 63 4.3.6 ODS HTML语句 64 4.4 本章小结 64 第5章 PROC SQL简介 66 5.1 SQL过程概述 67 5.2 SQL语句格式 67 5.3 SQL过程应用实例 69 5.4 本章小结 74 第6章定量资料的统计描述 75 6.1 统计描述基础理论知识 76 6.1.1 集中趋势描述 76 6.1.2 离散趋势描述 78 6.1.3 正态分布 80 6.2 统计描述分析实例 81 6.2.1 proc means分析实例 81 6.2.2 proc univariate分析实例 83 6.2.3 对数正态分布资料的统计描述 86 6.3 本章小结 87 第7章 t检验 88 7.1 单样本t检验 89 7.1.1 单样本t检验的基础理论 89 7.1.2 单样本t检验分析实例--MEANS、UNIVARIATE过程 89 7.1.3 无原始数据的单样本t检验SAS程序 91 7.2 配对设计资料的t检验 92 7.2.1 配对设计资料t检验的基础理论 92 7.2.2 配对t检验实例--MEANS、UNIVARIATE、TTEST过程 93 7.2.3 无原始数据的配对设计的t检验分析实例 97 7.3 两独立样本的t检验 98 7.3.1 两独立样本t检验的基础理论 98 7.3.2 独立样本t检验分析实例--TTEST过程应用 99 7.3.3 无原始数据的两独立样本t检验分析实例 101 7.4 本章小结 102 第8章方差分析 103 8.1 方差分析概述 104 8.2 完全随机设计资料的方差分析 105 8.2.1 单因子方差分析介绍 106 8.2.2 单因子方差分析的SAS程序实例 106 8.3 随机区组设计资料的方差分析 111 8.3.1 随机区组方差分析介绍 111 8.3.2 随机区组方差分析的SAS程序实例 114 8.4 拉丁方设计资料的方差分析 116 8.4.1 拉丁方方法介绍 117 8.4.2 拉丁方分析的SAS程序实例 118 8.5 析因设计资料的方差分析 121 8.5.1 析因设计方法介绍 121 8.5.2 析因方差分析的SAS程序实例 124 8.6 正交试验设计资料的方差分析 127 8.6.1 正交试验设计方法介绍 127 8.6.2 正交试验设计资料分析的SAS程序实例 129 8.7 重复测量资料的方差分析 130 8.7.1 重复测量设计方法介绍 131 8.7.2 重复测量资料分析的SAS程序实例 132 8.8 协方差分析 140 8.8.1 协方差分析方法介绍 140 8.8.2 协方差分析的SAS程序实例 141 8.9 本章小结 145 第9章直线回归与相关 146 9.1 直线相关分析 147 9.1.1 直线相关分析介绍 147 9.1.2 直线相关分析的SAS程序实例 149 9.2 直线回归分析 152 9.2.1 直线回归分析介绍 152 9.2.2 直线回归分析的SAS程序实例 154 9.3 本章小结 158 第10章多元线性回归与相关 159 10.1 多元线性回归与相关的基础理论 160 10.1.1 多元线性回归 160 10.1.2 复相关系数与偏相关系数 172 10.2 分析实例 173 10.2.1 多元线性回归方程的建立 173 10.2.2 复相关系数与偏相关系数的SAS程序实例 177 10.3 本章小结 180 第11章 Logistic回归分析 181 11.1 非条件Logistic回归 182 11.1.1 非条件Logistic回归介绍 182 11.1.2 非条件Logistic回归模型的建立和检验 183 11.1.3 非条件Logistic回归的SAS程序 185 11.2 条件Logistic回归 202 11.2.1 条件Logistic回归介绍 203 11.2.2 条件Logistic回归的SAS程序 204 11.3 本章小结 206 第12章相对数 207 12.1 相对数简介 208 12.1.1 率的标准化 209 12.1.2 率的假设检验 212 12.2 SAS分析实例 214 12.2.1 率的标准化SAS程序 214 12.2.2 率的Z(U)检验的SAS程序 214 12.3 本章小结 216 第13章行×列表分析 217 第14章非参数统计 249 第15章生存分析 271 第16章主成分分析 292 16.1 主成分分析简介 293 16.1.1 主成分分析的数学模型 293 16.1.2 主成分分析的方法步骤 294 16.1.3 主成分分析的应用 296 16.2 PRINCOMP过程实例 297 16.3 本章小结 306 第17章因子分析 307 17.1 因子分析简介 308 17.2 FACTOR过程实例 316 17.3 本章小结 323 第18章聚类分析 325 18.1 聚类分析简介 327 18.2 聚类分析SAS实例 332 18.2.1 VARCLUS过程实例 332 18.2.2 CLUSTER过程实例 341 18.2.3 FASTCLUS过程实例 346 18.2.4 ACECLUS过程实例 350 18.3 本章小结 357 第19章判别分析 358 19.1 判别分析简介 359 19.2 判别分析SAS实例 364 19.2.1 DISCRIM过程实例 364 19.2.2 CANDISC过程实例 371 19.2.3 STEPDISC过程实例 376 19.3 本章小结 378 第20章典型相关分析 380 20.1 典型相关简介 381 20.1.1 典型相关分析的理论架构及基本假设 382 20.1.2 冗余分析 383 20.1.3 典型相关系数的假设检验 384 20.2 CANCORR过程实例 384 20.3 本章小结 394 第21章诊断试验的ROC分析 395 21.1 诊断试验简介 396 21.1.1 诊断试验介绍 396 21.1.2 诊断试验评价指标 396 21.1.3 ROC分析资料收集与整理 399 21.1.4 ROC曲线构建 399 21.2 ROC分析及SAS分析实例 400 21.3 本章小结 403 第22章一致性检验Kappa 404 22.1 二分类资料一致性分析 405 22.1.1 Kappa值的计算及检验 405 22.1.2 一致性检验的SAS分析实例 406 22.2 有序分类资料一致性分析 407 22.2.1 有序分类资料一致性分析简介 407 22.2.2 有序分类资料一致性分析的SAS实例 408 22.3 本章小结 410 第23章概率抽样方法 411 23.1 简单随机抽样及SAS程序 413 23.2 系统(机械、等距)抽样及SAS程序 417 23.3 分层抽样及SAS程序 418 23.4 整群抽样及SAS程序 425 23.5 多阶抽样及SAS程序 426 23.6 本章小结 429 第24章样本量估计 430 24.1 样本量估算的影响因素 431 24.2 分类资料的样本量估计 431 24.2.1 抽样调查样本量的估计及SAS程序 431 24.2.2 单样本与已知总体检验时样本量的估计及SAS程序 432 24.2.3 两样本率比较样本量的估计及SAS程序 433 24.2.4 配对设计总体率比较样本量的估计及SAS程序 433 24.3 定量资料的样本量估计 435 24.3.1 抽样调查总体参数估计时样本量的估计及SAS程序 435 24.3.2 单样本与已知总体检验时样本量的估计及SAS程序 435 24.3.3 两总体均数比较样本量的估计及SAS程序 436 24.3.4 配对设计两样本均数比较样本量的估计及SAS程序 436 24.4 本章小结 437 第25章统计图 438 25.1 直条图 439 25.2 圆图 441 25.3 线图 442 25.4 半对数线图 443 25.5 箱线图 444 25.6 散点图 447 25.7 直方图 448 25.8 统计地图 449 25.9 本章小结 449 参考文献 450

试验优化设计与统计分析内容简介

《试验优化设计与统计分析》全书共分10章，包括试验资料的统计描述、理论分布与抽样分布、统计假设检验与参数估计、方差分析、回归与相关、试验设计基础、正交试验设计、均匀试验设计、回归试验设计、Excel在统计分析中的应用等内容。在系统介绍常用试验设计及其统计分析方法的同时，还重点介绍了试验优化设计方法在工业生产与工程技术中的实际应用，并列举了大量实例，做到理论联系实际，便于理解和自学。深入浅出，通俗易懂，可读性强。 《试验优化设计与统计分析》可作为轻工院校、农业院校、商学院、水产学院、粮食学院等高等院校的食品科学、食品工程、发酵工程、生物工程、食品质量与安全以及化工等专业教学用书，也可用作相关专业的成人教育教材，可供科研人员、工程技术人员、管理人员和试验工作者在学习和查阅时参考。试验优化设计是以数理统计为基础，对试验进行优化设计与统计分析的科学方法，是科技工作者必备的基本技能。

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