SAS数据分析范例

SAS（Statistical Analysis System，统计分析系统）是当今国际最著名的数据分析软件系统。 本书从SAS编程出发，用范例的形式介绍SAS数据分析在各个领域的广泛应用。内容包括：图形分析、描述性分析、回归分析、方差分析与一般线性模型、多变量过程、聚类分析、判别分析、时间序列预测、时间序列模型、自回归过程等。本书的特色是大量范例与例题以及用宏功能编程。本书光盘是本书重要组成部分，其中包括“SAS数据分析例题”（170个例题）及程序等。读者可以从本书的例题及程序举一反三，解决大量实际问题。 本书读者对象是高等院校、科研单位的统计、信息等相关专业的本科生、研究生、科技人员和企事业单位计算机工作者、数据分析工作者。

前言 A SAS系统编程简介 A1 SAS基本内容简介 A1.1 SAS系统运行操作 A1.2 建立SAS数据集的方法 A1.3 建立sAs数据库的方法 A1.4 sAs数据集的加工 A1.5 SAS运算符号及SAS函数 A1.6 逻辑语句与循环语句 A1.7 几个SAS过程简介 A2 SAS宏功能编程简介 A2.1 SAS宏变量的定义与引用 A2.2 SAS宏的定义与调用 A2.3 带参数的宏 A2.4 宏循环语句 A2.5 宏功能编程的特点与优点 第1章 图形分析 概述 范例1.1 国内生产总值及构成 范例1.2 国内生产总值 范例1.3 人口资料图形分析（一） 范例1.4 人口资料图形分析（二） 第2章 描述性分析 概述 范例2.1 盘碟、金属线数据描述性分析 范例2.2 血清总蛋白含量描述性分析 范例2.3 金属线数据描述性分析 范例2.4 股票数据描述性分析 第3章 回归分析 概述 范例3.1 国内生产总值回归分析 范例3.2 主要农产品产量回归分析 范例3.3 畜产品产量回归分析 范例3.4 农林牧渔业总产值回归分析 第4章 方差分析与一般线性模型 概述 范例4.1 Fisher的Iris数据方差分析 范例4.2 城市、城镇居民家庭基本情况 范例4.3 学生考试成绩二因素方差分析 范例4.4 修理工作二因素方差分析 第5章 多变量过程 概述 范例5.1 地区平均每人全年家庭收入主成分分析 范例5.2 地区人口主成分分析 范例5.3 主要农产品产量因子分析 范例5.4 盐泉水化学特征系数因子分析 第6章 聚类分析 概述 范例6.1 人口按国家和地区快速聚类 范例6.2 主要农产品产量谱系聚类 范例6.3 地区农林牧渔总产值快速聚类 范例6.4 地区工业增长值谱系聚类 第7章 判别分析 概述 范例7.1 人口按国家和地区的判别分析 范例7.2 Fishel‘的Iris数据判别分析 范例7.3 国民经济生产总值判别分析 范例7.4 居民消费水平判别分析 第8章 时间序列预测 概述 范例8.1 国内生产总值构成预测 范例8.2 国际航班旅客数预测 范例8.3 加拿大山猫数据预测 范例8.4 美国事故死亡数据预测 第9章 时间序列Arima模型 概述 范例9.1 国内生产总值构成AriiTla模型 范例9.2 加拿大山猫数据Arima模型 范例9.3 美国月事故死亡数据Arima模型 范例9.4 居民家庭人均收入Arima模型 第10章 自回归过程 概述 范例10.1 国内生产总值自回归过程 范例10.2 商品零售额月数据自回归过程 范例10.3 教育经费情况自回归过程 范例10.4 居民消费水平自回归过程 参考文献