统计分析及其SAS实现

《统计分析及其SAS实现》介绍了常用统计分析方法及其在sas软件中的实现。全书共11章，内容包括:统计分析的sas基础，描述统计，假设检验，线性回归分析与回归诊断，方差分析，分类数据的列联表分析，主成分分析，因子分析，典型相关分析，判别分析和聚类分析。每章末附有一定数量的习题，用于补充正文或提供统计模型。书中在讲述各种统计方法时，力争使统计学原理、实例和sas程序及输出有机结合，以增强读者对统计学中问题和原理的理解。
《统计分析及其SAS实现》可作为统计学、概率论与数理统计和经济管理等专业高年级本科生统计分析软件课程的教材使用，也可供相关专业研究生、青年教师和统计分析工作者参考。 

第1章 统计分析的ASA基础
1.1 ASA概述
1.1.1 显示管理方式
1.1.2 系统配置
1.2 ASA编程基础
1.2.1 数据步基本语句
1.2.2 input语句
1.2.3 数据集与数据库
1.3 几个常用过程
1.3.1 print过程
1.3.2 sort过程
1.3.3 gplot过程
1.3.4 transpose过程（转置数据集）
1.3.5 standard过程（标准化数据）
1.4 常用结构语句
1.4.1 选择结构
1.4 ,2循环结构
1.5 ASA数据集管理
1.5.1 编辑数据集
1.5.2 数据集的横向合并
1.5.3 与其他系统数据集间的转换
1.6 ASA的常用统计函数
1.6.1 随机数生成函数
1.6.2 累积分布函数和概率密度函数
1.6.3 分位数函数
1.7 补充与习题

第2章 描述统计
2.1 描述性统计量
2.1.1 描述总体分布位置的统计量
2.1.2 描述总体分散程度的统计量
2.1.3 描述总体分布形状的统计量
2.2 图形描述总体
2.2.1 条形图和直方图
2.2.2 箱线图（box-and-whisker）
2.3 补充与习题

第3章 假设检验
3.1 假设检验与区间估计
3.1.1 参数的假设检验
3.1.2 参数的区间估计
3.2 正态总体均值和方差的检验
3.2.1 正态总体均值检验
3.2.2 正态总体方差检验
3.3 两总体均值比较
3.3.1 独立组均值比较
3.3.2 成对组均值比较
3.4 正态性检验
3.4.1 x2检验法
3.4.2 经验分布函数（ecdf）检验法
3.4.3 shapiro-wilk检验
3.5 补充与习题

第4章 线性回归分析与回归诊断
4.1 统计模型
4.2 模型参数的ZUI小二乘估计和因变量的预测
4.2.1 模型参数的ZUI小二乘估计及其性质
4.2.2 因变量的预测
4.3 回归分析中的假设检验
4.3.1 回归方程的显著性检验
4.3.2 单个回归系数的显著性检验
4.3.3 回归系数的一般线性假设检验
……
第5章 方差分析
第6章 分类数据的列联表分析
第7章 主成分分析
第8章 因子分析
第9章 典型相关分析
第10章 判别分析
第11章 聚类分析
附录a 辅助知识
参考文献