多因素分析与SAS应用PDF电子书下载

第一章 SAS系统基本知识 1

1.1 SAS程序 1

1.1.1 SAS程序结构 1

1.1.2 SAS编程基础 1

1.1.3 SAS程序的屏幕编辑 4

1.2 SAS程序的存贮、读取及打印 7

1.2.1 SAS程序的存贮 7

1.2.2 SAS程序的读取 8

1.2.3 SAS程序的打印 8

1.3 SAS数据步 8

1.3.1 数据步中所用的语句 9

1.3.2 建立SAS数据集 10

1.3.3 存贮SAS数据集 12

1.3.4 SAS数据集读入内存 12

1.3.5 数据文件的修改 13

1.3.6 数据文件的增加 15

1.3.7 对数据文件作删除 17

1.3.8 SAS数据集的连接 18

1.3.9 SAS数据集的合并 19

1.3.10 数据排序 20

1.4 SAS数据集与DBASE数据库的转换 21

1.4.1 DBASE数据文件转换成SAS数据集 21

1.4.2 SAS数据集转换成DBASE数据文件 22

1.4.3 补充说明 22

1.5 外部数据文件转成SAS数据集 22

2.1 方法概述 24

第二章 两样本平均值向量之间的比较 24

2.2 基本SAS语句 25

2.3 实例 25

2.4 补充说明 33

第三章 多个样本均值向量之间的比较 34

3.1 方法概述 34

3.2 基本SAS语句 35

3.3 实例 36

3.4 多个样本间的两两比较 39

第四章 多元协方差分析 44

4.1 多元协方差分析的计算步骤 44

4.2 SAS语句编写的程序及运行结果解释 47

第五章 曲线拟合 58

5.1 曲线拟合的用途 58

5.2 常用的曲线模型 59

5.3 曲线拟合的一般步骤 63

5.4 基本SAS语句 64

5.5 实例 65

5.5.1 多项式曲线的拟合 65

5.5.2 指数曲线的拟合 71

5.5.3 双曲线的拟合 78

5.5.4 Logistic曲线的拟合 82

5.5.5 催化模型的拟合 84

6.4 实例 89

6.3 SAS语句 89

6.2 典型相关分析计算步骤 89

第六章 典型相关分析 89

5.6 补充说明 89

6.1 典型相关分析方法概述 89

第七章 趋势面分析 108

7.1 方法概述 108

7.2 基本SAS语句 110

7.3 实例 111

7.4 趋势图的绘制 116

8.1.1 多元回归的一般解法 122

第八章 多元回归 122

8.1 多元回归的概念及分析实例 122

8.1.2 假设检验 123

8.1.3 区间估计 124

8.1.4 回归分析中的共线性诊断与残差分析 124

8.1.5 实例 126

8.2 逐步回归 129

8.2.1 逐步回归的概念 129

8.2.2 逐步回归的计算步骤 130

8.2.3 实例 131

8.3 线性模型应用于排除混杂因素的影响 134

8.3.1 方法 134

8.3.2 实例 135

8.4 岭回归分析 136

8.4.1 方法 137

8.4.2 应用SAS估计岭回归系数 137

8.4.3 实例 139

第九章 判别分析 144

9.1 Bayes多类判别 144

9.2 逐步判别分析 147

9.3 基本SAS语句 148

9.4 实例 150

第十章 聚类分析 162

10.1 样品聚类法 162

10.1.1 聚类分析的原理 162

10.1.2 SAS基本语句 166

10.1.4 实例 168

10.1.3 聚类图 168

10.2 指标聚类法 173

10.2.1 指标聚类常用统计量 174

10.2.2 指标聚类过程 174

10.2.3 SAS基本语句 175

10.2.4 实例 176

11.1 主成分分析 180

11.1.1 主成分分析的思想 180

第十一章 因子分析 180

11.1.2 主成分的性质 182

11.1.3 主成分的选取 183

11.1.4 主成分分析的应用 183

11.1.5 基本SAS语句 186

11.1.6 实例 187

11.2 因子分析 190

11.2.1 因子分析的模型 190

11.2.2 因子分析的步骤 190

11.2.3 因子分析应注意的问题 192

11.2.4 因子分析的应用 193

11.2.5 基本SAS语句 194

11.2.6 实例 195

第十二章 Logistic回归 199

12.1 Logistic回归模型的基本原理 199

12.2 多因素Logistic回归模型的参数估计 200

12.3 SAS基本语句 202

12.4 运行SAS程序后RR的计算方法 203

12.5 实例 205

12.6 多分类的Logistic模型 225

12.6.1 模型 225

12.6.2 判别系数的估计 226

12.6.3 分类规则 226

12.6.4 实例 226

12.6.5 补充说明 233

13.1.1 生存时间 234

13.1.2 终检数据 234

13.1 生存分析的概念 234

第十三章 生存分析 234

13.1.3 生存时间T的三种主要分布 235

13.1.4 参数回归模型 236

13.2 全参数回归模型 237

13.2.1 指数分布 237

13.2.2 威布尔（Weibull）分布 238

13.3 SAS语句 239

13.4 实例 240

13.5 补充说明 249

第十四章 对数线性模型 250

14.1 对数线性模型的原理 250

14.1.1 二维列联表模型 250

14.1.2 三维列联表模型 251

14.1.3 参数估计 253

14.2 模型的选择 253

14.3 基本SAS语句 255

14.4 实例 256

14.5 补充说明 266