第一章 SAS概述 1
1.1 Windows系统下SAS简介 1
1.2 SAS9.0系统的安装和启动 2
1.2.1 安装SAS 2
1.2.2 启动SAS 3
1.3 SAS主要窗口介绍 4
1.3.1 增强型编辑器 5
1.3.2 程序编辑器窗口 6
1.3.3 输出窗口 7
1.3.4 日志窗口 7
1.3.5 Web输出窗口 7
1.3.6 SAS资源管理器窗口 9
1.3.7 结果管理窗口 10
1.4 SAS程序的组成 11
1.5 SAS程序的编写规则 11
1.6 SAS程序的运行、修改与存储 12
1.7 一些常用SAS语句 12
1.7.1 TITLE语句 12
1.7.2 DM语句 12
1.7.3 OPTIONS语句 13
1.7.4 DATA语句 13
1.7.5 INPUT语句 13
1.7.6 PROC语句 16
1.7.7 OUTPUT语句 17
1.7.8 PRINT语句 17
1.8 一个简单的SAS程序例子 18
第二章 建立SAS数据集 20
2.1 编辑程序导入数据 20
2.2 将其他格式的数据文件导入数据集 21
2.2.1 文本格式的数据文件 21
2.2.2 微机格式的数据文件 22
2.3 利用ASSIST创建数据集 25
2.4 数据集的复制、拆分与合并 30
2.4.1 数据集的复制 30
2.4.2 数据集的拆分 31
2.4.3 数据集的合并 32
第三章 报表与图形输出 36
3.1 SORT过程 36
3.2 GPLOT过程 37
3.2.1 散点图 37
3.2.2 连线图 37
3.2.3 回归曲线图 38
3.3 GCHART过程 40
3.4 G3D过程与GCONTOUR过程 42
第四章 SAS常用的函数、数组与矩阵 44
4.1 SAS常用的函数 44
4.1.1 算术运算符 44
4.1.2 比较运算符 44
4.1.3 逻辑运算符 44
4.1.4 数学函数 45
4.1.5 截取函数 45
4.1.6 三角函数 45
4.1.7 概率分布函数 45
4.1.8 样本统计函数 46
4.2 数组 46
4.2.1 数组的定义 46
4.2.2 数值型数组 46
4.2.3 字符型数组 47
4.2.4 临时数组 47
4.2.5 数组函数 47
4.2.6 数组的使用 48
4.3 矩阵 48
4.3.1 资料矩阵、特征根、特征向量、迹的定义 48
4.3.2 SAS/IML模块简介 50
4.3.3 SAS定义矩阵 52
4.3.4 SAS矩阵的运算 54
第五章 描述性统计分析 57
5.1 常用的统计分析术语 57
5.2 MEANS过程 59
5.3 UNIVARIATE过程 62
第六章 统计推断 68
6.1 统计推断基本思想 68
6.1.1 统计假设检验 68
6.1.2 参数置信区间 68
6.2 正态性检验 69
6.2.1 单样本正态性检验 69
6.2.2 多样本正态性检验 70
6.3 t检验 71
6.3.1 单个样本均数的t检验 71
6.3.2 两个样本均数的t检验 73
6.3.3 配对设计资料的t检验 75
6.4 联列表独立性检验 76
6.4.1 相关原理与公式 76
6.4.2 SAS分析（FREQ过程） 77
6.4.3 2×2联列表的x2测验法 78
6.4.4 2×C联列表的x2测验法 80
6.4.5 R×C联列表的x2测验法 81
第七章 方差分析 83
7.1 方差分析概述 83
7.1.1 相关名词解释 83
7.1.2 方差分析基本思想 83
7.1.3 常用的统计代换 84
7.1.4 常用的均数多重比较方法 85
7.2 方差分析的SAS过程 86
7.2.1 ANOVA过程的常用格式 87
7.2.2 GLM过程的常用格式 87
7.3 完全随机设计资料的方差分析 89
7.3.1 单因子完全随机等重复资料分析 89
7.3.2 单因子完全随机不等重复资料分析 94
7.3.3 复因子完全随机资料分析 95
7.4 随机区组设计资料分析 100
7.4.1 单因子随机区组设计资料分析 100
7.4.2 复因子随机区组设计资料分析 105
7.5 拉丁方设计试验资料分析 115
7.6 裂区设计试验资料分析 117
7.7 正交设计试验资料 121
7.7.1 无重复正交试验资料的分析 121
7.7.2 有重复无互作正交试验 124
7.7.3 有交互作用正交试验资料分析 127
7.8 套设计资料分析 132
7.8.1 A、B固定 133
7.8.2 A固定、B随机 135
7.9 混杂设计资料的方差分析 138
7.9.1 完全混杂 138
7.9.2 部分混杂 146
7.10 不平衡设计的方差分析（GLM过程） 149
7.10.1 单因子不平衡设计的分析 150
7.10.2 两因子不平衡设计的分析 152
7.11 多年生作物的试验 153
7.12 多点品种区域试验的方差分析 157
7.13 多年多点品种区域试验的方差分析 160
第八章 相关分析和回归分析 165
8.1 相关分析和回归分析概述 165
8.2 简单相关与偏相关分析 166
8.2.1 基本原理 166
8.2.2 SAS分析 167
8.3 直线回归 173
8.3.1 直线回归概述 173
8.3.2 直线回归SAS分析 174
8.4 多元线性回归 178
8.4.1 多元线性回归方程的建立 178
8.4.2 多元线性回归方程的显著性检验 179
8.4.3 SAS分析 179
8.5 逐步回归 183
8.6 非线性回归 187
8.6.1 曲线直线化 187
8.6.2 非线性回归的NILIN过程 191
8.6.3 多项式回归分析 193
第九章 协方差分析 199
9.1 协方差分析概述 199
9.2 含有一个协变量的协方差分析 199
9.2.1 完全随机设计协方差分析 199
9.2.2 随机区组的协方差分析 203
9.2.3 正交试验的协方差分析 205
9.3 多元协方差分析 208
第十章 多元方差分析（MANOVA） 211
10.1 MANOVA语句 211
10.2 单因子试验的多元分析 212
10.2.1 数学模型与数据矩阵的分解 212
10.2.2 Wilks的Λ统计量及其分布 213
10.2.3 处理效应的联合置信区间 214
10.2.4 Bonferroni检验法 215
10.2.5 单因子多元方差分析实例 216
10.3 二因子试验多元方差分析 223
10.3.1 数学模型 223
10.3.2 Λ统计量的构造 223
10.3.3 实例分析 224
10.4 正交试验的多元分析 231
10.5 多元套设计的SAS程序 235
10.5.1 二阶套设计多元分析方法 235
10.5.2 Wilks的Λ统计量的构造（假定A、B固定） 236
10.5.3 多元套设计的SAS程序 236
10.6 裂区设计的多元方差分析 242
10.6.1 引言 242
10.6.2 数学模型及平方和、乘积和矩阵的分解 242
10.6.3 Wilks的Λ统计量的构造（假定A、B固定） 243
10.6.4 多元裂区设计的SAS分析 243
第十一章 SAS多元统计分析 249
11.1 主成分分析 249
11.1.1 主成分分析的基本原理 249
11.1.2 PRINCOMP过程 251
11.1.3 实例分析 252
11.2 因子分析 260
11.2.1 因子分析的基本思想 260
11.2.2 因子分析模型 261
11.2.3 SAS/STAT中的FACTOR过程 264
11.2.4 实例分析 266
11.3 对应分析 271
11.3.1 对应分析的基本思想 271
11.3.2 对应分析的SAS书写格式与实例分析 272
11.4 聚类分析 277
11.4.1 聚类分析的方法 277
11.4.2 距离与相似系数 278
11.4.3 系统聚类过程 279
11.4.4 SAS格式与Cluster过程 284
11.4.5 实例分析 285
11.5 判别分析 301
11.5.1 距离判别 301
11.5.2 两组（两个总体）距离判别 302
11.5.3 多组（总体）距离判别 309
11.6 典型相关分析 314
11.6.1 典型相关分析的基本思想 314
11.6.2 典型相关分析的SAS书写格式与实例 315
附录 英汉对照表 326
参考文献 346
后记 347