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| 編輯推薦： |
本教材系列的编写大纲和书稿经过教材编审委员会的多次反复论证、认真讨论。力求体现以下特点：
在考虑面向财经类统计学专业课堂使用的同时，考虑“大统计学”专业的需求，力求选材做到“精”和“新”。
广泛吸收国内外优秀教材的成果进行内容设计，在系统介绍基本理论和基本方法的同时，注意介绍新的成熟的内容，以及统计学在实际问题中的应用。
教材编写注重计算机的应用，根据教材的具体内容选讲相应的统计软件，提高学生熟练运用统计方法和计算机技术解决实际的能力。
本书分成基础篇和提高篇两部分，共十七章。
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| 內容簡介： |
本书分成基础篇和提高篇两部分，共十七章。基础篇介绍在SAS中如何通过菜单操作来完或统计分析任务，其内容包括：数据的输入输出和整理、描述性统计、假设检验、图形的制作、回归分析、多元统计分析、方差分析、协方差分析和时间序列分析等。提高篇中除了介绍用编程的方法实现基础篇中介绍的各种统计分析方法外，还特别增加了“SAS／IMI模块与矩阵运算语言”一章，此章介绍SAS提供的交互式矩阵语言。IML的语法和编程方法。通过IML编程可完成极为复杂而特殊的统计分析，特别适合于研究人员和采用特殊分析方法的人员使用。
本书可作为统计学专、经济学等专业教材，为便于读书学习，本书配有光盘，书中所有例题相关数据和程序均收录其中。
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| 目錄：
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基础篇
第一章 SAS软件概述
1.1 SAS软件系统简介
1.2 SAS for Windows的启动
1.3 SAS for Windows系统窗口的组成及其功能
1.4 SAS for Windows的退出
1.5 SAS／ASSIST模块
1.6 SAS／LAB
1.7 SAS／ANALYST
练习题
第二章 数据的输入、输出和整理
2.1 输入数据的方式
2.2 选用已有的SAS数据集
2.3 新建SAS数据集
2.4 从文件中导入数据
2.5 输出、拆分SAS数据集
2.6 合并SAS数据集
2.7 数据的修改、查找和排序
练习题
第三章 描述性统计、假设检验
3.1 一维总体的数字特征
3.2 频数／频率表
3.3 相关矩阵和相关性检验
3.4 数据变换
3.5 随机数的产生
3.6 参数的假设检验和区间估计
3.7 检验功效和样本容量的计算
练习题
第四章 图形的制作
4.1 直方图
4.2 饼图
4.3 折线图
4.4 柱形／条形图
4.5 箱形／盒子图
4.6 概率图
4.7 散点图
4.8 等高线图
4.9 曲面图
4.10 时间序列图
练习题
第五章 回归分析
5.1 一元线性回归
5.2 多元线性回归
5.3 多项式回归
5.4 可化为线性回归的曲线回归
5.5 逐步回归
5.6 Logistic回归
练习题
第六章 多元统计分析
6.1 主成分分析
6.2 典型相关分析
练习题
第七章 方差分析和协方差分析
7.1 单因子方差分析和非参数方差分析
7.2 多因子方差分析
7.3 析因设计的方差分析
7.4 协方差分析
练习题
第八章 时间序列分析
8.1 时间序列观察器（Time Series Viewer）
8.2 时间序列预测系统（Time Series Forecasting System）
练习题
提高篇
第九章 SAS程序设计基础
9.1 SAS程序简介
9.2 用程序构作SAS数据集
9.3 将其他文件类型的数据源转成SAS数据集
9.4 将SAS数据集以其他文件形式输出
练习题
第十章 数据的整理
10.1 合并SAS数据集
10.2 拆分SAS数据集
10.3 数据变换
练习题
第十一章 描述性统计、假设检验
11.1 一维总体的数字特征
11.2 频数／频率表
11.3 相关矩阵和相关性检验
11.4 随机数的产生
11.5 参数的假设检验和区间估计
11.6 检验功效和样本容量的计算
练习题
第十二章 图形的制作
12.1 直方图
12.2 饼图
12.3 折线图
12.4 柱形／条形图
12.5 箱形／盒子图
12.6 概率图
12.7 散点图
12.8 等高线图
12.9 曲面图
练习题
第十三章 回归分析
13.1 一元线性回归
13.2 多元线性回归
13.3 多项式回归
13.4 可化为线性回归的曲线回归
13.5 逐步回归
13.6 Logistic回归
13.7 非线性回归
练习题
第十四章 多元统计分析
14.1 主成分分析
14.2 典型相关分析
14.3 聚类分析
14.4 判别分析
14.5 因子分析
练习题
第十五章 方差分析和协方差分析
15.1 单因子方差分析和非参数方差分析
15.2 多因子方差分析
15.3 析因设计的方差分析
15.4 协方差分析
练习题
第十六章 时间序列分析
16.1 AR模型
16.2 MA模型
16.3 ARMA模型
16.4 ARIMA模型
练习题
第十七章 SAS／IML模块与矩阵运算语言
17.1 SAS／IML模块
17.2 矩阵变量的建立
17.3 矩阵的运算及其IML运算符
17.4 IML常用函数
17.5 IML语句
17.6 IML自定义函数和过程
练习题
参考文献
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| 內容試閱：
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第二章 数据的输入、输出和整理
数据是统计分析的材料和对象，统计分析总是以数据的收集和整理为起点，又以各种数据的形式输出分析报告为终点。本章介绍了SAS数据库和SAS数据集的概念。介绍了如何用菜单方式建立、选用SAS数据库和数据集，以及对数据集进行合并与拆分，将SAS数据集与dBASE、Excel、Lotus和文本文件等常见文件类型间相互转换的方法。介绍了使用SAS／VIEWTABLE、SAS／LAB和SAS／ANALYST等模块进行数据的输入、输出和整理的方法。
§2.1 输入数据的方式
§2.1.1 SAS数据库和SAS数据集
事物的任何现象及其信息都是通过数据表示出来的，统计分析的目的就是通过对与研究对象相关的数据进行分析获得关于研究对象的有用结果。这些与研究对象相关的某些方面的数据组织在一起就构成了一个数据集。SAS系统以文件的形式组织和存放数据集，SAS数据集中不仅存放了数据本身，而且还存放了有关数据的类型、样本量等其他信息。
通常一个研究对象可由多个数据集来描述，这些数据集间存在着某些关系，因此应该将它们组织起来存放。这种存放某些相关联数据集及其信息的场所称为数据库。SAS数据库是以文件夹（目录）的形式存放数据库的。也就是说，一个SAS数据库对应于文件系统中的一个文件夹。
SAS数据集是SAS系统处理数据的基本单位，在用SAS系统进行分析之前，必须首先建立或打开相应的数据集。任何一个SAS数据集都必须存放在一个SAS数据库中。SAS系统安装后初始的歉据库有：Maps，Sashelp，sasuse，Work，其中Work是临时数据库，存放在Work数据库里面的数据集在退出SAS系统后将被自动清除。而存放在Maps，Sashelp和Sasuser数据库中的数据集将被永久保存，下次启动SAS系统后仍可找开这些数据集继续使用。
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