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出版者:北京大学出版社

作者:高惠璇

出品人:

页数:406

译者:

出版时间:2001-10

价格:22.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787301045824

丛书系列:

图书标签:

SAS
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具体描述

《实用统计方法与SAS系统》介绍一些实用的统计方法，并以国际上著名软件SAS系统作为典型工具，介绍如何用统计软件处理数据分析中的各种实际问题。《实用统计方法与SAS系统》正文共分十章。第一、二章介绍基础统计分析；第三、四章介绍一般线性模型（方差与回归）；第五章介绍属性数据分析；第六、七章介绍分类问题（判别与聚类）；第八、九、十章介绍降维的多变量方法（主分量、因子分析和典型相关分析）。另有附录1介绍SAS入门：包括Windows环境下SAS系统的用法、使用SAS系统8版本的两个菜单系统进行统计分析的方法等；附录2给出部分习题的参考解答。

《实用统计方法与SAS系统》的特色是将实用统计方法的介绍与在计算机上实现这些方法的软件紧密地结合起来，不仅介绍每种统计方法的实际背景、统计思想、统计模型和解题的思路，并结合实例介绍应用统计软件解决问题的步骤和计算结果的分析。《实用统计方法与SAS系统》不侧重严格的数学推导。

《实用统计方法与SAS系统》的读者对象是高等院校文理科各专业学习应用统计的大学生、研究生，以及社会上各个领域特别是经济、管理、科技等领域中需要进行数据分析处理的实际工作者。《实用统计方法与SAS系统》可作为高等院校文理科各专业开设公共选修课的教材或参考书，对于应用统计工作者，《实用统计方法与SAS系统》也是较好的学习参考书。

好的，这是一份关于一本名为《实用统计方法与SAS系统》的图书的详细简介，内容聚焦于该书未包含的领域，旨在展现其特定的知识边界。 --- 图书名称：实用统计方法与SAS系统图书简介（聚焦未涵盖内容）：本书《实用统计方法与SAS系统》专注于提供严谨的、基于实际应用场景的统计建模与数据分析技术，核心工具聚焦于SAS软件平台。因此，在本书的叙事范围内，某些广泛存在于其他统计学或数据科学著作中的重要领域和前沿方法并未被纳入探讨范围。一、关于统计理论与推断方法学的边界本书所涉及的统计学内容，侧重于描述性统计、参数估计、假设检验（如t检验、方差分析ANOVA、卡方检验）以及线性模型（如线性回归、多元回归）的稳健应用。然而，读者不应期望在本书中找到以下深入或替代性的统计理论探讨： 1. 非参数统计学的全面覆盖：尽管书中可能提及非参数检验（如秩和检验）作为对正态性假设前提不足时的补充手段，但本书并未深入构建一个系统的非参数统计理论框架。例如，关于秩关联、经验过程理论（Empirical Process Theory）以及基于核估计的密度函数逼近等高级非参数方法，均不在本书的讨论范畴内。对于依赖于数据分布假设的传统参数方法感到不适的研究者，本书提供的替代方案相对有限。 2. 贝叶斯统计学的深入论述：贝叶斯统计学作为与频率学派并驾齐驱的推断范式，其核心思想、MCMC（马尔可夫链蒙特卡罗）算法、先验信息选择的敏感性分析以及后验分布的解读，是现代统计学的关键组成部分。本书并未采用或详细阐述基于贝叶斯框架的建模方法。读者若希望学习如何使用如WinBUGS、Stan等软件进行复杂的层次模型（Hierarchical Modeling）或使用贝叶斯方法处理小样本问题，将需要查阅其他专业书籍。 3. 时间序列和随机过程的高级模型：本书对时间序列数据的处理，主要停留在较为基础的平稳性检验和ARMA/ARIMA模型的简单应用层面，主要目标是利用这些模型进行短期预测或识别时间依赖性。对于更深层次的时间序列理论，例如非线性时间序列模型（如GARCH族、非线性自回归模型）、状态空间模型（State-Space Models）、长期记忆过程（Long-Memory Processes）或是复杂的随机波动模型，本书未予涉及。二、关于数据挖掘、机器学习及现代预测技术的局限性鉴于本书的核心定位是“实用统计方法”，其侧重的建模范式仍根植于可解释性较强的回归和方差分析结构。因此，在现代数据科学和高维数据分析领域，本书的覆盖范围是有限的： 1. 深度学习（Deep Learning）及其应用：神经网络、卷积网络（CNN）、循环网络（RNN）以及Transformer架构等深度学习模型，是当前处理图像、文本和序列数据的主流技术。本书完全不涉及这些前沿的、基于复杂非线性函数逼近的预测方法。 2. 集成学习（Ensemble Methods）的全面探讨：尽管决策树作为一种统计工具在某些章节可能被提及，但本书不会深入探讨现代集成学习技术，例如随机森林（Random Forests）、梯度提升机（Gradient Boosting Machines, GBM）以及它们的变体如XGBoost或LightGBM。这些方法在处理复杂、高维分类和回归问题时的预测能力远超基础回归模型，但它们的使用方法和底层算法不在本书的讨论范围。 3. 主成分分析（PCA）及维度缩减的高级技术：本书可能触及因子分析或基础的主成分分析，以应对多重共线性问题。然而，对于更现代、专注于信息保留和特征提取的维度缩减技术，如流形学习（Manifold Learning）、t-SNE或UMAP等可视化降维技术，本书并未提供任何讨论。三、关于SAS软件环境及编程的特定范围本书紧密围绕SAS系统的具体过程（Procedures，简称PROC）和宏语言（Macro Language）展开教学。因此，其内容具有明显的平台依赖性。读者将无法从本书中获取以下信息： 1. 替代性统计软件的使用：本书不涉及使用R语言（如`ggplot2`、`tidymodels`包）、Python（如`scikit-learn`、`statsmodels`库）或Stata等其他主流统计软件进行数据处理、模型拟合和结果报告的方法。如果读者需要跨平台迁移技能，本书提供的知识是局限的。 2. SAS宏语言的高级编程范式：尽管本书会介绍SAS宏语言的基础，用于简化重复性任务，但对于高度复杂的、面向对象的设计模式、调试技巧、或者在企业级数据仓库环境中优化大型SAS作业的性能调优策略，本书并未深入探讨。 3. 数据处理的非SQL/非PROC依赖方法： SAS强大的数据步（DATA Step）是其核心。然而，本书不太可能详尽介绍如何使用SAS VAE（Visual Analytics Environment）进行拖放式的交互分析，或者如何利用SAS Viya架构下的云计算和内存计算能力来处理TB级数据。分析的重点仍是传统的批处理式数据转换和模型拟合。总结：《实用统计方法与SAS系统》旨在为使用者提供一套扎实、可操作的、在SAS环境中实施经典统计分析的路线图。它是一本关于“如何用SAS实现传统统计检验和线性模型”的实用指南，而非一本关于现代机器学习、高级非参数理论、贝叶斯建模或跨平台统计编程的综合性参考书。专注于易于解释的因果推断和模型诊断，而非黑箱预测性能的优化，是本书内容划分清晰的界限。