Statistics Using SAS Enterprise Guide pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:

作者:Davis, Ph.D. James B.

出品人:

页数:780

译者:

出版时间:2007-4

价格:$ 112.94

装帧:

isbn号码:9781590475669

丛书系列:

图书标签:

SAS Enterprise Guide
统计学
数据分析
SAS
统计建模
数据可视化
统计软件
商业统计
应用统计
统计方法

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具体描述

Discover how easy it is to perform statistical analysis using the power of SAS Enterprise Guide. Suitable for students new to statistics and to SAS, as well as for experienced professionals, this clearly written text provides an introduction to the basics of SAS Enterprise Guide and to statistics. Early chapters in this easy-to-follow book address topics such as how to work with data sets (including SAS data sets, data sets in Microsoft Excel, and other formats) and how to perform queries. A separate chapter on descriptive statistics offers a wide range of techniques and multiple presentation options. Later chapters provide detailed discussions (without calculus) of statistical theory and step-by-step examples that illustrate how to apply the appropriate SAS Enterprise Guide tasks, including both complete output and thorough analyses of the results. These chapters present examples of one-sample inference, two-sample inference, analysis of variance, correlation and regression, and table analysis.

好的，请看这份图书简介，内容围绕统计学知识的实际应用展开，但完全不涉及SAS Enterprise Guide的使用： --- 书名：面向实际问题的统计建模与数据分析：从理论到实践的桥梁内容简介本书旨在为那些希望深入理解统计学原理，并将其应用于解决现实世界复杂问题的读者提供一份全面而实用的指南。我们着眼于统计思维的构建，强调理论概念与实际数据分析流程的无缝衔接，而非特定软件工具的操作。本书聚焦于如何识别问题、选择合适的统计模型，以及如何批判性地解释分析结果，确保读者能够真正掌握数据驱动的决策能力。第一部分：统计学基础与思维重塑本部分为后续的高级主题打下坚实的基础，重点在于培养读者的统计直觉和严谨的逻辑框架。第一章：统计学的本质与数据素养我们首先探讨统计学在现代科学、商业与社会决策中的核心地位。本章区分了描述性统计与推断性统计的根本区别。内容涵盖：数据的类型（定性与定量、离散与连续）、测量尺度（名义、顺序、间隔、比率）如何影响模型选择。特别强调“变异性”是统计分析的灵魂，并介绍如何通过初步数据可视化（如直方图、箱线图）来洞察数据的分布特征和潜在异常值。第二章：概率论与随机变量深入探究统计推断的数学基石。我们详细讲解条件概率、独立性与贝叶斯定理在实际问题（如医疗诊断、风险评估）中的应用。随机变量的介绍侧重于常见分布的直观理解：二项分布、泊松分布在计数数据中的适用场景，以及正态分布作为中心极限定理基石的重要性。本章通过具体的概率树和案例分析，帮助读者从“可能性”的角度审视不确定性。第三章：抽样理论与估计推断统计的起点在于如何从总体中可靠地抽取样本。本章详细剖析了简单的随机抽样、系统抽样、分层抽样和整群抽样等方法的优缺点及其在不同研究设计中的适用性。重点讨论中心极限定理的实际意义——它如何使我们能够基于有限信息对未知总体做出可靠的推断。随后，引入点估计和区间估计的概念，特别是置信区间的构建与解释，强调区间宽度与置信水平之间的权衡。第二部分：假设检验的深度解析与应用本部分是本书的核心，系统讲解了如何构建严谨的假设检验框架，并将其应用于各种数据结构。第四章：单一样本与双样本检验从最基础的Z检验和t检验开始，详细阐述零假设（$H_0$）与备择假设（$H_A$）的精确表述。内容包括单样本均值检验、两独立样本均值差异检验（等方差与异方差的t检验）。我们花费大量篇幅讨论P值（P-value）的正确解读及其常见误区，并引入了统计功效（Power）的概念，指导读者在实验设计阶段就确保检验的有效性。第五章：方差分析（ANOVA）：多组比较的艺术本章将检验的范围扩展到三个或更多组的比较。我们详细解析单因素方差分析（One-Way ANOVA）的F统计量原理，并探讨如何通过事后检验（Post-hoc Tests，如Tukey HSD）来定位具体的差异来源。此外，我们还引入了双因素方差分析（Two-Way ANOVA），重点讲解因子间的交互作用如何揭示数据中隐藏的复杂关系，例如药物效果是否因年龄组而异。第六章：非参数检验：当数据不服从正态假设时认识到许多现实世界的数据（如满意度评分、收入分布）并非正态分布。本章介绍一系列强大的非参数替代方法：曼-惠特尼U检验（Wilcoxon Rank-Sum）、Kruskal-Wallis H检验，以及符号检验。重点在于理解这些方法牺牲了部分统计功效来换取对数据分布的鲁棒性，并指导读者在面对小样本或明显偏态数据时做出正确的选择。第三部分：回归分析：建模、预测与因果推断本部分专注于构建关系模型，这是从数据中提取可操作见解的关键步骤。第七章：简单线性回归：建立预测关系详细讲解最小二乘法（Ordinary Least Squares, OLS）的原理，如何拟合最佳拟合线。内容涵盖回归系数的解释（斜率和截距的实际含义）、模型的拟合优度（$R^2$的局限性）以及残差分析的重要性。残差图的解读被提升到关键地位，用以诊断模型假设（线性、独立性、同方差性）是否被违反。第八章：多元线性回归：控制混杂因素将模型扩展到包含多个预测变量。本章侧重于处理多重共线性问题（Multicollinearity）对系数估计稳定性的影响，并介绍变量选择技术（如逐步回归、信息准则AIC/BIC的权衡）。更重要的是，本章讲解了如何通过引入控制变量，使我们对核心自变量的效应估计更加纯粹和接近真实的因果效应。第九章：分类数据与广义线性模型（GLM）当因变量是分类或计数数据时，线性回归不再适用。本章引入逻辑回归（Logistic Regression）用于二元结果（是/否）的预测，重点解释Log-Odds和赔率比（Odds Ratio）的实际解释。同时，我们探讨泊松回归在处理事件计数数据（如网站点击次数、事故发生率）中的应用，并解释其与标准线性模型在误差结构上的根本不同。第十至十二章：高级建模主题与时间序列第十章：生存分析简介针对生命科学、工程可靠性等领域，介绍如何处理“删失”数据（Censored Data）。卡普兰-迈耶（Kaplan-Meier）估计器的直观构建及其生存概率的解读是本章的重点。第十一章：时间序列的初步探索介绍时间序列数据的特性，如趋势、季节性和自相关性。讲解如何通过平稳性检验（如Augmented Dickey-Fuller Test）来识别时间序列的性质，并初步介绍ARIMA模型的概念框架。第十二章：统计推断的伦理与报告最后，本章强调统计实践中的职业操守。内容包括如何透明地报告模型假设、P值操纵的风险，以及如何清晰、无歧义地向非专业听众传达复杂的统计发现，确保数据分析的结论能够负责任地指导实际行动。本书的特色：本书拒绝堆砌复杂的数学证明，而是通过大量的实际案例（取自金融风险、市场调研、生物统计等领域）来阐释每一个统计工具的直观含义和应用边界。学习者将掌握的，是如何基于原始数据，选择正确的统计工具，运行分析（概念上），并自信地解释其结果，从而在任何分析软件环境下都能进行高效、可靠的统计工作。