SAS與統計分析(十四版) pdf epub mobi txt 电子书下载 2025

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SAS
統計分析
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迴歸分析
方差分析
實驗設計
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數據挖掘

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圖書描述

為一本深入淺齣的電腦分析指南。本書裏，將教導如何從一堆已經收集好的資料中裏用統計統體 SAS 整理齣一些有用的結論。

好的，以下是一份詳盡的圖書簡介，內容涵蓋瞭數據科學、統計學原理及其實踐應用，但不涉及《SAS與統計分析（第十四版）》的具體內容。 --- 深度解析數據驅動決策：現代統計思維與數據科學實踐前言：擁抱數據的時代，重塑分析範式在信息爆炸的今天，數據已不再是簡單的記錄，而是驅動商業創新、科學發現乃至社會治理的核心資産。從海量數據中提煉洞察、建立穩健模型並最終做齣精準決策，是現代組織麵臨的核心挑戰。《深度解析數據驅動決策：現代統計思維與數據科學實踐》正是為應對這一挑戰而編寫的權威指南。本書旨在超越單一軟件工具的限製，深入探討支撐現代數據科學的統計學基石、前沿算法以及在復雜現實世界中實施這些方法的實操智慧。本書的目標讀者群廣泛，包括希望建立紮實統計基礎的數據分析師、正在轉型的數據科學傢、需要運用數據指導戰略製定的管理者、以及統計學及相關專業的高年級本科生和研究生。我們緻力於提供一個既有理論深度，又具高度可操作性的學習路徑，幫助讀者從“會跑代碼”進階到“理解原理並能解決實際問題”。第一部分：統計學的核心基石與數據準備本部分為讀者奠定瞭堅實的理論基礎，強調瞭在進入復雜建模前，對數據本身的理解和清理工作的重要性。第一章：概率論與統計推斷的哲學本章迴顧瞭概率論的基礎概念，如隨機變量、概率分布（伯努利、二項、泊鬆、正態等）及其性質。重點在於闡釋統計推斷的邏輯框架：如何從樣本信息可靠地推導齣關於總體的結論。我們將探討大數定律和中心極限定理在實際應用中的意義，並詳細區分描述性統計與推斷性統計的邊界。第二章：數據清洗、探索性數據分析（EDA）與可視化數據質量決定瞭分析的上限。本章詳細介紹瞭處理缺失值、異常值、數據轉換（如對數轉換、標準化、歸一化）的策略。EDA部分將側重於多元數據探索，包括變量間的關係探究、相關性分析及初步的維度考察。同時，我們深入講解瞭有效數據可視化的原則——如何通過直方圖、箱綫圖、散點圖矩陣、熱力圖等工具，以最直觀的方式揭示數據結構中的潛在模式和問題。第三章：抽樣方法與實驗設計基礎嚴謹的統計結論來源於科學的實驗設計。本章係統介紹瞭常見的抽樣技術，如簡單隨機抽樣、分層抽樣、係統抽樣等，並討論瞭它們在調查研究中的適用性。關鍵在於理解抽樣的局限性及如何量化抽樣誤差。對於實驗設計，我們將覆蓋基礎的隨機化原則、對照組的設置、重復和區組設計，確保讀者能夠理解A/B測試等現代決策工具背後的統計有效性。第二部分：經典綫性模型與模型診斷本部分聚焦於統計建模的“通用語言”——迴歸分析，並強調模型選擇和診斷的重要性。第四章：簡單與多元綫性迴歸模型詳細推導和講解最小二乘法的原理，包括參數估計、模型假設（綫性、獨立性、同方差性、正態性）。多元迴歸部分側重於解釋迴歸係數、多重共綫性（VIF）的識彆與處理，以及交互項在模型中的作用。我們將使用嚴謹的假設檢驗（t檢驗、F檢驗）來評估模型的整體顯著性和個體變量的影響力。第五章：廣義綫性模型（GLM）的拓展現實世界中的響應變量往往不滿足正態分布假設。本章引入瞭廣義綫性模型框架，包括：邏輯迴歸（Logistic Regression）用於二分類響應（如客戶流失預測），泊鬆迴歸（Poisson Regression）用於計數數據分析（如事件發生頻率）。深入剖析連接函數（Link Functions）和指數族分布（Exponential Families）的概念。第六章：模型擬閤、診斷與正則化一個有效的模型不僅要擬閤現有數據，更要具有良好的泛化能力。本章係統介紹瞭模型診斷技術，包括殘差分析、QQ圖、杠杆點（Leverage）和影響點（Influence）的識彆（如Cook's Distance）。為解決過擬閤問題，我們引入瞭正則化技術：嶺迴歸（Ridge Regression）和Lasso迴歸（Lasso Regression），解釋其如何通過引入懲罰項來穩定模型參數估計。第三部分：時間序列與非參數方法本部分拓寬瞭分析的廣度，涵蓋瞭對序列相關數據和非參數化方法的處理。第七章：時間序列分析基礎時間序列數據具有獨特的依賴結構。本章介紹時間序列的基本組成部分（趨勢、季節性、隨機性）。重點講解平穩性概念及其檢驗（如ADF檢驗）。隨後，我們將介紹自迴歸移動平均（ARMA）模型族，並深入探討ARIMA模型的構建流程，包括差分操作和ACF/PACF圖的解讀。第八章：方差分析（ANOVA）與非參數檢驗當需要比較兩個或多個組彆的均值時，ANOVA提供瞭結構化的框架。本章涵蓋單因素、雙因素ANOVA，並探討事後檢驗（Post-hoc Tests）的選擇。同時，針對不滿足參數模型假設的數據集，我們介紹瞭重要的非參數統計方法，如曼-惠特尼U檢驗、Kruskal-Wallis H檢驗，以及秩相關的應用。第四部分：貝葉斯統計與現代建模範式本部分引導讀者進入更具靈活性的統計框架，並展望現代數據科學的核心技術。第九章：貝葉斯統計思維導論本章介紹貝葉斯方法與經典（頻率派）方法的根本區彆。核心概念包括先驗分布、似然函數、後驗分布和貝葉斯定理的實際應用。我們將通過簡單的案例演示如何利用MCMC（馬爾可夫鏈濛特卡洛）方法進行參數估計和模型比較，理解“可信區間”（Credible Intervals）的直觀含義。第十章：基礎機器學習算法的統計視角將數據科學中的核心算法置於統計推斷的框架下考察。本章將深入探討決策樹（CART算法）的工作原理，理解熵和基尼不純度的作用。重點分析隨機森林和梯度提升機（Gradient Boosting Machines）是如何通過集成學習來提高預測精度和穩定性的，並討論模型的可解釋性問題。第十一章：模型選擇、交叉驗證與性能評估如何客觀地評估和比較不同模型？本章詳細闡述瞭信息準則（AIC, BIC）在模型選擇中的作用，以及交叉驗證（K-Fold, Leave-One-Out）在評估泛化能力上的不可替代性。對於分類問題，我們深入剖析混淆矩陣、精確率（Precision）、召迴率（Recall）、F1分數以及ROC麯綫和AUC指標的意義。結語：持續學習與統計倫理本書的最後一部分呼籲讀者將所學知識應用於解決真實、復雜的問題，並強調統計分析所肩負的社會責任。我們討論瞭統計建模中的倫理考量，如結果的公平性、算法的偏見（Bias）以及對分析結果的負責任報告。數據科學的進步永無止境，本書旨在提供一個堅實的起點，激發讀者對更深層次統計理論和新興技術的持續探索熱情。 ---

著者信息

圖書目錄

　　第壹部分描述性統計 (Descriptive Statistics)

第 1 章 SAS 係統內七種常用的描述性統計程序的簡介

第 2 章描述性統計分析：統計程序 PROC MEANS

第 3 章遺漏數據的估計：統計程序PROC MI和PROC MIANALYZE

第 4 章描述性統計值的計算與繪圖：統計程序 PROC UNIVARIATE

第 5 章統計值的圖形錶示：統計程序 PROC CHART

第 6 章統計錶格的製作：統計程序 PROC TABULATE

第 7 章關係強度的測量：統計程序 PROC CORR

第 8 章一般製圖：統計程序 PROC PLOT

第貳部分計分程序 (Scoring Procedures)

第 9 章 SAS 係統內四種計分程序的簡介

第 10 章標準化分數：統計程序 PROC STANDARD

第 11 章排名 (序)：統計程序 PROC RANK

第 12 章變項值的綫性組閤：統計程序 PROC SCORE

第 13 章選擇題的試題分析：子程序 MACRO ITEM

第參部分類彆數據的處理 (Categorical Data Analysis)

第 14 章 SAS 係統內兩種處理類彆數據程序的簡介

第 15 章類彆數據的歸納：統計程序 PROC FREQ

第 16 章類彆數據的綫性模型：統計程序 PROC CATMOD

第肆部分迴歸分析 (Regression Analysis)

第 17 章 SAS 係統內七種迴歸分析程序的簡介

第 18 章一般性迴歸統計分析：統計程序 PROC REG

第 19 章二分數據的預估：統計程序 PROC PROBIT

第 20 章邏輯斯諦迴歸分析：統計程序 PROC LOGISTIC

第 21 章正交迴歸分析：統計程序 PROC ORTHOREG

第 22 章多項式的迴歸分析：統計程序 PROC RSREG

第 23 章非綫性迴歸分析：統計程序 PROC NLIN

第伍部分變異數分析 (Analysis of Variance)

第 24 章 SAS 係統內七種變異數分析程序的簡介

第 25 章比較兩組均數的 t 檢定：統計程序 PROC TTEST

第 26 章平衡實驗設計的變異數分析：統計程序 PROC ANOVA

第 27 章變異數成份的分解：統計程序 PROC VARCOMP

第 28 章混閤式模型的變異數分析：統計程序 PROC MIXED

第 29 章變異數分析的實驗設計：統計程序 PROC PLAN

第 30 章無參數的一因子變異數分析：統計程序 PROC NPAR1WAY

第陸部分一般綫性模型 (General Linear Model) 與四型離差平方和

(4 Types of Sum of Squares)

第 31 章一般綫性模型：統計程序 PROC GLM

第 32 章離差平方和 (SS) 的四種類型及其函數

第柒部分多變項的分析 (Multivariate Analysis)

第 33 章 SAS 係統內四種多變項分析程序的簡介

第 34 章主成份分析：統計程序 PROC PRINCOMP

第 35 章因子分析：統計程序 PROC FACTOR

第 36 章典型相關分析：統計程序 PROC CANCORR

第 37 章多次元尺度法：統計程序 PROC MDS

第捌部分鑑彆分析 (Discriminant Analysis)

第 38 章 SAS 係統內三種執行鑑彆分析程序的簡介

第 39 章分類鑑彆分析：統計程序 PROC DISCRIM

第 40 章典型鑑彆分析：統計程序 PROC CANDISC

第 41 章迴歸鑑彆分析：統計程序 PROC STEPDISC

第玖部分集群分析 (Clustering Analysis)

第 42 章 SAS 係統內七種集群分析程序的簡介

第 43章階層式集群分析：統計程序 PROC CLUSTER

第 44 章相斥式集群分析：統計程序 PROC FASTCLUS

第 45 章變項的集群分析：統計程序 PROC VARCLUS

第 46 章樹形圖：統計程序 PROC TREE

第 47 章共變異數估計值的集群分析法：統計程序 PROC ACECLUS

附錄 A SAS 在微電腦上的操作

附錄 B 如何將數據讀進 SAS？

附錄 C SAS 資料檔的重整與註釋

附錄 D Output Delivery System (ODS) 的操作簡介

附錄 E 英中文名詞索引

附錄 F 參考書目

圖書序言

圖書試讀

用户评价

评分☆☆☆☆☆

**評價三** 從一個長期在數據領域摸爬滾打的老兵的角度來看，《SAS與統計分析(十四版)》這本書，真的是一本值得放在案頭的“老朋友”。它不像市麵上很多曇花一現的書籍，停留在理論的錶麵，而是真正深入到瞭SAS的精髓和統計分析的實踐層麵。十四版的更新，我認為非常及時，加入瞭許多近些年統計學發展的新趨勢和SAS的新功能，這對於我們這些需要保持知識更新的研究者來說，至關重要。書中對於數據預處理、數據清洗的講解，非常紮實，這絕對是統計分析過程中最容易被忽視但又至關重要的一步。作者沒有迴避這些繁瑣但必要的操作，而是將其詳細列齣，並提供瞭有效的SAS實現方法，這讓我受益匪淺。此外，在講解各種統計模型時，作者非常注重邏輯的嚴謹性和方法的選擇依據，會分析為什麼在某種情況下選擇某種模型，以及不同模型的優劣之處。這種“知其然，更知其所以然”的講解方式，能夠幫助讀者建立起更牢固的統計思維框架。我尤其欣賞書中關於模型診斷和診斷指標的討論，這對於保證統計分析結果的可靠性起到瞭關鍵作用。

评分☆☆☆☆☆

**評價二** 對於我這樣的非統計學專業背景的讀者來說，麵對一本關於“SAS與統計分析”的書，最初的心理預期是，可能要啃下很多硬骨頭，充滿挫敗感。然而，《SAS與統計分析(十四版)》卻給瞭我一個驚喜。這本書的編排邏輯非常清晰，從基礎的SAS語言入門，到各種常用的統計方法，再到更復雜的模型構建，循序漸進，就像在攀登山峰，一步一個腳印，每一步都穩紮穩打，讓你有成就感。書中大量的實例是它最大的亮點之一。作者沒有選擇那些晦澀難懂的理論性例子，而是選取瞭與我們生活、工作息息相關的場景，比如市場調查、醫學研究、社會學分析等等。這些鮮活的案例，讓我更容易將書中的知識與現實世界聯係起來，也讓我更深刻地理解瞭統計分析的價值。尤其是關於假設檢驗的部分，我以前總覺得是枯燥的概念，但通過書中的例子，我纔明白它在科學研究和決策製定中的重要性。作者在講解過程中，還穿插瞭一些SAS的技巧和竅門，這對於提高學習效率非常有幫助。總的來說，這本書不僅教會瞭我如何使用SAS進行統計分析，更重要的是，它激發瞭我探索數據背後更多可能性的興趣。

评分☆☆☆☆☆

**評價四** 《SAS與統計分析(十四版)》這本書，給我的感覺就像是在一個繁忙的市場裏，找到瞭一個寶藏攤位。我一直對如何從海量數據中提取有價值的信息感到睏惑，也曾嘗試過一些其他的工具和書籍，但總是感覺隔靴搔癢，不得要領。這本書的齣現，可以說是給我指明瞭方嚮。作者的文風比較樸實，沒有太多華麗的辭藻，而是專注於將知識點清晰地傳達齣來。這種直來直去的風格，反而讓我更容易集中注意力，理解書中的內容。在講解SAS語句的時候，作者會給齣很多代碼示例，並且會詳細解釋每一行代碼的作用，這對於我這種動手能力比較強的人來說，是最好的學習方式。讓我印象最深刻的是，書中對於不同統計檢驗方法的適用條件和結果解釋的詳細說明。我以前總是分不清什麼時候用t檢驗，什麼時候用卡方檢驗，看完這本書，我纔真正明白瞭它們之間的區彆和聯係，以及如何正確地解讀它們的p值。而且，書中還介紹瞭一些SAS的圖形繪製功能，能夠幫助我們更直觀地展示數據分析結果，這對於製作報告非常有幫助。

评分☆☆☆☆☆

**評價一** 這本書的標題，SAS與統計分析(十四版)，一聽就讓人聯想到那些在實驗室裏對著冰冷數據發呆的日子，但實際上，這本書帶給我的體驗遠比想象中豐富和人性化。我一直對數據背後的故事充滿好奇，也常常覺得，那些看似雜亂無章的數字，其實隱藏著關於世界運行規律的綫索。選擇這本書，很大程度上是希望能夠係統地學習如何與這些“綫索”對話。讀完之後，我最深的感受是，它不僅僅是一本講解SAS軟件操作的工具書，更像是一位經驗豐富的嚮導，帶領我在浩瀚的統計學海洋中航行。作者的講解深入淺齣，對於一些抽象的統計概念，通過生動的案例和圖錶，變得異常清晰。比如，在講解迴歸分析的部分，作者並沒有直接拋齣復雜的數學公式，而是先從生活中的例子入手，層層剝繭，讓我理解瞭迴歸分析的核心思想，以及它在實際問題中的應用。讓我印象深刻的是，書中對於SAS編程的解釋，細緻到每一個代碼塊的功能和意義，即使是初學者，也能很快上手。而且，作者還特彆強調瞭結果的解讀，提醒我們不能僅僅停留在得到一個數值，更重要的是理解這個數值代錶的意義，以及它可能帶來的局限性。這種嚴謹又不失靈活的講解方式，讓我覺得學到的東西是“活”的，能夠真正應用到實際工作中。

评分☆☆☆☆☆

**評價五** 《SAS與統計分析(十四版)》這本書，就像是一位技藝精湛的手工藝人，用耐心和細緻打磨齣來的傑作。我之所以選擇它，是因為我深知在現代社會，統計分析能力的重要性，而SAS作為行業內的領導者，我希望能通過這本書打下堅實的基礎。這本書最大的優點在於它的全麵性。它不僅僅涵蓋瞭基礎的統計理論，更重要的是，它將這些理論與SAS軟件的操作完美地結閤在一起，提供瞭一套完整的解決方案。作者在講解每一個統計概念時，都會同步給齣相應的SAS實現方法，並且會詳細解釋代碼的邏輯和輸齣結果的解讀。這對於我這樣希望能夠學以緻用的人來說，是極其寶貴的。我特彆欣賞書中關於實驗設計和抽樣方法的章節，這些內容往往在其他書中被一帶而過，但作者卻花費瞭大量篇幅進行講解，並且給齣瞭詳細的SAS實現步驟。這讓我深刻理解瞭，數據的質量直接影響分析結果的可靠性。此外，書中還涉及瞭一些高級的統計模型，比如多元迴歸、方差分析等，並且都提供瞭詳細的SAS代碼和案例，這對於想要進一步提升自己統計分析能力的讀者來說，非常有價值。