統(tǒng)計分析方法：SAS實例精選

第1章 社會調(diào)查的方法
1.1 調(diào)查研究的主要方法
1.2 問卷調(diào)查法
1.2.1 問卷的主要類型
1.2.2 問卷的基本結(jié)構(gòu)
1.2.3 問卷設(shè)計的原則
1.2.4 問卷中問題的設(shè)計與答案的構(gòu)思
1.2.5 問卷設(shè)計中的常見錯誤
1.3 社會調(diào)查的量表法
1.3.1 量表法的作用
1.3.2 利克特量表的應(yīng)用
習(xí)題
第2章 SAS系統(tǒng)功能簡介
2.1 SAS的運行條件
2.2 SAS自身的程序結(jié)構(gòu)
2.3 SAS的程序行
2.3.1 一個簡單的SAS程序例子
2.3.2 SAS的操作命令
2.3.3 SAS的數(shù)據(jù)編碼
2.3.4 另一個簡單的SAS編程
習(xí)題
第3章 SAS的數(shù)據(jù)定義與數(shù)據(jù)變換
3.1 SAS的數(shù)據(jù)定義
3.2 定義自由格式的數(shù)據(jù)
3.3 定義固定格式的數(shù)據(jù)
3.4 一行多個觀察值的數(shù)據(jù)(自由格式的擴(kuò)充)
3.5 數(shù)據(jù)的讀取與顯示
3.5.1 缺失值的表示法
3.5.2 LIST命令
3.5.3 通過CARDS命令(或DATALINES命令)讀取數(shù)據(jù)
3.6 用INFILE命令調(diào)用外部數(shù)據(jù)文件
3.7 用IF命令語句進(jìn)行條件轉(zhuǎn)換
3.8 用DELETE命令語句進(jìn)行有條件刪除
3.9 用GOTO命令語句作為有條件的“轉(zhuǎn)移”
3.10 用LABEL命令定義變量標(biāo)簽
3.11 用FORMAT過程定義數(shù)值標(biāo)簽
3.12 用RETAIN命令預(yù)置變量值
3.13 創(chuàng)建新變量以及用SUM等函數(shù)求和
3.13.1 創(chuàng)建“求和”的新變量名
3.13.2 用“SUM函數(shù)”累加法包含缺失值的累加
3.14 數(shù)據(jù)的重新編碼
3.15 命令用法綜述
習(xí)題
第4章 采用SAS對話框進(jìn)行數(shù)據(jù)輸入管理與統(tǒng)計
4.1 Analyst對話框(第1個視窗)
4.2 ASSIST視窗
4.2.1 進(jìn)入ASSIST視窗
4.2.2 ASSIST視窗介紹
4.2.3 REPORTWRITING模塊
4.2.4 GRAPHICS模塊
4.3 LAB視窗
4.3.1 進(jìn)入LAB視窗
4.3.2 LAB功能的應(yīng)用實例
4.4 在LAB視窗中新建SAS數(shù)據(jù)集的利弊
4.4.1 進(jìn)入LAB的編輯區(qū)
4.4.2 新數(shù)據(jù)集的建立
4.5 在Work工作區(qū)中直接輸入SAS數(shù)據(jù)集的利弊
習(xí)題
第5章 SAS統(tǒng)計分析的預(yù)備知識
5.1 總體與樣本
5.2 參數(shù)與統(tǒng)計量
5.3 正態(tài)分布
5.4 經(jīng)驗規(guī)則的應(yīng)用
5.5 正態(tài)分布的假設(shè)檢驗
5.5.1 檢驗正態(tài)性的重要統(tǒng)計量
5.5.2 檢驗正態(tài)性的其他附加方法
5.6 顯著性水平與o(Alpha)值
習(xí)題
第6章 SAS程序設(shè)計技巧及報表的漢化
6.1 用PUT語句改變輸出的格局
6.2 用SET語句復(fù)制數(shù)據(jù)集
6.3 用DATA語句與BY語句定義數(shù)據(jù)集
6.4 用_NULL_快速運行程序
6.5 輸出結(jié)果的漢化
6.5.1 可漢化的命令語句
6.5.2 漢化報表的步驟
6.6 數(shù)據(jù)行排序
6.6.1 數(shù)據(jù)行排序的語法規(guī)則
6.6.2 采用ASSIST視窗中的SORT菜單排序
6.7 一個完整的程序例子
習(xí)題
第7章 編程法繪圖與對話框法繪圖的效果對比
7.1 采用編程法和對話框法繪制條形圖
7.1.1 SAS程序的編輯及數(shù)據(jù)集的生成
7.1.2 采用編程法產(chǎn)生的條形圖
7.1.3 采用對話框法所產(chǎn)生的條形圖
7.1.4 條形圖的對比
7.2 采用編程法和對話框法繪制圓形圖
7.2.1 采用編程法繪制圓形圖
7.2.2 對話框法繪制的圓形圖
7.2.3 圓形圖的對比
7.3 采用編程法和對話框法繪制等高線圖
7.3.1 采用編程法繪制等高線圖
7.3.2 采用對話框法繪制等高線圖
7.3.3 等高線圖的對比
7.4 采用編程法和對話框法繪制空間立體圖形
7.4.1 采用編程法繪制“牛仔帽”
7.4.2 采用對話框法繪制的“牛仔帽”
7.4.3 “牛仔帽”的對比
習(xí)題
第8章 SAS平面圖形
8.1 繪制曲線散點圖
8.1.1 采用ASSIST視窗中的GRPHICS對話框繪制曲線散點圖
8.1.2 調(diào)用PLOT過程制作散點圖
8.2 調(diào)用CHART過程的VBAR及HBAR命令繪制條形圖
8.2.1 命令格式
8.2.2 SUMVAR關(guān)鍵詞的使用
8.2.3 SUMVAR子命令與DISCRETE關(guān)鍵詞的搭配
8.2.4 SUBGROUP與GROUP關(guān)鍵詞的搭配.
8.3 調(diào)用CHART過程的BLOCK命令繪圖
8.3.1 區(qū)域圖與條形圖、圓形圖、星點圖的公共選擇項
8.3.2 采用BLOCK語句繪制區(qū)域圖
8.3.3 調(diào)用CHART過程的PIE命令繪制圓形圖
8.4 采用GRAPHICS對話框繪制實心圓形圖
習(xí)題
第9章 頻數(shù)統(tǒng)計
9.1 采用Analyst中的對話框統(tǒng)計頻數(shù)
9.1.1 數(shù)據(jù)與標(biāo)簽
9.1.2 采用Analyst對話框統(tǒng)計sex和edc的頻數(shù)分布
9.2 調(diào)用FREQ過程中的TABLES命令統(tǒng)計頻率表
9.2.1 TABLES命令(語句)格式
9.2.2 格式的順序
9.3 調(diào)用UNIVARITE過程統(tǒng)計更詳盡的頻率表
9.3.1 UNIVARITE的命令格式
9.3.2 UNIVARITE命令格式的應(yīng)用
9.3.3 對UNIVARITE輸出結(jié)果的分析
9.3.4 分析UNIVARITE命令所產(chǎn)生的圖形
習(xí)題
第10章 交叉匯總表及相關(guān)測量
10.1 采用Analyst對話框進(jìn)行雙變量的交叉匯總分析
10.1.1 數(shù)據(jù)與統(tǒng)計方法
10.1.2 結(jié)果分析
10.2 采用編程法進(jìn)行雙變量的交叉匯總分析
10.2.1 雙變量交叉匯總的命令格式
10.2.2 關(guān)鍵字注釋
10.2.3 程序及輸出結(jié)果
10.2.4 結(jié)果分析
10.3 附加控制變量的交叉匯總表及結(jié)合測量
10.4 分析交叉匯總表中的單元內(nèi)容
10.5 兩個地區(qū)的老年人與受教育水平相互關(guān)系的比較
10.5.1 東城區(qū)的老年人與受教育水平的相互關(guān)系
10.5.2 西城區(qū)的老年人與受教育水平的相互關(guān)系
習(xí)題
第11章 調(diào)用MEANS進(jìn)行描述性統(tǒng)計
11.1 采用Analyst中的對話框計算均值分布
11.2 采用PROCMEANS計算均值分布
11.2.1 PROCMEANS過程的格式
11.2.2 格式說明
11.2.3 程序與圖例
11.2.4 結(jié)果分析
習(xí)題
第12章 相關(guān)矩陣及各種相關(guān)分析
12.1 4種類型的變量
12.2 皮爾遜積差相關(guān)(用于“比例-比例”型變量)
12.2.1 皮爾遜相關(guān)系數(shù)及的計算公式
12.2.2 皮爾遜相關(guān)系數(shù)的測量
12.2.3 皮爾遜相關(guān)系數(shù)及的分析
12.3 皮爾遜二分“點—距”相關(guān)(用于“二分-區(qū)間以上”變量)
12.4 肯氏等級相關(guān)系數(shù)Tb(用于“次序—次序”型等級變量)
12.4.1 計算肯氏等級相關(guān)系數(shù)的數(shù)據(jù)
12.4.2 采用Analyst對話框計算肯氏相關(guān)系數(shù)Tb
12.4.3 肯氏相關(guān)系數(shù)Tb的結(jié)果分析
12.5 肯氏另一相關(guān)系數(shù)(用于“次序—比率”型變量)
12.5.1 次序-比率數(shù)據(jù)的例子
12.5.2 計算“次序-比率”數(shù)據(jù)的肯氏相關(guān)系數(shù)
12.5.3 肯氏相關(guān)系數(shù)Tb的結(jié)果分析
12.6 斯皮爾曼等級相關(guān)(“次序—次序”等級變量)
12.6.1 斯皮爾曼等級相關(guān)系數(shù)的計算公式
12.6.2 首先采用Analyst對話框進(jìn)行統(tǒng)計
12.6.3 Spearman相關(guān)系數(shù)的分析
12.7 Phi系數(shù)和y系數(shù)(用于“標(biāo)稱—標(biāo)稱”型變量)
12.8 Cronbach的Alpha系數(shù)
12.9 Hoeffding的相關(guān)系數(shù)D
12.10 調(diào)用PROCCORR過程進(jìn)行各種相關(guān)分析(編程法)
12.10.1 PROCCORR的語句格式
12.10.2 PROCCORR語句中的選擇項
12.10.3 PROCCORR后面的5種語句
習(xí)題
第13章 獨立組樣本與配對組樣本的廠檢驗
13.1 從獨立組的樣本中概括數(shù)據(jù)
13.1.1 首先采用PROCSORT和PROCMEANS語句描述數(shù)據(jù)
13.1.2 采用PROCCHART過程進(jìn)行組間圖形比較
13.2 獨立組樣本TTEST的假設(shè)與檢驗
13.2.1 采用對話框進(jìn)行獨立組樣本TTEST
13.2.2 采用過程PROCTTEST語句進(jìn)行獨立樣本了檢驗
13.3 兩組獨立樣本的Wilcoxon秩和檢驗
13.4 從配對組樣本中概括數(shù)據(jù)
13.4.1 首先用Means和Chart語句概括配對差值
13.4.2 配對組差值的描述
13.5 配對差值的了檢驗
13.5.1 配對差值了檢驗的假設(shè)檢驗
13.5.2 采用PROCUNIVARIATE過程進(jìn)行配對差值了檢驗的程序
13.5.3 對UNIVARIATE過程的結(jié)果進(jìn)行配對差值了檢驗
13.6 配對差值的Wilcoxon秩和檢驗
13.6.1 仍用PROCUNIVARIATE過程進(jìn)行Wilcoxon秩和檢驗
13.6.2 配對差值的Wilcoxon秩和檢驗
13.6.3 配對差值的Wilcoxon秩和檢驗小結(jié)
13.7 兩組均值比較的總結(jié)
習(xí)題
第14章 多因素二水平排列組合方差分析(ANOVA應(yīng)用一)
14.1 2x2排列組合式方差分析
14.1.1 編程進(jìn)行2x2排列組合方差分析
14.1.2 結(jié)果與分析
14.2 3因素2水平排列組合式方差分析
14.2.1 首先用語句進(jìn)行3因素2水平組合的方差分析
14.2.2 結(jié)果與分析
14.3 3個隨機(jī)配伍組設(shè)計的方差分析
14.3.1 建立SAS語句文件
14.3.2 結(jié)果與分析
14.3.3 單擊對話框進(jìn)行隨機(jī)塊方差分析
14.4 多個隨機(jī)實驗組與一個對照組的均值比較
14.4.1 實驗例子
14.4.2 結(jié)果分析
14.4.3 單擊對話框進(jìn)行隨機(jī)塊方差分析
習(xí)題
第15章 方差分析(ANOVA應(yīng)用二)
15.1 方差分析的條件
15.1.1 方差分析的假定
15.1.2 方差分析的檢驗
15.1.3 功能模塊
15.2 采用ANOVA的主對話框進(jìn)行方差分析
15.3 單因素方差分析實例
15.3.1 打開One-WayANOVA對話框
15.3.2 設(shè)置單因素方差分析的變量
15.3.3 設(shè)置單因素方差分析中的Means
15.3.4 設(shè)置單因素方差分析中的Tests
15.3.5 設(shè)置單因素方差分析(One-WayANOVA)中的Plots
15.3.6 One-WayANOVA的輸出結(jié)果
15.3.7 單因素ANOVA的結(jié)果分析
15.3.8 采用ANOVA語句進(jìn)行One-WayANOVA分析
15.4 雙因素方差分析(ANOVA)
15.4.1 雙因素方差分析的模型概述
15.4.2 雙因素方差分析的假設(shè)與檢驗
15.4.3 采用Analyst對話框進(jìn)行雙因素方差分析
15.5 多因變量方差分析MANOVA
15.5.1 MANOVA應(yīng)用實例
15.5.2 采用Analyst對話框進(jìn)行多因變量方差分析
15.5.3 多因變量方差分析的輸出結(jié)果及其分析
15.5.4 采用MANOVA語句進(jìn)行多因變量方差分析
15.6 方差反復(fù)測量(RepeatedANOVA)
15.6.1 采用Analyst對話框進(jìn)行方差反復(fù)測量分析
15.6.2 方差反復(fù)測量的結(jié)果分析
15.6.3 采用REPEATED語句進(jìn)行方差的反復(fù)測量
習(xí)題
第16章 因子分析
16.1 具有共性的元素
16.2 因子分析的模型
16.3 因子分析的4個階段
16.4 抽取因子(Factorextraction)的方法
16.5 抽取前兩三個因子
16.6 對前3個因子的進(jìn)一步研究
16.7 轉(zhuǎn)軸方式
16.8 因子分析與因子得分
16.8.1 因子分析
16.8.2 因子得分
16.9 運行過程趴CTOR
16.9.1 FACTOR語句格式
16.9.2 FACTOR主語句中常用的任選項
16.9.3 應(yīng)用實例
16.10 存儲因子得分
16.11 主成分分析(過程PINCOMP)
16.11.1 主成分分析實例(犯罪率實例)
16.11.2 采用Analyst對話框進(jìn)行主成分分析
16.11.3 采用編程法進(jìn)行主成分分析
習(xí)題
第17章 判別分析
17.1 判別分析的原理
17.2 3種主要的判別分析法
17.3 一般判別分析法實例
17.3.1 編程法
17.3.2 一般判別分析的輸出結(jié)果
17.3.3 結(jié)果分析
17.4 采用逐步判別分析法
17.5 采用典型判別分析法
習(xí)題
第18章 聚類分析
18.1 4種聚類方法
18.2 CLUSTER凝聚算法
18.3 CLUSTER過程的命令語句
18.3.1 CLUSTER語句格式
18.3.2 PROCCLUSTER主語句中的選項
18.3.3 OUTTREE輸出說明
18.3.4 CLUSTER應(yīng)用實例
18.3.5 CLUSTER實例分析之一：統(tǒng)計量
18.3.6 CLUSTER實例分析之二：樹形圖
18.4 大樣本的觀察值聚類法(過程FASTCLUS的應(yīng)用)
18.4.1 FASTCLUS的語句格式
18.4.2 任選項
18.4.3 注意事項
18.4.4 FASTCLUS過程實例
18.5 對變量的尺聚類(Varclus語句)
18.5.1 VARCLUS語句格式
18.5.2 PROCVARCLUS主語句中的任選項
18.5.3 注意要點
18.5.4 VARCLUS應(yīng)用實例
18.5.5 VARCLUS過程產(chǎn)生的冰柱圖
18.6 樹形結(jié)構(gòu)圖
18.6.1 PROCTREE語句格式
18.6.2 PROCTREE主語句中的任選項
18.6.3 PROCTREE的醫(yī)學(xué)應(yīng)用實例
習(xí)題
第19章 時間序列分析
19.1 季節(jié)性調(diào)整
19.1.1 采用ASSIST對話框進(jìn)行統(tǒng)計分析
19.1.2 結(jié)果分析
19.1.3 實際的患者人次與季節(jié)化預(yù)測的患者人次
19.2 從回歸分析中建立回歸預(yù)測模型
19.2.1 回歸分析的程序
19.2.2 回歸分析的輸出與預(yù)測分析
習(xí)題
第20章 采用REG過程進(jìn)行多元線性回歸分析
20.1 采用Analyst對話框進(jìn)行多元線性回歸分析
20.2 采用REG過程進(jìn)行多元線性回歸分析
20.2.1 REG程序中的語句及其任選項
20.2.2 REG程序中主要語句及關(guān)鍵詞的分解
20.3 應(yīng)用REG過程的進(jìn)一步實例
20.4 MAXR回歸法和RSQUARE回歸法
20.4.1 MAXR回歸法
20.4.2 RSQUARE回歸法
20.4.3 實用程序及圖例
習(xí)題
第21章 SAS與SPSS及數(shù)據(jù)庫之間的數(shù)據(jù)互動
21.1 采用PROCDBF過程調(diào)用數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計
21.1.1 PROCDBF過程的語句格式
21.1.2 應(yīng)用舉例
21.2 采用SAS對話框調(diào)用數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計
21.2.1 在SAS對話框中調(diào)用數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)
21.2.2 統(tǒng)計分析數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)
21.3 采用SAS對話框調(diào)用SPSS的目標(biāo)數(shù)據(jù).SAV
21.3.1 在SPSS系統(tǒng)存儲Delimited類型的文件
21.3.2 調(diào)用定界型的文件(B96Tab.dat)到SAS系統(tǒng)
21.4 采用對話框?qū)AS數(shù)據(jù)集轉(zhuǎn)換為SPSS的*.SAV數(shù)據(jù)
21.4.1 暫存為DelimitedFile類型
21.4.2 將Delimited類型的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成SPSS的*.SAV目標(biāo)數(shù)據(jù)
21.4.3 檢驗數(shù)據(jù)是否轉(zhuǎn)換成功
習(xí)題
第22章 用Conjoint Analysis研究品牌
22.1 結(jié)合分析的基本原理與思路
22.2 通過正交設(shè)計建立卡片
22.3 精品購物的問卷調(diào)查例子
22.4 如何做好結(jié)合分析
22.5 結(jié)合分析的結(jié)果研究
22.6 市場預(yù)測與決策
習(xí)題
第23章 高級繪圖系統(tǒng)GRAPH
23.1 GRAPH模塊中的應(yīng)用過程
23.1.1 GRAPH繪圖系統(tǒng)的環(huán)境及輸出方式
23.1.2 GRAPH的系統(tǒng)環(huán)境
23.1.3 GRAPH的輸出方式
23.2 采用GSLIDE過程修飾圖形
23.2.1 GSLIDE主語句格式
23.2.2 GSLIDE主語句中的任選項1
23.2.3 輔助語句中的任選項2
23.3 采用GCHART過程繪制各種彩圖
23.3.1 GCHART中的語句
23.3.2 主語句GCHART中的任選項1
23.3.3 HBAR和VBAR語句中的任選項2
23.3.4 BLOCK(區(qū)域圖)中的選項3
23.3.5 PIE和STAR語句的任選項
23.3.6 PATTERN語句中的選項
23.4 采用GPLOT過程繪制曲線圖
23.4.1 GPLOT過程中的語句格式
23.4.2 主語句GPLOT中的選項
23.4.3 繪圖語句PLOT中的選項1
23.4.4 BUBBLE語句中的選項2
23.4.5 SYMBOL語句中的選項3
23.5 采用G3D過程繪制三維圖形
23.5.1 G3D中的語句格式
23.5.2 G3D中的PLOT語句及其選項1
23.5.3 SCATTER語句中的選項2
23.6 采用G3GRID過程內(nèi)插網(wǎng)格點
23.6.1 主語句G3GRID中的選項1
23.6.2 GRID語句中選項2
23.7 采用GCONTOUR過程繪制等高線圖
23.7.1 GCONTOUR過程語句
23.7.2 PLOT語句及其選項2
23.8 用對話框繪制圖形的弊病
23.9 命令法與對話框法繪制等高線圖的對比
第24章 路徑分析
24.1 用以路徑分析的數(shù)據(jù)和程序
24.2 圖形輸出
24.3 路徑圖的分析方法
習(xí)題
第25章 非線性回歸分析之一(對數(shù)與多項式回歸)
25.1 對數(shù)曲線回歸
25.1.1 選擇對數(shù)曲線回歸的數(shù)據(jù)及程序
25.1.2 對數(shù)曲線回歸的運行法
25.2 對數(shù)曲線回歸分析
25.3 擬合拋物線的多項式回歸
25.3.1 多項式回歸分析的原始數(shù)據(jù)
25.3.2 多項式回歸的方程式
25.3.3 多項式回歸的SAS程序
25.4 多項式回歸的結(jié)果與分析
25.4.1 編程法多項式回歸的結(jié)果分析
25.4.2 用Analyst對話框法替代編程法的多項式回歸分析
25.4.3 大學(xué)生生長發(fā)育擬合二次曲線模型
習(xí)題
第26章 非線性回歸之二(Logistic回歸與指數(shù)回歸)
26.1 擬合Logistic曲線回歸(人口增長方面的一個例子)
26.2 從Logistic曲線模型解出初始值
26.2.1 建立非線性回歸模型
26.2.2 擬合Logistic曲線回歸中初始值A(chǔ)、B、C的解
26.2.3 將A、B、C系數(shù)代入Logistic曲線模型
26.3 擬合Logistic曲線回歸的分析
26.3.1 參數(shù)估計
26.3.2 參數(shù)近似的置信區(qū)間
26.3.3 采用Logistic曲線預(yù)測人口
26.4 負(fù)指數(shù)生長曲線回歸
26.4.1 何時采用負(fù)指數(shù)生長曲線模型
26.4.2 負(fù)指數(shù)生長的數(shù)據(jù)例子
26.4.3 擬合負(fù)指數(shù)生長曲線的初始值的解
26.4.4 將B0、B1值代入負(fù)指數(shù)生長曲線模型
26.4.5 通過編程建立負(fù)指數(shù)生長曲線模型
26.5 擬合負(fù)指數(shù)生長曲線的回歸分析
26.5.1 參數(shù)估計
26.5.2 負(fù)指數(shù)生長曲線的模型
26.6 擬合指數(shù)曲線Y=AeBx回歸
26.6.1 建立指數(shù)曲線Y=AeBx的回歸模型
26.6.2 指數(shù)曲線Y=AeBx的回歸結(jié)果與分析
26.6.3 指數(shù)曲線的預(yù)測
習(xí)題
第27章 Logistic Regression過程的應(yīng)用
27.1 Logistic Regression模型
27.2 Logistic Regression對變量及其數(shù)據(jù)的要求
27.3 采用Analyst對話框進(jìn)行Logistic回歸
27.4 采用PROC Logistic編程法進(jìn)行邏輯斯諦回歸
27.5 假設(shè)與檢驗
27.5.1 回歸系數(shù)的假設(shè)檢驗
27.5.2 不能拒絕原假設(shè)
27.5.3 偏相關(guān)系數(shù)只
27.6 對回歸系數(shù)的解釋
27.6.1 用Log值解釋Odds(優(yōu)勢)值
27.6.2 用“概率比”解釋回歸模型
27.7 概率預(yù)測
27.8 多分變量的編碼
習(xí)題
第28章 四方格Logistic Regression分析
28.1 四方格Logistic Regression模型
28.2 四方格Logistic Regression的變量及其數(shù)據(jù)
28.3 采用Analyst對話框進(jìn)行四方格Logistic回歸
28.4 四方格Logistic回歸分析
習(xí)題
第29章 采用GLM過程進(jìn)行回歸分析和協(xié)方差分析
29.1 最小平方法的原理
29.1.1 方差分析
29.1.2 F統(tǒng)計量
29.1.3 回歸系數(shù)B的計算法
29.1.4 相關(guān)矩陣只與相關(guān)系數(shù)
29.1.5 判定系數(shù)R
29.1.6 殘差分析
29.1.7 DW(Durbin-Watson)統(tǒng)計量D
29.2 GLM過程的命令語句
29.3 GLM過程中各語句的使用說明
29.3.1 主語句PROCGLM的說明
29.3.2 CLASS語句
29.3.3 MODEL語句
29.3.4 CONTRAST(對照)語句
29.3.5 ESTIMATE語句
29.3.6 LSMEANS語句
29.3.7 MANOVA語句
29.3.8 OUTPUT語句
29.3.9 RANDOM語句
29.3.10 REPEATED語句
29.3.11 其他語句
29.4 調(diào)用GLM過程進(jìn)行一元線性回歸
29.4.1 數(shù)據(jù)與程序
29.4.2 輸出結(jié)果
29.4.3 結(jié)果分析
29.4.4 寫回歸方程
29.5 調(diào)用GLM程序進(jìn)行多元線性回歸分析
29.5.1 GLM的源程序
29.5.2 GLM的輸出結(jié)果
29.5.3 GLM的結(jié)果分析
29.6 調(diào)用GLM程序進(jìn)行多項式回歸
29.6.1 多項式回歸的一般模型
29.6.2 多項式回歸的實例
29.7 虛擬變量的用法
習(xí)題
第30章 多個隨機(jī)實驗組的協(xié)方差分析(GLM的應(yīng)用))
30.1 兩組隨機(jī)數(shù)據(jù)的協(xié)方差分析
30.1.1 建立SAS語句文件
30.1.2 結(jié)果與分析
30.2 多因變量協(xié)方差分析
30.2.1 建立SAS程序文件
30.2.2 結(jié)果與分析
習(xí)題
附錄
附錄A 習(xí)題參考答案
附錄B 如何快速入門學(xué)好SAS
參考文獻(xiàn)