SAS數(shù)據(jù)分析范例

前言
A SAS系統(tǒng)編程簡介
A1 SAS基本內(nèi)容簡介
A1.1 SAS系統(tǒng)運行操作
A1.2 建立SAS數(shù)據(jù)集的方法
A1.3 建立sAs數(shù)據(jù)庫的方法
A1.4 sAs數(shù)據(jù)集的加工
A1.5 SAS運算符號及SAS函數(shù)
A1.6 邏輯語句與循環(huán)語句
A1.7 幾個SAS過程簡介
A2 SAS宏功能編程簡介
A2.1 SAS宏變量的定義與引用
A2.2 SAS宏的定義與調(diào)用
A2.3 帶參數(shù)的宏
A2.4 宏循環(huán)語句
A2.5 宏功能編程的特點與優(yōu)點
第1章 圖形分析
概述
范例1.1 國內(nèi)生產(chǎn)總值及構(gòu)成
范例1.2 國內(nèi)生產(chǎn)總值
范例1.3 人口資料圖形分析（一）
范例1.4 人口資料圖形分析（二）
第2章 描述性分析
概述
范例2.1 盤碟、金屬線數(shù)據(jù)描述性分析
范例2.2 血清總蛋白含量描述性分析
范例2.3 金屬線數(shù)據(jù)描述性分析
范例2.4 股票數(shù)據(jù)描述性分析
第3章 回歸分析
概述
范例3.1 國內(nèi)生產(chǎn)總值回歸分析
范例3.2 主要農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量回歸分析
范例3.3 畜產(chǎn)品產(chǎn)量回歸分析
范例3.4 農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值回歸分析
第4章 方差分析與一般線性模型
概述
范例4.1 Fisher的Iris數(shù)據(jù)方差分析
范例4.2 城市、城鎮(zhèn)居民家庭基本情況
范例4.3 學(xué)生考試成績二因素方差分析
范例4.4 修理工作二因素方差分析
第5章 多變量過程
概述
范例5.1 地區(qū)平均每人全年家庭收入主成分分析
范例5.2 地區(qū)人口主成分分析
范例5.3 主要農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量因子分析
范例5.4 鹽泉水化學(xué)特征系數(shù)因子分析
第6章 聚類分析
概述
范例6.1 人口按國家和地區(qū)快速聚類
范例6.2 主要農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量譜系聚類
范例6.3 地區(qū)農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值快速聚類
范例6.4 地區(qū)工業(yè)增長值譜系聚類
第7章 判別分析
概述
范例7.1 人口按國家和地區(qū)的判別分析
范例7.2 Fishel‘的Iris數(shù)據(jù)判別分析
范例7.3 國民經(jīng)濟生產(chǎn)總值判別分析
范例7.4 居民消費水平判別分析
第8章 時間序列預(yù)測
概述
范例8.1 國內(nèi)生產(chǎn)總值構(gòu)成預(yù)測
范例8.2 國際航班旅客數(shù)預(yù)測
范例8.3 加拿大山貓數(shù)據(jù)預(yù)測
范例8.4 美國事故死亡數(shù)據(jù)預(yù)測
第9章 時間序列Arima模型
概述
范例9.1 國內(nèi)生產(chǎn)總值構(gòu)成AriiTla模型
范例9.2 加拿大山貓數(shù)據(jù)Arima模型
范例9.3 美國月事故死亡數(shù)據(jù)Arima模型
范例9.4 居民家庭人均收入Arima模型
第10章 自回歸過程
概述
范例10.1 國內(nèi)生產(chǎn)總值自回歸過程
范例10.2 商品零售額月數(shù)據(jù)自回歸過程
范例10.3 教育經(jīng)費情況自回歸過程
范例10.4 居民消費水平自回歸過程
參考文獻