SAS統(tǒng)計分析與數(shù)據(jù)挖掘

第1章　數(shù)據(jù)挖掘概述　
　1.1　數(shù)據(jù)挖掘簡介　
　　1.1.1　數(shù)據(jù)挖掘的含義　
　　1.1.2　數(shù)據(jù)挖掘的起源　
　　1.1.3　統(tǒng)計學與數(shù)據(jù)挖掘　
　　1.1.4　數(shù)據(jù)挖掘相關的一些問題　
　1.2　數(shù)據(jù)挖掘用途　
　1.3　數(shù)據(jù)挖掘過程　
　　1.3.1　數(shù)據(jù)挖掘用戶　
　　1.3.2　數(shù)據(jù)挖掘工具　
　　1.3.3　數(shù)據(jù)挖掘步驟　
　1.4　SAS——數(shù)據(jù)挖掘領域的領導者　
　1.5　SAS在各種商業(yè)解決方案中的應用　
　　1.5.1　SAS數(shù)據(jù)挖掘技術的實現(xiàn)　
　　1.5.2　SAS在商業(yè)領域中的應用　
第2章　SAS模塊概述　
　2.1　SAS簡介　
　　2.1.1　SAS的設計思想　
　　2.1.2　SAS的功能　
　　2.1.3　SAS的特點　
　2.2　SAS軟件安裝、啟動與退出　
　　2.2.1　SAS軟件的安裝　
　　2.2.2　SAS軟件的啟動　
　　2.2.3　SAS軟件的退出　
　2.3　SAS界面　
　　2.3.1　Explorer窗口　
　　2.3.2　Editor窗口　
　　2.3.3　Results窗口　
　　2.3.4　Log窗口　
　　2.3.5　Output窗口　
　2.4　SAS模塊介紹　
　　2.4.1　SAS/BASE模塊　
　　2.4.2　SAS/ANALYSIS模塊　
　　2.4.3　SAS/ASSIST模塊　
　　2.4.4　SAS/INSIGHT模塊　
　　2.4.5　SAS/EM模塊　
第3章　SAS程序設計基礎　
　3.1　SAS編程基礎　
　　3.1.1　SAS語言基礎　
　　3.1.2　SAS語言構成　
　　3.1.3　SAS結構化編程語句　
　　3.1.4　SAS程序編寫規(guī)則　
　3.2　SAS程序的數(shù)據(jù)步　
　　3.2.1　DATA語句　
　　3.2.2　INPUT語句　
　　3.2.3　CARDS與CARDS4語句　
　　3.2.4　INFILE語句　
　　3.2.5　SET語句　
　　3.2.6　MERGE語句　
　3.3　SAS數(shù)據(jù)步循環(huán)與轉(zhuǎn)移控制　
　　3.3.1　IF語句　
　　3.3.2　SELECT語句　
　　3.3.3　DO語句　
　　3.3.4　GO　TO語句　
　　3.3.5　RETURN語句　
　　3.3.6　CONTINUE語句與LEAVE語句
　　3.3.7　如何跳出選擇結構和循環(huán)體　
　3.4　SAS程序的過程步　
　　3.4.1　SAS過程步用法　
　　3.4.2　VAR與MODLE語句　
　　3.4.3　ID與WHERE語句　
　　3.4.4　BY與CLASS語句　
　　3.4.5　OUTPUT語句　
　　3.4.6　FERQ與WEIGHT語句　
　　3.4.7　LABEL與FORMAT語句　
　3.5　SAS函數(shù)　
　　3.5.1　數(shù)學函數(shù)　
　　3.5.2　數(shù)組函數(shù)　
　　3.5.3　日期時間函數(shù)　
　　3.5.4　概率分布函數(shù)　
　　3.5.5　分位數(shù)函數(shù)　
　　3.5.6　樣本統(tǒng)計函數(shù)　
　　3.5.7　隨機函數(shù)　
第4章　數(shù)據(jù)預處理　
　4.1　數(shù)據(jù)輸入　
　　4.1.1　原始數(shù)據(jù)的讀取　
　　4.1.2　數(shù)據(jù)導入　
　4.2　數(shù)據(jù)整理　
　　4.2.1　數(shù)據(jù)集選項　
　　4.2.2　整理數(shù)據(jù)集　
　　4.2.3　缺失值處理　
　　4.2.4　UPDATE語句更新數(shù)據(jù)集　
　　4.2.5　數(shù)據(jù)清洗　
　4.3　數(shù)據(jù)步變量控制　
　　4.3.1　ARRAY語句　
　　4.3.2　INFORMAT語句與FORMAT
　　語句　
　　4.3.3　LABEL語句　
　　4.3.4　ATTRIB語句　
　　4.3.5　DROP語句與KEEP語句　
　　4.3.6　RENAME語句與RETAIN
　　語句　
　4.4　數(shù)據(jù)修改與選擇　
　　4.4.1　賦值語句　
　　4.4.2　累加語句　
　　4.4.3　DELETE語句與LOSTCARD
　　語句　
　　4.4.4　STOP語句與ABORT語句　
　　4.4.5　WHERE語句　
　　4.4.6　REMOVE語句與REPLACE
　　語句　
　　4.4.7　MISSING語句　
第5章　數(shù)據(jù)匯總與報表制作　
　5.1　使用過程PRINT制作報表　
　　5.1.1　基本用法　
　　實例5-1　PROC　PRINT操作
　　實例　
　　5.1.2　使用中文列標題　
　　實例5-2　修改標題實例　
　　5.1.3　標題和腳注　
　　實例5-3　修改標題實例　
　　5.1.4　用BY語句分組處理　
　5.2　使用過程TABULATE制作匯
　　總報表　
　　實例5-4　匯總報表實例　
　　實例5-5　繪制統(tǒng)計量表格　
第6章　SAS繪圖　
　6.1　GPLOT過程　
　　實例6-1　GPLOT過程繪制圖形
　　編程操作　
　6.2　GCHART過程　
　　實例6-2　GCHART過程繪制
　　條形圖　
　　實例6-3　GCHART過程繪制GDP
　　數(shù)據(jù)的BLOCK圖形　
　6.3　G3D過程　
　　實例6-4　繪制二維正態(tài)分布曲面
　　圖形　
　　實例6-5　繪制　
　　函數(shù)的三維圖形　
第7章　數(shù)據(jù)描述　
　7.1　統(tǒng)計圖　
　　7.1.1　直方圖　
　　實例7-1　GCHART過程繪制
　　直方圖　
　　7.1.2　條形圖　
　　實例7-2　GCHART過程繪制
　　條形圖　
　　7.1.3　散點圖　
　　實例7-3　GPLOT過程繪制散點圖　
　　7.1.4　餅圖　
　　實例7-4　GCHART過程繪制餅圖　
　　7.1.5　盒形圖　
　　實例7-5　BOXPLOT過程繪制
　　盒形圖　
　　7.1.6　莖葉圖　
　　實例7-6　UNIVARIATE過程繪制
　　莖葉圖　
　　7.1.7　時間序列圖　
　　實例7-7　TIMEPLOT過程繪制
　　時間序列圖　
　7.2　統(tǒng)計量　
　　7.2.1　集中趨勢　
　　實例7-8　利用MEAN函數(shù)求
　　平均數(shù)　
　　7.2.2　離散程度　
　　實例7-9　利用函數(shù)VAR和STD
　　求方差和標準差　
　　7.2.3　分布狀態(tài)　
　　實例7-10　利用SKEWNESS　和
　　KURTOSIS函數(shù)求偏度
　　和峰度　
　7.3　數(shù)據(jù)分布　
　　實例7-11　SAS中的部分概率分布
　　函數(shù)的應用　
第8章　描述性統(tǒng)計分析　
　8.1　SAS編程進行統(tǒng)計分析　
　　8.1.1　基本概念　
　　8.1.2　FREQ過程　
　　實例8-1　頻數(shù)表的生成實例　
　　實例8-2　繪制實驗數(shù)據(jù)表格　
　　8.1.3　MEANS過程　
　　實例8-3　求平均增長率　
　　實例8-4　利用MEANS過程求各種
　　統(tǒng)計量　
　　8.1.4　UNIVARIATE過程　
　　實例8-5　利用UNIVARIATE過程
　　求各種統(tǒng)計量　
　　實例8-6　求樣本的極差、上四分位
　　數(shù)和下四分位數(shù)　
　　8.1.5　TABULATE過程　
　　實例8-7　制作數(shù)據(jù)表格　
　8.2　其他描述性統(tǒng)計過程　
　　8.2.1　產(chǎn)生描述性統(tǒng)計值的輸出
　　文件：PROC　SUMMARY　
　　實例8-8　SUMMARY語句實例　
　　8.2.2　統(tǒng)計值的圖形表示：PROC　
　　CHART　
　　實例8-9　繪制數(shù)據(jù)分布圖形　
　　實例8-10　利用CHART過程的
　　VBAR及HBAR命令
　　繪制條形圖　
　　8.2.3　一般制圖：PROC　PLOT　
　　實例8-11　PLOT過程繪制圖形　
第9章　ANALYST模塊　
　9.1　ANALYST模塊概述　
　　9.1.1　ANALYST模塊簡介　
　　9.1.2　ANALYST菜單介紹　
　9.2　數(shù)據(jù)集的窗口操作　
　　9.2.1　數(shù)據(jù)集輸入　
　　9.2.2　數(shù)據(jù)表修改　
　　9.2.3　數(shù)據(jù)保存　
　9.3　繪制統(tǒng)計圖　
　　9.3.1　條形圖　
　　9.3.2　餅圖　
　　9.3.3　散點圖　
　9.4　統(tǒng)計分析　
第10章　參數(shù)估計與假設檢驗　
　10.1　參數(shù)估計和假設檢驗概述　
　　10.1.1　參數(shù)估計　
　　10.1.2　假設檢驗　
　10.2　假設檢驗的SAS過程　
　　10.2.1　UNIVARIATE過程　
　　10.2.2　MEANS過程　
　　10.2.3　TTEST過程　
　10.3　不同類型的均值和方差的檢驗　
　　10.3.1　單變量均值t檢驗　
　　實例10-1　TTEST過程的實例數(shù)據(jù)
　　分析　
　　實例10-2　總體均值檢驗　
　　10.3.2　樣本均數(shù)與總體均數(shù)差異的
　　t檢驗　
　　實例10-3　均值的顯著性差別
　　檢驗　
　　10.3.3　配對資料的t檢驗　
　　實例10-4　乳酸飲料實驗數(shù)據(jù)的
　　配對t檢驗　
　　實例10-5　均值有無差異的檢驗　
　　10.3.4　兩樣本均數(shù)比較的t檢驗　
　　實例10-6　均數(shù)差別的顯著性
　　檢驗　
　　實例10-7　數(shù)據(jù)比例的顯著性
　　檢驗　
　10.4　正態(tài)性檢驗　
　　實例10-8　樣本數(shù)據(jù)的正態(tài)性檢驗
　　實例1　
　　實例10-9　樣本數(shù)據(jù)的正態(tài)性檢驗
　　實例2　
第11章　方差分析與協(xié)方差分析　
　11.1　方差分析的基本原理　
　　11.1.1　自由度與平方和分解　
　　11.1.2　F檢驗　
　11.2　單因素方差分析　
　　11.2.1　單因素方差分析步驟　
　　11.2.2　判斷與結論　
　　11.2.3　ANOVA過程　
　　實例11-1　分析飼料營養(yǎng)效果是否
　　有明顯差異　
　　實例11-2　分析不同實驗室試制的
　　紙張光滑度有無差異　
　　實例11-3　研究6種棉花種子包衣劑
　　對棉花生長的影響　
　11.3　雙因素方差分析　
　　11.3.1　只考慮主效應的多因素
　　方差分析　
　　11.3.2　存在交互效應的多因素
　　方差分析　
　　實例11-4　某藥物對某癌細胞株增殖
　　影響的研究　
　11.4　協(xié)方差分析　
　　實例11-5　分析三種飼料的營養(yǎng)價值
　　之間有無顯著性差別　
第12章　回歸分析　
　12.1　線性回歸　
　　12.1.1　線性回歸模型　
　　12.1.2　回歸方程的顯著性檢驗　
　　12.1.3　預測問題　
　12.2　REG過程　
　　實例12-1　分析我國內(nèi)地可支配
　　收入和消費性支出之間
　　的關系　
　　實例12-2　利用多元線性回歸分析
　　學生肺活量及有關變量
　　的關系　
　12.3　多項式回歸　
　　12.3.1　曲線回歸的基本原理　
　　12.3.2　RSREG過程　
　　實例12-3　確定最佳經(jīng)濟用肥量的
　　多項式回歸模型　
　12.4　逐步回歸　
　　實例12-4　人體血糖、胰島素及生
　　長素的多元線性回歸
　　關系　
　12.5　LOGISTIC回歸　
　　12.5.1　邏輯回歸模型概述　
　　12.5.2　LOGISTIC過程　
　　實例12-5　對照研究單因素兩暴露
　　水平及多暴露水平資料
　　的統(tǒng)計分析　
　12.6　非線性回歸　
　　12.6.1　非線性回歸分析的基本
　　原理　
　　12.6.2　NLIN過程　
　　實例12-6　酵母種群增長的擬合
　　生長模型　
　　實例12-7　最佳生長模型的LOGISTIC
　　擬合　
第13章　主成分分析與因子分析　
　13.1　主成分分析　
　　13.1.1　主成分分析的數(shù)學原理　
　　13.1.2　用PRINCOMP過程進行
　　主成分分析　
　　實例13-1　我國2006年經(jīng)濟發(fā)展
　　情況的主成分分析　
　13.2　因子分析　
　　13.2.1　因子分析的基本原理　
　　13.2.2　因子分析的基本步驟和
　　過程　
　　13.2.3　利用FACTOR過程進行
　　因子分析　
　　實例13-2　中國房地產(chǎn)經(jīng)濟區(qū)的
　　研究分析　
　13.3　主成分分析和因子分析的區(qū)別　
第14章　相關分析和對應分析　
　14.1　相關分析　
　　14.1.1　相關關系　
　　14.1.2　相關圖形和相關系數(shù)　
　　14.1.3　簡單相關分析的CORR
　　過程　
　　實例14-1　簡單相關系數(shù)的計算　
　14.2　典型相關分析　
　　14.2.1　典型相關分析的基本原理　
　　14.2.2　典型相關分析的CANCORR
　　過程　
　　實例14-2　城市競爭力與基礎設施的
　　典型相關分析　
　　實例14-3　城鎮(zhèn)居民收入和支出的
　　典型相關分析　
　14.3　對應分析　
　　14.3.1　對應分析的基本原理　
　　14.3.2　對應分析的CORRESP
　　過程　
　　實例14-4　對應分析在市場細分中
　　的應用　
第15章　判別分析　
　15.1　判別分析的基本原理　
　　15.1.1　判別分析的含義　
　　15.1.2　判別分析的數(shù)學模型與判別
　　方法　
　15.2　判別分析的SAS過程　
　　15.2.1　DISCRIM過程　
　　15.2.2　CANDISC過程　
　　15.2.3　STEPDISC過程　
　15.3　綜合實例　
　　實例15-1　國內(nèi)各省市農(nóng)民家庭
　　收支情況的研究　
　　實例15-2　基于判別分析法的上市
　　公司財務分析研究　
第16章　聚類分析　
　16.1　聚類分析的基本原理　
　　16.1.1　聚類的數(shù)學原理　
　　16.1.2　SAS中的聚類過程　
　16.2　聚類分析的步驟和過程　
　　16.2.1　CLUSTER過程（系統(tǒng)聚類
　　過程）　
　　實例16-1　中國城鎮(zhèn)居民消費結構的
　　聚類分析　
　　16.2.2　FASTCLUS過程（快速聚類
　　過程）　
　　實例16-2　聚類分析在客戶定位中
　　的應用研究　
　　16.2.3　VARCLUS過程（變量聚類
　　過程）　
　　實例16-3　變量聚類在多指標系統(tǒng)
　　評價中的應用　
　　16.2.4　TREE過程（畫樹狀圖
　　過程）　
　　實例16-4　對全球各國信息設施的
　　發(fā)展情況進行聚類分析
　　研究　
第17章　生存分析　
　17.1　生存分析基本概述　
　　17.1.1　生存分析的基本概念　
　　17.1.2　生存資料的特點　
　　17.1.3　生存分析方法　
　17.2　生存分析的LIFETEST過程　
　　實例17-1　生存分析在醫(yī)學課題研
　　究中的應用　
　17.3　COX模型回歸分析　
　　17.3.1　COX回歸模型　
　　17.3.2　PHREG過程　
　　實例17-2　COX模型的分析應用　
第18章　時間序列分析　
　18.1　時間序列概述　
　　18.1.1　時間序列的組成部分　
　　18.1.2　時間序列的數(shù)學模型　
　　18.1.3　時間序列的因素分析　
　　18.1.4　隨機時間序列分析　
　　18.1.5　時間序列的分析步驟　
　18.2　SAS的ARIMA過程　
　18.3　綜合實例　
　　實例18-1　化工生產(chǎn)數(shù)據(jù)的時間
　　序列分析　
　　實例18-2　國內(nèi)金融及保險業(yè)每人
　　每月平均薪資趨勢
　　分析　
　　實例18-3　運用ARIMA過程對上證
　　指數(shù)日線數(shù)據(jù)進行擬合
　　分析　
第19章　SAS數(shù)據(jù)挖掘應用　
　19.1　SAS數(shù)據(jù)挖掘　
　19.2　SAS數(shù)據(jù)挖掘方法論——
　　SEMMA　
　　19.2.1　數(shù)據(jù)取樣　
　　19.2.2　數(shù)據(jù)探索　
　　19.2.3　問題明確化、數(shù)據(jù)調(diào)整和
　　技術選擇　
　　19.2.4　模型研發(fā)　
　　19.2.5　模型評估　
　19.3　數(shù)據(jù)挖掘套件SAS/EM　
　　實例19-1　SAS/EM聚類分析　
　　實例19-2　購物籃問題分析　
第20章　SAS在數(shù)據(jù)預測中的應用　
　20.1　數(shù)據(jù)預測簡介　
　　20.1.1　數(shù)據(jù)預測　
　　20.1.2　SAS中的預測分析模塊　
　20.2　數(shù)據(jù)預測案例分析　
　　實例20-1　國民生產(chǎn)總值的預測　
　　實例20-2　SAS/Time　Series　
　　Forecasting　System
　　模塊應用　
第21章　SAS在金融數(shù)據(jù)分析中的應用　
　21.1　現(xiàn)金流貼現(xiàn)分析　
　　實例21-1　現(xiàn)金流貼現(xiàn)的計算　
　　實例21-2　企業(yè)現(xiàn)金流的貼現(xiàn)
　　計算　
　　實例21-3　利用金融函數(shù)compound
　　計算復利率　
　21.2　股票分類　
　　實例21-4　利用CLUSTER過程對
　　股票進行聚類分析　
　21.3　資本資產(chǎn)定價模型（CAPM
　　模型）　
　　實例21-5　CAPM模型實例研究　
　21.4　B-S模型期權定價　
　　實例21-6　B-S期權定價的SAS
　　程序?qū)崿F(xiàn)