《試驗設計與統計分析SAS實踐教程》是2015年西安電子科技大學出版社出版的圖書，作者是王玉順。
基本介紹
- 書名：試驗設計與統計分析SAS實踐教程
- 作者：王玉順
- ISBN：978-7-5606-2932-2
- 定價：28.9元
- 出版社：西安電子科技大學出版社
- 出版時間：2015-06
內容簡介,前言,目錄,
內容簡介
本書是為“試驗設計與統計分析”課程配套的SAS上機操作類教程。全書包括12個單元。前8個單元為SAS套用的基礎性練習，包括SAS基本操作、SAS試驗設計、SAS數據整理、SAS統計繪圖、SAS統計推斷、單因子試驗統計分析、多因子試驗統計分析、回歸試驗統計分析8個專題，讀者可按需要選取部分內容用作上機練習，培養利用SAS軟體解決試驗設計與數據處理問題的基本技能。後4個單元為SAS軟體的高級統計實踐，包括主分量分析、因子分析、聚類分析、判別分析4個專題，讀者通過這4個單元的學習，可培養利用SAS軟體解決多變數數據分析問題的基本技能。
本書主要面向農業院校園藝、農學、林科、動科、工科、生物科學等專業的本科生和研究生，所提供的試驗統計方法亦適合其它高等院校“試驗設計與統計分析”類課程的需要，也可為科研人員和生產技術人員在試驗設計和數據處理方面提供幫助。
前言
大多數科研活動是通過試驗研究來定量探明問題中的因子效應、因果關係或相關關係的，一般涉及試驗設計和統計分析兩個基本過程。手工處理數據已難於完成構想的任務，尤其是多變數大規模樣本的海量數據處理。鑒於SAS軟體在數據處理方面的突出優勢，藉助SAS進行試驗設計和統計分析是非常必要的。
SAS(Statistical Analysis System)是一款非常優秀的統計軟體，由美國SAS軟體研究所(SAS Institute)研製和發布。SAS具有強大完備的數據存取、數據管理、數據分析和數據展現功能，能有效解決試驗設計、統計分析、規劃決策、質量控制、經濟計量、金融財務等方面的數據處理問題，廣泛套用於大學教育、科學研究、產品研發、企業生產、行政管理、經濟管理等領域。目前，SAS被公認為數據處理方面的標準軟體，它與SPSS、BMDP並稱為國際上最有影響的三大統計軟體。
SAS採用多視窗集成操作環境，每個視窗均配置標題欄、選單欄、工具條和注釋欄，根據需要還配置列表框、滾動條、選項框等控制項，布局美觀易用。用SAS進行數據處理時，既可採用選單驅動方式，又可採用程式驅動方式。採用選單驅動方式處理數據操作雖較為簡單，容易使用戶掌握SAS的用法，但操作過程需要較多的選項步驟，在統計原理不太清楚時仍難免造成數據分析錯誤。另外，選單驅動方式處理數據未包含SAS的許多統計方法，因而其套用有一定的局限性。相比之下，採用程式驅動方式處理數據的方法具有較強的建模能力和適應性，能靈活用於複雜多樣背景下的試驗數據處理，對於解決各種實際問題更加有效。再者，SAS程式僅有數據步(DATA STEP)和過程步(PROC STEP)兩種類型，兩種程式的格式結構基本相同且用法較簡單，幾個語句就能實現豐富的統計功能，而且程式驅動方式處理數據囊括了SAS的全部統計方法。
本書是為“試驗設計與統計分析”課程教材配套的上機練習指導書。全書共分12個單元，每個單元又按問題類型劃分出若干節。每個單元的練習對象均以實例展開，以問題、試驗、數據、程式、結果、分析的基本架構由淺入深陳述，對於較難的問題還介紹了數學模型和統計方法。掌握這些內容後，讀者還可以通過舉一反三實現更為複雜的統計分析。
本書前8個單元為SAS套用的基礎性練習。第1單元為SAS基本操作，主要使讀者熟悉SAS軟體和它的基本操作，進而為後續單元的試驗設計和統計分析做好準備；第2單元為SAS試驗設計，主要使讀者掌握試驗的主要設計方法，並為後續單元的試驗分析做好準備；第3單元為SAS數據整理，主要使讀者掌握試驗數據的格式整理和數據表管理，並為後續單元中試驗分析的SAS編程做好準備；第4單元為SAS統計繪圖，主要使讀者掌握SAS統計數據的展現方法；第5單元為SAS統計推斷，主要使讀者掌握參數估計及假設檢驗的概念和方法；第6單元為單因子試驗統計分析，主要使讀者掌握單因子試驗的因果分析方法；第7單元為多因子試驗統計分析，主要使讀者掌握多因子試驗的因果分析方法；第8單元為回歸試驗統計分析，主要使讀者掌握變數間相關關係的分析方法；後4個單元為SAS套用的高級統計實踐。第9單元為主分量分析，主要使讀者掌握變數集的化簡技術和問題的綜合評價技術；第10單元為因子分析，主要使讀者掌握問題的潛在因子分析技術；第11單元為聚類分析，主要使讀者掌握研究對象的數值分類技術；第12單元為判別分析，主要使讀者掌握研究對象的判別分類技術。
本書自2000年起先後在山西農業大學園藝學院“生物統計學”(後改名為“試驗設計與統計分析”)、工學院“試驗設計與多元分析”的實驗課上使用，課程對象既有本科生又有研究生。本書歷經10餘屆的教學套用和多次大的修改、增刪和調整，從最初的僅服務於課程教學到現在的教學與科研兼顧，其凝聚了很多學生的學習經驗和編著者的教學科研體會。
本書具有由淺入深、系統性強、層次分明、實例豐富、適合自學、易學易懂、不需較強計算機基礎等特點，旨在使讀者通過“模仿?+?思考?+?實踐”的學習模式快速掌握SAS解決問題的思路，以以點帶面和舉一反三的方法提高讀者在從事課題試驗研究方面的能力。
限於編著者水平，教材中一定存在不妥之處，懇切希望廣大讀者批評指正。
目錄
第1單元 SAS基本操作 1
1.1 SAS操作界面 1
1.2 SAS視窗操作 3
1.3 SAS選單操作 7
1.4 SAS按鈕操作 9
1.5 SAS資料庫操作 9
1.5.1 定製Explorer顯示格式 9
1.5.2 定製Explorer排列格式 10
1.5.3 創建SAS資料庫 10
1.5.4 查找SAS資料庫 11
1.5.5 查看SAS數據檔案的屬性 12
1.6 SAS檔案操作 12
1.6.1 複製SAS數據檔案 13
1.6.2 重命名SAS數據檔案 13
1.6.3 打開SAS數據檔案 14
1.6.4 刪除SAS數據檔案 14
1.7 管理磁碟檔案 15
1.8 SAS編程基礎 15
1.8.1 SAS程式的格式結構 16
1.8.2 SAS程式示例 16
1.9 SAS幫助操作 17
上機報告的寫作要求 18
第2單元 SAS試驗設計 19
2.1 術語和符號 19
2.2 隨機抽樣的設計 20
2.2.1 單變數隨機抽樣設計 20
2.2.2 配對變數隨機抽樣設計 21
2.2.3 兩獨立變數隨機抽樣設計 22
2.3 單因子試驗設計 23
2.3.1 完全順序設計 23
2.3.2 區組順序設計 24
2.3.3 完全隨機設計 25
2.3.4 完全隨機區組設計 25
2.3.5 拉丁方設計 26
2.4 試驗處理的析因設計 27
2.4.1 完全析因設計 27
2.4.2 區組析因設計 30
2.4.3 部分析因設計 32
2.4.4 最小部分析因設計 34
2.5 多因子試驗設計 37
2.5.1 完全順序設計 37
2.5.2 完全隨機設計 38
2.5.3 不完全隨機設計 39
2.5.4 完全隨機區組設計 40
2.5.5 不完全隨機區組設計 41
2.5.6 裂區設計 42
2.5.7 巢式設計 43
2.6 回歸試驗設計 44
2.6.1 一元回歸設計 45
2.6.2 多元回歸設計 45
2.7 回響面設計 47
2.7.1 問題和模型 48
2.7.2 中心組合正交旋轉設計 48
2.7.3 中心組合精度均衡設計 54
2.7.4 小試驗量的中心組合設計 55
2.7.5 Box-Behnken設計 56
2.8 最優試驗設計 56
2.8.1 最優區組析因設計 57
2.8.2 最優平衡不完全區組設計 58
2.8.3 最優不完全區組設計 60
2.8.4 最優部分析因設計 61
上機報告 62
第3單元 SAS數據整理 63
3.1 數據表的格式要求 63
3.2 用Excel整理試驗數據 64
3.2.1 創建Excel數據表 64
3.2.2 將Excel數據錶轉換成SAS數據表 65
3.3 用SAS整理試驗數據 67
3.4 創建各種形式的SAS數據表 69
3.4.1 字元型SAS數據表 69
3.4.2 數值型SAS數據表 69
3.4.3 混合型SAS數據表 70
3.4.4 含頻數和權值的SAS數據表 71
3.4.5 單變數SAS數據表 71
3.4.6 單向分組SAS數據表 72
3.4.7 兩向分組SAS數據表 72
3.4.8 n向分組SAS數據表 72
3.4.9 二值SAS數據表 74
3.4.10 協差陣和相關陣SAS數據表 75
3.5 SAS數據表的管理 77
3.5.1 複製數據表 77
3.5.2 添加觀測 78
3.5.3 修改觀測 78
3.5.4 刪除觀測 79
3.5.5 更新觀測 80
3.5.6 合併數據表 80
3.5.7 抽取子表 81
3.5.8 行對應合併數據表 82
3.5.9 匹配合併數據表 83
3.5.10 改變數名 83
3.5.11 刪除變數 84
3.5.12 保留變數 85
3.6 SAS數據表的觀測排序 85
3.7 SAS數據變換 86
3.8 SAS數據概括 87
上機報告 89
第4單元 SAS統計繪圖 90
4.1 用SAS繪製散點圖 90
4.1.1 單變數散點圖 91
4.1.2 兩變數散點圖 91
4.1.3 多變數散點圖 92
4.2 用SAS繪製折線圖 93
4.2.1 單變數折線圖 93
4.2.2 變數相關折線圖 94
4.2.3 多變數折線圖 95
4.3 用SAS繪製盒須圖 95
4.4 用SAS繪製曲線圖 98
4.4.1 擬合曲線圖 98
4.4.2 函式的圖形 100
4.5 用SAS繪製餅圖 101
4.6 用SAS繪製柱形圖 102
4.6.1 離散變數的頻數分布圖 103
4.6.2 離散變數的累積頻數分布圖 104
4.6.3 離散變數的百分率分布圖 105
4.6.4 離散變數的累積百分率分布圖 105
4.7 用SAS繪製直方圖 106
4.7.1 連續變數的頻數分布圖 108
4.7.2 連續變數的累積頻數分布圖 109
4.7.3 連續變數的百分率分布圖 110
4.7.4 連續變數的累積百分率分布圖 111
4.8 用SAS繪製誤差圖 112
4.9 用SAS繪製三維格線圖 114
4.10 用SAS繪製等值線圖 115
上機報告 116
第5單元 SAS統計推斷 117
5.1 SAS機率計算 117
5.1.1 貝努利分布 118
5.1.2 Poisson分布 119
5.1.3 常態分配 120
5.1.4 t分布 121
5.1.5 χ2分布 122
5.1.6 F分布 123
5.1.7 均勻分布隨機數 124
5.1.8 離散分布隨機數 125
5.2 單變數樣本統計推斷 125
5.2.1 0-1分布比率Z檢驗 126
5.2.2 離散變數的頻數分布及檢驗 129
5.2.3 連續變數的頻數分布及檢驗 134
5.2.4 基於觀測的參數估計 138
5.2.5 基於頻數的參數估計 139
5.2.6 連續變數均值和方差的假設檢驗 141
5.3 配對樣本均值差t檢驗 142
5.4 兩獨立樣本均值差t檢驗 144
5.5 多變數樣本相關係數檢驗 145
上機報告 146
第6單元 單因子試驗統計分析 148
6.1 單因子試驗數據處理方法 148
6.2 平衡隨機設計的試驗分析 148
6.2.1 無協變數平衡隨機設計的試驗分析 148
6.2.2 含協變數平衡隨機設計的試驗分析 150
6.3 不平衡隨機設計的試驗分析 154
6.4 完全隨機區組設計的試驗分析 156
6.5 最優不完全隨機區組設計的?試驗分析 158
6.6 拉丁方設計的試驗分析 160
上機報告 162
第7單元 多因子試驗統計分析 163
7.1 多因子試驗數據處理方法 163
7.2 列聯表分析 163
7.3 隨機設計的試驗分析 166
7.3.1 平衡完全隨機設計的試驗分析 166
7.3.2 含協變數平衡完全隨機設計的試驗分析 167
7.3.3 最優完全隨機設計的試驗分析 170
7.3.4 最優平衡不完全隨機設計的試驗分析 172
7.4 隨機區組設計的試驗分析 175
7.4.1 單回響完全隨機區組設計的試驗分析 175
7.4.2 多回響完全隨機區組設計的試驗分析 177
7.4.3 最優不完全隨機區組設計的試驗分析 185
7.5 裂區設計的試驗分析 187
7.6 巢式設計的試驗分析 191
上機報告 194
第8單元 回歸試驗統計分析 195
8.1 導言 195
8.2 一元回歸 195
8.2.1 一元線性回歸 196
8.2.2 一元多項式回歸 197
8.2.3 可線性化非線性回歸 198
8.2.4 本質非線性回歸 199
8.3 隨機型自變數多元線性回歸 201
8.3.1 回歸診斷 201
8.3.2 全自變數多元線性回歸 204
8.3.3 通徑分析 206
8.3.4 篩選變數法多元線性回歸 207
8.3.5 嶺脊法多元線性回歸 208
8.3.6 主分量法多元線性回歸 209
8.3.7 典型相關分析 212
8.3.8 偏最小二乘多元線性回歸 216
8.4 隨機型自變數多元非線性回歸 218
8.4.1 可線性化回歸 218
8.4.2 多元二次多項式回歸 220
8.4.3 本質非線性回歸 221
8.5 確定型自變數多元線性回歸 224
8.6 回響面設計的試驗分析 227
8.6.1 因子水平編碼和試驗數據整理 227
8.6.2 回響面回歸分析 229
8.6.3 回響面嶺脊分析 231
8.6.4 回響面圖形分析 233
8.7 確定型自變數多元非線性回歸 236
上機報告 239
第9單元 主分量分析 241
9.1 導言 241
9.2 協差陣法主分量分析 242
9.3 相關陣法主分量分析 245
9.4 採用Solutions選單操作進行?主分量分析 251
上機報告 253
第10單元 因子分析 254
10.1 導言 254
10.2 主分量法因子分析 255
10.3 主因子法因子分析 264
10.4 最大似然法因子分析 269
10.5 最小二乘法因子分析 273
上機報告 275
第11單元 聚類分析 277
11.1 導言 277
11.2 坐標型觀測聚類分析 277
11.3 頻數型觀測聚類分析 281
11.4 二值型觀測聚類分析 284
上機報告 287
第12單元 判別分析 288
12.1 導言 288
12.2 Bayes判別分析 289
12.3 歐氏距離判別分析 293
12.4 Fisher判別分析 295
12.5 逐步Bayes判別分析 298
12.6 逐步歐氏距離判別分析 300
上機報告 303
參考文獻 304
