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該書系統地介紹了如何使用SAS/Analyst模組、SAS/EM模組以及SAS編程執行常用的統計分析功能，用可視化的圖形操作和靈活的編程兩種方式向讀者展示了SAs的強大功能。書中涉及的統計方法包括探索性分析、假設檢驗、方差分析、非參數檢驗、回歸分析、聚類分析、判別分析、因子分析、時間序列分析等，且每種方法都配有經典的案例分析，讀者可在具體的操作過程中掌握用SAS解決實際問題的方法。每章最後都給出一些例題，供讀者練習與提高。《SAS統計分析標準教程》光碟中提供了書中案例使用的數據檔案，以及大多數案例的操作視頻，以方便讀者學習和使用。
通過《SAS統計分析標準教程》，讀者可以學會如何用SAS軟體進行數據管理和統計分析。《SAS統計分析標準教程》既可作為一般統計課程的參考用書，也可供大中專院校的老師和學生、數據分析人員以及希望通過數據輔助科學決策的有關人士閱讀參考。最後幾章還給出了SAS在數據預測、市場與銷售研究、分類分析這3個方面的多個實用案例，供讀者參考和研究。
圖書目錄
第1章 SAS基本操作
1.1 SAS的常用界面
1.2 選單功能簡介
1.2.1 Assist模組
1.2.2 Desktop模組
1.2.3 Analyst模組
1.3 SAS編程基礎
1.3.1 SAS語句的基本結構
1.3.2 SAS語句的數據步驟
1.3.3 SAS語句的過程步驟
1.3.4 SAS語句的運行與調試
1.3.5 SAS編程的控制語句
1.3.6 SAS/IML語言簡介
習題
第2章 建立數據檔案
2.1 圖形界面建立數據集
2.1.1 邏輯庫與數據集概述
2.1.2 Analyst建立數據集
2.2 DATA步驟建立數據集
2.2.1 直接輸入數據
2.2.2 格式化輸入
2.2.3 從檔案讀入數據
2.3 導入外部數據
2.3.1 使用嚮導導入
2.3.2 使用IMPORT語句
習題
第3章 常用的數據檔案操作
3.1 數據集的編輯與整理
3.1.1 複製數據集
3.1.2 增加變數
3.1.3 篩選變數
3.1.4 更改變數屬性
3.2 數據集排序
3.3 數據集的拆分與合併
3.3.1 數據集的拆分
3.3.2 數據集的縱向合併
3.3.3 數據集的橫向合併
3.4 數據集的篩選
3.4.1 Analyst篩選數據集
3.4.2 DATA步驟篩選數據集
3.5 數據轉置
3.6 使用Datasets步驟管理數據集
習題
第4章 描述性統計分析
4.1 描述性統計分析簡介
4.1.1 描述性統計分析概述
4.1.2 SAS中的描述性過程
4.2 案例描述——考試成績分析
4.3 SAS/Analyst描述性統計分析
4.3.1 頻率分析
4.3.2 變數分布分析
4.3.3 圖形分析
4.4 編程分析過程
4.4.1 MEANS過程
4.4.2 FREO過程
4.4.3 UNIVARIATE過程
4.4.4 TABUATE過程
4.4.5 GCHART過程
4.4.6 GPLOT過程
習題
第5章 均值比較和假設檢驗
5.1 假設檢驗問題簡介
5.2 單樣本的均值z檢驗
5.2.1 基本原理
5.2.2 案例描述——袋裝食品的重量檢驗1
5.2.3 SAS/Analyst單樣本均值z檢驗
5.3 單樣本的均值t檢驗
5.3.1 案例描述——袋裝食品的重量檢驗2
5.3.2 SAS/Analyst單樣本均值t檢驗
5.3.3 TTEST過程分析
5.4 單樣本的比例檢驗
5.4.1 基本原理
5.4.2 案例描述——購車價格的比例分析1
5.4.3 SAS/Analyst變數編碼
5.4.4 SAS/Analyst單樣本比例檢驗
5.5 單樣本的方差檢驗
5.5.1 案例描述——考試成績的變異分析
5.5.2 SAS/Analyst單樣本方差檢驗
5.6 兩樣本的均值t檢驗
5.6.1 案例描述——男女減肥的效果對比
5.6.2 SAS/Analyst兩樣本均值t檢驗
5.6.3 TTEST過程分析
5.7 配對樣本的均值t檢驗
5.7.1 案例描述——裝配時間的差異分析
5.7.2 SAS/Analyst配對樣本均值t檢驗
5.7.3 TTESST過程分析
5.8 兩樣本的比例檢驗
5.8.1 案例描述一購車價格的比例分析2
5.8.2 SAS/Analyst兩樣本比例檢驗
5.9 兩樣本的方差檢驗
5.9.1 案例描述——股票價格的波動比較
5.9.2 SAS/Analyst兩樣本方差檢驗
習題
第6章 方差分析
6.1 方差分析簡述
6.1.1 方差分析的基本原理
6.1.2 方差分析實例講解
6.2 單因素方差分析
6.2.1 單因素方差分析原理
6.2.2 案例描述——施肥量對產量的影響分析
6.2.3 SAS/Analyst單因素方差分析
6.2.4..ANOVA和GLM過程分析
6.3 多因素方差分析
6.3.1 多因素方差分析原理
6.3.2 案例描述——影響銷售額的因素分析
6.3.3 SAS/Analyst多因素方差分析
6.3.4.ANOVA和GLM過程分析
6.4.重複測量的方差分析
6.4..1 重複測量方差分析原理
6.4.2 案例描述——轉移基因的抑制分析
6.4.3 SAS/Analyst重複設計方差分析
6.4.4 SAS編程分析
習題
第7章 列聯表分析
7.1 列聯表的基本原理
7.2 案例描述——產品質量的檢驗分析
7.3 SAS/Analyst列聯表分析
7.4 FREQ過程分析
習題
第8章 非參數檢驗方法
8.1 非參數檢驗概述
8.1.1 非參數檢驗的特點
8.1.2 SAS中的NPAR.1 WAY過程
8.2 單樣本非參數檢驗
8.2.1 X2擬合優度檢驗
8.2.2 單樣本K.s檢驗
8.2.3 符號檢驗
8.3 兩樣本非參數檢驗
8.3.1 兩獨立樣本Wilcoxon秩和檢驗
8.3.2 兩獨立樣本Kolmogorov-Smimov檢驗
8.3.3 成對樣本Wileoxon符號秩檢驗
8.4 多樣本非參數檢驗
8.4.1 多獨立樣本Kruskal.Wallis檢驗
8.4.2 多獨立樣本Brown.Mood檢驗
8.5 等級相關分析
8.5.1 Spearman等級相關係數
8.5.2 Kendall等級相關係數
8.5.3 案例研究——財務指標的相關性分析
習題
第9章 相關分析與回歸分析
9.1 相關分析
9.1.1 相關分析簡述
9.1.2 案例描述——身體特徵的相關性分析
9.1.3 SAS/Analyst相關分析
9.1.4 CORR過程分析
9.2 線性回歸分析
9.2.1 線性回歸原理
9.2.2 案例描述——環境對植物生長的影響分析
9.2.3 SAS/Analyst線性回歸分析
9.2.4 REG過程分析
9.3 曲線回歸分析
9.3.1 曲線回歸的基本原理
9.3.2 案例描述——不同光學密度的關係研究
9.3.3 SAS/Analyst曲線回歸分析
9.4 Logistic回歸分析
9.4.1 Logistic回歸的基本原理
9.4.2 案例描述——一個人信譽的評估分析
9.4.3 SAS/AnalystLogistic回歸分析
9.4.4 LOGISTIC過程分析
習題
第10章 聚類分析
10.1 聚類分析簡介
10.1.1 聚類分析的基本原理
10.1.2 系統聚類原理
10.1.3 最佳聚類數的確定
10.2 SAS編程分析
10.2.1 CLLJSTER過程
10.2.2 TREE過程
10.2.3 FASTCLUS過程
10.2.4 ACECLUS過程
10.2.5 VARCLUS過程
習題
第11章 判別分析
11.1 判別分析簡介
11.2 案例描述——鳶尾花的類型判別
11.3 SAS編程分析
11.3.1 STEPDISC過程
11.3.2 DISCRIM過程
11.3.3 CANDISC過程
習題
第12章 主成分分析
12.1 主成分分析簡介
12.2 案例描述——國民生產狀況的評價分析
12.3 SAS/Analyst主成分分析
12.4 PRINCOMP過程分析
習題
第13章 因子分析
13.1 因子分析簡介
13.2 FACTOR和SCORE過程語法
13.3 案例分析——不同地區的經濟狀況比較
習題
第14章 時間序列分析
14.1 時間序列的基本原理
14.1.1 時間序列的數學模型
14.1.2 時間序列模型的識別
14.1.3 時間序列模型的估計
14.1.4 時間序列分析的步驟
14.2 ForecastingSystem模組及套用
14.2.1 ForecastingSystem模組概述
14.2.2 案例研究——GNP的時間序列分析
14.2.3 用ARMA模型做進一步分析
14.3 ARIMA過程及套用
14.3.1 ARIMA過程的語法
14.3.2 案例研究——抽查次品數量的序列分析
習題
第15章 SAS在數據預測中的套用
15.1 數據預測的基本方法
15.2 案例研究——GDP增長率預測
15.3 案例研究——上證指數日線預測
15.4 案例研究——汽車市場的需求預測
習題
第16章 SAS在市場研究中的套用
16.1 聯合分析
16.1.1 聯合分析簡介
16.1.2 案例描述——汽車輪胎的評價分析
16.1.3 SAS聯合分析過程
16.2 對應分析
16.2.1 對應分析概述
16.2.2 案例描述——汽車銷售市場分析
16.2.3 SAS對應分析過程
16.3 多維偏好分析
16.3.1 多維偏好分析的基本概念
16.3.2 案例描述一消費者對汽車的偏好分析
16.3.3 SAS多維偏好分析過程
習題
第17章 SAS在分類分析中的套用
17.1 聚類分析套用
17.1.1 系統聚類——居民消費支出分析
17.1.2 快速聚類——噪聲監測分析
17.1.3 變數聚類——經濟發展指標分析
17.2 判別分析套用
17.2.1 一般判別——農民家庭收支分析
17.2.2 典則判別——農民家庭收支分析
17.2.3 逐步判別——農民家庭收支分析
習題
第18章 SAS/EnterpriseMiner概述
18.1 EnterpriseMiner簡介
18.1.1 EM主界面
18.1.2 新建EM項目
18.2 SAS/EM節點
18.2.1 Sample數據環節
18.2.2 Explore探索壞節
18.2.3 Modify調整環節
18.2.4 Model建模環節
18.2.5 Assess評估環節
18.2.6 報告和預測環節
18.3 EM案例——棒球球員的聚類分析
18.3.1 數據輸入
18.3.2 缺失值處理
18.3.3 聚類分析的參數設定
18.3.4 查看聚類分析的結果
18.3.5 用Insight做進一步分析
習題
