SAS应用统计分析（第5版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] 科迪，[美] 史密斯 著，辛涛 译

图书标签:

• SAS
• 统计分析
• 应用统计
• 数据分析
• 统计建模
• 第五版
• 统计软件
• 数据挖掘
• SAS编程
• 统计学

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115252784

版次：5

商品编码：10794314

包装：平装

开本：16开

出版时间：2011-07-01

用纸：胶版纸

页数：556

正文语种：中文版

内容简介

　　随着计算机应用的发展，在统计学领域，先后出现了数百种各具特色的统计软件，其中SAS（Statistics Analysis System）是目前国际上有影响的一种软件，功能非常强大，广泛应用于经济管理、商业金融、医学、教育、心理、生物、地理等各个领域，具有重要的应用价值。据报道，全世界500强企业有百分之八十在使用SAS，它已被誉为统计分析的标准软件。
　　《SAS应用统计分析（第5版）》以帮助读者实现SAS入门和学会应用SAS软件解决实际问题为目的，逻辑结构清晰，内容系统完整，表述简单明了，用丰富的实例说明了运用SAS软件进行常见的统计分析的程序和步骤，以及对结果的解释与报告。全书共分为20章，内容如下：第1章介绍SAS基础，第2~10章是用SAS来实现常见的统计分析过程；第11章描述了SAS运用于心理测量学分析的例子，第12章介绍INPUT语句，第13~16章讲解如何用SAS来读取和处理数据，第17~18章介绍SAS函数，第19~20章详细描述了SAS程序的范例。
　　《SAS应用统计分析（第5版）》主要针对非计算机专业和非数理统计专业从事数据处理与分析的人员，力求说明统计方法在求解实际问题中的应用，为他们提供应用SAS软件进行数据统计分析的指导。它适用于应用领域的研究人员、SAS程序的初学者，以及想进一步学习SAS程序的读者。

作者简介

作者:罗纳德?科迪,罗伯特?伍德?约翰逊医学院教授，SAS研究所导师，他撰写并合著了多部作品，如SAS Functions by Example、Cody’s Data Cleaning Techniques Using SAS Software、Longitudinal Data and SAS: A Programmer’s Guide、SAS Programming by Example、The SAS Workbook及The SAS Workbook: Solution。
杰夫?史密斯,罗格斯大学教育心理学系主任兼教授。他参与撰写、编辑了四本书，已发表研究文献60余篇。
辛涛：北京师范大学教育统计与测量研究所所长，发展心理研究所教授、博士生导师。1997年于北京师范大学发展心理研究所获得心理学博士学位，2004年于美国哥伦比亚大学教育学院获得测量、评价与统计学博士学位。目前主要从事心理测量、考试理论、认知诊断理论、学校教育与学生适应等方面的研究与教学工作。2007年被列入教育部新世纪优秀人才支持计划，2009年被列入北京市新世纪社科理论人才百人工程（第二批）培养对象。

目录

序言
第1章 SAS基础
第2章 描述统计
第3章 分析分类数据
第4章 处理日期数据和追踪数据
第5章 相关分析和回归分析
第6章 T检验和非参数比较
第7章 方差分析
第8章 重复测量设计
第9章 多元回归分析
第10章 因子分析
第11章 心理测量学
第12章 INPUT语句
第13章 外部文件：读写原始文件和系统文件
第14章 数据集处理：建立数据子集，连接与合并，更新
第15章 数组
第16章 用数组重组数据集
第17章 SAS函数综述：非字符函数
第18章 SAS函数综述：字符函数
第19章 程序范例精选
第20章 命令式范例
练习题答案

前言/序言

《数据驱动决策：统计思维与实践指南》 在这个信息爆炸的时代，数据如同取之不尽的宝藏，蕴藏着洞察未来、优化决策的巨大潜力。然而，如何有效地从海量数据中提炼有价值的信息，并将其转化为切实可行的商业洞察，是摆在所有行业面前的共同挑战。《数据驱动决策：统计思维与实践指南》正是为应对这一挑战而生，它并非一本技术手册，更不是某款特定软件的操作指南，而是一本旨在培养读者深刻统计思维，并指导其将统计学原理融会贯通于实际业务场景的通识性读物。 本书的核心在于“统计思维”的培养。它深刻阐述了统计学并非仅仅是复杂的公式和模型，而是理解世界、量化不确定性、做出理性判断的一套逻辑框架和思维方式。我们将从统计学的基本概念出发，探讨如何正确地提出问题、收集数据、描述数据，以及如何避免常见的统计陷阱和误导。书中不会堆砌艰深的数学推导，而是通过大量贴近现实生活的案例，例如市场营销活动的效果评估、产品质量的控制与改进、金融风险的量化分析、医疗健康领域的流行病学研究等等，生动地展示统计思维在各个领域发挥的关键作用。读者将学会如何识别数据中的模式，理解变量之间的关系，并对结果的可靠性进行审慎的评估。 本书的另一大亮点在于“实践指南”的定位。我们认识到，理论知识的学习固然重要，但更关键的是能够将其转化为解决实际问题的能力。《数据驱动决策：统计思维与实践指南》将引导读者理解在不同的业务场景下，哪些统计方法是适用的，以及如何根据具体情况选择最恰当的分析工具。我们将详细介绍常用的统计分析方法，例如描述性统计（均值、中位数、方差、标准差等）在数据概览中的应用，推断性统计（假设检验、置信区间）在做出群体推论时的作用，以及回归分析在预测和理解变量关系中的强大威力。 值得强调的是，本书并非专注于某一种特定的统计软件操作，而是侧重于统计学理论与方法的普遍适用性。我们认为，掌握统计学的核心原理，比熟练掌握某一特定工具更为重要。一旦读者建立了扎实的统计思维基础，便能更灵活地适应和学习不同的统计软件和技术。因此，本书不会提供关于任何软件的详细操作教程，而是着力于讲解方法背后的逻辑、假设以及结果的解读，帮助读者建立“知其然，更知其所以然”的分析能力。 书中会深入探讨数据收集和处理的艺术。从样本设计的原则到数据清洗的技巧，从理解数据的偏差到如何处理缺失值，每一个环节都对最终分析结果的质量有着至乎微末却至关重要的影响。读者将学习如何设计有效的调查问卷，如何进行科学的抽样，以及在数据分析前如何对数据进行初步的探索性分析（EDA），从而更好地理解数据的特性并为后续的建模奠定基础。 在模型选择和构建方面，本书会循序渐进地引导读者理解不同模型的适用场景和优缺点。例如，我们会讨论线性回归在预测连续变量时的应用，逻辑回归在分类问题中的威力，以及时间序列分析在预测趋势和季节性变化方面的价值。同时，本书也会关注模型评估和诊断的重要性，教会读者如何通过残差分析、R方值、AIC/BIC等指标来评估模型的拟合优度，并识别模型可能存在的过拟合或欠拟合问题。 本书的章节设计将围绕“问题——数据——方法——洞察——决策”这一核心流程展开。每一章都会以一个典型的业务问题为切入点，逐步引导读者思考如何利用统计学工具来解决这个问题。我们会从数据的获取和理解开始，然后介绍相关的统计分析方法，并详细解析如何解释分析结果，最终将其转化为可操作的商业建议。例如，在探讨市场营销效果评估时，我们会介绍A/B测试的设计与分析，以及如何利用回归分析来量化不同营销渠道的投入产出比。在讨论产品质量改进时，我们会讲解控制图在过程监控中的应用，以及如何通过因果分析来识别影响产品缺陷的关键因素。 此外，《数据驱动决策：统计思维与实践指南》还将触及更深层次的统计学概念，例如实验设计（DOE）在优化流程和产品研发中的价值，非参数统计方法在数据分布不满足参数假设时的应用，以及基础的机器学习概念如何与传统统计学方法相结合，以应对更复杂的预测和分类任务。本书的理念是，统计学是一个不断发展的领域，掌握其核心思想，才能更好地迎接未来的技术变革。 本书的语言风格力求简洁明了，避免不必要的专业术语，即便初学者也能轻松阅读。我们相信，统计学并非高不可攀的学科，而是人人皆可掌握的解决问题的强大工具。通过本书的学习，读者将能够： 建立坚实的统计思维基础： 深刻理解数据中的不确定性，学会批判性地看待统计信息，并做出更明智的决策。 掌握核心统计分析方法： 熟练运用描述性统计、推断性统计、回归分析等常用方法，对数据进行科学的分析。 理解数据收集与处理的关键环节： 掌握设计有效调查、进行合理抽样、进行数据清洗与探索性分析的技巧。 学会在不同场景下选择和应用统计工具： 能够根据具体的业务问题，灵活选择最合适的统计方法。 准确解读统计分析结果： 能够清晰地理解模型输出的含义，并发现数据中隐藏的模式和关系。 将统计洞察转化为 actionable insights： 能够将分析结果转化为具有指导意义的商业建议，驱动业务改进。 《数据驱动决策：统计思维与实践指南》不仅仅是一本书，更是一场思维的启蒙，一次能力的飞跃。无论您是商业分析师、市场研究员、产品经理，还是对数据分析感兴趣的任何人士，本书都将成为您在数据驱动时代披荆斩棘、实现价值的最大化增益的有力助手。它将帮助您从“凭感觉”到“凭数据”的转变，从“看到数据”到“理解数据”的飞跃，最终实现数据驱动的智慧决策。

评分☆☆☆☆☆

在选择一本统计分析教材时，我最看重的是其内容的深度与广度，以及是否能与时俱进。《SAS应用统计分析（第5版）》给我一种厚重感，似乎涵盖了统计分析的方方面面。我特别期待书中关于实验设计部分的内容，因为在很多科研项目和产品开发中，合理的实验设计是获得有效数据的关键。希望书中能详细介绍不同类型的实验设计，以及如何在SAS中实现这些设计。同时，对于一些常用的统计检验，比如T检验、卡方检验等，我希望书中不仅能给出操作方法，更能深入讲解其背后的统计原理，以及如何正确解读检验结果。我希望这本书能够帮助我建立起扎实的统计学基础，让我能够自信地面对各种数据分析挑战。

评分☆☆☆☆☆

这本书的外观设计就透露着一股严谨与专业的气息，封面简洁大方，书脊清晰标注。翻开内容，我首先注意到的是其内容的组织结构。从基础的SAS语法介绍，到各种统计方法的深入讲解，再到案例分析的呈现，脉络清晰，循序渐进。我尤其对书中涉及到的高级统计技术部分充满期待，例如时间序列分析、生存分析等，这些在实际工作中经常会遇到，但往往也是最令人头疼的部分。我希望这本书能够用通俗易懂的语言，配合详实的SAS代码，将这些复杂的概念和操作拆解开来，让我能够真正掌握。另外，书中是否会包含一些真实世界的数据集供读者练习，也是我非常关注的一点。如果能有配套的电子资源，例如数据集、代码库，那就更完美了。我希望这本书不仅仅是提供知识，更能教会我如何运用这些知识去解决实际问题，提升我的数据分析能力。

评分☆☆☆☆☆

终于等到《SAS应用统计分析（第5版）》的到来，迫不及待地翻开，感觉像是遇见了一位老朋友。虽然我不是统计学专业的科班出身，但出于工作需要，一直在数据分析的道路上摸索。市面上各种教材琳琅满目，但很多要么过于理论化，要么更新迭代太快，内容很快就显得陈旧。这一版的《SAS应用统计分析》给我的第一印象是，它似乎非常注重理论与实践的结合。我特别期待书中对SAS软件各个模块的实际操作讲解，希望能看到详细的代码示例，以及对结果的深入解读。尤其是在一些复杂的统计模型，比如回归分析、方差分析等方面，希望能够有清晰的步骤演示，并且能够解释为什么需要这样操作，以及如何根据实际数据选择最合适的模型。我希望这本书能够帮助我从“知其然”真正做到“知其所以然”，能够独立地完成数据分析项目，而不是仅仅停留在“复制粘贴”代码的层面。读者的角度，最看重的是实用性和易懂性，希望这本教材能在这两点上给我带来惊喜。

评分☆☆☆☆☆

对于一名长期与数据打交道的从业者来说，一本优质的统计分析教材的重要性不言而喻。《SAS应用统计分析（第5版）》给我一种踏实的感觉。我比较担心的是，随着大数据时代的到来，传统的统计方法是否会显得力不从心。我希望这本书在涵盖经典统计方法的同时，也能对一些与现代数据分析技术（如机器学习、深度学习）的结合有所提及，或者至少提供一个基础的框架，让读者能够在此基础上进一步拓展。此外，书中对SAS软件的更新和兼容性方面是否有说明，也是我关心的。毕竟，软件版本和操作系统的差异，有时会导致代码运行出现问题。我希望这本书能够提供一些通用的解决方案，或者详细指导读者如何根据自己的环境进行调整。总而言之，我希望这本教材能在我不断精进数据分析技能的道路上，成为一个可靠的伙伴。

评分☆☆☆☆☆

初次翻阅《SAS应用统计分析（第5版）》，我感受到的是一种扑面而来的知识的厚实感。作为一名经常需要处理复杂统计问题的研究者，我一直在寻找一本能够系统性梳理SAS在统计分析领域应用的权威著作。我对书中对于不同统计模型的详细阐述尤为关注，例如，是否能清晰地解释各种模型的假设条件，以及在SAS中如何进行模型诊断和优化的操作。我希望这本书能够提供足够多的案例，这些案例最好能涵盖不同学科领域，这样我才能更好地将书中知识迁移到我的实际研究中。此外，对于统计分析中的一些常见误区和陷阱，我希望书中能有所提示，避免读者在实际操作中走弯路。一本好的教材，不仅能教人“怎么做”，更要教人“为什么这么做”，并能帮助人“避免做错”。

评分☆☆☆☆☆

内容不错，适合刚入门的看

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

不错

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嗯

评分☆☆☆☆☆

希望对工作有所帮助

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

内容很多，刚开始学，希望可以很快入手

评分☆☆☆☆☆

很好很全面

评分☆☆☆☆☆

还可以还可以还可以还可以还可以还可以还可以