SAS与统计分析(十四版) pdf epub mobi txt 电子书下载 2025

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具体描述

为一本深入浅出的电脑分析指南。本书里，将教导如何从一堆已经收集好的资料中里用统计统体 SAS 整理出一些有用的结论。

好的，以下是一份详尽的图书简介，内容涵盖了数据科学、统计学原理及其实践应用，但不涉及《SAS与统计分析（第十四版）》的具体内容。 --- 深度解析数据驱动决策：现代统计思维与数据科学实践前言：拥抱数据的时代，重塑分析范式在信息爆炸的今天，数据已不再是简单的记录，而是驱动商业创新、科学发现乃至社会治理的核心资产。从海量数据中提炼洞察、建立稳健模型并最终做出精准决策，是现代组织面临的核心挑战。《深度解析数据驱动决策：现代统计思维与数据科学实践》正是为应对这一挑战而编写的权威指南。本书旨在超越单一软件工具的限制，深入探讨支撑现代数据科学的统计学基石、前沿算法以及在复杂现实世界中实施这些方法的实操智慧。本书的目标读者群广泛，包括希望建立扎实统计基础的数据分析师、正在转型的数据科学家、需要运用数据指导战略制定的管理者、以及统计学及相关专业的高年级本科生和研究生。我们致力于提供一个既有理论深度，又具高度可操作性的学习路径，帮助读者从“会跑代码”进阶到“理解原理并能解决实际问题”。第一部分：统计学的核心基石与数据准备本部分为读者奠定了坚实的理论基础，强调了在进入复杂建模前，对数据本身的理解和清理工作的重要性。第一章：概率论与统计推断的哲学本章回顾了概率论的基础概念，如随机变量、概率分布（伯努利、二项、泊松、正态等）及其性质。重点在于阐释统计推断的逻辑框架：如何从样本信息可靠地推导出关于总体的结论。我们将探讨大数定律和中心极限定理在实际应用中的意义，并详细区分描述性统计与推断性统计的边界。第二章：数据清洗、探索性数据分析（EDA）与可视化数据质量决定了分析的上限。本章详细介绍了处理缺失值、异常值、数据转换（如对数转换、标准化、归一化）的策略。EDA部分将侧重于多元数据探索，包括变量间的关系探究、相关性分析及初步的维度考察。同时，我们深入讲解了有效数据可视化的原则——如何通过直方图、箱线图、散点图矩阵、热力图等工具，以最直观的方式揭示数据结构中的潜在模式和问题。第三章：抽样方法与实验设计基础严谨的统计结论来源于科学的实验设计。本章系统介绍了常见的抽样技术，如简单随机抽样、分层抽样、系统抽样等，并讨论了它们在调查研究中的适用性。关键在于理解抽样的局限性及如何量化抽样误差。对于实验设计，我们将覆盖基础的随机化原则、对照组的设置、重复和区组设计，确保读者能够理解A/B测试等现代决策工具背后的统计有效性。第二部分：经典线性模型与模型诊断本部分聚焦于统计建模的“通用语言”——回归分析，并强调模型选择和诊断的重要性。第四章：简单与多元线性回归模型详细推导和讲解最小二乘法的原理，包括参数估计、模型假设（线性、独立性、同方差性、正态性）。多元回归部分侧重于解释回归系数、多重共线性（VIF）的识别与处理，以及交互项在模型中的作用。我们将使用严谨的假设检验（t检验、F检验）来评估模型的整体显著性和个体变量的影响力。第五章：广义线性模型（GLM）的拓展现实世界中的响应变量往往不满足正态分布假设。本章引入了广义线性模型框架，包括：逻辑回归（Logistic Regression）用于二分类响应（如客户流失预测），泊松回归（Poisson Regression）用于计数数据分析（如事件发生频率）。深入剖析连接函数（Link Functions）和指数族分布（Exponential Families）的概念。第六章：模型拟合、诊断与正则化一个有效的模型不仅要拟合现有数据，更要具有良好的泛化能力。本章系统介绍了模型诊断技术，包括残差分析、QQ图、杠杆点（Leverage）和影响点（Influence）的识别（如Cook's Distance）。为解决过拟合问题，我们引入了正则化技术：岭回归（Ridge Regression）和Lasso回归（Lasso Regression），解释其如何通过引入惩罚项来稳定模型参数估计。第三部分：时间序列与非参数方法本部分拓宽了分析的广度，涵盖了对序列相关数据和非参数化方法的处理。第七章：时间序列分析基础时间序列数据具有独特的依赖结构。本章介绍时间序列的基本组成部分（趋势、季节性、随机性）。重点讲解平稳性概念及其检验（如ADF检验）。随后，我们将介绍自回归移动平均（ARMA）模型族，并深入探讨ARIMA模型的构建流程，包括差分操作和ACF/PACF图的解读。第八章：方差分析（ANOVA）与非参数检验当需要比较两个或多个组别的均值时，ANOVA提供了结构化的框架。本章涵盖单因素、双因素ANOVA，并探讨事后检验（Post-hoc Tests）的选择。同时，针对不满足参数模型假设的数据集，我们介绍了重要的非参数统计方法，如曼-惠特尼U检验、Kruskal-Wallis H检验，以及秩相关的应用。第四部分：贝叶斯统计与现代建模范式本部分引导读者进入更具灵活性的统计框架，并展望现代数据科学的核心技术。第九章：贝叶斯统计思维导论本章介绍贝叶斯方法与经典（频率派）方法的根本区别。核心概念包括先验分布、似然函数、后验分布和贝叶斯定理的实际应用。我们将通过简单的案例演示如何利用MCMC（马尔可夫链蒙特卡洛）方法进行参数估计和模型比较，理解“可信区间”（Credible Intervals）的直观含义。第十章：基础机器学习算法的统计视角将数据科学中的核心算法置于统计推断的框架下考察。本章将深入探讨决策树（CART算法）的工作原理，理解熵和基尼不纯度的作用。重点分析随机森林和梯度提升机（Gradient Boosting Machines）是如何通过集成学习来提高预测精度和稳定性的，并讨论模型的可解释性问题。第十一章：模型选择、交叉验证与性能评估如何客观地评估和比较不同模型？本章详细阐述了信息准则（AIC, BIC）在模型选择中的作用，以及交叉验证（K-Fold, Leave-One-Out）在评估泛化能力上的不可替代性。对于分类问题，我们深入剖析混淆矩阵、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数以及ROC曲线和AUC指标的意义。结语：持续学习与统计伦理本书的最后一部分呼吁读者将所学知识应用于解决真实、复杂的问题，并强调统计分析所肩负的社会责任。我们讨论了统计建模中的伦理考量，如结果的公平性、算法的偏见（Bias）以及对分析结果的负责任报告。数据科学的进步永无止境，本书旨在提供一个坚实的起点，激发读者对更深层次统计理论和新兴技术的持续探索热情。 ---

著者信息

图书目录

　　第壹部分描述性统计 (Descriptive Statistics)

第 1 章 SAS 系统内七种常用的描述性统计程序的简介

第 2 章描述性统计分析：统计程序 PROC MEANS

第 3 章遗漏数据的估计：统计程序PROC MI和PROC MIANALYZE

第 4 章描述性统计值的计算与绘图：统计程序 PROC UNIVARIATE

第 5 章统计值的图形表示：统计程序 PROC CHART

第 6 章统计表格的制作：统计程序 PROC TABULATE

第 7 章关系强度的测量：统计程序 PROC CORR

第 8 章一般制图：统计程序 PROC PLOT

第贰部分计分程序 (Scoring Procedures)

第 9 章 SAS 系统内四种计分程序的简介

第 10 章标准化分数：统计程序 PROC STANDARD

第 11 章排名 (序)：统计程序 PROC RANK

第 12 章变项值的线性组合：统计程序 PROC SCORE

第 13 章选择题的试题分析：子程序 MACRO ITEM

第参部分类别数据的处理 (Categorical Data Analysis)

第 14 章 SAS 系统内两种处理类别数据程序的简介

第 15 章类别数据的归纳：统计程序 PROC FREQ

第 16 章类别数据的线性模型：统计程序 PROC CATMOD

第肆部分回归分析 (Regression Analysis)

第 17 章 SAS 系统内七种回归分析程序的简介

第 18 章一般性回归统计分析：统计程序 PROC REG

第 19 章二分数据的预估：统计程序 PROC PROBIT

第 20 章逻辑斯谛回归分析：统计程序 PROC LOGISTIC

第 21 章正交回归分析：统计程序 PROC ORTHOREG

第 22 章多项式的回归分析：统计程序 PROC RSREG

第 23 章非线性回归分析：统计程序 PROC NLIN

第伍部分变异数分析 (Analysis of Variance)

第 24 章 SAS 系统内七种变异数分析程序的简介

第 25 章比较两组均数的 t 检定：统计程序 PROC TTEST

第 26 章平衡实验设计的变异数分析：统计程序 PROC ANOVA

第 27 章变异数成份的分解：统计程序 PROC VARCOMP

第 28 章混合式模型的变异数分析：统计程序 PROC MIXED

第 29 章变异数分析的实验设计：统计程序 PROC PLAN

第 30 章无参数的一因子变异数分析：统计程序 PROC NPAR1WAY

第陆部分一般线性模型 (General Linear Model) 与四型离差平方和

(4 Types of Sum of Squares)

第 31 章一般线性模型：统计程序 PROC GLM

第 32 章离差平方和 (SS) 的四种类型及其函数

第柒部分多变项的分析 (Multivariate Analysis)

第 33 章 SAS 系统内四种多变项分析程序的简介

第 34 章主成份分析：统计程序 PROC PRINCOMP

第 35 章因子分析：统计程序 PROC FACTOR

第 36 章典型相关分析：统计程序 PROC CANCORR

第 37 章多次元尺度法：统计程序 PROC MDS

第捌部分鑑别分析 (Discriminant Analysis)

第 38 章 SAS 系统内三种执行鑑别分析程序的简介

第 39 章分类鑑别分析：统计程序 PROC DISCRIM

第 40 章典型鑑别分析：统计程序 PROC CANDISC

第 41 章回归鑑别分析：统计程序 PROC STEPDISC

第玖部分集群分析 (Clustering Analysis)

第 42 章 SAS 系统内七种集群分析程序的简介

第 43章阶层式集群分析：统计程序 PROC CLUSTER

第 44 章相斥式集群分析：统计程序 PROC FASTCLUS

第 45 章变项的集群分析：统计程序 PROC VARCLUS

第 46 章树形图：统计程序 PROC TREE

第 47 章共变异数估计值的集群分析法：统计程序 PROC ACECLUS

附录 A SAS 在微电脑上的操作

附录 B 如何将数据读进 SAS？

附录 C SAS 资料档的重整与註释

附录 D Output Delivery System (ODS) 的操作简介

附录 E 英中文名词索引

附录 F 参考书目

图书序言

图书试读

用户评价

评分☆☆☆☆☆

**评价二** 对于我这样的非统计学专业背景的读者来说，面对一本关于“SAS与统计分析”的书，最初的心理预期是，可能要啃下很多硬骨头，充满挫败感。然而，《SAS与统计分析(十四版)》却给了我一个惊喜。这本书的编排逻辑非常清晰，从基础的SAS语言入门，到各种常用的统计方法，再到更复杂的模型构建，循序渐进，就像在攀登山峰，一步一个脚印，每一步都稳扎稳打，让你有成就感。书中大量的实例是它最大的亮点之一。作者没有选择那些晦涩难懂的理论性例子，而是选取了与我们生活、工作息息相关的场景，比如市场调查、医学研究、社会学分析等等。这些鲜活的案例，让我更容易将书中的知识与现实世界联系起来，也让我更深刻地理解了统计分析的价值。尤其是关于假设检验的部分，我以前总觉得是枯燥的概念，但通过书中的例子，我才明白它在科学研究和决策制定中的重要性。作者在讲解过程中，还穿插了一些SAS的技巧和窍门，这对于提高学习效率非常有帮助。总的来说，这本书不仅教会了我如何使用SAS进行统计分析，更重要的是，它激发了我探索数据背后更多可能性的兴趣。

评分☆☆☆☆☆

**评价一** 这本书的标题，SAS与统计分析(十四版)，一听就让人联想到那些在实验室里对着冰冷数据发呆的日子，但实际上，这本书带给我的体验远比想象中丰富和人性化。我一直对数据背后的故事充满好奇，也常常觉得，那些看似杂乱无章的数字，其实隐藏着关于世界运行规律的线索。选择这本书，很大程度上是希望能够系统地学习如何与这些“线索”对话。读完之后，我最深的感受是，它不仅仅是一本讲解SAS软件操作的工具书，更像是一位经验丰富的向导，带领我在浩瀚的统计学海洋中航行。作者的讲解深入浅出，对于一些抽象的统计概念，通过生动的案例和图表，变得异常清晰。比如，在讲解回归分析的部分，作者并没有直接抛出复杂的数学公式，而是先从生活中的例子入手，层层剥茧，让我理解了回归分析的核心思想，以及它在实际问题中的应用。让我印象深刻的是，书中对于SAS编程的解释，细致到每一个代码块的功能和意义，即使是初学者，也能很快上手。而且，作者还特别强调了结果的解读，提醒我们不能仅仅停留在得到一个数值，更重要的是理解这个数值代表的意义，以及它可能带来的局限性。这种严谨又不失灵活的讲解方式，让我觉得学到的东西是“活”的，能够真正应用到实际工作中。

评分☆☆☆☆☆

**评价四** 《SAS与统计分析(十四版)》这本书，给我的感觉就像是在一个繁忙的市场里，找到了一个宝藏摊位。我一直对如何从海量数据中提取有价值的信息感到困惑，也曾尝试过一些其他的工具和书籍，但总是感觉隔靴搔痒，不得要领。这本书的出现，可以说是给我指明了方向。作者的文风比较朴实，没有太多华丽的辞藻，而是专注于将知识点清晰地传达出来。这种直来直去的风格，反而让我更容易集中注意力，理解书中的内容。在讲解SAS语句的时候，作者会给出很多代码示例，并且会详细解释每一行代码的作用，这对于我这种动手能力比较强的人来说，是最好的学习方式。让我印象最深刻的是，书中对于不同统计检验方法的适用条件和结果解释的详细说明。我以前总是分不清什么时候用t检验，什么时候用卡方检验，看完这本书，我才真正明白了它们之间的区别和联系，以及如何正确地解读它们的p值。而且，书中还介绍了一些SAS的图形绘制功能，能够帮助我们更直观地展示数据分析结果，这对于制作报告非常有帮助。

评分☆☆☆☆☆

**评价五** 《SAS与统计分析(十四版)》这本书，就像是一位技艺精湛的手工艺人，用耐心和细致打磨出来的杰作。我之所以选择它，是因为我深知在现代社会，统计分析能力的重要性，而SAS作为行业内的领导者，我希望能通过这本书打下坚实的基础。这本书最大的优点在于它的全面性。它不仅仅涵盖了基础的统计理论，更重要的是，它将这些理论与SAS软件的操作完美地结合在一起，提供了一套完整的解决方案。作者在讲解每一个统计概念时，都会同步给出相应的SAS实现方法，并且会详细解释代码的逻辑和输出结果的解读。这对于我这样希望能够学以致用的人来说，是极其宝贵的。我特别欣赏书中关于实验设计和抽样方法的章节，这些内容往往在其他书中被一带而过，但作者却花费了大量篇幅进行讲解，并且给出了详细的SAS实现步骤。这让我深刻理解了，数据的质量直接影响分析结果的可靠性。此外，书中还涉及了一些高级的统计模型，比如多元回归、方差分析等，并且都提供了详细的SAS代码和案例，这对于想要进一步提升自己统计分析能力的读者来说，非常有价值。

评分☆☆☆☆☆

**评价三** 从一个长期在数据领域摸爬滚打的老兵的角度来看，《SAS与统计分析(十四版)》这本书，真的是一本值得放在案头的“老朋友”。它不像市面上很多昙花一现的书籍，停留在理论的表面，而是真正深入到了SAS的精髓和统计分析的实践层面。十四版的更新，我认为非常及时，加入了许多近些年统计学发展的新趋势和SAS的新功能，这对于我们这些需要保持知识更新的研究者来说，至关重要。书中对于数据预处理、数据清洗的讲解，非常扎实，这绝对是统计分析过程中最容易被忽视但又至关重要的一步。作者没有回避这些繁琐但必要的操作，而是将其详细列出，并提供了有效的SAS实现方法，这让我受益匪浅。此外，在讲解各种统计模型时，作者非常注重逻辑的严谨性和方法的选择依据，会分析为什么在某种情况下选择某种模型，以及不同模型的优劣之处。这种“知其然，更知其所以然”的讲解方式，能够帮助读者建立起更牢固的统计思维框架。我尤其欣赏书中关于模型诊断和诊断指标的讨论，这对于保证统计分析结果的可靠性起到了关键作用。