SAS數(shù)據(jù)挖掘與分析

第1章 SAS編程的語(yǔ)法知識(shí)
1.1 SAS（StatisticalAnalysisSystem）概述
1.2 觀測(cè)值、變量常量
1.3 SAS的操作符
1.4 SAS數(shù)據(jù)挖掘常用的語(yǔ)句
習(xí)題
第2章 數(shù)據(jù)挖掘的預(yù)備知識(shí)
2.1 DATA語(yǔ)句
2.2 INPUT語(yǔ)句
2.3 LENGTH語(yǔ)句
2.4 用LABEL語(yǔ)句指定變量標(biāo)簽
2.5 用PROCFORMAT過(guò)程指定數(shù)據(jù)標(biāo)簽
2.6 用MISSING語(yǔ)句宣告缺失值
2.7 注釋語(yǔ)句
2.8 創(chuàng)建新變量
2.9 缺失值不參與運(yùn)算
2.1 0求和語(yǔ)句
2.1 1刪除變量
2.1 2用INFILE語(yǔ)句讀取外部文件的數(shù)據(jù)
習(xí)題
第3章 數(shù)據(jù)挖掘時(shí)的跳轉(zhuǎn)與循環(huán)
3.1 IF語(yǔ)句
3.1.1 IFTHEN語(yǔ)句
3.1.2 IFTHEN/ELSE語(yǔ)句
3.2 GOTO語(yǔ)句
3.3 LINK語(yǔ)句
3.4 RETURN語(yǔ)句
3.5 刪除部分個(gè)案
3.5.1 刪除數(shù)據(jù)集里暫時(shí)不用的個(gè)案
3.5.2 用IF語(yǔ)句挖掘部分?jǐn)?shù)字型的個(gè)案
3.6 循環(huán)語(yǔ)句
3.7 數(shù)組
3.7.1 下標(biāo)變量的下標(biāo)
3.7.2 在DOEND循環(huán)中使用數(shù)組
3.7.3 多維數(shù)組
習(xí)題
第4章 建立數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)
4.1 建立永久數(shù)據(jù)集
4.2 數(shù)據(jù)的分組及分組標(biāo)記
4.2.1 分組控制
4.2.2 數(shù)據(jù)的分組標(biāo)記
4.3 數(shù)據(jù)的排序
4.4 數(shù)據(jù)集的連接
4.4.1 變量相同時(shí)的連接
4.4.2 變量不同時(shí)的連接
4.4.3 變量值相同時(shí)的個(gè)案連接
4.5 數(shù)據(jù)集合二而一
4.5.1 按個(gè)案號(hào)配對(duì)合并變量
4.5.2 用BY語(yǔ)句進(jìn)行匹配合并
4.6 用FILE語(yǔ)句控制輸出文件
4.7 OUTPUT語(yǔ)句
4.7.1 OUTPUT語(yǔ)句格式
4.7.2 一個(gè)個(gè)案的變量分幾行輸出
4.7.3 一個(gè)DATA步創(chuàng)建多個(gè)數(shù)據(jù)集
4.8 用DATASETS過(guò)程修改數(shù)據(jù)集
4.9 查閱數(shù)據(jù)集的信息
習(xí)題
第5章 數(shù)據(jù)挖掘的過(guò)程引論
5.1 DATA語(yǔ)句
5.2 INFILE語(yǔ)句
5.3 INPUT語(yǔ)句
5.3.1 用INPUT語(yǔ)句定義固定格式的變量
5.3.2 用INPUT語(yǔ)句定義自由格式的變量
5.3.3 用INPUT語(yǔ)句指定格式化的輸入方式
5.3.4 INPUT語(yǔ)句含有挖掘功能
5.4 用LABEL語(yǔ)句定義變量標(biāo)簽
5.5 用FORMAT及VALUE語(yǔ)句定義數(shù)值標(biāo)簽
5.5.1 定義數(shù)值標(biāo)簽
5.5.2 指定格式化輸入
5.5.3 用FORMAT語(yǔ)句指定變量值的格式
5.6 用TITLE語(yǔ)句顯示標(biāo)題
5.7 數(shù)據(jù)挖掘常用的統(tǒng)計(jì)過(guò)程
5.7.1 用PROCFREQ過(guò)程做簡(jiǎn)單的頻數(shù)分布
5.7.2 用PROCCHART過(guò)程畫(huà)圖
5.7.3 用PROCPLOT過(guò)程畫(huà)散點(diǎn)圖
5.7.4 用PROCMEANS過(guò)程統(tǒng)計(jì)均值分布
5.7.5 用PROCRANK過(guò)程統(tǒng)計(jì)秩和分布
5.7.6 用PROCTABULATE制表
5.7.7 用PROCUNIVARIATE過(guò)程做詳盡的頻數(shù)分布
5.7.8 用PROCDBF過(guò)程調(diào)用dBASE數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)
5.7.9 用PROCPRINT過(guò)程顯示數(shù)據(jù)集的信息
5.7.1 0用PROCSORT過(guò)程對(duì)數(shù)據(jù)排序
5.7.1 1用PROCSTANDARD過(guò)程對(duì)變量標(biāo)準(zhǔn)化
5.5.1 2用TRANSPOSE過(guò)程轉(zhuǎn)置數(shù)據(jù)
習(xí)題
第6章 通過(guò)描述統(tǒng)計(jì)挖掘數(shù)據(jù)
6.1 用FREQ過(guò)程做單雙變量的頻數(shù)統(tǒng)計(jì)
6.1.1 FREQ過(guò)程命令
6.1.2 FREQ過(guò)程與其他過(guò)程的連用
6.2 單變量頻數(shù)分布
6.3 雙變量交叉匯總和結(jié)合測(cè)量
6.3.1 雙變量頻數(shù)統(tǒng)計(jì)的過(guò)程命令
6.3.2 定類(lèi)-定類(lèi)雙變量交叉匯總與結(jié)合測(cè)量
6.3.3 定比-定比雙變量交叉匯總與結(jié)合測(cè)量
6.3.4 定序-定序雙變量交叉匯總與結(jié)合測(cè)量
6.4 再用UNIVARIATE過(guò)程詳細(xì)描述單變量
6.4.1 舉例
6.4.2 UNIVARIATE過(guò)程命令
6.4.3 計(jì)算方法
6.5 進(jìn)一步用PROCCHART過(guò)程描述單變量
6.5.1 PROCCHART過(guò)程命令
6.5.2 CHART的選項(xiàng)
6.6 用MEANS過(guò)程比較兩個(gè)均值
6.6.1 應(yīng)用實(shí)例
6.6.2 MEANS過(guò)程命令
6.7 用PROCPLOT過(guò)程畫(huà)散點(diǎn)圖
6.8 用RANK過(guò)程進(jìn)行非參數(shù)檢驗(yàn)
6.8.1 什么是秩分
6.8.2 RANK過(guò)程命令
6.8.3 秩分計(jì)算
6.8.4 運(yùn)用舉例
習(xí)題
第7章 均值比較與T檢驗(yàn)
7.1 均值比較的方法
7.1.1 配對(duì)樣本的均值比較
7.1.2 兩個(gè)獨(dú)立樣本的均值差檢驗(yàn)
7.2 MEANS過(guò)程及其t統(tǒng)計(jì)量
7.3 TTEST過(guò)程及其t檢驗(yàn)
7.4 非參數(shù)檢驗(yàn)
7.4.1 用NPAR1WAY過(guò)程做非參數(shù)檢驗(yàn)
7.4.2 舉例
習(xí)題
第8章 方差分析
8.1 用ANOVA做均衡數(shù)據(jù)的方差分析
8.1.1 ANOVA過(guò)程命令
8.1.2 單因素方差分析
8.1.3 雙因素方差分析
8.1.4 三因素方差分析
8.1.5 R*C交互因素的方差分析
8.1.6 多個(gè)實(shí)驗(yàn)組與對(duì)照組的均值比較
8.1.7 用SNK的Q檢驗(yàn)法比較組間均值
8.2 用GLM進(jìn)行非均衡數(shù)據(jù)方差分析
8.2.1 GLM過(guò)程命令
8.2.2 GLM過(guò)程的統(tǒng)計(jì)功能
8.2.3 用GLM做單因素3水平方差分析
8.2.4 用GLM做二因素方差分析
8.3 協(xié)方差分析
8.3.1 GLM過(guò)程命令
8.3.2 用GLM做協(xié)方差分析
習(xí)題
第9章 相關(guān)分析
9.1 數(shù)據(jù)的4種測(cè)量水平
9.2 皮爾遜積差相關(guān)
9.2.1 皮爾遜相關(guān)系數(shù)CORR的計(jì)算公式
9.2.2 皮爾遜相關(guān)系數(shù)的測(cè)量
9.2.3 皮爾遜相關(guān)系數(shù)CORR的分析
9.3 皮爾遜二分點(diǎn)-距相關(guān)
9.4 肯氏（Kendall）等級(jí)相關(guān)τb
9.4.1 計(jì)算肯氏等級(jí)相關(guān)系數(shù)的數(shù)據(jù)
9.4.2 通過(guò)Analyst中的對(duì)話框計(jì)算肯氏相關(guān)系數(shù)τb
9.4.3 肯氏相關(guān)系數(shù)τb結(jié)果分析
9.5 計(jì)算次序-比率數(shù)據(jù)的肯氏相關(guān)系數(shù)
9.5.1 次序-比率數(shù)據(jù)例子
9.5.2 計(jì)算次序-比率數(shù)據(jù)的Eta系數(shù)
9.5.3 肯氏相關(guān)系數(shù)τb結(jié)果分析
9.6 斯皮爾曼等級(jí)相關(guān)
9.6.1 斯皮爾曼等級(jí)相關(guān)系數(shù)的計(jì)算公式
9.6.2 用分析家對(duì)話框測(cè)量等級(jí)相關(guān)
9.6.3 Spearman相關(guān)系數(shù)的分析
9.7 標(biāo)稱(chēng)-標(biāo)稱(chēng)型變量的相關(guān)測(cè)量
9.8 Cronbach的Alpha系數(shù)與Spearman相關(guān)系數(shù)
9.9 用PROCCORR過(guò)程編程計(jì)算相關(guān)系數(shù)
習(xí)題
第10章 用GLM過(guò)程進(jìn)行回歸分析
10.1 最小平方法的原理
10.1.1 方差分析
10.1.2 統(tǒng)計(jì)量F
10.1.3 回歸系數(shù)Β計(jì)算法
10.1.4 判定系數(shù)R
10.1.5 殘差分析
10.1.6 DW統(tǒng)計(jì)量D
10.2 GLM中各語(yǔ)句的格式
10.3 GLM程序各語(yǔ)句的使用說(shuō)明
10.4 調(diào)用GLM程序作一元線性回歸
10.4.1 數(shù)據(jù)與程序
10.4.2 數(shù)據(jù)分析
10.4.3 結(jié)果分析
10.5 調(diào)用GLM程序進(jìn)行多元線性回歸分析
10.6 調(diào)用GLM程序進(jìn)行多項(xiàng)式回歸
10.6.1 多項(xiàng)式回歸的一般模型
10.6.2 多項(xiàng)式回歸的實(shí)例
10.7 虛擬變量的用法
習(xí)題
第11章 采用REG過(guò)程進(jìn)行多元線性回歸分析
11.1 用Analyst對(duì)話框做多元線性回歸
11.2 REG過(guò)程的語(yǔ)句格式
11.2.1 REG程序中的語(yǔ)句及任選項(xiàng)
11.2.2 REG程序中主要語(yǔ)句及關(guān)鍵詞的注解
11.3 REG程序進(jìn)一步實(shí)例
11.4 MAXR回歸法和RSQUARE回歸法
11.4.1 MAXR回歸法
11.4.2 RSQUARE回歸法
11.4.3 實(shí)用程序及圖例
習(xí)題
第12章 路徑分析
12.1 路徑分析所用的程序
12.2 圖形輸出
12.3 路徑圖的分析方法
習(xí)題
第13章 生存分析
13.1 名詞引論
13.2 用LIFEREG進(jìn)行生存分析
13.2.1 LIFEREG過(guò)程命令
13.2.2 LIFEREG過(guò)程的應(yīng)用實(shí)例
13.3 用LIFETEST過(guò)程進(jìn)行生存檢驗(yàn)
習(xí)題
第14章 非線性回歸分析一：對(duì)數(shù)與多項(xiàng)式回歸
14.1 對(duì)數(shù)曲線回歸
14.1.1 對(duì)數(shù)曲線回歸所要求的數(shù)據(jù)
14.1.2 對(duì)數(shù)曲線回歸的編程解法
14.2 對(duì)數(shù)曲線回歸分析
14.3 擬合拋物線的多項(xiàng)式回歸
14.3.1 多項(xiàng)式回歸分析的原始數(shù)據(jù)
14.3.2 多項(xiàng)式回歸的方程式
14.3.3 多項(xiàng)式回歸的SAS程序
14.4 多項(xiàng)式回歸的結(jié)果與分析
14.4.1 多項(xiàng)式回歸的輸出結(jié)果
14.4.2 改用分析家對(duì)話框法進(jìn)行多項(xiàng)式回歸
14.4.3 擬合大學(xué)生生長(zhǎng)發(fā)育的二次曲線模型
習(xí)題
第15章 非線性回歸二：Logistic回歸與指數(shù)回歸
15.1 Logistic曲線回歸
15.2 從Logistic曲線模型解出初始值
15.3 擬合Logistic曲線回歸的分析
15.3.1 參數(shù)估計(jì)
15.3.2 參數(shù)近似的置信區(qū)間
15.3.3 用Logistic曲線預(yù)測(cè)人口
15.4 負(fù)指數(shù)生長(zhǎng)曲線回歸
15.5 分析負(fù)指數(shù)生長(zhǎng)曲線
15.6 擬合指數(shù)曲線Y=AeBX回歸
15.6.1 建立指數(shù)曲線Y=AeBX的回歸模型
15.6.2 分析指數(shù)曲線Y=AeBX回歸結(jié)果
15.6.3 指數(shù)曲線的預(yù)測(cè)
習(xí)題
第16章 用Logistic過(guò)程做邏輯斯蒂克回歸
16.1 邏輯斯蒂克回歸模型
16.2 Logistic回歸過(guò)程對(duì)數(shù)據(jù)的要求
16.3 用分析家對(duì)話框做Logistic回歸
16.4 用編程法做邏輯斯蒂克回歸
16.5 假設(shè)與檢驗(yàn)
16.6 解釋回歸系數(shù)
16.7 概率預(yù)測(cè)
16.8 多分變量的編碼
習(xí)題
第17章 2*2維LogisticRegression回歸分析
17.1 2*2維LogisticRegression模型
17.2 2*2維LogisticRegression的變量及其數(shù)據(jù)
17.3 用分析家對(duì)話框進(jìn)行2*2維Logistic回歸
17.4 2*2維Logistic回歸分析
習(xí)題