第1章 SAS系统环境与编程基础

1.1 SAS系统环境与界面

1.2 SAS数据处理的对象

1.2.1 SAS数据库

1.2.2 SAS数据集

1.3 SAS编程基础

1.3.1 SAS编程语言的基本结构

1.3.2 SAS编程语言的运算符和函数

1.4 SAS结构化编程语句

1.4.1 条件语句

1.4.2 循环语句

1.5 SAS运行方式

1.5.1 SAS系统内部菜单和外部加载项

1.5.2 SAS程序执行方式

1.5.3 SAS Enterprise Miner

1.6 本章小结

第2章 SAS数据准备

2.1 直接输入SAS数据集

2.1.1 基本数据输入方法

2.1.2 变量数组输入方法

2.1.3 数据输入指针控制

2.1.4 数据输入格式设置

2.1.5 数据输入修饰符的设置

2.1.6 日期和时间型数据的输入

2.1.7 使用循环语句自动读入数据

2.1.8 自定义数据输入格式

2.2 根据已有数据文件建立SAS数据集

2.2.1 根据已有SAS数据集建立新SAS数据集

2.2.2 在SAS系统中直接使用EXCEL/ACCESS的工作表数据

2.2.3 导入SAS系统的外部数据文件

2.3 输出SAS数据集

2.3.1 输出SAS数据集的属性信息

2.3.2 输出SAS数据集的数据信息

2.3.3 自定义SAS数据集的数据输出格式

2.3.4 导出SAS数据集到外部数据文件

2.4 删除和更改数据库和数据集

2.4.1 删除永久数据库

2.4.2 删除数据集

2.4.3 更改数据集名

2.5 本章小结

第3章 SAS数据整理

3.1 SAS数据集的变量整理

3.1.1 更改变量名称

3.1.2 更改变量的顺序

3.1.3 增加／删除变量

3.1.4 变量类型的转换

3.2 SAS数据集的数据内容整理

3.2.1 数据修正与更新

3.2.2 删除观测值

3.2.3 插入观测值

3.2.4 调整数据位置

3.2.5 数据查重

3.2.6 数据变换

3.2.7 自动插补缺失值

3.3 SAS数据集的整理

3.3.1 提取子集

3.3.2 数据合并

3.3.3 数据追加

3.3.4 数据集拆分

3.4 SAS数据整理的一个例子

3.5 本章小结

第4章 SAS宏与CALL子程序

4.1 SAS宏变量与宏函数

4.1.1 宏变量的定义与引用

4.1.2 宏变量与数据变量值的交换

4.1.3 宏函数

4.2 SAS宏与宏语句

4.2.1 SAS宏的定义与执行

4.2.2 SAS宏语句

4.2.3 综合应用宏及宏语句的一些实例

4.3 SAS宏的调试、存储与调用

4.3.1 SAS宏的调试

4.3.2 SAS数据库中的宏存储与调用

4.3.3 SAS程序文件中的宏存储和调用

4.4 自定义函数与CALL子程序

4.4.1 创建和使用自定义函数

4.4.2 创建和使用子程序

4.4.3 自定义函数和子程序的主要区别

4.5 本章小结

第5章 SAS输出管理

5.1 在自定义窗口中输出和获取特定内容

5.1.1 在DATA步中自定义和显示窗口

5.1.2 从DATA步自定义窗口中获取变量的观测值

5.1.3 自定义和显示宏窗口

5.1.4 从自定义宏窗口中获取宏变量值

5.2 把LOG窗口和SAS过程结果输出至指定文件

5.2.1 指定存储SAS反馈信息和输出结果的文件

5.2.2 关闭LOG窗口和SAS过程的输出结果

5.3 SAS输出传送系统（ODS）

5.3.1 选择输出内容

5.3.2 指定输出位置

5.3.3 指定输出格式

5.3.4 ODS图形系统

5.4 本章小结

第6章 统计量与统计表

6.1 统计量

6.1.1 集中趋势

6.1.2 离散程度

6.1.3 分布形状

6.1.4 利用SAS/INSIGHT进行描述统计分析

6.1.5 利用SAS过程进行描述统计分析

6.2 统计表

6.2.1 统计表的基本要素

6.2.2 利用FREQ过程编制频数分布表

6.2.3 利用TABULATE过程编制统计表

6.2.4 利用REPORT过程编制统计表

6.3 SAS常用过程能够计算的简单统计量

6.4 本章小结

第7章 统计图

7.1 SAS系统中的统计图形绘制工具

7.1.1 SAS菜单绘制统计图

7.1.2 SAS图形绘制的全局语句

7.1.3 SAS绘制统计图的常用过程

7.2 常见统计图形

7.2.1 直方图

7.2.2 条形图

7.2.3 折线图

7.2.4 饼图

7.2.5 盒须图

7.2.6 散点图

7.2.7 气泡图

7.2.8 瀑布图

7.2.9 星图

7.2.10 雷达图

7.2.11 日历图

7.2.12 向量图

7.2.13 阶梯图

7.2.14 针状图

7.2.15 点图

7.2.16 拼砖图

7.2.17 龙卷风图

7.2.18 函数作图

7.2.19 等高线图

7.2.20 数据地图

7.2.21 关键绩效指标图

7.2.22 不同类型的图形

7.3 本章小结

第8章 简单统计推断

8.1 简单统计推断的基本原理

8.1.1 数据分布

8.1.2 参数估计

8.1.3 假设检验

8.2 单总体参数的估计及假设检验

8.2.1 单总体的参数估计

8.2.2 单总体参数的假设检验

8.3 两总体参数的估计及假设检验

8.3.1 独立样本的参数估计和检验

8.3.2 成对样本的参数估计和检验

8.4 本章小结

第9章 方差分析

9.1 方差分析的基本原理

9.2 一元单因素方差分析

9.2.1 一元单因素方差分析的一般过程

9.2.2 方差分析模型的参数估计和预测

9.3 一元多因素方差分析

9.3.1 只考虑主效应的多因素方差分析

9.3.2 存在交互效应的多因素方差分析

9.4 协方差分析

9.5 多元方差分析

9.6 本章小结

第10章 非参数检验

10.1 非参数检验的基本问题

10.2 单样本非参数检验

10.2.1 均值的Wilcoxon符号秩检验

10.2.2 样本分布的Kolmogorov—Smirnov检验

10.2.3 随机性的游程检验

10.3 两个样本的非参数检验

10.3.1 独立样本中位数比较的Wilcoxon秩和检验

10.3.2 独立样本分布的Kolmogorov—Smirnov检验

10.3.3 成对样本中位数的Wilcoxon符号秩检验

10.4 多个样本的非参数检验

10.4.1 独立样本位置的Kruskal—Wallis检验

10.4.2 独立样本位置的Jonckheere—Terpstra检验

10.4.3 独立样本中位数的Brown—Mood检验

10.5 本章小结

第11章 相关分析

11.1 两变量之间的相关分析

11.1.1 简单相关分析

11.1.2 偏相关分析

11.1.3 非参数相关分析

11.2 两组变量之间的相关分析——典型相关分析

11.2.1 典型相关分析基本原理

11.2.2 典型相关系数的显著性检验

11.2.3 典型相关的冗余分析

11.3 本章小结

第12章 回归分析

12.1 线性回归分析

12.1.1 回归分析的基本原理

12.1.2 一元线性回归分析

12.1.3 多元线性回归分析

12.2 定性自变量回归分析

12.2.1 虚拟变量的设定

12.2.2 含有虚拟变量的回归分析

12.3 非线性回归分析

12.3.1 可线性化的非线性分析

12.3.2 非线性回归模型

12.4 多项式回归分析

12.5 分位数回归分析

12.6 本章小结

第13章 离散因变量模型

13.1 线性概率模型

13.2 二元选择模型

13.2.1 线性概率模型的缺陷与改进

13.2.2 二元选择模型的基本原理

13.2.3 二元PROBIT模型

13.2.4 二元LOGIT模型

13.3 多重选择模型

13.3.1 多重选择模型的基本原理

13.3.2 顺序PROBIT模型

13.3.3 顺序LOGIT模型

13.3.4 无序LOGIT模型

13.4 计数模型

13.4.1 泊松回归模型的基本原理

13.4.2 泊松回归模型的分析过程和步骤

13.5 本章小结

第14章 因子分析

14.1 数据降维

14.1.1 数据降维的基本问题

14.1.2 数据降维的基本原理

14.2 主成分分析

14.2.1 主成分分析的基本概念与原理

14.2.2 主成分分析的基本步骤和过程

14.3 因子分析

14.3.1 因子分析的基本原理

14.3.2 因子分析的基本步骤和过程

14.4 本章小结

第15章 列联分析与对应分析

15.1 列联分析

15.1.1 列联表

15.1.2 列联表的分布

15.1.3 x2分布与x2检验

15.1.4 列联表中的关联度分析

15.1.5 x2分布的期望值准则

15.2 对应分析

15.2.1 对应分析的基本思想

15.2.2 对应分析的步骤和过程

15.3 本章小结

第16章 聚类分析

16.1 聚类分析的基本原理

16.1.1 聚类分析的基本原则

16.1.2 单一指标的系统聚类过程

16.1.3 多指标的系统聚类过程

16.2 聚类分析的步骤和过程

16.2.1 系统聚类

16.2.2 快速聚类

16.2.3 变量聚类

16.3 本章小结

第17章 判别分析

17.1 判别分析的基本思想

17.2 判别分析的步骤和过程

17.2.1 距离判别

17.2.2 BAYES判别

17.2.3 非参数判别

17.2.4 FISHER判别

17.2.5 逐步判别

17.3 本章小结

第18章 时间序列分析

18.1 时间序列的基本问题

18.1.1 时间序列的组成部分

18.1.2 时间序列的平稳性

18.2 ARIMA模型的分析过程

18.2.1 ARIMA模型

18.2.2 ARMA模型的识别、估计与预测

18.2.3 利用SAS时间序列预测系统进行ARIMA建模

18.3 本章小结

附录Ⅰ 本书所介绍的全局语句、宏语句、DATA步语句和PROC过程通用语句索引

附录Ⅱ 本书所介绍的主要SAS过程索引