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SAS统计分析应用手册_董大钧.pdf

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简介：
《SAS统计分析应用手册》由董大钧编著，全面介绍了如何使用SAS软件进行数据管理与统计分析的方法和技巧。适合科研人员及数据分析从业者参考学习。 董大钧的《SAS统计分析应用教程》帮助SAS初学者快速掌握SAS基础知识。

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  • SAS统计分析应用手册_董大钧.pdf
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    《SAS统计分析应用手册》由董大钧编著，全面介绍了如何使用SAS软件进行数据管理与统计分析的方法和技巧。适合科研人员及数据分析从业者参考学习。 董大钧的《SAS统计分析应用教程》帮助SAS初学者快速掌握SAS基础知识。
     
  • SAS统计分析应用（第二版）_董大钧2014
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    《SAS统计分析应用（第二版）》由董大钧编写于2014年，详细介绍了如何使用SAS软件进行数据管理和高级统计分析，是学习和实践SAS编程的实用指南。 本书为高清完美书签版，通过大量实例详细介绍了SAS程序设计方法及各种统计过程的适用条件和使用方法，并对统计过程实例的输出结果进行了详尽解释。
     
  • SAS统计分析与应用论文全文版
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    《SAS统计分析与应用》是一本全面介绍如何使用SAS软件进行数据分析和统计建模的专业书籍，包含大量实际案例和操作指南。本文集收录了基于该书内容撰写的各类学术研究和技术探讨文章。 SAS系统是全球公认的权威统计软件之一，并且是一个大型集成的信息分析管理系统。本段落将使用SAS系统来对2007年各地区农村居民家庭平均每人现金支出状况进行分析，所采用的数据包括北京、天津等省的农村居民家庭平均每人现金支出情况（原始数据见附录）。选取31个省份作为统计分析对象，涉及的项目有：期内现金支出、生产费用支出、家庭经营费用支出、农业生产支出、牧业生产支出、购买生产性固定资产支出、税费支出、生活消费现金支出、财产性收入和转移性收入。这些变量分别用X1至X10表示。 本段落将运用SAS软件进行主成分分析，具体步骤如下： （一）使用MEANS过程对所选统计数据进行简单描述统计分析，得出数据的平均值与标准差等信息。 （二）利用INSIGHT模块执行主成分分析计算协方差矩阵或相关系数矩阵特征值、简单统计量以及相关系数矩阵及其特征向量。默认情况下系统会自动计算相关系数矩阵的特征值和特征向量。 （三）根据两个最大特征值对应的特征向量，可以推导出第一至第三主成分得分。通过以上分析结果，我们可以了解影响各地区农村居民家庭平均每人现金支出的主要因素，并为国家调节国民经济与产业结构提供依据，以促进人民生活水平的提高。
     
  • SAS统计分析的数据与代码应用
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    《SAS统计分析的数据与代码应用》一书聚焦于利用SAS软件进行数据分析和编程实践，涵盖数据管理、统计模型构建及结果解读等内容。 《SAS统计分析应用数据和代码》是一本深入探讨SAS在统计分析领域实践的指南书，由董大钧主编编写。本书旨在帮助读者掌握使用SAS软件处理和分析数据时的有效方法，并通过实例解析复杂的统计模型与算法来提升数据分析能力。 作为一款强大的统计分析工具，SAS广泛应用于科研、教育及商业等领域。其主要功能包括数据管理、转换以及生成报告等，同时支持用户编写程序执行各种任务如导入导出数据、清洗和建模预测等操作。 本书中的.SAS文件通常包含用于处理与分析数据的编程逻辑，涵盖定义变量、缺失值处理、描述性统计及模型构建等内容。通过阅读并运行这些程序，读者可以学习如何用SAS解决实际问题，并理解统计分析流程。 此外，《SAS统计分析应用数据和代码》还介绍了SASDT文件（代表存储的实际数据记录）以及更复杂的数据分析或建模的.SASPRG文件，包括多元线性回归、逻辑回归等高级方法。通过这些程序的学习与实践，读者能够掌握更加深入的统计知识，并了解如何在实际工作中应用理论。 总之，《SAS统计分析应用数据和代码》是适合初学者及进阶用户的宝贵资料，在提升数据分析效率的同时也提高了精确度，无论是对于学术研究还是企业决策都有着重要的参考价值。
     
  • SAS统计分析实用手册_姚鑫锋、王薇_含光盘数据
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    《SAS统计分析实用手册》由姚鑫锋和王薇编著，本书深入浅出地介绍了如何使用SAS软件进行数据分析与处理，并配有丰富的实例及配套光盘数据，适合初学者与进阶读者学习参考。 SAS统计分析实用宝典是由姚鑫锋、王薇编写的书籍，并附有光盘数据。
     
  • SAS应用案例分析
    优质
    《SAS应用案例分析》一书深入浅出地介绍了统计分析系统（SAS）在实际问题解决中的应用，通过丰富的案例展示了如何利用SAS进行数据分析和建模。 SAS应用实例及自己编写的小程序供大家分享参考。
     
  • SAS大数据分析平台及其应用
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    SAS大数据分析平台提供强大的数据管理与分析工具，帮助企业从海量数据中挖掘商业价值。涵盖统计分析、预测建模等领域，广泛应用于金融、医疗等行业。 ### SAS大数据分析平台与应用 #### SAS简介与市场地位 SAS（赛仕公司）是一家专注于数据分析及智能应用领域的领先企业，自1976年成立以来，在全球积累了丰富的经验和深厚的市场基础。作为商业分析软件和服务提供商的翘楚，SAS在分析应用领域占据领导地位，并且是全球最大的独立软件公司之一。根据最新的市场调研报告，在2017年有超过30份报告将SAS认定为行业的领导者。 - **市场表现**：在全球财富500强中排名前100的企业里，94家正在使用SAS的产品和服务，这不仅反映了其广泛的市场认可度，也体现了产品与服务的高质量。 - **客户基础**：目前全球有超过84,000个客户在使用SAS的服务或软件，其中包括500多家能源企业和370余家中企。这些数字展示了SAS在全球范围内的广泛影响力。 - **研发投入**：每年将收入中的26%用于研发，这一比例远超行业平均水平，表明其对技术创新和产品升级的重视程度，并确保技术和产品的持续领先地位。 #### SAS在高级分析领域的领导地位 - **市场份额**：根据IDC数据，在高级分析及预测分析领域中SAS占据30.5%的份额，连续9年蝉联全球第一。这一成就充分证明了其强大的市场竞争力。 - **第三方评价**：Forrester Wave 2018年第三季度报告将SAS评为行业领导者，并基于对产品、战略和市场份额等关键指标进行了评估。 #### SAS在电力行业的解决方案及应用案例 - **解决方案概述**：为电力企业提供定制化的大数据分析方案，涵盖大数据分析、预测性维护、客户需求分析等多个方面。通过这些措施，企业可以更高效地管理资源并优化客户服务体验。 - **客户案例**：SAS服务于众多顶级能源和公用事业公司，在美国财富500强公共事业公司中的使用比例为100%，而在全球范围内这一数字则达到80%。 #### SAS大数据分析平台及其功能 - **平台介绍**：SAS大数据分析平台集成了多种先进技术和工具，帮助企业从海量数据中挖掘有价值的信息。支持人工智能、机器学习等技术，并特别强调在欺诈侦测和流数据分析方面的应用能力。 - **平台特点** - 开放访问框架：提供一个开放的接入环境以灵活地连接不同的数据源和技术栈； - 大规模并行处理算法：SAS提供的机器学习算法数量比其他任何厂商都多，并支持大规模并行处理，从而极大地提高了数据分析效率。 - 全面覆盖分析生命周期：工具紧密集成，可以全面覆盖从数据准备到模型构建、部署及监控等各个阶段。 综上所述，无论是市场份额、客户满意度还是技术创新能力来看，SAS都是一个强大的领导者。特别是在电力行业中所提供的解决方案和应用案例已经得到了广泛的验证和支持。
     
  • Logistic回归分析与SAS应用
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    《Logistic回归分析与SAS应用》一书深入浅出地讲解了Logistic回归模型及其在数据分析中的应用，并详细介绍了如何使用统计软件SAS进行相关操作。适合统计学、医学及社会科学领域的研究人员和学生阅读学习。 本段落讨论了医学研究中的logistic回归分析及其在SAS软件中的实现方法。
     
  • SAS分析报告.pdf
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    《SAS分析报告》是一份利用SAS软件进行数据分析和统计建模的专业文档，涵盖数据处理、结果解读及应用建议等内容。 ### 90-08 年人民消费能力分析 #### 一、问题提出 自改革开放以来，中国经济快速发展，GDP 连续超越德国与日本，已成为世界第二大经济体。与此同时，居民生活水平不断提高。然而，在金融危机的影响下，近几年物价持续上涨，并于本月创下 CPI 历史新高。因此，本段落旨在探讨人民的消费能力是否随着 GDP 的增加而同步增长。 #### 二、数据 为解决这一问题，我们选取了中国经济年鉴中“人民消费支出构成”的统计数据进行分析，并利用统计软件 SAS 进行相关研究。具体数据如下： | 年份 | 食品 (%) | 衣着 (%) | 居住 (%) | 家庭设备用品及服务 (%) | 交通通讯 (%) | 文教娱乐用品及服务 (%) | 医疗保健 (%) | 其他商品及服务 (%) | |------|----------|---------|--------|---------------------------|-------------|-----------------------|------------|--------------------| | 1990 | 58.8000 | 7.7700 | 17.3400 | 5.2900 | 1.4400 | 5.3700 | 3.2500 | 0.7400 | | 1995 | 58.6200 | 6.8500 | 13.9100 | 5.2300 | 2.5800 | 7.8100 | 3.2400 | 1.7600 | | 2000 | 49.1300 | 5.7500 | 15.4700 | 4.5200 | 5.5800 | 11.1800 | 5.2400 | 3.1400 | | 2005 | 45.4800 | 5.8100 | 14.4900 | 4.3600 | 9.5900 | 11.5600 | 6.5800 | 2.1300 | | 2007 | 43.0800 | 6.000 | 17.8 | 4.63 | 10.19 | 9.48 | 6.52 | 2.3 | | 2008 | 43.6700 | 5.79 | 18.54 | 4.75 | 9.84 | 8.59 | 6.72 | 2.09 | #### 三、问题分析 1. **主成分分析**：通过消费种类的主成分分析，判断人民的消费情况。 2. **标准化排名**：对主成分进行标准化后，进一步评估各年的消费能力排名。 #### 四、解决问题 ##### 4.1 SAS 程序： ```sas data examp4_4; input id x1-x8; cards; 1990 58.8000 7.7700 17.3400 5.2900 1.4400 5.3700 3.2500 0.74 1995 58.6200 6.8500 13.9100 5.2300 2.5800 7.8100 3.2400 1.76 2000 49.1300 5.7500 15.4700 4.5200 5.5800 11.1800 5.2400 3.14 2005 45.4800 5.8100 14.4900 4.3600
     
  • 医学数据分析中SAS软件的应用.pdf
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    本PDF文档深入探讨了在医学研究与分析领域中，SAS软件的功能及其应用。通过实际案例详细解析如何利用SAS进行数据处理、统计分析及结果解读，为医疗科研人员提供实用指导。 SAS软件在医学数据分析中的应用.pdf 这篇文章探讨了如何使用SAS软件进行复杂的医学数据处理与分析，涵盖了从临床试验的数据管理到流行病学研究的统计建模等多个方面。通过利用SAS的强大功能，研究人员能够更有效地挖掘医疗数据的价值，并推动医学领域的创新与发展。