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SAS统计分析实用宝典_附带源文件和数据文件

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简介:
《SAS统计分析实用宝典》是一本全面指导读者掌握SAS编程技巧与应用的书籍。书中不仅详细讲解了SAS软件的基本操作、数据分析方法,还提供了大量实例和实践项目,并随书赠送相关源代码及数据资源,帮助读者快速提升在实际工作中的运用能力。 SAS统计分析实用宝典的源文件及数据文件提供给需要学习或参考该软件进行数据分析的人士使用。

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客服
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  • SAS_
    优质
    《SAS统计分析实用宝典》是一本全面指导读者掌握SAS编程技巧与应用的书籍。书中不仅详细讲解了SAS软件的基本操作、数据分析方法,还提供了大量实例和实践项目,并随书赠送相关源代码及数据资源,帮助读者快速提升在实际工作中的运用能力。 SAS统计分析实用宝典的源文件及数据文件提供给需要学习或参考该软件进行数据分析的人士使用。
  • SAS档.doc
    优质
    本文档为SAS数据统计分析指南,涵盖数据导入、清洗及高级数据分析技术等内容,适用于初学者与专业人士。 通过一学期的学习,作者已经掌握了SAS的基本编程技能,并能够使用该系统对相关数据进行分析并撰写实验报告。此外,还学会了读取一些简单的SAS数据文件以及了解其背景信息。 SAS是一个全面的统计分析平台,由多个功能模块组成。本段落主要涵盖了七个章节的内容:包括如何操作和管理SAS数据集、建立新的数据集及修改变量属性等;同时介绍了对数据进行拆分、合并、转置以及筛选等多种处理方式。 在使用SAS系统之前,首先要做好数据整理工作,这是统计分析的重要前提条件之一。掌握这些基本技能也是熟练运用该系统的必备要求。
  • SAS
    优质
    本书《SAS系统与数据分析》旨在通过丰富的实例深入浅出地讲解如何利用SAS软件进行高效的数据分析,适合初学者及专业人士参考学习。 非常好的SAS学习入门资料,包含实例数据。
  • SAS例:SAS
    优质
    本书通过丰富的SAS编程实例,深入浅出地讲解了如何利用SAS进行高效的数据分析。适合初学者及进阶读者学习参考。 SAS数据分析示例展示了如何使用SAS软件进行数据处理、统计分析以及报告生成等一系列操作。这类示例通常包括创建数据集、执行基本的描述性统计分析、回归模型构建,以及其他高级的数据挖掘技术等步骤。通过这些实例的学习,用户可以更好地掌握SAS语言和工具的应用技巧,并将其应用于实际的工作场景中去。
  • 档字符latex.log
    优质
    本篇文档深入探讨了文本中各字符出现的频率与分布规律,并提供了详细的LaTeX编译日志文件分析,帮助用户解决排版过程中遇到的问题。 此文件为Python 123 平台 Python语言程序设计 练习7:文件与数据格式化的文件字符分布附件。
  • SAS与应
    优质
    《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。
  • Python第二版-
    优质
    《Python数据分析中文第二版》提供全面深入讲解如何使用Python进行数据处理与分析的技术书籍,本书附带丰富的学习资源和实践案例。 利用Python进行数据分析 中文第二版-附件资源
  • SAS与代码应
    优质
    《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。
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