SAS統(tǒng)計(jì)分析與數(shù)據(jù)挖掘

前言

　　SAS是當(dāng)今國際最著名的數(shù)據(jù)分析軟件。本書從SAS編程出發(fā)，用案例的形式介紹SAS數(shù)據(jù)分析在各個(gè)領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用?！　”緯窃诮Y(jié)合作者多年的使用經(jīng)驗(yàn)和工作經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)上編寫的，在編寫過程中，突出了以下特點(diǎn)：　?。?）直觀易懂性。全書以圖解實(shí)例的形式介紹基礎(chǔ)知識(shí)和實(shí)例操作，所有的知識(shí)塊和案例分析都盡可能詳細(xì)，直觀易懂，使讀者能夠在最短的時(shí)間內(nèi)獲取最多的知識(shí)?！　。?）先進(jìn)性。以最新的SAS 9.2版為藍(lán)本進(jìn)行講解，廣泛吸收國內(nèi)外優(yōu)秀教材的成果進(jìn)行內(nèi)容設(shè)計(jì)，在系統(tǒng)介紹基本理論和基本方法的同時(shí)，注意介紹新的成熟內(nèi)容，以及統(tǒng)計(jì)學(xué)在實(shí)際問題中的應(yīng)用。　?。?）實(shí)用性。全書采用了基礎(chǔ)知識(shí)介紹和實(shí)例操作相結(jié)合的方法，互相補(bǔ)充，本書的實(shí)例大多來源于經(jīng)濟(jì)生活之中，使讀者在學(xué)完本書后能夠快速地將知識(shí)應(yīng)用于實(shí)踐?！　。?）結(jié)構(gòu)清晰，講解詳盡。全書采用基礎(chǔ)知識(shí)－程序?qū)崿F(xiàn)－綜合實(shí)例分析的講解方法，循序漸進(jìn)地提高讀者的SAS編程知識(shí)，而且每個(gè)知識(shí)點(diǎn)和實(shí)例都做了盡可能詳細(xì)的講解，使讀者學(xué)習(xí)起來輕松自如?！　。?）配有全部的案例數(shù)據(jù)、程序與多媒體示范。本書的配套光盤中提供了所有實(shí)例的數(shù)據(jù)、SAS程序、視頻操作 ，讀者可以在觀看錄像中增強(qiáng)對(duì)知識(shí)點(diǎn)的理解?！　”緯卜譃?1章，依次介紹了SAS 9.2的基本編程知識(shí)、基本統(tǒng)計(jì)分析、高級(jí)統(tǒng)計(jì)分析、SAS數(shù)據(jù)挖掘、SAS在金融中的應(yīng)用，以及各章節(jié)中的案例分析等內(nèi)容?！　〉?章　數(shù)據(jù)挖掘概述。介紹數(shù)據(jù)挖掘的涵義，為什么要進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，數(shù)據(jù)挖掘的用途、過程等，最后介紹SAS軟件系統(tǒng)在數(shù)據(jù)挖掘中的地位?！　〉?章　SAS模塊概述。詳細(xì)介紹SAS軟件系統(tǒng)和SAS各個(gè)常用的模塊?！　〉?章　SAS程序設(shè)計(jì)基礎(chǔ)。詳細(xì)介紹SAS編程中的各個(gè)步驟，包括SAS安裝過程，SAS數(shù)據(jù)步和過程步，程序調(diào)試及SAS函數(shù)，掌握SAS編程基礎(chǔ)?！　〉?章　數(shù)據(jù)預(yù)處理。內(nèi)容包括數(shù)據(jù)輸入、數(shù)據(jù)整理、數(shù)據(jù)步變量控制、數(shù)據(jù)修改與選擇，最后介紹SAS與SPSS軟件之間的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換?！　〉?章　數(shù)據(jù)匯總與報(bào)表制作。介紹最基本的數(shù)據(jù)報(bào)表生成過程，PROC PRINT和PROC TABULATE過程?！　〉?章　SAS繪圖。統(tǒng)計(jì)圖是統(tǒng)計(jì)描述的重要工具，本章介紹SAS繪制圖形的GPLOT、GCHART、G3D過程?！　〉?章　數(shù)據(jù)描述。介紹利用統(tǒng)計(jì)圖、統(tǒng)計(jì)量和數(shù)據(jù)分布進(jìn)行數(shù)據(jù)描述的過程。　　第8章　描述性統(tǒng)計(jì)分析。敘述描述性統(tǒng)計(jì)分析中的平均數(shù)、中位數(shù)、眾數(shù)等度量集中趨勢(shì)，用極差、標(biāo)準(zhǔn)差、變異系數(shù)等度量?！　〉?章　ANALYST模塊。主要介紹利用ANALYST模塊進(jìn)行數(shù)據(jù)管理。　　第10章　參數(shù)估計(jì)和假設(shè)檢驗(yàn)。介紹對(duì)于定量資料的統(tǒng)計(jì)描述和簡(jiǎn)單推斷，主要有UNIV- ARIATE、MEANS、TTEST過程?！　〉?1章　方差分析與協(xié)方差分析。介紹方差分析與協(xié)方差分析的基本原理及其SAS過程。　　第12章　回歸分析。介紹線性回歸、REG過程、多項(xiàng)式回歸、逐步回歸LOGISTIC過程及非線性回歸?！　〉?3章　主成分分析與因子分析。介紹主成分分析與因子分析的原理、數(shù)學(xué)模型及SAS過程，然后應(yīng)用于案例分析?！　〉?4章　相關(guān)分析和對(duì)應(yīng)分析。介紹相關(guān)分析和對(duì)應(yīng)分析的原理、數(shù)學(xué)模型及案例分析?！　〉?5章　判別分析。介紹判別分析的最大似然法、Fisher判別分析法、Bayes判別分析法、逐步判別分析法等，并應(yīng)用于案例分析?！　〉?6章　聚類分析。介紹聚類分析的基本原理，以及CLUSTER、FASTCLUS、VARCLUS、TREE過程?！　〉?7章　生存分析。介紹SAS對(duì)生存分析的應(yīng)用，并進(jìn)行研究探討?！　〉?8章　時(shí)間序列分析。介紹時(shí)間序列的數(shù)學(xué)模型，SAS的ARIMA過程及案例分析。　　第19章　SAS數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用。主要介紹SAS數(shù)據(jù)挖掘方法論--SEMMA，SAS的企業(yè)數(shù)據(jù)挖掘套件SAS/EM及其案例分析?！　〉?0章　SAS在數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)中的應(yīng)用。介紹利用SAS軟件系統(tǒng)對(duì)有關(guān)數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)的一些案例進(jìn)行分析研究，為讀者展示數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)的相關(guān)技術(shù)和方法?！　〉?1章　SAS在金融數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用。介紹利用SAS軟件對(duì)部分金融學(xué)中數(shù)學(xué)模型進(jìn)行分析求解，展示SAS軟件在金融數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用?！　”緯饕缮袧瓿桑愀壑形拇髮W(xué)謝龍漢博士提供技術(shù)支持和指導(dǎo)，并對(duì)本書進(jìn)行了校對(duì)和完善。參加本書編寫和光盤開發(fā)的還有林偉、魏艷光、林木議、王悅陽、林偉潔、林樹財(cái)、鄭曉、吳苗、李翔、莫衍、朱小遠(yuǎn)、唐培培、耿煜、鄧奕、張桂東、魯力、劉文超、劉新東等，同時(shí)也非常感謝騰龍工作室其他成員的幫助和支持?！　【幹?/pre>


內(nèi)容概要
　　本書基于SAS
9.2版本編寫，從SAS編程出發(fā)，用案例形式介紹SAS數(shù)據(jù)挖掘在各領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，全書分為SAS基礎(chǔ)篇、提高篇及應(yīng)用篇，每章均給出大量分析案例。具體內(nèi)容為SAS軟件與數(shù)據(jù)挖掘簡(jiǎn)介，SAS編程基礎(chǔ)，圖形與報(bào)表制作，描述性分析，假設(shè)檢驗(yàn)，回歸分析，方差分析與因子分析，相關(guān)分析與對(duì)應(yīng)分析，判別分析，聚類分析，生存分析，時(shí)間序列分析，以及SAS在具體數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目中的應(yīng)用等。
　　本書最大特點(diǎn)是拋棄了其他同類書籍中只說理論、缺少案例分析的弊病，全書給出大量數(shù)據(jù)挖掘分析案例，為讀者展示SAS在數(shù)據(jù)整合、數(shù)據(jù)挖掘、商業(yè)智能、金融數(shù)據(jù)分析、金融風(fēng)險(xiǎn)管理等項(xiàng)目中的強(qiáng)大應(yīng)用技術(shù)。
　　配套光盤中有實(shí)例的操作視頻以及相關(guān)源程序文件。



書籍目錄
第1章　數(shù)據(jù)挖掘概述　
　1.1　數(shù)據(jù)挖掘簡(jiǎn)介　
　　1.1.1　數(shù)據(jù)挖掘的含義　
　　1.1.2　數(shù)據(jù)挖掘的起源　
　　1.1.3　統(tǒng)計(jì)學(xué)與數(shù)據(jù)挖掘　
　　1.1.4　數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)的一些問題　
　1.2　數(shù)據(jù)挖掘用途　
　1.3　數(shù)據(jù)挖掘過程　
　　1.3.1　數(shù)據(jù)挖掘用戶　
　　1.3.2　數(shù)據(jù)挖掘工具　
　　1.3.3　數(shù)據(jù)挖掘步驟　
　1.4　SAS——數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)者　
　1.5　SAS在各種商業(yè)解決方案中的應(yīng)用　
　　1.5.1　SAS數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的實(shí)現(xiàn)　
　　1.5.2　SAS在商業(yè)領(lǐng)域中的應(yīng)用　
第2章　SAS模塊概述　
　2.1　SAS簡(jiǎn)介　
　　2.1.1　SAS的設(shè)計(jì)思想　
　　2.1.2　SAS的功能　
　　2.1.3　SAS的特點(diǎn)　
　2.2　SAS軟件安裝、啟動(dòng)與退出　
　　2.2.1　SAS軟件的安裝　
　　2.2.2　SAS軟件的啟動(dòng)　
　　2.2.3　SAS軟件的退出　
　2.3　SAS界面　
　　2.3.1　Explorer窗口　
　　2.3.2　Editor窗口　
　　2.3.3　Results窗口　
　　2.3.4　Log窗口　
　　2.3.5　Output窗口　
　2.4　SAS模塊介紹　
　　2.4.1　SAS/BASE模塊　
　　2.4.2　SAS/ANALYSIS模塊　
　　2.4.3　SAS/ASSIST模塊　
　　2.4.4　SAS/INSIGHT模塊　
　　2.4.5　SAS/EM模塊　
第3章　SAS程序設(shè)計(jì)基礎(chǔ)　
　3.1　SAS編程基礎(chǔ)　
　　3.1.1　SAS語言基礎(chǔ)　
　　3.1.2　SAS語言構(gòu)成　
　　3.1.3　SAS結(jié)構(gòu)化編程語句　
　　3.1.4　SAS程序編寫規(guī)則　
　3.2　SAS程序的數(shù)據(jù)步　
　　3.2.1　DATA語句　
　　3.2.2　INPUT語句　
　　3.2.3　CARDS與CARDS4語句　
　　3.2.4　INFILE語句　
　　3.2.5　SET語句　
　　3.2.6　MERGE語句　
　3.3　SAS數(shù)據(jù)步循環(huán)與轉(zhuǎn)移控制　
　　3.3.1　IF語句　
　　3.3.2　SELECT語句　
　　3.3.3　DO語句　
　　3.3.4　GO　TO語句　
　　3.3.5　RETURN語句　
　　3.3.6　CONTINUE語句與LEAVE語句
　　3.3.7　如何跳出選擇結(jié)構(gòu)和循環(huán)體　
　3.4　SAS程序的過程步　
　　3.4.1　SAS過程步用法　
　　3.4.2　VAR與MODLE語句　
　　3.4.3　ID與WHERE語句　
　　3.4.4　BY與CLASS語句　
　　3.4.5　OUTPUT語句　
　　3.4.6　FERQ與WEIGHT語句　
　　3.4.7　LABEL與FORMAT語句　
　3.5　SAS函數(shù)　
　　3.5.1　數(shù)學(xué)函數(shù)　
　　3.5.2　數(shù)組函數(shù)　
　　3.5.3　日期時(shí)間函數(shù)　
　　3.5.4　概率分布函數(shù)　
　　3.5.5　分位數(shù)函數(shù)　
　　3.5.6　樣本統(tǒng)計(jì)函數(shù)　
　　3.5.7　隨機(jī)函數(shù)　
第4章　數(shù)據(jù)預(yù)處理　
　4.1　數(shù)據(jù)輸入　
　　4.1.1　原始數(shù)據(jù)的讀取　
　　4.1.2　數(shù)據(jù)導(dǎo)入　
　4.2　數(shù)據(jù)整理　
　　4.2.1　數(shù)據(jù)集選項(xiàng)　
　　4.2.2　整理數(shù)據(jù)集　
　　4.2.3　缺失值處理　
　　4.2.4　UPDATE語句更新數(shù)據(jù)集　
　　4.2.5　數(shù)據(jù)清洗　
　4.3　數(shù)據(jù)步變量控制　
　　4.3.1　ARRAY語句　
　　4.3.2　INFORMAT語句與FORMAT
　　語句　
　　4.3.3　LABEL語句　
　　4.3.4　ATTRIB語句　
　　4.3.5　DROP語句與KEEP語句　
　　4.3.6　RENAME語句與RETAIN
　　語句　
　4.4　數(shù)據(jù)修改與選擇　
　　4.4.1　賦值語句　
　　4.4.2　累加語句　
　　4.4.3　DELETE語句與LOSTCARD
　　語句　
　　4.4.4　STOP語句與ABORT語句　
　　4.4.5　WHERE語句　
　　4.4.6　REMOVE語句與REPLACE
　　語句　
　　4.4.7　MISSING語句　
第5章　數(shù)據(jù)匯總與報(bào)表制作　
　5.1　使用過程PRINT制作報(bào)表　
　　5.1.1　基本用法　
　　實(shí)例5-1　PROC　PRINT操作
　　實(shí)例　
　　5.1.2　使用中文列標(biāo)題　
　　實(shí)例5-2　修改標(biāo)題實(shí)例　
　　5.1.3　標(biāo)題和腳注　
　　實(shí)例5-3　修改標(biāo)題實(shí)例　
　　5.1.4　用BY語句分組處理　
　5.2　使用過程TABULATE制作匯
　　總報(bào)表　
　　實(shí)例5-4　匯總報(bào)表實(shí)例　
　　實(shí)例5-5　繪制統(tǒng)計(jì)量表格　
第6章　SAS繪圖　
　6.1　GPLOT過程　
　　實(shí)例6-1　GPLOT過程繪制圖形
　　編程操作　
　6.2　GCHART過程　
　　實(shí)例6-2　GCHART過程繪制
　　條形圖　
　　實(shí)例6-3　GCHART過程繪制GDP
　　數(shù)據(jù)的BLOCK圖形　
　6.3　G3D過程　
　　實(shí)例6-4　繪制二維正態(tài)分布曲面
　　圖形　
　　實(shí)例6-5　繪制　
　　函數(shù)的三維圖形　
第7章　數(shù)據(jù)描述　
　7.1　統(tǒng)計(jì)圖　
　　7.1.1　直方圖　
　　實(shí)例7-1　GCHART過程繪制
　　直方圖　
　　7.1.2　條形圖　
　　實(shí)例7-2　GCHART過程繪制
　　條形圖　
　　7.1.3　散點(diǎn)圖　
　　實(shí)例7-3　GPLOT過程繪制散點(diǎn)圖　
　　7.1.4　餅圖　
　　實(shí)例7-4　GCHART過程繪制餅圖　
　　7.1.5　盒形圖　
　　實(shí)例7-5　BOXPLOT過程繪制
　　盒形圖　
　　7.1.6　莖葉圖　
　　實(shí)例7-6　UNIVARIATE過程繪制
　　莖葉圖　
　　7.1.7　時(shí)間序列圖　
　　實(shí)例7-7　TIMEPLOT過程繪制
　　時(shí)間序列圖　
　7.2　統(tǒng)計(jì)量　
　　7.2.1　集中趨勢(shì)　
　　實(shí)例7-8　利用MEAN函數(shù)求
　　平均數(shù)　
　　7.2.2　離散程度　
　　實(shí)例7-9　利用函數(shù)VAR和STD
　　求方差和標(biāo)準(zhǔn)差　
　　7.2.3　分布狀態(tài)　
　　實(shí)例7-10　利用SKEWNESS　和
　　KURTOSIS函數(shù)求偏度
　　和峰度　
　7.3　數(shù)據(jù)分布　
　　實(shí)例7-11　SAS中的部分概率分布
　　函數(shù)的應(yīng)用　
第8章　描述性統(tǒng)計(jì)分析　
　8.1　SAS編程進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析　
　　8.1.1　基本概念　
　　8.1.2　FREQ過程　
　　實(shí)例8-1　頻數(shù)表的生成實(shí)例　
　　實(shí)例8-2　繪制實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)表格　
　　8.1.3　MEANS過程　
　　實(shí)例8-3　求平均增長(zhǎng)率　
　　實(shí)例8-4　利用MEANS過程求各種
　　統(tǒng)計(jì)量　
　　8.1.4　UNIVARIATE過程　
　　實(shí)例8-5　利用UNIVARIATE過程
　　求各種統(tǒng)計(jì)量　
　　實(shí)例8-6　求樣本的極差、上四分位
　　數(shù)和下四分位數(shù)　
　　8.1.5　TABULATE過程　
　　實(shí)例8-7　制作數(shù)據(jù)表格　
　8.2　其他描述性統(tǒng)計(jì)過程　
　　8.2.1　產(chǎn)生描述性統(tǒng)計(jì)值的輸出
　　文件：PROC　SUMMARY　
　　實(shí)例8-8　SUMMARY語句實(shí)例　
　　8.2.2　統(tǒng)計(jì)值的圖形表示：PROC　
　　CHART　
　　實(shí)例8-9　繪制數(shù)據(jù)分布圖形　
　　實(shí)例8-10　利用CHART過程的
　　VBAR及HBAR命令
　　繪制條形圖　
　　8.2.3　一般制圖：PROC　PLOT　
　　實(shí)例8-11　PLOT過程繪制圖形　
第9章　ANALYST模塊　
　9.1　ANALYST模塊概述　
　　9.1.1　ANALYST模塊簡(jiǎn)介　
　　9.1.2　ANALYST菜單介紹　
　9.2　數(shù)據(jù)集的窗口操作　
　　9.2.1　數(shù)據(jù)集輸入　
　　9.2.2　數(shù)據(jù)表修改　
　　9.2.3　數(shù)據(jù)保存　
　9.3　繪制統(tǒng)計(jì)圖　
　　9.3.1　條形圖　
　　9.3.2　餅圖　
　　9.3.3　散點(diǎn)圖　
　9.4　統(tǒng)計(jì)分析　
第10章　參數(shù)估計(jì)與假設(shè)檢驗(yàn)　
　10.1　參數(shù)估計(jì)和假設(shè)檢驗(yàn)概述　
　　10.1.1　參數(shù)估計(jì)　
　　10.1.2　假設(shè)檢驗(yàn)　
　10.2　假設(shè)檢驗(yàn)的SAS過程　
　　10.2.1　UNIVARIATE過程　
　　10.2.2　MEANS過程　
　　10.2.3　TTEST過程　
　10.3　不同類型的均值和方差的檢驗(yàn)　
　　10.3.1　單變量均值t檢驗(yàn)　
　　實(shí)例10-1　TTEST過程的實(shí)例數(shù)據(jù)
　　分析　
　　實(shí)例10-2　總體均值檢驗(yàn)　
　　10.3.2　樣本均數(shù)與總體均數(shù)差異的
　　t檢驗(yàn)　
　　實(shí)例10-3　均值的顯著性差別
　　檢驗(yàn)　
　　10.3.3　配對(duì)資料的t檢驗(yàn)　
　　實(shí)例10-4　乳酸飲料實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的
　　配對(duì)t檢驗(yàn)　
　　實(shí)例10-5　均值有無差異的檢驗(yàn)　
　　10.3.4　兩樣本均數(shù)比較的t檢驗(yàn)　
　　實(shí)例10-6　均數(shù)差別的顯著性
　　檢驗(yàn)　
　　實(shí)例10-7　數(shù)據(jù)比例的顯著性
　　檢驗(yàn)　
　10.4　正態(tài)性檢驗(yàn)　
　　實(shí)例10-8　樣本數(shù)據(jù)的正態(tài)性檢驗(yàn)
　　實(shí)例1　
　　實(shí)例10-9　樣本數(shù)據(jù)的正態(tài)性檢驗(yàn)
　　實(shí)例2　
第11章　方差分析與協(xié)方差分析　
　11.1　方差分析的基本原理　
　　11.1.1　自由度與平方和分解　
　　11.1.2　F檢驗(yàn)　
　11.2　單因素方差分析　
　　11.2.1　單因素方差分析步驟　
　　11.2.2　判斷與結(jié)論　
　　11.2.3　ANOVA過程　
　　實(shí)例11-1　分析飼料營養(yǎng)效果是否
　　有明顯差異　
　　實(shí)例11-2　分析不同實(shí)驗(yàn)室試制的
　　紙張光滑度有無差異　
　　實(shí)例11-3　研究6種棉花種子包衣劑
　　對(duì)棉花生長(zhǎng)的影響　
　11.3　雙因素方差分析　
　　11.3.1　只考慮主效應(yīng)的多因素
　　方差分析　
　　11.3.2　存在交互效應(yīng)的多因素
　　方差分析　
　　實(shí)例11-4　某藥物對(duì)某癌細(xì)胞株增殖
　　影響的研究　
　11.4　協(xié)方差分析　
　　實(shí)例11-5　分析三種飼料的營養(yǎng)價(jià)值
　　之間有無顯著性差別　
第12章　回歸分析　
　12.1　線性回歸　
　　12.1.1　線性回歸模型　
　　12.1.2　回歸方程的顯著性檢驗(yàn)　
　　12.1.3　預(yù)測(cè)問題　
　12.2　REG過程　
　　實(shí)例12-1　分析我國內(nèi)地可支配
　　收入和消費(fèi)性支出之間
　　的關(guān)系　
　　實(shí)例12-2　利用多元線性回歸分析
　　學(xué)生肺活量及有關(guān)變量
　　的關(guān)系　
　12.3　多項(xiàng)式回歸　
　　12.3.1　曲線回歸的基本原理　
　　12.3.2　RSREG過程　
　　實(shí)例12-3　確定最佳經(jīng)濟(jì)用肥量的
　　多項(xiàng)式回歸模型　
　12.4　逐步回歸　
　　實(shí)例12-4　人體血糖、胰島素及生
　　長(zhǎng)素的多元線性回歸
　　關(guān)系　
　12.5　LOGISTIC回歸　
　　12.5.1　邏輯回歸模型概述　
　　12.5.2　LOGISTIC過程　
　　實(shí)例12-5　對(duì)照研究單因素兩暴露
　　水平及多暴露水平資料
　　的統(tǒng)計(jì)分析　
　12.6　非線性回歸　
　　12.6.1　非線性回歸分析的基本
　　原理　
　　12.6.2　NLIN過程　
　　實(shí)例12-6　酵母種群增長(zhǎng)的擬合
　　生長(zhǎng)模型　
　　實(shí)例12-7　最佳生長(zhǎng)模型的LOGISTIC
　　擬合　
第13章　主成分分析與因子分析　
　13.1　主成分分析　
　　13.1.1　主成分分析的數(shù)學(xué)原理　
　　13.1.2　用PRINCOMP過程進(jìn)行
　　主成分分析　
　　實(shí)例13-1　我國2006年經(jīng)濟(jì)發(fā)展
　　情況的主成分分析　
　13.2　因子分析　
　　13.2.1　因子分析的基本原理　
　　13.2.2　因子分析的基本步驟和
　　過程　
　　13.2.3　利用FACTOR過程進(jìn)行
　　因子分析　
　　實(shí)例13-2　中國房地產(chǎn)經(jīng)濟(jì)區(qū)的
　　研究分析　
　13.3　主成分分析和因子分析的區(qū)別　
第14章　相關(guān)分析和對(duì)應(yīng)分析　
　14.1　相關(guān)分析　
　　14.1.1　相關(guān)關(guān)系　
　　14.1.2　相關(guān)圖形和相關(guān)系數(shù)　
　　14.1.3　簡(jiǎn)單相關(guān)分析的CORR
　　過程　
　　實(shí)例14-1　簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)的計(jì)算　
　14.2　典型相關(guān)分析　
　　14.2.1　典型相關(guān)分析的基本原理　
　　14.2.2　典型相關(guān)分析的CANCORR
　　過程　
　　實(shí)例14-2　城市競(jìng)爭(zhēng)力與基礎(chǔ)設(shè)施的
　　典型相關(guān)分析　
　　實(shí)例14-3　城鎮(zhèn)居民收入和支出的
　　典型相關(guān)分析　
　14.3　對(duì)應(yīng)分析　
　　14.3.1　對(duì)應(yīng)分析的基本原理　
　　14.3.2　對(duì)應(yīng)分析的CORRESP
　　過程　
　　實(shí)例14-4　對(duì)應(yīng)分析在市場(chǎng)細(xì)分中
　　的應(yīng)用　
第15章　判別分析　
　15.1　判別分析的基本原理　
　　15.1.1　判別分析的含義　
　　15.1.2　判別分析的數(shù)學(xué)模型與判別
　　方法　
　15.2　判別分析的SAS過程　
　　15.2.1　DISCRIM過程　
　　15.2.2　CANDISC過程　
　　15.2.3　STEPDISC過程　
　15.3　綜合實(shí)例　
　　實(shí)例15-1　國內(nèi)各省市農(nóng)民家庭
　　收支情況的研究　
　　實(shí)例15-2　基于判別分析法的上市
　　公司財(cái)務(wù)分析研究　
第16章　聚類分析　
　16.1　聚類分析的基本原理　
　　16.1.1　聚類的數(shù)學(xué)原理　
　　16.1.2　SAS中的聚類過程　
　16.2　聚類分析的步驟和過程　
　　16.2.1　CLUSTER過程（系統(tǒng)聚類
　　過程）　
　　實(shí)例16-1　中國城鎮(zhèn)居民消費(fèi)結(jié)構(gòu)的
　　聚類分析　
　　16.2.2　FASTCLUS過程（快速聚類
　　過程）　
　　實(shí)例16-2　聚類分析在客戶定位中
　　的應(yīng)用研究　
　　16.2.3　VARCLUS過程（變量聚類
　　過程）　
　　實(shí)例16-3　變量聚類在多指標(biāo)系統(tǒng)
　　評(píng)價(jià)中的應(yīng)用　
　　16.2.4　TREE過程（畫樹狀圖
　　過程）　
　　實(shí)例16-4　對(duì)全球各國信息設(shè)施的
　　發(fā)展情況進(jìn)行聚類分析
　　研究　
第17章　生存分析　
　17.1　生存分析基本概述　
　　17.1.1　生存分析的基本概念　
　　17.1.2　生存資料的特點(diǎn)　
　　17.1.3　生存分析方法　
　17.2　生存分析的LIFETEST過程　
　　實(shí)例17-1　生存分析在醫(yī)學(xué)課題研
　　究中的應(yīng)用　
　17.3　COX模型回歸分析　
　　17.3.1　COX回歸模型　
　　17.3.2　PHREG過程　
　　實(shí)例17-2　COX模型的分析應(yīng)用　
第18章　時(shí)間序列分析　
　18.1　時(shí)間序列概述　
　　18.1.1　時(shí)間序列的組成部分　
　　18.1.2　時(shí)間序列的數(shù)學(xué)模型　
　　18.1.3　時(shí)間序列的因素分析　
　　18.1.4　隨機(jī)時(shí)間序列分析　
　　18.1.5　時(shí)間序列的分析步驟　
　18.2　SAS的ARIMA過程　
　18.3　綜合實(shí)例　
　　實(shí)例18-1　化工生產(chǎn)數(shù)據(jù)的時(shí)間
　　序列分析　
　　實(shí)例18-2　國內(nèi)金融及保險(xiǎn)業(yè)每人
　　每月平均薪資趨勢(shì)
　　分析　
　　實(shí)例18-3　運(yùn)用ARIMA過程對(duì)上證
　　指數(shù)日線數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合
　　分析　
第19章　SAS數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用　
　19.1　SAS數(shù)據(jù)挖掘　
　19.2　SAS數(shù)據(jù)挖掘方法論——
　　SEMMA　
　　19.2.1　數(shù)據(jù)取樣　
　　19.2.2　數(shù)據(jù)探索　
　　19.2.3　問題明確化、數(shù)據(jù)調(diào)整和
　　技術(shù)選擇　
　　19.2.4　模型研發(fā)　
　　19.2.5　模型評(píng)估　
　19.3　數(shù)據(jù)挖掘套件SAS/EM　
　　實(shí)例19-1　SAS/EM聚類分析　
　　實(shí)例19-2　購物籃問題分析　
第20章　SAS在數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)中的應(yīng)用　
　20.1　數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)簡(jiǎn)介　
　　20.1.1　數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)　
　　20.1.2　SAS中的預(yù)測(cè)分析模塊　
　20.2　數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)案例分析　
　　實(shí)例20-1　國民生產(chǎn)總值的預(yù)測(cè)　
　　實(shí)例20-2　SAS/Time　Series　
　　Forecasting　System
　　模塊應(yīng)用　
第21章　SAS在金融數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用　
　21.1　現(xiàn)金流貼現(xiàn)分析　
　　實(shí)例21-1　現(xiàn)金流貼現(xiàn)的計(jì)算　
　　實(shí)例21-2　企業(yè)現(xiàn)金流的貼現(xiàn)
　　計(jì)算　
　　實(shí)例21-3　利用金融函數(shù)compound
　　計(jì)算復(fù)利率　
　21.2　股票分類　
　　實(shí)例21-4　利用CLUSTER過程對(duì)
　　股票進(jìn)行聚類分析　
　21.3　資本資產(chǎn)定價(jià)模型（CAPM
　　模型）　
　　實(shí)例21-5　CAPM模型實(shí)例研究　
　21.4　B-S模型期權(quán)定價(jià)　
　　實(shí)例21-6　B-S期權(quán)定價(jià)的SAS
　　程序?qū)崿F(xiàn)


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