SAS生物統(tǒng)計(jì)分析應(yīng)用教程

內(nèi)容概要

　　《SAS生物統(tǒng)計(jì)分析應(yīng)用教程》通過(guò)應(yīng)用SAS 9．13版軟件對(duì)生物統(tǒng)計(jì)學(xué)經(jīng)典例題進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，剖析各種統(tǒng)計(jì)分析方法的SAS程式結(jié)構(gòu)．講解SAS程式的套用方法和輸出結(jié)果判讀技巧。重點(diǎn)講解了SAS軟件在繪圖、描述性統(tǒng)計(jì)、方差分析、一元線性回歸與相關(guān)分析、多元線性回歸與相關(guān)分析、非線性回歸分析、典型性相關(guān)分析、聚類(lèi)與判別分析、主成分分析和因子分析等過(guò)程中的應(yīng)用。　　《SAS生物統(tǒng)計(jì)分析應(yīng)用教程》深入淺出、通俗易懂、詳略得當(dāng)、重點(diǎn)突出，讀者只需掌握統(tǒng)計(jì)方法的基本數(shù)學(xué)原理就可以學(xué)會(huì)SAS軟件的應(yīng)用，具有極強(qiáng)的實(shí)用性，不同專(zhuān)業(yè)和研究方向的研究生、本科生和廣大科研工作者可以根據(jù)需要選擇學(xué)習(xí)和采用。本書(shū)既適合作為生物、農(nóng)林、醫(yī)學(xué)類(lèi)專(zhuān)業(yè)的生物統(tǒng)計(jì)課程教材，也可以作為科研工作者的工具書(shū)。

書(shū)籍目錄

第一章 SAS系統(tǒng)簡(jiǎn)介1第一節(jié) SAS系統(tǒng)主要窗口1第二節(jié) SAS編程基礎(chǔ)2第三節(jié) SAS程式常用語(yǔ)句5第二章 繪圖7第一節(jié) 繪制散點(diǎn)圖7第二節(jié) 繪連線圖程式9第三節(jié) 散點(diǎn)圖和連線圖在同一坐標(biāo)系中輸出10第三章 描述性統(tǒng)計(jì)12第一節(jié) Means過(guò)程12第二節(jié) Univariate過(guò)程測(cè)驗(yàn)變數(shù)的正態(tài)分布適合程度14第四章 T檢驗(yàn)18第一節(jié) 單樣本平均數(shù)為常數(shù)的測(cè)驗(yàn)程式18第二節(jié) 兩個(gè)樣本成組數(shù)據(jù)的比較分析程式19第三節(jié) 成對(duì)數(shù)據(jù)的比較分析程式22第五章 卡方檢驗(yàn)——Freq過(guò)程檢驗(yàn)獨(dú)立性24第六章 單因素試驗(yàn)的方差分析27第一節(jié) 完全隨機(jī)試驗(yàn)設(shè)計(jì)27第二節(jié) 完全隨機(jī)區(qū)組試驗(yàn)設(shè)計(jì)33第三節(jié) 拉丁方試驗(yàn)設(shè)計(jì)統(tǒng)計(jì)分析程式36第四節(jié) 巢式試驗(yàn)設(shè)計(jì)統(tǒng)計(jì)分析程式38第七章 雙因素試驗(yàn)統(tǒng)計(jì)分析41第一節(jié) 不考慮交互效應(yīng)的雙因素試驗(yàn)41第二節(jié) 考慮交互效應(yīng)的完全隨機(jī)試驗(yàn)設(shè)計(jì)的雙因素試驗(yàn)43第三節(jié) 雙因素完全隨機(jī)區(qū)組試驗(yàn)設(shè)計(jì)的統(tǒng)計(jì)分析46第四節(jié) 裂區(qū)試驗(yàn)設(shè)計(jì)統(tǒng)計(jì)分析49第五節(jié) 條區(qū)試驗(yàn)設(shè)計(jì)統(tǒng)計(jì)分析52第八章 三因素試驗(yàn)統(tǒng)計(jì)分析59第一節(jié) 三因素完全隨機(jī)試驗(yàn)統(tǒng)計(jì)分析59第二節(jié) 三因素完全隨機(jī)區(qū)組試驗(yàn)統(tǒng)計(jì)分析63第九章 正交設(shè)計(jì)試驗(yàn)統(tǒng)計(jì)分析68第一節(jié) 不考慮交互效應(yīng)的正交試驗(yàn)的方差分析68第二節(jié) 考慮交互效應(yīng)的正交試驗(yàn)方差分析72第十章 一元線性回歸與相關(guān)分析程式77第一節(jié) 一元線性回歸分析程式77第二節(jié) 一元線性相關(guān)分析79第三節(jié) 協(xié)方差分析80第十一章 多元線性回歸與相關(guān)性分析90第一節(jié) 多元線性回歸分析90第二節(jié) 多元逐步線性回歸分析93第三節(jié) 多元線性相關(guān)性分析98第四節(jié) 兩組變量的典型相關(guān)性分析103第十二章 一元非線性回歸分析109第一節(jié) 一元多項(xiàng)式回歸分析109第二節(jié) Logistic曲線方程的分析112第三節(jié) 其他一元曲線回歸分析114第十三章 多元聚類(lèi)與判別117第一節(jié) 多元聚類(lèi)分析117第二節(jié) 成批調(diào)整法多元聚類(lèi)分析121第三節(jié) Bayes判別分析124第四節(jié) 逐步判別程式分析130第十四章 主成分分析法134第十五章 因子分析138參考文獻(xiàn)143

章節(jié)摘錄

版權(quán)頁(yè)：插圖：第十五章  因子分析前面介紹的幾種多元統(tǒng)計(jì)分析方法，包括多元線性回歸、聚類(lèi)分析、判別分析和主成分分析等，這些方法分析的變量都是可以直接測(cè)定的。然而，有些時(shí)候我們要研究的變量是不能或不易對(duì)其進(jìn)行直接測(cè)定的，如人的智力與數(shù)學(xué)能力、邏輯判斷能力、應(yīng)變能力等之間的關(guān)系，兒童智商與社會(huì)環(huán)境、學(xué)校環(huán)境及家庭教育之間的關(guān)系等問(wèn)題。針對(duì)這一類(lèi)問(wèn)題，1904年，Charles Spea.rman提出了因子分析方法。因子分析方法的基本思路是從多變量數(shù)據(jù)相互間的關(guān)系著手，找到支配這種關(guān)系的幾個(gè)相互獨(dú)立的因子，進(jìn)一步建立這些因子與原始變量間的數(shù)量關(guān)系，從而來(lái)預(yù)測(cè)這些因子的狀態(tài)。最終幫助我們發(fā)現(xiàn)隱藏在原始變量間的客觀規(guī)律。因子分析不僅給出因子模型，還要得出變量和因子間的相關(guān)關(guān)系。目前，因子分析已被廣泛地應(yīng)用于生命科學(xué)、醫(yī)學(xué)、經(jīng)濟(jì)和心理學(xué)等諸多領(lǐng)域，在SAS系統(tǒng)中，可用Factor過(guò)程完成因子分析。

編輯推薦

《SAS生物統(tǒng)計(jì)分析應(yīng)用教程》是普通高等教育“十二五”規(guī)劃教材之一。

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