數(shù)據(jù)分析與SAS實驗

前言

實踐教學(xué)是高等教育本質(zhì)的必然要求，是踐行應(yīng)用型人才培養(yǎng)的必經(jīng)之路，是地方行業(yè)性教學(xué)型本科院校辦學(xué)的重要特征。近幾年來，各高校經(jīng)濟與管理類專業(yè)實驗教學(xué)已經(jīng)逐步開展，把實驗教學(xué)作為教學(xué)改革的抓手、知識融合的平臺以及聯(lián)系社會的橋梁，然而如何進(jìn)一步完善實驗教學(xué)體系、提高實驗實踐教學(xué)水平與質(zhì)量已經(jīng)成為各高校亟待解決的問題。應(yīng)用型高等院校經(jīng)管類系列實驗教材以提高高等院校經(jīng)濟與管理類專業(yè)實驗教學(xué)的建設(shè)水平為目的，以實驗教材建設(shè)為突破口，探討高等院校經(jīng)濟與管理類實驗教材的新方向、新思路、新內(nèi)容、新模式。本系列實驗教材的編寫緊緊圍繞“知行合一，能力為尚，積淀特色，共享協(xié)作”的地方行業(yè)性教學(xué)型經(jīng)濟與管理類實驗教學(xué)理念，貫徹以現(xiàn)代教育技術(shù)為基本手段，以實驗資源共享與應(yīng)用為條件，強化理論教學(xué)與實踐教學(xué)互動與互補，“實踐與理論相結(jié)合”和在“做中學(xué)”的指導(dǎo)思想，強調(diào)實驗教材建設(shè)與實驗課程建設(shè)、實驗項目建設(shè)、實驗教師隊伍建設(shè)以及深化實驗教學(xué)改革相結(jié)合，力圖通過系列教材建設(shè)規(guī)范實驗教學(xué)內(nèi)容和實驗項目，促進(jìn)實驗教學(xué)質(zhì)量的提高。（一）本系列實驗教材內(nèi)容與教學(xué)方式符合實驗教學(xué)規(guī)律和要求。具體表現(xiàn)在以下幾個方面：1.實驗教材以實驗項目為章節(jié)，按如下體例編寫：實驗?zāi)康暮蛯嶒炓?；實驗的基本原理；實驗儀器、軟件和材料或?qū)嶒灜h(huán)境；實驗方法和操作步驟；實驗注意事項；數(shù)據(jù)處理和實驗結(jié)果分析；實驗報告。當(dāng)然，對于不同的課程，根據(jù)其本身的學(xué)科特點，實驗教材的編寫體例并不完全一致。2.增加綜合性、設(shè)計性、創(chuàng)新性實驗項目的比例，并逐步將科研成果項目轉(zhuǎn)化為教材的實驗項目。3.與當(dāng)前流行的實驗平臺軟件或硬件及教材內(nèi)容緊密結(jié)合，符合一般軟件要求。4.充分體現(xiàn)以學(xué)生為主體，明確實驗教學(xué)的內(nèi)涵。實驗教學(xué)過程體現(xiàn)以學(xué)生操作為主，教師輔導(dǎo)為輔，少量時間教師講解，大部分時間學(xué)生操作的特點。5.按實驗教學(xué)規(guī)律分配學(xué)時，并且有多余的實驗項目供學(xué)生利用開放實驗室自主學(xué)習(xí)。6.內(nèi)容精練，主次分明，詳略得當(dāng)，文字通俗易懂，圖表與正文密切配合。

內(nèi)容概要

本教材針對具有概率統(tǒng)計和多元統(tǒng)計基礎(chǔ)的本科生編寫。本書從SAS軟件編程技術(shù)、數(shù)據(jù)分析方法介紹入手，將統(tǒng)計分析方法應(yīng)用于金融分析中，對證券市場投資理論進(jìn)行實證分析。在提供運用統(tǒng)計方法來進(jìn)行金融實證研究方法的基礎(chǔ)上，突出對學(xué)生運用數(shù)學(xué)工具和計算機工具進(jìn)行實證分析能力的培養(yǎng)。     本書不僅展現(xiàn)了SAS軟件技術(shù)應(yīng)用，同時也力求使讀者對數(shù)據(jù)分析有一個較深的了解，以使讀者在金融數(shù)據(jù)分析和統(tǒng)計模型上有更深入學(xué)習(xí)和研究。本書適合作為具有一定概率統(tǒng)計基礎(chǔ)的財經(jīng)專業(yè)的學(xué)生使用的實驗教材。

書籍目錄

緒論  SAS軟件系統(tǒng)入門實驗一  描述性統(tǒng)計量計算與正態(tài)性檢驗(驗證性實驗)實驗二  區(qū)間估計與假設(shè)檢驗(設(shè)計性實驗)實驗三  回歸分析和方差分析(設(shè)計性實驗)實驗四  聚類分析與判別分析(設(shè)計性實驗)實驗五  主成份分析與因子分析(驗證性實驗)實驗六  典型相關(guān)分析(驗證性實驗)實驗七  時間序列模型(設(shè)計性實驗)實驗八  金融計算與建模(綜合性實驗)參考文獻(xiàn)

章節(jié)摘錄

插圖：一、實驗原理現(xiàn)實中的統(tǒng)計對象經(jīng)常用多個指標(biāo)來表示，如人口普查，就可以有姓名、性別、出生年月日、籍貫、婚姻狀況、民族、政治面貌、地區(qū)等；而企業(yè)調(diào)查，可以有凈資產(chǎn)、負(fù)債、盈利、職工人數(shù)、還貸情況等。在很多情形中，指標(biāo)之間是有一定相關(guān)關(guān)系的，這時可以解釋為這兩個指標(biāo)反映此統(tǒng)計對象的信息有一定的重疊，而重疊的信息自然會增加一些重復(fù)的工作。在用統(tǒng)計分析方法研究多變量的課題時，變量個數(shù)太多也會增加課題的復(fù)雜性。所以多個指標(biāo)（變量）進(jìn)行分析時，我們往往希望綜合使用這些指標(biāo)，這時有主成份分析、因子分析等方法可以把數(shù)據(jù)的維數(shù)降低，同時又盡量不損失數(shù)據(jù)中的信息。（一）主成份分析主成份分析是對于原先提出的所有變量，建立盡可能少的新變量，使得這些新變量是兩兩不相關(guān)的，而且這些新變量在反映課題的信息方面盡可能保持原有的信息。這種將多個變量通過線性變換轉(zhuǎn)換為較少個重要變量的多元統(tǒng)計分析方法叫主成份分析，又稱主分量分析。1.主成份分析基本思想。主成份分析的基本思想是設(shè)法將原來眾多的具有一定相關(guān)性的指標(biāo)（如h個指標(biāo)），重新組合成一組新的互不相關(guān)的綜合指標(biāo)。通常數(shù)學(xué)上的處理就是將原來h個指標(biāo)的某種線性組合來作為新的綜合指標(biāo)?？墒沁@種線性組合有很多，應(yīng)該如何去選取呢？

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《數(shù)據(jù)分析與SAS實驗》：應(yīng)用型高等院校經(jīng)管類系列實驗教材·數(shù)學(xué)

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