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章节
问答
1.1 SAS总体概览
1.2 SAS系统介绍（可免费试听）
1.3 SAS 模块介绍
1.4 SAS界面讲解
2.1 SAS 数据集
2.1.1 SAS逻辑库
2.1.2 直接创建数据
2.1.3 间接获取数据
2.2 SAS 语法
2.2.1 基本概念
2.2.2 语法规则
2.2.3 语法错误诊断与修正
2.3 SAS编程之data步
#文件操作语句:
Input、put、File、Set、Merge、Infile
3 运行语句
3.1 赋值和累加语句、Stop、abort、Where、output、Call
3.2 控制语句
Do、If、Return、Go to、Link、Continue、leave、select(do)
3.3 信息语句
Array、Informat、Format、Drop和keep、Retain、Attrib
4 SAS编程之proc步
Transpose、Means、Format、Plot、Standard、Rank、
Univariate、Options、Printto、Compare、Datasets、SQL
5 SAS运算符与函数
5.1 SAS运算符及其优先级
5.2 SAS函数
5.2.1 数学函数
5.2.2截取函数
5.2.3字符函数
5.2.4概率统计函数
5.2.5随机数函数
5.2.6日期函数
6 t检验
6.1 单样本t检验
6.2独立样本t检验
6.3配对样本t检验
7 方差分析
7.1单因素方差分析
7.2多因素方差分析
8 相关分析
8.1 变量关系之基：pearson线性相关
8.2 “万能”之spearman秩相关
8.3 多变量的度量：典型相关
8.3.1 典型相关系数及检验
8.3.2 典型结构分析
8.3.3 典型冗余分析
9 回归分析
9.1 简单回归分析
9.2 多元回归分析
9.3logistic回归分析
9.4 poisson回归
9.5 稳健回归
9.6对应分析
10.列联表分析
10.1 卡方分析
10.1.1 卡方配合度检验(goodness of fit test)
10.1.2 卡方独立性检验（test of independence）
10.1.3 分层卡方分析
10.1.4 配对卡方分析
11.主成分分析与因子分析
11.1 主成分分析
11.2 因子分析
12.聚类分析
12.1 大样本的快速聚类（fastclus）.
12.2 观测聚类过程（cluster）
12.3 变量聚类过程（varclus）
12.4 树形结构图（tree）
13.判别分析
13.1 一般判别分析（dicscrim）
13.2 典型判别分析（candisc）
13.3 逐步判别分析（stepdisc）
14.数据挖掘（SAS/EM）
构建预测模型：
一个消费者购买行为的例子-基于回归、决策树、神经网络模型的预测
发表
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1.2 SAS系统介绍（可免费试听）