附件2: “SAS数据管理与统计分析应用实战”课程大纲
一、SAS系统编程基础 |
1. SAS软件入门 |
1.1 SAS系统介绍 1.2 SAS软件系统的使用 |
2. SAS编程基础 |
2.1 SAS相关概念 2.2 常用SAS函数 2.3 SAS运算符 |
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3.建立SAS数据集 |
3.1 利用数据步程序建立SAS数据集 3.2 将其他数据文件转换成SAS数据集 |
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4.数据步程序设计 |
4.1 IF 4.2 DO
… END 4.3 GOTO 4.4 RETURN |
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5.SAS数据文件操作 |
5.1 建立永久数据:将数据集存盘 5.2 数据排序:SORT过程,将数据集中数据排序 5.3 数据集连接:SET语句,多数据集纵向连接 5.4 数据集合并:MERGE语句,多数据集横向合并 5.5 其他常用语句:PUT、FILE、OUTPUT 5.6 SAS文件管理命令及过程 |
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6.SAS过程步常用语句 |
6.1 PROC 6.2
BY 6.3 CLASS 6.4 VAR 6.5 WEIGHT 6.6 FREQ 6.7
ID 6.8 FORMAT 6.9 LABEL
6.10 OUTPUT 6.11 TITLE
6.12 FOOTNOTE 6.13 OPTIONS |
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二、SAS系统统计分析 |
1.基础统计分析过程 |
1.1 描述统计量
1.2 频数统计与柱状图
1.3 常用描述统计量计算 |
2.数据的探索性分析 |
2.1 直方图
2.2 拟合参数分布密度曲线 2.3 作经验分布图(cdfplot语句) 2.4 QQ图 2.5 盒型图 |
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3.属性数据分析 |
3.1 属性数据与列联表 3.2 关联性分析 |
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4.估计和检验 |
4.1 区间估计 4.2 总体参数检验 4.3 总体参数比较 4.4 正态性检验 |
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5.方差分析 |
5.1 方差分析的基本原理 5.2 单因素方差分析 5.3 多因素方差分析 5.4 均值多重比较 |
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6.相关分析 |
6.1 定量变量的相关 6.2 相关系数 6.3 相关系数检验 6.4 SAS相关分析 |
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7.回归分析 |
7.1 回归分析概述 7.2 多元线性回归模型 7.3 拟合多元线性回归 7.4 回归诊断 7.5 预测 |
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三、进阶统计分析 |
1.广义线性模型 |
1.1 列联表与对数线性模型 1.2 Logistic 回归 1.3
广义线性模型 |
2.主成分分析 |
2.1 主成分分析思想 2.2 主成分分析的步骤 2.3 主成分之选取 |
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3.因子分析 |
3.1 因子分析思想 3.2 因子分析的步骤 3.3 提取公共因子的方法 3.4 因子旋转 3.5 SAS编程实现 3.6 注意事项 |
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4.聚类分析 |
4.1 聚类分析思想 4.2 聚类分析类型 4.3 聚类分析分类 4.4 事先要确定分多少类:k-均值聚类 4.5 事先不确定分多少类:分层聚类 4.6 快速聚类 4.7 聚类要注意的问题 |
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5.判别分析 |
5.1 判别分析思想 5.2 根据距离判别的思想 5.3 Fisher判别法(先进行投影) 5.4 SAS编程 5.5 逐步判别法 |
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6.典型相关分析 |
6.1 两组变量的相关问题 6.2 典型相关分析 6.3 SAS编程实现 |
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7.对应分析 |
7.1 对应分析思想 7.2 SAS编程实现 |
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四、高级编程和案例应用 |
1.SQL查询 |
1.1 简介
1.2 单表查询
1.3 跨表查询
1.4 嵌套查询
1.5 案例 |
2.宏macro |
2.1 宏变量 2.2 定义宏 2.3 宏函数 2.4 宏表达式
2.5 宏语句
2.6 案例 |
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3.交互式矩阵语言 IML |
3.1 概述 3.2 数据集操作语句
3.3 循环语句 3.4 分支语句
3.5 CALL语句 3.6 案例 |
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4.ODS输出传递系统 |
4.1 RTF输出
4.2 HTML输出
4.3 PDF输出 4.4 数据文件输出 4.5 图形输出 |
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5.案例应用 |
5.1面板数据分析 5.2混合模型 5.3农业实验设计 5.4 指数编制 |
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