课程目录:SAS数据统计分析培训
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一、SAS总体概览

1.1课程介绍

1.2 SAS系统介绍

1.3 SAS模块介绍

1.4 SAS界面讲解

二、SAS数据集

2.1 SAS数据集与逻辑库

2.2直接创建数据:手动创建

2.3间接获取数据:访问本地文件与数据库

三、SAS语法

3.1基本概念

3.2语法规则

3.3语法错误诊断与修正

四、SAS编程之data步——数据预分析

案例1:如何管理数据集

案例2:数据格式的排列组合

案例3:数据的纵向汇总

案例4:条件语句的设置

五、SAS编程之proc步——统计描述

5.1平均数和标准差的意义

5.2正态分布有多重要

5.3数据标准化变换

5.4缺失值填补

六、编程之proc步——统计推断

6.1差异性分析

——设检验原理

——t检验:判断组间差异

——方差分析:判断多组间差异

——协方差分析:存在协变量的群组差异

6.2相关性分析

——散点图提供了变量间的关系模式

——变量关系的基础:pearson、spearman相关系数

——偏相关分析

——多变量相关性:典型相关

6.3线性回归分析

6.4稳健的logistics回归

预分析:卡方独立性检验

构建模型与模型诊断、修正

自变量筛选与多模型评估:roc曲线

自变量的筛选:逐步回归

何谓稳健?

6.5 poisson回归

6.6稳健回归

6.7主成分分析

6.8对应分析

预分析:频数、交叉表与卡方

一元对应分析:行为与选择的对应特征

多元对应分析:维度的意义

6.9联合分析

七、数据挖掘(SAS/EM)

统计模型与数据挖掘的区别:数据量、数据度、时间、关注点

构建预测模型:购倾向分析:基于回归、决策树、神经网络模型的预测