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第1篇 统计学基础知识与SAS软件应用技巧 1

第1章 绪论 1

第1节 统计学的理论基础和研究对象 1

第2节 统计学的任务和作用 1

第3节 统计学的主要内容 2

第4节 学习统计方法的捷径 3

第5节 统计资料的类型 4

第6节 数据结构与统计方法的匹配 4

第7节 几个重要的统计名词 5

第2章 试验设计入门 8

第1节 试验设计的意义、要素、原则和原理 8

第2节 试验设计原则的实施办法 11

第3节 试验设计类型的概述 14

第3章 统计描述 15

第1节 统计表 15

第2节 统计图 17

第3节 平均指标--度量定量指标的平均水平 21

第4节 变异指标--度量定量指标的变异程度 23

第5节 随机变量及其概率分布 24

第6节 平均指标与变异指标的结合使用 26

第7节 分位数--描述偏态分布资料的分布情况和离散趋势 27

第8节 正态性检验 28

第9节 相对指标--对定性资料进行统计描述 30

第3节 使用SAS必须了解的几个基本概念 35

第2节 应用SAS的捷径 35

第1节 SAS软件简介 35

第4章 SAS软件应用入门 35

第4节 使用SAS必须掌握的几组重要命令 40

第5节 实际运行SAS的步骤 40

第5章 SAS实用程序编写技巧 42

第1节 数据步流程 42

第2节 创建数据集的途径 45

第3节 建立数据集的技巧 46

第6章 用SAS软件实现简单的统计分析 50

第1节 用SAS实现单变量统计分析 50

第2节 用SAS语言编程求小样本率的置信区间 52

第1节 条图、圆图和直方图 53

第7章 用SAS/GRAPH模块绘制常用统计图的方法 53

第2节 散布图、普通线图和半对数线图 55

第2篇 试验设计与定量资料的统计分析 57

第1章 基本概念与方法的概述 57

第1节 假设检验中有关的基本概念 57

第2节 定量资料统计分析方法的概述 60

第2章 单组、配对和成组设计及其定量资料的统计分析 61

第1节 单组设计及其资料的统计分析 61

第2节 配对设计及其资料的统计分析 65

第3节 成组设计及其资料的统计分析 69

第4节 几种试验设计类型的鉴别 77

第3章 误差固定的方差分析设计类型及其定量资料的统计分析 79

第1节 方差分析的应用场合、基本思想和前提条件 79

第2节 单因素k(k≥3)水平设计及其资料的统计分析 81

第3节 配伍组设计及其资料的统计分析 88

第4节 交叉设计及其资料的统计分析 92

第5节 拉丁方设计及其资料的统计分析 94

第6节 不完全拉丁方设计及其资料的统计分析 96

第7节 希腊拉丁方设计及其资料的统计分析 97

第8节 析因设计及其资料的统计分析 98

第10节 正交设计及其资料的统计分析 107

第9节 含区组因素的析因设计及其资料的统计分析 108

第4章 误差变动的方差分析设计类型及其定量资料的统计分析 117

第1节 平衡不完全区组设计及其资料的统计分析 117

第2节 系统分组(或嵌套)设计及其资料的统计分析 120

第3节 裂区(或分割)设计及其资料的统计分析 123

第4节 具有重复测量设计及其资料的统计分析 129

第2节 具有显著性的单因素各水平之间的多重比较 146

第5章 多个均数或均值向量之间的多重比较 146

第1节 有关的名词概念和符号的含义 146

第3节 具有显著性的交互作用项各水平之间的多重比较 150

第3篇 试验设计与定性资料的统计分析 152

第1章 2×2表资料的假设检验 152

第1节 试验设计及资料的表达格式 152

第2节 分析2×2表资料的常用公式及应用条件 153

第3节 应用举例 155

第4节 队列研究和病例-对照研究资料的分析 160

第2章 R×C表资料的统计分析 164

第1节 R×C表资料的分类 164

第2节 双向无序R×C表资料的统计分析 165

第3节 单向有序R×C表资料的统计分析 168

第4节 双向有序且属性不同的R×C表资料的统计分析 177

第5节 双向有序且属性相同的R×C表资料的统计分析 182

第6节 R×C表资料的分割 188

第7节 精确分割x2值及其自由度的方法 189

第3章 高维列联表资料的统计分析 191

第1节 用合并法把三维表压缩成二维表 191

第2节 定性资料的对数线性模型分析 197

第3节 定性资料的logistic回归分析 199

第4篇 试验设计与回归分析 215

第1章 回归分析的种类与简单回归分析 215

第1节 回归分析的任务和种类 215

第3节 直线回归与相关分析的计算和应用 216

第2节 直线回归与相关分析的概念和要点 216

第4节 具有重复试验数据的直线回归分析 226

第5节 加权直线回归的应用--半数有效量的估计 229

第6节 可直线化的简单曲线的拟合 235

第7节 一般多项式曲线拟合 239

第8节 非线性曲线拟合 241

第9节 举例复习曲线拟合的全过程 243

第10节 两条或多条回归直线的比较 246

第2章 多元线性回归分析 248

第1节 多元线性回归分析的概述 248

第2节 应用举例 249

第3节 变量筛选方法 257

第4节 回归诊断方法 259

第5节 用各种筛选变量方法编程的技巧 260

第6节 与回归分析有关的重要统计术语和统计量的注解 263

第3章 协方差分析 265

第1节 协方差分析的概述 265

第2节 一元协方差分析应用举例 275

第3节 多元协方差分析应用举例 275

第4章 直接试验设计与回归分析 278

第1节 回归分析试验设计方法的发展 278

第2节 各因素水平数相同时的直接试验设计 279

第3节 各因素水平数不同时的直接试验设计 280

第4节 关于直接试验设计的几点说明与解释 281

第5节 直接试验设计的SAS源程序 282

第6节 直接试验设计SAS程序的运行 286

第7节 应用举例 291

第8节 设计矩阵均匀性函数简介 293

第5篇 生存分析 295

第1章 基本概念 295

第1节 生存资料的特点 295

第2节 生存时间函数 295

第3节 生存分析方法的分类 296

第2章 生存资料的非参数统计方法 297

第1节 统计描述与非参数分析概述 297

第2节 用LIFETEST过程实现统计计算 297

第3节 生存资料非参数统计方法中的有关计算公式 304

第1节 COX回归模型(半参数回归模型) 307

第2节 COX模型回归分析应用举例 307

第3章 COX模型回归分析 307

第4章 参数模型回归分析 312

第1节 参数回归模型 312

第2节 参数模型回归分析应用举例 312

第6篇 多元统计分析 316

第1章 主成分分析 316

第1节 基本概念与数据结构 316

第2节 主成分的表达式与性质 316

第3节 用PRINCOMP过程实现主成分分析 318

第4节 合成资料的主成分分析 321

第2章 因子分析 324

第1节 基本概念 324

第2节 因子模型 324

第3节 因子分析的基本定理与任务 325

第4节 用FACTOR过程实现因子分析 326

第3章 对应分析 331

第1节 方法的概述 331

第2节 对应分析中的变量变换方法 331

第3节 用CORRESP过程实现对应分析 331

第4章 聚类分析 336

第1节 方法的概述 336

第2节 用VARCLUS过程实现变量聚类分析 336

第3节 用CLUSTER过程实现样品聚类分析 343

第4节 用FASTCLUS过程实现大样本样品聚类分析 347

第5节 用ACECLUS过程对拟作样品聚类分析的资料进行预处理 348

第6节 用SAS/GRAPH模块绘制样品聚类图的SAS程序 349

第1节 定性资料的判别分析 355

第5章 判别分析 355

第2节 定量资料的逐步判别分析(考虑变量筛选) 357

第3节 一般判别分析(不考虑变量筛选) 361

第6章 典型相关分析 367

第1节 方法的概述 367

第2节 用CANCORR过程实现典型相关分析 367

附录1 各篇练习题及其参考答案 371

第1篇练习题 371

第2篇练习题 372

第3篇练习题 378

第4篇练习题 381

第5篇练习题 384

第6篇练习题 385

【SAS程序】-【FLJZ.PRG】 387

第1篇练习题参考答案 388

第2篇练习题参考答案 388

第3篇练习题参考答案 389

第4篇练习题参考答案 391

第5篇练习题参考答案 391

第6篇练习题参考答案 391

附录2 统计用表及其产生这些表所需的SAS程序 392

2.1 统计用表 392

表2.1 t、r、r5、x2临界值 392

表2.2 F临界值(方差齐性检验用，双侧概率为0.05) 393

表2.3 F临界值(方差分析用，单侧概率为0.05) 395

表2.4 F临界值(方差分析用，单侧概率为0.01) 395

【SAS程序】-【KFLJZ.PRG】 396

【SAS程序】-【TLJZ.PRG】 396

2.2 产生上述表所需的SAS程序 396

附录3 估计样本含量的常用公式 399

3.1 估计总体均数时所需的样本含量 399

3.2 估计总体率时所需的样本含量 399

3.3 采用单组设计或定量资料的配对设计时所需的样本含量 399

3.4 采用成组设计时所需的样本含量 400

3.5 两总体率比较时所需的样本含量 400

3.6 四格表中配对设计时所需的样本含量 400

3.7 直线相关分析时所需的样本含量 400

3.8 两总体相关系数比较时所需样本含量 400

3.9 两总体生存率比较时所需的样本含量 401

4.2 普阿松分布 402

4.3 几何分布 402

附录4 常用离散型随机变量的概率分布 402

4.1 二项分布 402

附录5 与SAS软件有关的内容 403

5.1 SAS表达式简介 403

5.2 SAS函数简介 403

5.3 SAS语句简介 405

5.4 SAS过程名及功能简介 417

5.5 SAS命令简介 418

5.6 SAS中宏知识简介 420

附录6 中英文对照索引 425

附录7 参考文献 429

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