SAS编程技术教程

出版时间：2007-10  出版社：清华大学  作者：朱世武  页数：530  字数：827000  
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内容概要

本书是作者多年来利用SAS软件进行教学与科研工作的结晶。本书内容全面、系统性强、层次明确、语言简练，适合数学、统计学、经济和金融等专业的本科生、研究生作为高等学校相关专业的教材，同时也可供专业从业人员学习参考。本书封面贴有清华大学出版社防伪标签，无标签者不得销售。

作者简介

朱世武
　　数量经济专业博士、金融工程专业博士后。清华大学经济管理学院金融系副教授，金融量化分析与计算专业委员会副秘书长，中国金融学会金融工程专业委员会委员。研究领域为固定收益、风险管理、金融计算与建模、金融数据库。讲授过的课程有金融数据库、金融统计学、实证金融学、SAS编程技术，以及数据、模型与决策。主持或参与16项科研项目。在国内外学术期刊上发表论文40余篇。著有《SAS编程技术教程》、《金融计算与建模》。

书籍目录

第1篇对定量结果进行差异性分析
第1章SAS软件与SAS用法简介
1.1SAS软件简介
1.2SAS用法简介
1.3本章小结
第2章单因素设计一元定量资料差异性分析
2.1单组设计一元定量资料t检验与符号秩和检验
2.2配对设计一元定量资料t检验与符号秩和检验
2.3成组设计一元定量资料t检验
2.4成组设计一元定量资料Wi1coxon秩和检验
2.5单因素k（k≥3）水平设计定量资料一元方差分析
2.6单因素k（k≥3）水平设计定量资料一元协方差分析
2.7单因素k（k≥3）水平设计一元定量资料Kruska1-Wa11is秩和检验
2.8本章小结
第3章单因素设计一元生存资料差异性分析
3.1单因素设计一元生存资料分析简介
3.2生存资料统计描述
3.3生存曲线比较
3.4本章小结
第4章多因素设计一元定量资料差异性分析
4.1随机区组设计一元定量资料方差分析与Friedman秩和检验
4.2双因素无重复实验设计一元定量资料方差分析
4.3平衡不完全随机区组设计一元定量资料方差分析
4.4拉丁方设计一元定量资料方差分析
4.5二阶段交叉设计一元定量资料方差分析
4.6析因设计一元定量资料方差分析
4.7含区组因素的析因设计一元定量资料方差分析
4.8嵌套设计一元定量资料方差分析
4.9裂区设计一元定量资料方差分析
4.9.1问题与数据
4.10正交设计一元定量资料方差分析
4.11重复测量设计一元定量资料方差分析
4.12常见多因素实验设计一元定量资料协方差分析
4.13多个单因素两水平设计定量资料Meta分析
4.14本章小结
第5章单因素设计多元定量资料差异性分析
5.1问题、数据及统计分析方法的选择
5.2单因素设计定量资料多元方差和协方差分析
5.3本章小结
第6章多因素设计多元定量资料差异性分析
6.1问题、数据及统计分析方法的选择
6.2多因素设计定量资料多元方差和协方差分析
6.3本章小结
第2篇对定性结果进行差异性分析
第7章单因素设计一元定性资料差异性分析
7.1单组设计一维表资料统计分析
7.2配对设计四格表资料统计分析
7.3配对设计扩大形式的方表资料统计分析
7.4成组设计横断面研究四格表资料统计分析
7.5成组设计队列研究四格表资料统计分析
7.6成组设计病例对照研究四格表资料统计分析
7.7成组设计结果变量为多值有序变量的2×C表资料统计分析
7.8成组设计结果变量为多值名义变量的2×C表资料统计分析
7.9单因素多水平设计无序原因变量R×2表资料统计分析
7.10单因素多水平设计有序原因变量R×2表资料统计分析
7.11单因素多水平设计双向无序R×C表资料统计分析
7.12单因素多水平设计有序结果变量R×C表资料统计分析
7.13单因素多水平设计双向有序R×C表资料统计分析
7.14数据库形式表达资料的统计分析
7.15本章小结
第8章多因素设计一元定性资料差异性分析
8.1用加权检验处理结果变量为二值变量的高维列联表资料
8.2用检验处理结果变量具有3种性质的高维列联表资料
8.3用Meta分析分别合并处理多个成组设计定性资料
8.4ROC方法分析诊断试验资料
8.5本章小结
第9章多因素设计一元定性资料对数线性模型分析
9.1问题、数据及统计分析方法的选择
9.2用对数线性模型分析列联表资料
9.3本章小结
第3篇对定量结果进行预测性分析
第10章两变量简单线性回归分析
10.1问题、数据及统计分析方法的选择
10.2Pearson线性相关分析
10.3Spearman秩相关分析
10.4简单线性回归分析
10.5加权线性回归分析
10.6本章小结
第11章两变量可直线化曲线回归分析
11.1问题、数据及统计分析方法的选择
11.2对数函数、幂函数和双曲函数曲线回归分析
11.3指数函数曲线回归分析
11.4Logistic函数曲线回归分析
11.5本章小结
第12章各种复杂曲线回归分析
12.1多项式曲线回归分析
12.2Logistic曲线回归分析
12.3Gompertz曲线回归分析
12.4二项型指数曲线回归分析
12.5三项型指数曲线回归分析
12.6本章小结
第13章多重线性回归分析
13.1问题、数据及统计分析方法的选择
13.2多重线性回归分析
13.3REG过程语法简介
13.4本章小结
第14章主成分回归分析
14.1问题、数据及统计分析方法的选择
14.2单组设计多元定量资料主成分回归分析
14.3本章小结
第15章现岭回归分析
15.1问题、数据及统计分析方法的选择
15.2岭回归分析
15.3与岭回归分析有关的SAS语句说明
15.4本章小结
第16章Poisson回归分析
16.1问题、数据及统计分析方法的选择
16.2Poisson回归分析
16.3本章小结
第17章负二项回归与Probit回归分析
17.1问题、数据及统计分析方法的选择
17.2负二项回归分析
17.3对例17-2资料进行Probit回归分析
17.4对例17-3资料进行Probit回归分析
17.5相关的SAS过程语法简介
17.6本章小结
第18章生存资料COX模型回归分析
18.1实例
18.2生存资料COX模型回归分析简介
18.3生存资料COX模型回归分析
18.4本章小结
第19章生存资料参数模型回归分析
19.1实例
19.2生存资料参数模型回归分析简介
19.3生存资料参数模型回归分析
19.4LIFEREG过程简介
19.5本章小结
第20章时间序列分析
20.1时间序列分析简介
20.2指数平滑法
20.3ARIMA模型
20.4谱分析
20.5X12方法
20.6本章小结
第4篇对定性结果进行预测性分析
第21章非配对设计定性资料多重1ogistic回归分析
21.1问题、数据及统计分析方法的选择
21.2二值变量的多重1ogistic回归分析
21.3多值有序变量的多重1ogistic回归分析
21.4多值名义变量的多重1ogistic回归分析
21.5本章小结
第22章配对设计定性资料多重1ogistic回归分析
22.1问题、数据及统计分析方法的选择
22.4本章小结
第23章原因变量为定量变量的判别分析
23.1实例
23.2原因变量为定量变量的判别分析简介
23.3原因变量为定量变量的判别分析
23.4本章小结
第24章原因变量为定性变量的判别分析
24.1实例
24.2原因变量为定性变量的判别分析简介
24.3原因变量为定性变量的判别分析
24.4本章小结
第25章遗传资料统计分析的SAS实现
25.1SAS/Genetics简介
25.2ALLELE、HAPLOTYPE和HTSNP过程简介
25.3利用CASECONTROL和FAMILY过程进行关联分析
25.4亲缘系数和近交系数
25.5结果校正和图形输出
25.6本章小结
第26章用SAS/Genetics分析遗传流行病学资料
26.1基因、基因型频率测定与Hardy-Weinberg平衡定律的验证
26.2连锁不平衡与单体型分析
26.3多位点基因型与疾病关联分析
26.4标签SNP的确认与SAS程序
26.5一般人群病例对照遗传资料的关联分析
26.6家系数据的关联分析
26.7本章小结
第27章决策树分析
27.1决策树简介
27.2决策树的基本原理
27.3决策树种类及决策树构造思路
27.4递归分割的分裂准则
27.5变量重要性检测
27.6实际应用与结果解释
27.7用数据挖掘模块近似实现各种决策树算法
27.8本章小结
第28章神经网络分析
28.1前馈型神经网络简介
28.2多层感知器的学习
28.3模型过拟合
28.4模型复杂性的评价
28.5实际应用与结果解释
28.6本章小结
第5篇多变量间相互与依赖关系分析
第29章主成分分析
29.1实例
29.2主成分分析简介
29.3主成分分析
29.4PRINCOMP过程简介
29.5本章小结
第30章探索性因子分析
30.1实例
30.2因子分析简介
30.3探索性因子分析
30.4FACTOR过程简介
30.5本章小结
第31章路径分析
31.1问题与数据结构
31.2用REG过程实现路径分析
31.3用CALIS过程实现路径分析
31.4如何处理非同质资料的思考
31.5本章小结
第32章证实性因子分析
32.1实例
32.2证实性因子分析简介
32.3证实性因子分析
32.4CALIS过程简介
32.5本章小结
第33章结构方程模型分析
33.1实例
33.2结构方程模型简介
33.3结构方程模型分析
33.4本章小结
第34章典型相关分析
34.1实例
34.2典型相关分析概述
34.3典型相关分析
34.4CANCORR过程简介
34.5本章小结
第6篇变量或样品间亲疏关系或近似程度分析
第35章变量聚类分析
35.1实例
35.2变量聚类分析简介
35.3变量聚类分析
35.4VARCLUS过程简介
35.5本章小结
第36章无序样品聚类分析
36.1实例
36.2无序样品聚类分析简介
36.3无序样品聚类分析
36.4CLUSTER过程等简介
36.5本章小结
第37章有序样品聚类分析
37.1实例
37.2有序样品聚类分析概述
37.3用编程法实现有序样品聚类分析
37.4本章小结
第38章综合评价
38.1问题、数据及统计分析方法的选择
38.2用几种常用的综合评价方法解决实际问题
38.3本章小结
第39章多维尺度分析
39.1实例
39.2多维尺度分析简介
39.3多维尺度分析
39.4MDS过程简介
39.5本章小结
第40章定量资料对应分析
40.1实例
40.2对应分析简介
40.3定量资料对应分析
40.4数据结构及语句简介
40.5本章小结
第41章定性资料对应分析
41.1实例
41.2定性资料对应分析
41.3本章小结
第7篇数据挖掘技术与基因表达谱分析简析
第42章数据挖掘的概念及常用统计分析技术简介
42.1数据挖掘的基本概念
42.2SAS企业数据挖掘器介绍
42.3关联规则与序列规则
42.4分类预测
42.5本章小结
第43章基因表达谱的概念与数据分析技术简介
43.1基因表达谱的概念
43.2基因表达谱的数据获取及标准化
43.3基因表达数据分析技术
43.4基因调控网络分析
43.5本章小结
第44章生物信息学简介
44.1生物信息学定义
44.2统计学在生物信息学中的应用
44.3本章小结
第8篇用编程法绘制统计图与实现实验设计
第45章绘制统计图
45.1问题、数据及统计描述方法的选择
45.2绘制单式条图
45.3绘制复式条图
45.4绘制百分条图
45.5绘制圆图
45.6绘制箱式图
45.7绘制直方图
45.8绘制散布图
45.9绘制普通线图
45.10绘制半对数线图
45.11绘制P-P图和Q-Q图
45.12本章小结
第46章实验设计方案的SAS实现
46.1成组设计方案的SAS实现
46.2单因素多水平设计方案的SAS实现
46.3随机区组设计方案的SAS实现
46.4拉丁方设计方案的SAS实现
46.52×2交叉设计方案的SAS实现
46.63×3交叉设计方案的SAS实现
46.7析因设计方案的SAS实现
46.8含区组因素的析因设计方案的SAS实现
46.9裂区设计方案的SAS实现
46.10平衡不完全区组设计方案的SAS实现
46.11本章小结
第47章样本含量估计和检验效能分析
47.1样本含量估计的意义
47.2确定样本含量时应具备的条件
47.3估计总体均值时样本含量的估计
47.4估计总体率时样本含量的估计
47.5单组设计均值与率的检验时样本含量的估计
47.6配对设计均值与率的检验时样本含量的估计
47.7成组设计均值与率的差异性检验时样本含量的估计
47.8成组设计均值与率的等效性检验时样本含量的估计
47.9成组设计均值与率的非劣效或优效性检验时样本含量的估计
47.10单因素多水平设计均值与率的检验时样本含量的估计
47.11检验效能分析的概述
47.12单组、配对或交叉设计定量资料假设检验时检验效能的计算
47.13成组设计均值与率的差异性检验时检验效能的计算
47.14成组设计均值与率的等效性检验时检验效能的计算
47.15成组设计均值与率的非劣效或优效性检验时检验效能的计算
47.16本章小结
放在与本书配套的光盘上的内容
附录A与SAS语言有关的内容简介（第48章～第55章）
附录B四个非编程模块简介（第56章～第59章）
附录C数据挖掘技术与基因表达谱分析（第60章～第62章）
附录D各章实例与数据
附录E直接调用的SAS引导程序—SASPAL
附录F各章SAS输出结果
附录G各章计算原理与计算公式
附录H各章参考文献
附录I胡良平专著及配套软件简介

章节摘录

版权页：   插图：   14.2.7宏变量范围 宏变量以使用范围分为全局宏变量和局部宏变量，全局变量可以在SAS对话运行期间使用并且可以在程序的任何地方引用，局部变量则只能在创建该局部变量的宏中使用，在这个宏之外，这个局部变量就没有任何意义。 宏可以嵌套，但要注意的是宏中定义的宏变量都是局部变量，所以需要了解局部宏变量的使用范围。例如，如果在宏macro1中创建了一个宏macro2和一个宏变量a，同时macro2创建了宏变量b，这时候宏变量a是macro1和macro2的局部变量，而b则只是macro2的局部变量，对macro1没有意义。 宏变量是保存在符号表中的，这个符号表是用来列出宏变量的名称和它的值。符号表也分为全局符号表，用来呈现全局宏变量，还有针对不同宏的局部变量表，局部宏变量被储存在局部符号表中。局部符号表在宏运行之前创建。 使用9／6SYMEXIST语句可以查看一个宏是否存在。 ％let madc=321； ％put％SYMEXIST（madc）； 如果这个宏变量存在，函数％SYMEXIST就会返回1，如果不存在就会返回0。 下面讲解全局宏变量和局部宏变量。 14.2.8全局宏变量 全局宏变量包括： •除SYSPBUFF的所有自动宏变量； •在任何宏之外创建的宏变量； •由％GLOBAL语句创建的宏变量； •绝大多数由CALL SYMPUT语句创建的宏变量。 可以在SAS运行期间任何时间创建全局宏变量，同时除了一些不可改写的自动宏变量外，还可以在SAS运行期间的任意时间修改全局宏变量的值。在大多数的情况下，一旦定义了一个全局宏变量，它的值在整个SAS运行期间都是有效的，除非被修改。所以，如果一个全局宏变量名称存在，同时在一个宏里定义了一个有相同名称的局部宏变量（不是在%LOCAL语句中创建的宏变量或不是宏参数），这种情况下得到宏变量不是局部的，而是全局的，因为这个创建局部宏变量的语句，在同名称的全局宏变量存在的条件下被修改成全局宏变量，而不是创建局部变量。

用户评论 (总计17条)

•   这本书不值得买，基本上只是把程序简单罗列出来而已，不仅没有必要的讲解，而且连程序的运行的结果也没有给出。我买了之后超级后悔，和原版的教程根本没法比。强烈怀疑纯粹是赚钱目的书。建议想学SAS的还是从原版书开始个人推荐the little sas book，虽是英文，但是很简单，四级水平就够了。讲解透彻，浅显易懂。网上到处都下得到
•   我都怀疑推荐购买的人你们都仔细看了没？语句是挺简单的，但是看不懂，有些语句都不知道怎么突然就冒出来了，而且还没有说明，也就是说本书在语法说明时要么没有例子，要么搞一些看不懂的例子，龌龊之极！而且多元分析也没有提及。
•   层次清晰，但语句过于简略，不适合学习用书，较适合作为使用时的参考书。
•   作为SAS基础学习，其实是很细致的，但是比起SAS公司的教程还是略逊一筹。
•   老师推荐的~~不错！统计学的好书
•   看着别的同学使用该书而买的，效果还可以，虽然有些内容很简略
•   该书完全没有体现SAS的好处，感觉和C语言差不多。
•   刚开始看还行，但越看越无聊，有些程序都运行不起来
•   内容全面，适合初学者。
•   老师推荐的，统计学的教学sas课程用的就是这本。
•   内容不错，就是油墨的味道有点重
•   简单易学！很好的实用的书
•   内容较基础，对初学者有用
•   教材简单易懂，对于金融专业的学生来讲是很好的计算工具，我强烈推荐。
•   　　作为一个有着3+ yrs 的SASor，实话实说，这本书一般般。
  　　
  　　1. 书中的编排体系基本是字典式的，跟看HELP没啥区别。不对，区别是不如help清晰。
  　　
  　　2. 书中有明显的错误。
  　　
  　　3. 对有英语恐惧的人来说，可以不读。不过，相比SAS V8 基础教程，此书还是差一点。
•   　　对初学 SAS，且没有旁人指导的情况下，
  　　这本书有些粗糙。
  　　个人感觉....
  　　个人意见哈。
  　　
•   初学者自学您推荐哪本书？