SAS数据挖掘与分析的内容简介

1. SAS数据挖掘与分析的内容简介

《SAS数据挖掘与分析》的前8章介绍了数据挖掘和统计分析所用的各类命令语句，第9～17章着重介绍如何用命令语句及其对话框进行常用的初高级统计和专业统计，并对统计结果进行了科学准确的分析。《SAS数据挖掘与分析》面向全国高校统计学、医学、心理学、市场营销学、人文社会学、信息管理学及财经学等专业的本科生和研究生，可作为这些专业及其他非计算机专业学生必选的统计教材，也是数据挖掘和信息分析方面的利器。

2. SAS统计分析从入门到精通的介绍

《SAS统计分析从入门到精通》一书于2009年由人民邮电出版社出版发行。在数据处理和统计分析领域，SAS软件被誉为标准软件，在我国广泛应用于医学、农林、财经、社会科学、行政管理等众多领域。该书分为11章讲解SAS统计分析相关知识，全面透彻地讲解统计分析与数据挖掘技术，内容包括数据预处理、数据的描述、统计推断、相关与回归分析、因子分析、聚类分析与判别分析、列联分析与对应分析、定性数据分析和时间序列分析。

3. SAS统计分析从入门到精通的内容简介

《SAS统计分析从入门到精通》实用性强，避免复杂的数学公式推导，并且通过菜单和编程两种方式实现统计分析和得到结论的全部过程。《SAS统计分析从入门到精通》既可作为高等院校本科生和研究生的统计学教材，又可以作为管理、金融、医学领域进行数据分析的自学教材，同时还可以作为从事数据分析与数据管理的研究人员的参考用书。

4. SAS统计分析教程的简介

本书内容丰富且新颖，适用面宽且可操作性强。涉及到定量与定性资料差异性和预测性分析、变量间和样品间相互与依赖关系及近似程度分析、数据挖掘与基因表达谱分析、绘制统计图与实验设计、sas语言和sas非编程模块用法。这些内容高质量高效率地解决了实验设计、统计表达与描述、各种常用和多元统计分析、现代回归分析和数据挖掘、sas语言基础和sas实现及结果解释等人们迫切需要解决却又十分棘手的问题。本书适合于需要学习和运用实验设计、统计表达与描述和统计分析及sas实现的本科生、研究生、博士生、科研和管理工作者、临床医生和杂志编辑学习和使用。

5. SAS统计分析标准教程的介绍

《SAS统计分析标准教程》由杜强编写，人民邮电出版社于2010年6月1日出版发行。该书系统地介绍了如何使用SAS/Analyst模块、SAS/EM模块以及SAS编程执行常用的统计分析功能，用可视化的图形操作和灵活的编程两种方式向读者展示了SAs的强大功能。书中涉及的统计方法包括探索性分析、假设检验、方差分析、非参数检验、回归分析、聚类分析、判别分析、因子分析、时间序列分析等，且每种方法都配有经典的案例分析，读者可在具体的操作过程中掌握用SAS解决实际问题的方法。每章最后都给出一些例题，供读者练习与提高。

6. SAS统计分析标准教程的编辑推荐

《SAS统计分析标准教程》光盘中提供了书中案例使用的数据文件，以及大多数案例的操作视频，以方便读者学习和使用。通过《SAS统计分析标准教程》，读者可以学会如何用SAS软件进行数据管理和统计分析。《SAS统计分析标准教程》既可作为一般统计课程的参考用书，也可供大中专院校的老师和学生、数据分析人员以及希望通过数据辅助科学决策的有关人士阅读参考。最后几章还给出了SAS在数据预测、市场与销售研究、分类分析这3个方面的多个实用案例，供读者参考和研究。

7. SAS软件进行相关性分析，结果怎么分析

(1)从输出结果的标题可以知道，下面表格的每一格的上一行表示Pearson相关系数，下一行表示对应的p值。从p值的大小可以判断出：
(i)变量ru和变量gan、zong、ke都线性无关。变量ke和变量zong也是线性无关的。p值>0.05
(ii)变量ke和变量gan线性相关性显著。0.01<p值<0.05
(iii)变量ke和变量zong线性相关性极显著。p值<0.01
(2)不过从输出结果看，用来计算相关系数的样本只有4个，结果显然很不可靠。而且进行Pearson相关性检验的前提之一是总体来自二元正态分布（很重要的），以上样本似乎很难通过检验？