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| 編輯推薦： |
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本书详细介绍了SAS软件在数据分析中的详细应用，案例经典，注重实践
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| 內容簡介： |
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本书是在SAS 9．4开发平台上编写的，主要分为SAS软件编程基础和SAS软件在数据分析中的应用两部分内容。 第1~7章讲解SAS软件编程基础，内容包括SAS系统概述、SAS语言介绍、数据集的创建与整理、描述性统计分析与数据展现、ODS、SAS SQL语言以及SAS宏语言编程，通过这一部分的学习，读者可以快速掌握SAS编程的基础知识，初步具备SAS编程开发能力。第8~10章讲解SAS软件在多元统计分析、回归分析以及时间序列分析中的应用，通过具体例子详细讲解如何使用SAS软件完成数据分析，重点讲解如何正确解读SAS数据分析的结果。 本书可作为经济学、金融学、统计学、大数据、应用数学、医学等专业的高年级本科生和研究生的教材或参考书，也可以供希望使用SAS进行数据分析的从业者作为学习SAS软件的入门书籍。
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| 目錄：
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第1章SAS系统概述
1.1SAS的历史
1.1.1SAS的起源
1.1.2SAS大事记
1.2SAS系统的结构特征
1.3SAS的安装
1.4SAS系统的启动与退出
1.4.1SAS系统的启动
1.4.2退出SAS
1.5SAS Studio
1.6使用SAS系统的帮助
习题1
第2章SAS语言介绍
2.1SAS语言的语法
2.2SAS文件系统
2.2.1SAS数据库
2.2.2SAS数据集
2.3SAS程序
2.4SAS数据步的编译与执行
2.5SAS语言的逻辑结构
习题2
第3章数据集的创建与整理
3.1创建SAS数据集
3.1.1流数据和平面文件的读入
3.1.2读取外部数据文件
3.2数据集的整理
3.2.1在Input语句之外增加数据集变量
3.2.2变量和观测的选择
3.2.3数据集的合并
3.2.4数据集的转置
习题3
第4章描述性统计分析与数据展现
4.1描述性统计分析
4.1.1Means过程
4.1.2Univariate过程
4.2统计报表制作
4.3Sgplot过程制作图形
4.3.1Sgplot过程的通用语法
4.3.2散点图
4.3.3条形图
4.3.4直方图
4.3.5箱线图
4.3.6回归线图
4.3.7时间序列图
习题4
第5章ODS
5.1ODS
5.1.1ODS概述
5.1.2跟踪输出对象
5.2管理输出目标
5.2.1Listing目标
5.2.2HTML目标
5.2.3RTF目标
5.2.4Printer
5.2.5PowerPoint
5.2.6Output
5.3关于输出对象模板的注释
5.3.1自定义标题和脚注
5.3.2“Style=”选项的应用
习题5
第6章SAS SQL语言
6.1SQL概述
6.2检索数据
6.3管理表
6.3.1删除、创建表
6.3.2行操作
6.3.3列操作
习题6
第7章SAS宏语言编程
7.1SAS宏语言概述
7.2SAS宏变量
7.2.1宏变量的定义与引用
7.2.2宏变量的其他定义方式
7.3SAS宏函数
7.3.1估值函数
7.3.2宏引用函数
7.4SAS宏
7.4.1宏的定义与编译
7.4.2带参数的宏
7.4.3全局宏变量和局部宏变量
7.4.4SAS宏中常见的宏语句
7.4.5SAS宏的编译与存储
习题7
第8章多元统计分析
8.1方差分析
8.1.1Anova过程
8.1.2Glm过程
8.2判别分析
8.2.1Discrim过程
8.2.2Candisc过程
8.3聚类分析
8.3.1Cluster过程
8.3.2Fastclus过程
8.4主成分分析
8.5因子分析
8.6典型相关分析
第9章回归分析
9.1Reg过程
9.1.1Reg过程介绍
9.1.2经典线性回归
9.1.3不满足经典回归条件的情形
9.2联立方程估计
9.2.1Syslin过程介绍
9.2.2随机解释变量问题
9.2.3联立模型的估计
9.3Logistic回归
第10章时间序列分析
10.1数据的准备
10.2ARIMA过程
10.3AutoReg误差自相关与异方差建模
10.4Varmax过程——向量自回归建模
参考文献
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| 內容試閱：
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大数据时代，数据分析已经成为许多专业学生，特别是经济类、应用数学类、大数据、医学等专业学生的?技能。SAS是目前国际上最为流行的大型统计分析系统，被誉为统计分析的标准软件，以其功能强大，统计方法齐、全、新，使用简便，操作灵活为跨国企业所青睐。
本书结合作者多年来为高年级本科生讲授SAS软件以及相关经济、金融类专业计量分析类课程的经验编写而成，内容包括SAS软件编程基础和SAS软件在数据分析中的应用两部分，让初学者能够在较短的时间内快速掌握SAS编程的基础知识以及使用SAS软件实现基本的统计分析、回归分析和时间序列分析等方面数据分析任务的方法。
本书具有以下特点：
① SAS编程语言叙述由浅入深，讲解透彻，实例丰富；
② 在统计分析、回归分析、时间序列分析等应用部分，避免数学理论的重复叙述，而是直接通过具体例子详细讲解如何使用SAS软件进行相应的数据分析，重点讲述如何正确解读SAS数据分析的结果，帮助学生把专业理论和实际操作有机地结合在一起，提高学生的实际操作能力。
本书适合作为经济学、金融学、统计学、大数据、应用数学、医学等相关专业本科生或研究生学习SAS软件的入门教材， 也可以作为“统计学”“计量经济学”“时间序列分析”“数据挖掘”“金融建模”等课程的实验参考书，同时对从事经济与金融数据分析的从业人员也大有裨益。
本书由宁同科副教授负责拟定写作大纲和组织编写工作，并对全书进行了统稿和最后的修订。宁同科负责编写第1~7章，李德高副教授负责编写第8章，宁方璞负责编写第9~10章。
本书受?产学合作协同育人项目202102057023、嘉兴学院A6招标类教学研究项目851521007资助。另外，本书的出版得到了清华大学出版社的大力支持，对清华大学出版社提供的高效服务表示由衷的感谢，由于水平所限，书中难免会有纰漏之处，恳请读者批评指正。
作者
2023年8月20日
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