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        SAS數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析培訓

一、SAS總體概覽

1.1課程介紹

1.2 SAS系統(tǒng)介紹

1.3 SAS模塊介紹

1.4 SAS界面講解

二、SAS數(shù)據(jù)集

2.1 SAS數(shù)據(jù)集與邏輯庫

2.2直接創(chuàng)建數(shù)據(jù)：手動創(chuàng)建

2.3間接獲取數(shù)據(jù)：訪問本地文件與數(shù)據(jù)庫

三、SAS語法

3.1基本概念

3.2語法規(guī)則

3.3語法錯誤診斷與修正

四、SAS編程之data步——數(shù)據(jù)預分析

案例1：如何管理數(shù)據(jù)集

案例2：數(shù)據(jù)格式的排列組合

案例3：數(shù)據(jù)的縱向匯總

案例4：條件語句的設(shè)置

五、SAS編程之proc步——統(tǒng)計描述

5.1平均數(shù)和標準差的意義

5.2正態(tài)分布有多重要

5.3數(shù)據(jù)標準化變換

5.4缺失值填補

六、編程之proc步——統(tǒng)計推斷

6.1差異性分析

——設(shè)檢驗原理

——t檢驗：判斷組間差異

——方差分析：判斷多組間差異

——協(xié)方差分析：存在協(xié)變量的群組差異

6.2相關(guān)性分析

——散點圖提供了變量間的關(guān)系模式

——變量關(guān)系的基礎(chǔ)：pearson、spearman相關(guān)系數(shù)

——偏相關(guān)分析

——多變量相關(guān)性：典型相關(guān)

6.3線性回歸分析

6.4穩(wěn)健的logistics回歸

預分析：卡方獨立性檢驗

構(gòu)建模型與模型診斷、修正

自變量篩選與多模型評估：roc曲線

自變量的篩選：逐步回歸

何謂穩(wěn)??？

6.5 poisson回歸

6.6穩(wěn)健回歸

6.7主成分分析

6.8對應分析

預分析：頻數(shù)、交叉表與卡方

一元對應分析：行為與選擇的對應特征

多元對應分析：維度的意義

6.9聯(lián)合分析

七、數(shù)據(jù)挖掘（SAS/EM）

統(tǒng)計模型與數(shù)據(jù)挖掘的區(qū)別：數(shù)據(jù)量、數(shù)據(jù)度、時間、關(guān)注點

構(gòu)建預測模型：購傾向分析：基于回歸、決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡模型的預測