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SAS統計分析及應用與JMP實驗設計(第二版)(簡體書)
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商品簡介

目次

本書主要介紹JMP的DOE試驗設計和SAS與JMP兩個軟件包的多元統計分析方法。全書重點在於用實例講解運用SAS與JMP兩個軟件包中的各種統計分析方法,並詳細解釋輸出結果的統計學意義,比較兩個軟件相同統計方法的優劣與輸出內容的異同,方便學習者從多角度應用,能夠舉一反三,學會選用科學合理的技能判斷並獲取科學的、有價值的統計分析結果,提高效率。全書共9章,第1章介紹SAS與JMP軟件基本操作;第2章和第3章介紹常用描述統計量、數據分佈、正態性檢驗、t檢驗與非參數檢驗等概念;第4章重點講解JMP的DOE實驗設計,包括: 定制設計、篩選設計、完全析因設計、響應面設計、田口設計,補充介紹正交設計;第5章結合第4章實驗設計,注重從多角度講解方差分析應用;第6章重點介紹回歸分析的多變量篩選、曲線直線化回歸、共線性診斷、非線性回歸、Logistic回歸及相關分析;第7~9章介紹聚類分析、主成分分析和因子分析。本書可作為高校研究生、本科生的統計學教材,尤其適合非數理統計專業的研究人員作為數據分析的參考資料。
第1章SAS及JMP系統概述1
1.1SAS及JMP系統簡介1
1.2JMP系統界面操作2
1.2.1JMP安裝、啟動與退出2
1.2.2JMP系統設置及中英文切換2
1.2.3JMP與SAS數據文件管理4
1.2.4JMP功能簡介7
1.3SAS系統概述及界面操作指南9
1.3.1SAS的啟動與退出10
1.3.2修改SAS系統的SASV8.CFG11
1.3.3SAS系統主要窗口簡介12
1.4SAS數據集及SAS的文件管理15
1.4.1SAS數據集、邏輯庫及程序文件15
1.4.2建立並調用SAS數據集17
1.4.3導出SAS數據集為Excel文件22
1.4.4數據集排序24
1.5SAS的數據步與過程步簡介24
1.5.1SAS程序書寫規範和運行方法25
1.5.2利用DATA步對已有數據集擴增新變量26
1.5.3DATA步中常用函數28
1.5.4SAS過程步及常用語句簡介31
第2章常用統計學概念簡介36
2.1統計學概述36
2.1.1統計學歷史概述36
2.1.2描述統計簡介36
2.2統計量的抽樣分佈38
2.2.1概率和隨機變量39
2.2.2二項分佈40
2.2.3泊松分佈43
2.2.4正態分佈44
2.2.5t分佈46
2.2.6F分佈47
2.2.7χ2分佈48
2.3統計假設檢驗49
2.3.1統計假設檢驗簡介49
2.3.2t檢驗52
2.3.3F檢驗52
2.3.4χ2檢驗52
習題53
第3章t檢驗與非參數檢驗54
3.1t檢驗及應用54
3.1.1t檢驗適用條件及判斷準則54
3.1.2UNIVARIATE過程及正態性檢驗56
3.1.3配對樣本均值比較及正態性檢驗應用實例58
3.1.4TTEST過程及兩組獨立樣本均值比較68
3.1.5SAS與JMP兩種軟件t檢驗方法總結79
3.2非參數檢驗及應用79
3.2.1KruskalWallis檢驗80
3.2.2NPAR1WAY過程(非參數檢驗過程)81
3.2.3NPAR1WAY過程舉例說明82
3.2.4利用JMP進行非參數檢驗90
3.3FREQ過程及應用實例(頻數分析)93
3.3.1卡方檢驗的基本思想93
3.3.2FREQ過程96
3.3.3FREQ過程及JMP頻數分析應用實例98
習題106
第4章JMP DOE實驗設計109
4.1完全析因設計109
4.1.1單因素多水平完全析因設計110
4.1.2多因素多水平完全析因設計111
4.2定制設計114
4.3篩選設計118
4.4響應面設計122
4.5混料實驗設計125
4.6田口設計129
4.6.1田口設計簡介129
4.6.2田口設計實例說明129
4.7正交設計135
4.7.1正交設計的概念和正交表的初步認識135
4.7.2含交互作用的正交設計137
4.7.3正交設計實例說明139
習題146
第5章方差分析148
5.1方差分析簡介148
5.1.1方差分析基本概念148
5.1.2方差的同質性檢驗151
5.1.3方差分析的基本假定和數據轉換153
5.2ANOVA過程和GLM過程簡介155
5.2.1ANOVA過程155
5.2.2GLM過程159
5.3完全隨機設計方差分析168
5.3.1完全隨機設計——單因素K水平多重比較168
5.3.2完全隨機設計——多因素K水平多重比較179
5.4析因設計及CONTRAST語句使用說明207
5.4.1CONTRAST語句說明207
5.4.2實例說明209
5.5二次響應面設計的方差分析219
5.6正交設計實例說明238
5.7拉丁方設計及其統計分析247
5.7.1拉丁方設計及其線性模型247
5.7.2拉丁方設計應用實例248
5.8協方差分析259
5.8.1協方差分析簡介259
5.8.2協方差分析的數學模型及基本假定261
5.8.3協方差分析應用舉例262
習題277
第6章相關與回歸分析282
6.1相關與回歸分析概述282
6.1.1相關與回歸分析的概念與區別282
6.1.2直線回歸與相關分析284
6.2相關、回歸過程說明286
6.2.1CORR相關過程286
6.2.2PLOT過程287
6.2.3REG回歸過程289
6.2.4回歸模型的共線性診斷及強影響點診斷294
6.3線性及曲線直線化回歸模型295
6.3.1簡單線性回歸方程295
6.3.2線性回歸方程應用舉例297
6.3.3二次項直線化表示的回歸方程300
6.3.4用JMP進行模型擬合307
6.4可直線化的曲線擬合314
6.4.1曲線擬合說明314
6.4.2曲線直線化應用舉例315
6.4.3確定最佳模型的標準320
6.5RSREG過程334
6.5.1RSREG過程說明334
6.5.2二次響應曲面RSREG過程舉例說明337
6.6非線性回歸過程359
6.6.1NLIN過程簡介359
6.6.2NLIN應用舉例361
6.7Logistic回歸371
6.7.1Logistic回歸概述371
6.7.2Logistic回歸過程372
6.7.3用SAS進行Logistic回歸應用實例374
6.7.4用JMP進行Logistic回歸應用實例379
習題381
第7章聚類分析386
7.1聚類分析概述386
7.2TREE過程387
7.3VARCLUS過程及應用舉例(對變量聚類)388
7.3.1用VARCLUS過程實現變量聚類分析388
7.3.2VARCLUS過程應用實例389
7.4CLUSTER過程及實例分析(對樣本聚類)397
7.4.1CLUSTER過程397
7.4.2CLUSTER過程應用實例399
7.5JMP的聚類分析403
習題404
第8章主成分分析408
8.1主成分的幾何意義及數學模型408
8.2PRINCOMP過程412
8.3主成分分析應用舉例414
習題422第9章因子分析425
9.1因子分析基礎425
9.2PROC FACTOR過程427
9.3因子分析應用舉例431
9.4主成分與因子分析綜合實例說明434
9.5用JMP進行主成分和因子分析440
習題444
參考文獻447

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