SAS統計分析及應用與JMP實(shí)驗設計（第2版）簡(jiǎn)介，目錄書(shū)摘
2019-11-06 11:37
來(lái)源：京東
作者：京東
SAS統計分析及應用與JMP實(shí)驗設計（第2版）
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編輯推薦:
?。?） 將JMP中的DOE實(shí)驗設計作為書(shū)中一章，重點(diǎn)介紹各種實(shí)驗設計方法的應用與不同，并補充了DOE中缺少的正交設計方法的應用；
?。?） 書(shū)中講解的每種統計分析方法實(shí)例分析都運用SAS與JMP兩款軟件進(jìn)行分析并比較兩種軟件統計輸出內容的異同及使用方法上的優(yōu)劣，方便讀者比較和借鑒；
?。?） 書(shū)中重點(diǎn)介紹了SAS軟件在多因素且存在交互作用的方差分析上的優(yōu)勢及結論判斷依據，同時(shí)介紹協(xié)變量在協(xié)方差分析中的重要作用；
?。?） 在優(yōu)選回歸模型中重點(diǎn)介紹運用SAS軟件所提供的多種回歸方法進(jìn)行多變量篩選、多變量的共線(xiàn)性診斷、優(yōu)選*佳回歸模型的判斷準則。
內容簡(jiǎn)介:
《SAS統計分析及應用與JMP實(shí)驗設計（第2版）》主要介紹JMP的DOE試驗設計和SAS與JMP兩個(gè)軟件包的多元統計分析方法。全書(shū)重點(diǎn)在于用實(shí)例講解運用SAS與JMP兩個(gè)軟件包中的各種統計分析方法，并詳細解釋輸出結果的統計學(xué)意義，比較兩個(gè)軟件相同統計方法的優(yōu)劣與輸出內容的異同，方便學(xué)習者從多角度應用，能夠舉一反三，學(xué)會(huì )選用科學(xué)合理的技能判斷并獲取科學(xué)的、有價(jià)值的統計分析結果，提高效率。
全書(shū)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、數據分布、正態(tài)性檢驗、t檢驗與非參數檢驗等概念；第4章重點(diǎn)講解JMP的DOE實(shí)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(shí)驗設計，注重從多角度講解方差分析應用；第6章重點(diǎn)介紹回歸分析的多變量篩選、曲線(xiàn)直線(xiàn)化回歸、共線(xiàn)性診斷、非線(xiàn)性回歸、Logistic回歸及相關(guān)分析；第7～9章介紹聚類(lèi)分析、主成分分析和因子分析。
本書(shū)可作為高校研究生、本科生的統計學(xué)教材，尤其適合非數理統計專(zhuān)業(yè)的研究人員作為數據分析的參考資料。
目錄:
第1章SAS及JMP系統概述1
1.1SAS及JMP系統簡(jiǎn)介1
1.2JMP系統界面操作2
1.2.1JMP安裝、啟動(dòng)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(jiǎn)介7
1.3SAS系統概述及界面操作指南9
1.3.1SAS的啟動(dòng)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(jiǎn)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建立并調用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(guò)程步簡(jiǎn)介24
1.5.1SAS程序書(shū)寫(xiě)規范和運行方法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(guò)程步及常用語(yǔ)句簡(jiǎn)介31
第2章常用統計學(xué)概念簡(jiǎn)介36
2.1統計學(xué)概述36
2.1.1統計學(xué)歷史概述36
2.1.2描述統計簡(jiǎn)介36
2.2統計量的抽樣分布38
2.2.1概率和隨機變量39
2.2.2二項分布40
2.2.3泊松分布43
2.2.4正態(tài)分布44
2.2.5t分布46
2.2.6F分布47
2.2.7χ2分布48
2.3統計假設檢驗49
2.3.1統計假設檢驗簡(jiǎn)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(guò)程及正態(tài)性檢驗56
3.1.3配對樣本均值比較及正態(tài)性檢驗應用實(shí)例58
3.1.4TTEST過(guò)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
3.2.1KruskalWallis檢驗80
3.2.2NPAR1WAY過(guò)程（非參數檢驗過(guò)程）81
3.2.3NPAR1WAY過(guò)程舉例說(shuō)明82
3.2.4利用JMP進(jìn)行非參數檢驗90
3.3FREQ過(guò)程及應用實(shí)例（頻數分析）93
3.3.1卡方檢驗的基本思想93
3.3.2FREQ過(guò)程96
3.3.3FREQ過(guò)程及JMP頻數分析應用實(shí)例98
習題106
第4章JMP DOE實(shí)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(shí)驗設計125
4.6田口設計129
4.6.1田口設計簡(jiǎn)介129
4.6.2田口設計實(shí)例說(shuō)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(shí)例說(shuō)明139
習題146
第5章方差分析148
5.1方差分析簡(jiǎn)介148
5.1.1方差分析基本概念148
5.1.2方差的同質(zhì)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(guò)程和GLM過(guò)程簡(jiǎn)介155
5.2.1ANOVA過(guò)程155
5.2.2GLM過(guò)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(yǔ)句使用說(shuō)明207
5.4.1CONTRAST語(yǔ)句說(shuō)明207
5.4.2實(shí)例說(shuō)明209
5.5二次響應面設計的方差分析219
5.6正交設計實(shí)例說(shuō)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(xiàn)性模型247
5.7.2拉丁方設計應用實(shí)例248
5.8協(xié)方差分析259
5.8.1協(xié)方差分析簡(jiǎn)介259
5.8.2協(xié)方差分析的數學(xué)模型及基本假定261
5.8.3協(xié)方差分析應用舉例262
習題277
第6章相關(guān)與回歸分析282
6.1相關(guān)與回歸分析概述282
6.1.1相關(guān)與回歸分析的概念與區別282
6.1.2直線(xiàn)回歸與相關(guān)分析284
6.2相關(guān)、回歸過(guò)程說(shuō)明286
6.2.1CORR相關(guān)過(guò)程286
6.2.2PLOT過(guò)程287
6.2.3REG回歸過(guò)程289
6.2.4回歸模型的共線(xiàn)性診斷及強影響點(diǎn)診斷294
6.3線(xiàn)性及曲線(xiàn)直線(xiàn)化回歸模型295
6.3.1簡(jiǎn)單線(xiàn)性回歸方程295
6.3.2線(xiàn)性回歸方程應用舉例297
6.3.3二次項直線(xiàn)化表示的回歸方程300
6.3.4用JMP進(jìn)行模型擬合307
6.4可直線(xiàn)化的曲線(xiàn)擬合314
6.4.1曲線(xiàn)擬合說(shuō)明314
6.4.2曲線(xiàn)直線(xiàn)化應用舉例315
6.4.3確定*佳模型的標準320
6.5RSREG過(guò)程334
6.5.1RSREG過(guò)程說(shuō)明334
6.5.2二次響應曲面RSREG過(guò)程舉例說(shuō)明337
6.6非線(xiàn)性回歸過(guò)程359
6.6.1NLIN過(guò)程簡(jiǎn)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(guò)程372
6.7.3用SAS進(jìn)行Logistic回歸應用實(shí)例374
6.7.4用JMP進(jìn)行Logistic回歸應用實(shí)例379
習題381
第7章聚類(lèi)分析386
7.1聚類(lèi)分析概述386
7.2TREE過(guò)程387
7.3VARCLUS過(guò)程及應用舉例（對變量聚類(lèi)）388
7.3.1用VARCLUS過(guò)程實(shí)現變量聚類(lèi)分析388
7.3.2VARCLUS過(guò)程應用實(shí)例389
7.4CLUSTER過(guò)程及實(shí)例分析（對樣本聚類(lèi)）397
7.4.1CLUSTER過(guò)程397
7.4.2CLUSTER過(guò)程應用實(shí)例399
7.5JMP的聚類(lèi)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(xué)模型408
8.2PRINCOMP過(guò)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(guò)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(shí)例說(shuō)明434
9.5用JMP進(jìn)行主成分和因子分析440
習題444
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