課程大綱： SAS數(shu)據統計分析培訓
一、SAS總體概覽
1.1課程介紹
1.2 SAS系統介紹
1.3 SAS模(mo)塊介紹(shao)
1.4 SAS界面講解
二、SAS數據集
2.1 SAS數據集與邏輯庫
2.2直接創建數據：手動創建
2.3間(jian)接獲取數據：訪問本地文件與數據庫
三、SAS語法
3.1基本概念
3.2語法規則
3.3語法錯誤(wu)診(zhen)斷與修正
四、SAS編程之data步——數據預分析
案(an)例1：如(ru)何管理數(shu)據(ju)集
案例2：數據格式的排(pai)列組合
案例(li)3：數據的縱(zong)向匯總(zong)
案例4：條件語句的設置
五、SAS編程之proc步——統計(ji)描(miao)述
5.1平均數和標準(zhun)差的意義
5.2正態(tai)分布有多(duo)重要
5.3數(shu)據標準化變(bian)換
5.4缺失值填補
六、編(bian)程之proc步(bu)——統計推斷
6.1差異性分析
——設檢驗原理
——t檢驗：判斷(duan)組間差異
——方(fang)差分(fen)析(xi)：判斷多組間差異
——協(xie)方差分(fen)析：存在協(xie)變量的群(qun)組差異
6.2相關性分析
——散點圖提供了變(bian)量間(jian)的(de)關系模式
——變量關系的基(ji)礎(chu)：pearson、spearman相關系數
——偏相關分析
——多變量相(xiang)關(guan)性：典型相(xiang)關(guan)
6.3線性回歸分析
6.4穩健(jian)的logistics回歸(gui)
預分析：卡(ka)方獨立(li)性(xing)檢驗
構建模型(xing)與(yu)模型(xing)診斷、修(xiu)正(zheng)
自變(bian)量篩選與多模(mo)型評(ping)估：roc曲(qu)線
自變量的篩選(xuan)：逐步(bu)回歸(gui)
何謂穩健？
6.5 poisson回歸(gui)
6.6穩健回歸
6.7主成分分析
6.8對應分析
預分析：頻數(shu)、交叉表與(yu)卡方
一元對(dui)(dui)應分析：行為(wei)與選擇的對(dui)(dui)應特征
多元對應分(fen)析：維(wei)度的意(yi)義(yi)
6.9聯合分析
七(qi)、數(shu)據挖掘（SAS/EM）
統計模型(xing)與數據(ju)挖掘的(de)區(qu)別：數據(ju)量、數據(ju)度、時間、關注點
構建預(yu)測模型：購傾(qing)向分析：基(ji)于(yu)回歸(gui)、決策樹、神經網絡模型的預(yu)測
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