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課程目錄:SAS數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析培訓(xùn)
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課程大綱:

        SAS數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析培訓(xùn)

 

 

 

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(dòng)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(cuò)誤診斷與修正

四、SAS編程之data步——數(shù)據(jù)預(yù)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(jì)描述

5.1平均數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)差的意義

5.2正態(tài)分布有多重要

5.3數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化變換

5.4缺失值填補(bǔ)

六、編程之proc步——統(tǒng)計(jì)推斷

6.1差異性分析

——設(shè)檢驗(yàn)原理

——t檢驗(yàn):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(diǎn)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(yù)分析:卡方獨(dú)立性檢驗(yàn)

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(yīng)分析

預(yù)分析:頻數(shù)、交叉表與卡方

一元對應(yīng)分析:行為與選擇的對應(yīng)特征

多元對應(yīng)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(jì)模型與數(shù)據(jù)挖掘的區(qū)別:數(shù)據(jù)量、數(shù)據(jù)度、時(shí)間、關(guān)注點(diǎn)

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