数据中心化：试验设计与SAS数据分析实战

本课程以"数据中心化"为主题，深入探讨了实验设计与数据处理在信息技术领域的实践应用，特别是通过统计软件SAS进行数据分析。课程内容丰富且实用，旨在提升数据分析专业人员的技能。 课程首先从预备篇开始，强调了SAS在数据管理和分析中的核心地位，介绍了SAS分析员应用系统，让学生对SAS的基本操作有初步了解。课程内容涵盖以下几个关键部分： 1. 矩阵代数：作为数据分析的基础，学生将学习如何运用矩阵运算解决统计问题，为后续的理论分析打下坚实基础。 2. 概率论与抽样分布：这部分内容涵盖了概率理论和抽样方法，帮助学员理解随机性在实验设计中的重要性。 3. 统计推断：包括区间估计和假设检验，让学生掌握如何从样本数据中推断总体参数和检验假设的准确性。 4. 方差分析：深入解析ANOVA，用于比较多个群体之间的均值差异。 5. 正交试验设计：讲解设计实验的正交原则，减少误差并提高效率。 6. 回归分析：重点讲解线性回归、多元回归、模型检验、最优方程选择以及复杂模型处理，如非线性回归和复共线性处理。 7. 试验设计模块：SAS的ADX工具在此部分发挥重要作用，如析因试验设计、重复试验和误差分析。 8. 优化设计：涵盖均匀设计和单纯形优化设计，用于寻找最佳设计条件。 9. 多指标综合评价：涉及主成分分析法、模糊综合评价和聚类分析，展示如何处理复杂的数据结构。 10. 特殊技术选讲：包括二分数据回归、LOGISTIC回归、列联表分析等高级话题，针对特定场景提供更深入的解决方案。 课程的核心目标是教授学生如何设计实验、收集和处理数据，并利用SAS进行精确而有效的统计分析，从而在数据中心化环境中做出科学决策。通过理论与实践相结合，学员将能熟练掌握数据驱动决策的关键技能。