SAS系统统计程序详解：LOGISTIC回归与常用描述性分析

本资源是一份关于SAS系统中的统计分析和数据处理技术的详细指南，涵盖了多个核心程序的使用方法。标题"节的例一-190422-st_tech_trends_report_2020-2040"表明这是报告的一部分，着重于介绍1904年22日至2040年的技术趋势，特别关注了SAS系统中的关键统计分析工具。 1. 描述性统计程序：章节1至第7章深入介绍了SAS系统中七种常用的描述性统计程序，包括PROC MEANS（用于单变量或多变量描述性统计分析）、PROC SUMMARY（生成统计值的输出文件）、PROC UNIVARIATE（计算和绘图）、PROC CHART（图形表示）、PROCTABULATE（制作统计表格）、PROCCORR（测量关系强度）和PROCPLOT（一般制图）。每个程序都有其概述、使用方法和示例，以便用户理解和实践。 2. 逻辑回归分析：在20.4节中，重点讲解了如何编写PROC LOGISTIC程序，这是一个用于执行逻辑回归分析的SAS工具。该程序由五个必需指令组成，包括定义输入和输出文件、模型构建、输出选项、权重处理和分组变量等，详细列出了每一步的指令格式和作用。 3. 输出文件管理：程序的输出文件如OUTEST和COVOUT选项，用于存储回归模型参数估计值和共变异数矩阵，这对于结果解读和后续分析至关重要。每个选项的使用方式都有详尽的说明。 4. 计分和转换程序：在第10章至第13章，分别介绍了标准化分数（PROC STANDARD）、排名（序）统计（PROCRANK）以及变量值线性组合（PROC SCORE）程序，这些程序用于数据预处理和变换，以便更好地进行数据分析。 这份文档不仅提供技术指导，还强调了注意事项，确保用户在使用这些程序时能够正确处理数据，得到准确可靠的统计结果。总体上，资源内容丰富，适合SAS系统使用者参考和学习高级统计分析技术。