SAS数据分析入门：实验设计与数据处理实战

本文介绍了预备篇中的SAS数据处理和SAS分析员应用系统，特别是针对实验设计与数据处理以及统计软件SAS的基础使用。通过一个简单的SAS程序示例，展示了如何输入一维数据，创建新变量，并进行数据打印。 在SAS编程中，`data`步用于定义数据集，`input`语句用来读取和赋值变量，例如`N $ x1 x2 x3`表示`N`为字符型变量，`x1`, `x2`, `x3`为数值型变量。`cards`指示后续内容为数据输入，直到遇到另一个`;`表示数据输入结束。`Proc print`语句用于在输出窗口显示数据。 此外，提到了SAS课程的主要内容，涵盖了从矩阵代数到非线性回归等多种统计分析方法。这些章节包括： 1. 矩阵代数：基础数学概念，用于理解更高级的统计计算。 2. 概率论与抽样分布：研究随机事件的概率和样本统计量的分布。 3. 统计推断：涉及点估计和区间估计，以及假设检验。 4. 方差分析：比较不同组间或组内差异的统计方法。 5. 正交试验设计：优化实验设计，减少变量间的交互影响。 6. 回归分析：建立变量之间的关系模型，包括多元线性回归、模型检验、最优回归方程等。 7. 非线性回归：处理非线性关系的数据。 8. 残差分析：检查模型拟合度和异常值。 9. 复共线性处理：当自变量之间高度相关时的分析策略。 10. 回归正交设计、均匀设计、单纯形优化设计：不同的实验设计技术。 11. 析因试验设计：分析多个因素对结果的影响。 12. 测试误差和多指标综合评价：评估测量精度和多维度数据分析。 13. 主成分分析法：降维技术，揭示数据的主要结构。 14. 模糊综合评价：处理不确定性和模糊性的评价方法。 15. 聚类分析与判别分析：无监督和有监督的分类方法。 16. 典型相关分析：研究两组变量之间的关联。 课程旨在通过学习这些内容，帮助学员掌握试验设计的方法，以最少的试验次数获取最多的信息，并学会运用各种统计分析手段从数据中提取有价值的信息。同时，还涉及了一些选讲内容，如二分数据回归（与LOGISTIC回归）和列联表分析，提供了更广泛的统计学应用。