本书通过实际案例，全面介绍SAS 9.3的编程方法并培养读者利用数据来分析问题、解决问题以及对结果的评价能力。全书内容包括：SAS编程基础、数据预处理、数据描述、参数推断与非参数分析、相关与回归分析、因子分析、聚类分析与判别分析、列联分析与对应分析、定性数据分析、时间序列分析等，将读者关注的统计分析与初步数据挖掘技术进行剖析。 本书实用性强，强调对统计知识的领悟和应用。对于统计分析的基本原理，编者避免用复杂数学公式来推导，而尽量用文字来描述，并且通过SAS来实现统计分析和得到结论的全部过程。为方便读者全面掌握本书内容，本书配有配套案例数据（下载地址：http://csp.stats.gov.cn） 本书既可作为高等院校本科生和低年级研究生的统计学及统计软件教材，也可作为社会科学领域数据分析相关知识的自学教材，同时还可以作为从事数据分析与数据管理的研究人员的参考用书，也适合想用SAS来解决实际统计分析问题的工程技术和管理人员。

阮敬（1979—），男，广西桂林人，博士，首都经济贸易大学统计学院副教授，兼任中国统计教育学会高等教育分会副秘书长，国际知名统计软件公司和多家行业数据研究公司高级研究顾问。现已出版专著和教材各1部，在国内外发表论文40余篇，研究成果曾获第八、九、十届全国统计科学研究优秀成果奖，北京市第十届哲学社会科学优秀成果奖，第八、九、十、十一届北京市统计科学研究优秀成果奖等奖励。 纪宏（1954—），男，北京人，首都经济贸易大学统计学院院长、教授、博士生导师，兼任全国应用统计专业学位研究生教育指导委员会委员、中国现场统计研究会常务理事、全国工业统计学教学研究会秘书长、中国统计教育学会常务理事兼副秘书长、中国统计教育学会高等教育分会秘书长等。近年来主持国家社科基金重点项目等多项国家级课题，公开发表论文60余篇。

第1章SAS系统环境与编程基础
1.1SAS系统环境与界面
1.2SAS数据处理的对象
1.2.1SAS数据库
1.2.2SAS数据集
1.3SAS编程基础
1.3.1SAS编程语言的基本结构
1.3.2SAS编程语言的运算符和函数
1.4SAS结构化编程语句
1.4.1条件语句
1.4.2循环语句
1.5SAS运行方式
1.5.1SAS系统内部菜单和外部加载项
1.5.2SAS程序执行方式
1.5.3SAS Enterprise Miner
1.6本章小结

第2章SAS数据准备
2.1直接输入SAS数据集
2.1.1基本数据输入方法
2.1.2变量数组输入方法
2.1.3数据输入指针控制
2.1.4数据输入格式设置
2.1.5数据输入修饰符的设置
2.1.6日期和时间型数据的输入
2.1.7使用循环语句自动读入数据
2.1.8自定义数据输入格式
2.2根据已有数据文件建立SAS数据集
2.2.1根据已有SAS数据集建立新SAS数据集
2.2.2在SAS系统中直接使用EXCEL/ACCESS的工作表数据
2.2.3导入SAS系统的外部数据文件
2.3输出SAS数据集
2.3.1输出SAS数据集的属性信息
2.3.2输出SAS数据集的数据信息
2.3.3自定义SAS数据集的数据输出格式
2.3.4导出SAS数据集到外部数据文件
2.4删除和更改数据库和数据集
2.4.1删除永久数据库
2.4.2删除数据集
2.4.3更改数据集名
2.5本章小结

第3章SAS数据整理
3.1SAS数据集的变量整理
3.1.1更改变量名称
3.1.2更改变量的顺序
3.1.3增加/删除变量
3.1.4变量类型的转换
3.2SAS数据集的数据内容整理
3.2.1数据修正与更新
3.2.2删除观测值
3.2.3插入观测值
3.2.4调整数据位置
3.2.5数据查重
3.2.6数据变换
3.2.7自动插补缺失值
3.3SAS数据集的整理
3.3.1提取子集
3.3.2数据合并
3.3.3数据追加
3.3.4数据集拆分
3.4SAS数据整理的一个例子
3.5本章小结

第4章SAS宏与CALL子程序
4.1SAS宏变量与宏函数
4.1.1宏变量的定义与引用
4.1.2宏变量与数据变量值的交换
4.1.3宏函数
4.2SAS宏与宏语句
4.2.1SAS宏的定义与执行
4.2.2SAS宏语句
4.2.3综合应用宏及宏语句的一些实例
4.3SAS宏的调试、存储与调用
4.3.1SAS宏的调试
4.3.2SAS数据库中的宏存储与调用
4.3.3SAS程序文件中的宏存储和调用
4.4自定义函数与CALL子程序
4.4.1创建和使用自定义函数
4.4.2创建和使用子程序
4.4.3自定义函数和子程序的主要区别
4.5本章小结

第5章SAS输出管理
5.1在自定义窗口中输出和获取特定内容
5.1.1在DATA步中自定义和显示窗口
5.1.2从DATA步自定义窗口中获取变量的观测值
5.1.3自定义和显示宏窗口
5.1.4从自定义宏窗口中获取宏变量值
5.2把LOG窗口和SAS过程结果输出至指定文件
5.2.1指定存储SAS反馈信息和输出结果的文件
5.2.2关闭LOG窗口和SAS过程的输出结果
5.3SAS输出传送系统(ODS)
5.3.1选择输出内容
5.3.2指定输出位置
5.3.3指定输出格式
5.3.4ODS图形系统
5.4本章小结

第6章统计量与统计表
6.1统计量
6.1.1集中趋势
6.1.2离散程度
6.1.3分布形状
6.1.4利用SAS/INSIGHT进行描述统计分析
6.1.5利用SAS过程进行描述统计分析
6.2统计表
6.2.1统计表的基本要素
6.2.2利用FREQ过程编制频数分布表
6.2.3利用TABULATE过程编制统计表
6.2.4利用REPORT过程编制统计表
6.3SAS常用过程能够计算的简单统计量
6.4本章小结

第7章统计图
7.1SAS系统中的统计图形绘制工具
7.1.1SAS菜单绘制统计图
7.1.2SAS图形绘制的全局语句
7.1.3SAS绘制统计图的常用过程
7.2常见统计图形
7.2.1直方图
7.2.2条形图
7.2.3折线图
7.2.4饼图
7.2.5盒须图
7.2.6散点图
7.2.7气泡图
7.2.8瀑布图
7.2.9星图
7.2.10雷达图
7.2.11日历图
7.2.12向量图
7.2.13阶梯图
7.2.14针状图
7.2.15点图
7.2.16拼砖图
7.2.17龙卷风图
7.2.18函数作图
7.2.19等高线图
7.2.20数据地图
7.2.21关键绩效指标图
7.2.22不同类型的图形
7.3本章小结

第8章简单统计推断
8.1简单统计推断的基本原理
8.1.1数据分布
8.1.2参数估计
8.1.3假设检验
8.2单总体参数的估计及假设检验
8.2.1单总体的参数估计
8.2.2单总体参数的假设检验
8.3两总体参数的估计及假设检验
8.3.1独立样本的参数估计和检验
8.3.2成对样本的参数估计和检验
8.4本章小结

第9章方差分析
9.1方差分析的基本原理
9.2一元单因素方差分析
9.2.1一元单因素方差分析的一般过程
9.2.2方差分析模型的参数估计和预测
9.3一元多因素方差分析
9.3.1只考虑主效应的多因素方差分析
9.3.2存在交互效应的多因素方差分析
9.4协方差分析
9.5多元方差分析
9.6本章小结

第10章非参数检验
10.1非参数检验的基本问题
10.2单样本非参数检验
10.2.1均值的Wilcoxon符号秩检验
10.2.2样本分布的Kolmogorov-Smirnov检验
10.2.3随机性的游程检验
10.3两个样本的非参数检验
10.3.1独立样本中位数比较的Wilcoxon秩和检验
10.3.2独立样本分布的Kolmogorov-Smirnov检验
10.3.3成对样本中位数的Wilcoxon符号秩检验
10.4多个样本的非参数检验
10.4.1独立样本位置的Kruskal-Wallis检验
10.4.2独立样本位置的Jonckheere-Terpstra检验
10.4.3独立样本中位数的Brown-Mood检验
10.5本章小结

第11章相关分析
11.1两变量之间的相关分析
11.1.1简单相关分析
11.1.2偏相关分析
11.1.3非参数相关分析
11.2两组变量之间的相关分析——典型相关分析
11.2.1典型相关分析基本原理
11.2.2典型相关系数的显著性检验
11.2.3典型相关的冗余分析
11.3本章小结

第12章回归分析
12.1线性回归分析
12.1.1回归分析的基本原理
12.1.2一元线性回归分析
12.1.3多元线性回归分析
12.2定性自变量回归分析
12.2.1虚拟变量的设定
12.2.2含有虚拟变量的回归分析
12.3非线性回归分析
12.3.1可线性化的非线性分析
12.3.2非线性回归模型
12.4多项式回归分析
12.5分位数回归分析
12.6本章小结

第13章离散因变量模型
13.1线性概率模型
13.2二元选择模型
13.2.1线性概率模型的缺陷与改进
13.2.2二元选择模型的基本原理
13.2.3二元PROBIT模型
13.2.4二元LOGIT模型
13.3多重选择模型
13.3.1多重选择模型的基本原理
13.3.2顺序PROBIT模型
13.3.3顺序LOGIT模型
13.3.4无序LOGIT模型
13.4计数模型
13.4.1泊松回归模型的基本原理
13.4.2泊松回归模型的分析过程和步骤
13.5本章小结

第14章因子分析
14.1数据降维
14.1.1数据降维的基本问题
14.1.2数据降维的基本原理
14.2主成分分析
14.2.1主成分分析的基本概念与原理
14.2.2主成分分析的基本步骤和过程
14.3因子分析
14.3.1因子分析的基本原理
14.3.2因子分析的基本步骤和过程
14.4本章小结

第15章列联分析与对应分析
15.1列联分析
15.1.1列联表
15.1.2列联表的分布
15.1.3χ2分布与χ2检验
15.1.4列联表中的关联度分析
15.1.5χ2分布的期望值准则
15.2对应分析
15.2.1对应分析的基本思想
15.2.2对应分析的步骤和过程
15.3本章小结

第16章聚类分析
16.1聚类分析的基本原理
16.1.1聚类分析的基本原则
16.1.2单一指标的系统聚类过程
16.1.3多指标的系统聚类过程
16.2聚类分析的步骤和过程
16.2.1系统聚类
16.2.2快速聚类
16.2.3变量聚类
16.3本章小结

第17章判别分析
17.1判别分析的基本思想
17.2判别分析的步骤和过程
17.2.1距离判别
17.2.2BAYES判别
17.2.3非参数判别
17.2.4FISHER判别
17.2.5逐步判别
17.3本章小结

第18章时间序列分析
18.1时间序列的基本问题
18.1.1时间序列的组成部分
18.1.2时间序列的平稳性
18.2ARIMA模型的分析过程
18.2.1ARIMA模型
18.2.2ARMA模型的识别、估计与预测
18.2.3利用SAS时间序列预测系统进行ARIMA建模
18.3本章小结

附录Ⅰ本书所介绍的全局语句、宏语句、DATA步语句和PROC过程通用语句索引493
附录Ⅱ本书所介绍的主要SAS过程索引