SAS統計分析及應用與JMP實驗設計（第2版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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黃燕 著

圖書標籤:

• SAS
• 統計分析
• JMP
• 實驗設計
• 數據分析
• 統計建模
• 應用統計
• 第二版
• 統計軟件
• 數據挖掘

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302450559

版次：2

商品編碼：12048271

包裝：平裝

叢書名： 全國普通高等院校信息管理與信息係統專業規劃教材

開本：16開

齣版時間：2017-02-01

用紙：膠版紙

頁數：446

字數：679000

正文語種：中文

編輯推薦

　　（1） 將JMP中的DOE實驗設計作為書中一章，重點介紹各種實驗設計方法的應用與不同，並補充瞭DOE中缺少的正交設計方法的應用； 　　（2） 書中講解的每種統計分析方法實例分析都運用SAS與JMP兩款軟件進行分析並比較兩種軟件統計輸齣內容的異同及使用方法上的優劣，方便讀者比較和藉鑒； 　　（3） 書中重點介紹瞭SAS軟件在多因素且存在交互作用的方差分析上的優勢及結論判斷依據，同時介紹協變量在協方差分析中的重要作用； 　　（4） 在優選迴歸模型中重點介紹運用SAS軟件所提供的多種迴歸方法進行多變量篩選、多變量的共綫性診斷、優選*佳迴歸模型的判斷準則。

內容簡介

　　《SAS統計分析及應用與JMP實驗設計（第2版）》主要介紹JMP的DOE試驗設計和SAS與JMP兩個軟件包的多元統計分析方法。全書重點在於用實例講解運用SAS與JMP兩個軟件包中的各種統計分析方法，並詳細解釋輸齣結果的統計學意義，比較兩個軟件相同統計方法的優劣與輸齣內容的異同，方便學習者從多角度應用，能夠舉一反三，學會選用科學閤理的技能判斷並獲取科學的、有價值的統計分析結果，提高效率。 　　全書共9章，第1章介紹SAS與JMP軟件基本操作;第2章和第3章介紹常用描述統計量、數據分布、正態性檢驗、t檢驗與非參數檢驗等概念；第4章重點講解JMP的DOE實驗設計，包括: 定製設計、篩選設計、完全析因設計、響應麵設計、田口設計，補充介紹正交設計；第5章結閤第4章實驗設計，注重從多角度講解方差分析應用；第6章重點介紹迴歸分析的多變量篩選、麯綫直綫化迴歸、共綫性診斷、非綫性迴歸、Logistic迴歸及相關分析；第7～9章介紹聚類分析、主成分分析和因子分析。 　　本書可作為高校研究生、本科生的統計學教材，尤其適閤非數理統計專業的研究人員作為數據分析的參考資料。

內頁插圖

目錄

第1章SAS及JMP係統概述11.1SAS及JMP係統簡介11.2JMP係統界麵操作21.2.1JMP安裝、啓動與退齣21.2.2JMP係統設置及中英文切換21.2.3JMP與SAS數據文件管理41.2.4JMP功能簡介71.3SAS係統概述及界麵操作指南91.3.1SAS的啓動與退齣101.3.2修改SAS係統的SASV8.CFG111.3.3SAS係統主要窗口簡介121.4SAS數據集及SAS的文件管理151.4.1SAS數據集、邏輯庫及程序文件151.4.2建立並調用SAS數據集171.4.3導齣SAS數據集為Excel文件221.4.4數據集排序241.5SAS的數據步與過程步簡介241.5.1SAS程序書寫規範和運行方法251.5.2利用DATA步對已有數據集擴增新變量261.5.3DATA步中常用函數281.5.4SAS過程步及常用語句簡介31第2章常用統計學概念簡介362.1統計學概述362.1.1統計學曆史概述362.1.2描述統計簡介362.2統計量的抽樣分布382.2.1概率和隨機變量392.2.2二項分布402.2.3泊鬆分布432.2.4正態分布442.2.5t分布462.2.6F分布472.2.7χ2分布482.3統計假設檢驗492.3.1統計假設檢驗簡介492.3.2t檢驗522.3.3F檢驗522.3.4χ2檢驗52習題53第3章t檢驗與非參數檢驗543.1t檢驗及應用543.1.1t檢驗適用條件及判斷準則543.1.2UNIVARIATE過程及正態性檢驗563.1.3配對樣本均值比較及正態性檢驗應用實例583.1.4TTEST過程及兩組獨立樣本均值比較683.1.5SAS與JMP兩種軟件t檢驗方法總結793.2非參數檢驗及應用793.2.1Kruskal�瞁allis檢驗803.2.2NPAR1WAY過程（非參數檢驗過程）813.2.3NPAR1WAY過程舉例說明823.2.4利用JMP進行非參數檢驗903.3FREQ過程及應用實例（頻數分析）933.3.1卡方檢驗的基本思想933.3.2FREQ過程963.3.3FREQ過程及JMP頻數分析應用實例98習題106第4章JMP DOE實驗設計1094.1完全析因設計1094.1.1單因素多水平完全析因設計1104.1.2多因素多水平完全析因設計1114.2定製設計1144.3篩選設計1184.4響應麵設計1224.5混料實驗設計1254.6田口設計1294.6.1田口設計簡介1294.6.2田口設計實例說明1294.7正交設計1354.7.1正交設計的概念和正交錶的初步認識1354.7.2含交互作用的正交設計1374.7.3正交設計實例說明139習題146第5章方差分析1485.1方差分析簡介1485.1.1方差分析基本概念1485.1.2方差的同質性檢驗1515.1.3方差分析的基本假定和數據轉換1535.2ANOVA過程和GLM過程簡介1555.2.1ANOVA過程1555.2.2GLM過程1595.3完全隨機設計方差分析1685.3.1完全隨機設計——單因素K水平多重比較1685.3.2完全隨機設計——多因素K水平多重比較1795.4析因設計及CONTRAST語句使用說明2075.4.1CONTRAST語句說明2075.4.2實例說明2095.5二次響應麵設計的方差分析2195.6正交設計實例說明2385.7拉丁方設計及其統計分析2475.7.1拉丁方設計及其綫性模型2475.7.2拉丁方設計應用實例2485.8協方差分析2595.8.1協方差分析簡介2595.8.2協方差分析的數學模型及基本假定2615.8.3協方差分析應用舉例262習題277第6章相關與迴歸分析2826.1相關與迴歸分析概述2826.1.1相關與迴歸分析的概念與區彆2826.1.2直綫迴歸與相關分析2846.2相關、迴歸過程說明2866.2.1CORR相關過程2866.2.2PLOT過程2876.2.3REG迴歸過程2896.2.4迴歸模型的共綫性診斷及強影響點診斷2946.3綫性及麯綫直綫化迴歸模型2956.3.1簡單綫性迴歸方程2956.3.2綫性迴歸方程應用舉例2976.3.3二次項直綫化錶示的迴歸方程3006.3.4用JMP進行模型擬閤3076.4可直綫化的麯綫擬閤3146.4.1麯綫擬閤說明3146.4.2麯綫直綫化應用舉例3156.4.3確定*佳模型的標準3206.5RSREG過程3346.5.1RSREG過程說明3346.5.2二次響應麯麵RSREG過程舉例說明3376.6非綫性迴歸過程3596.6.1NLIN過程簡介3596.6.2NLIN應用舉例3616.7Logistic迴歸3716.7.1Logistic迴歸概述3716.7.2Logistic迴歸過程3726.7.3用SAS進行Logistic迴歸應用實例3746.7.4用JMP進行Logistic迴歸應用實例379習題381第7章聚類分析3867.1聚類分析概述3867.2TREE過程3877.3VARCLUS過程及應用舉例（對變量聚類）3887.3.1用VARCLUS過程實現變量聚類分析3887.3.2VARCLUS過程應用實例3897.4CLUSTER過程及實例分析（對樣本聚類）3977.4.1CLUSTER過程3977.4.2CLUSTER過程應用實例3997.5JMP的聚類分析403習題404第8章主成分分析4088.1主成分的幾何意義及數學模型4088.2PRINCOMP過程4128.3主成分分析應用舉例414習題422第9章因子分析4259.1因子分析基礎4259.2PROC FACTOR過程4279.3因子分析應用舉例4319.4主成分與因子分析綜閤實例說明4349.5用JMP進行主成分和因子分析440習題444參考文獻447

精彩書摘

　　第5章方差分析第5章方 差 分 析 　　本章學習目標 　　�r 學習並掌握方差分析概念,進行方差分析的基本條件。 　　�r 學習並掌握利用SAS和JMP進行單因素方差分析的方法,理解輸齣統計量的意義及判斷依據。 　　�r 學習並掌握利用SAS進行多因素方差分析的方法,理解方差分析輸齣統計量的意義及判斷依據。 　　�r 學習並掌握利用SAS進行協方差分析的方法,理解協方差分析輸齣統計量的意義及判斷依據。 　　5.1方差分析簡介[��4/5]5.1.1方差分析基本概念方差分析是數理統計學中常用的數據分析方法之一,它是分析實驗數據各因素各水平對某事物某指標的影響是否有顯著差異的一種統計分析方法。根據實驗考慮的因素個數及是否有協變量參與作用,可分為單因素、雙因素、多因素方差分析及協方差分析。在方差分析中,經常把實驗數據的總方差分解為由所考察因素引起的主因素方差、因素間的交互作用引起的交互因素方差和隨機因素引起的隨機誤差方差。當影響因素是定性變量（一般稱為分組變量或效應變量）,觀測結果是定量變量（一般稱為結果變量或響應變量）時,常用的數據處理方法是: 假設響應變量均數或均值相等,從而檢驗響應變量受因素影響的效果是否有顯著差異。 　　若隻有一個效應變量(也稱因素或因子),而且其水平數K=2,則稱為單因素2水平方差分析,*常用t檢驗進行兩兩均值比較以檢驗對響應變量影響的效果是否産生顯著差異。SAS係統的TTEST過程即可完全滿足此類數據分析的需要。若實驗中考慮單因素多水平,K>3,或考慮兩個或兩個以上因素且多水平時（k≥2）,則稱多因素多水平方差分析,通常用多重比較的F檢驗。SAS係統的ANOVA和GLM過程可完全滿足多因素多水平的多重比較的需要。 　　F檢驗又叫方差齊性檢驗。從兩個研究總體中隨機抽取兩組樣本,要對這兩組樣本進行比較的時候,首先要判斷兩總體方差是否相同,即方差齊性,就要用F檢驗。F檢驗就是檢驗兩組樣本的方差是否有顯著性差異,以確定它們的精密度是否存在差異,也就是確定兩組數據之間是否存在係統誤差。當不存在係統誤差時,可進行t檢驗。正態性和方差齊性是進行方差分析的兩個基本條件。 　　當不能滿足方差齊性的條件時,至今尚未找到十分滿意的處理方法,僅能采用非參數檢驗法進行簡單分析。盡管如此,由於方差分析適用的範圍比較廣泛,所以,它在假設檢驗中起到瞭舉足輕重的作用。因此,弄清方差分析的基本思想,有助於讀者盡快學會如何用方差分析法處理各種實驗設計方案下的實驗數據。 　　方差分析的基本思想: 當實驗數據滿足正態性和方差相等（也稱方差同質性）的假設條件時,把全部數據關於總均數的離差平方和分解成幾部分,每一部分錶示某一影響因素或諸影響因素之間的交互作用所産生的效應。將各部分均方（即方差）與誤差均方相比較,依據F統計量做齣統計推斷,得到統計結論。 　　1. 單因素試驗的方差分析 　　考慮一個因素A取a個水平,分析這a個不同水平對所考察的指標Y的影響,即在實驗中隻有A一種因素取a個水平變化,而其他因素控製不變,這樣的實驗叫單因素實驗,所進行的方差分析叫單因素實驗的方差分析。 　　零假設: H0: μ1=μ2=…=μa 　　備擇假設: Ha: μi≠μj,至少有一對這樣的i,j 　　在Ai水平下的樣本均值為: i.=1ni∑nij=1xij樣本數據的總平均值為: =1n∑ai=1∑nij=1xij總離差平方和為: SST=∑ai=1∑nij=1(xij-)2總離差平方和可分解為: SST=∑ai=1∑nij=1(xi.-)2+∑ai=1∑nij=1(xij-i.)2+2∑ai=1∑nij=1(i.-)(xij-i.)其中,上式中的*後一項為0。 　　若記: 因素A的離差平方和為: SSA=∑ai=1∑nij=1(i.-)2誤差項的離差平方和為: SSe=∑ai=1∑nij=1(xij-i.)2則有: SST=SSA+SSe（總變差=組間差異+組內差異）。 　　SST是全部實驗數據與總平均值之間的差異,稱為總變差。SSA錶示在Ai水平下的樣本均值與總平均值之間的差異,叫因素A效應的離差平方和,也稱組間差異。SSe錶示在Ai水平下的樣本值與該水平的樣本均值之間的差異,它是由隨機誤差引起的,叫誤差平方和,又稱組內差異。 　　SST的自由度為n-1。因為SSA與SSe相互獨立,SSA的自由度fA為a-1（a為水平數）,SSe的自由度fe為n-a。fT=fA+feF=SSAfASSefe2. 雙因素無交互作用的方差分析 　　客觀現實中的事物很復雜,影響某項指標的因素往往有很多,這些因素互相聯係,互相依存,互相對立,問題也變得復雜多樣。當隻考慮兩個因素的作用,且兩因素間無交互作用時,我們進行組間變差和組內變差(即誤差)的變差分析,叫雙因素無交互作用實驗方差分析。 　　雙因素無交互作用總離差平方和分解為: SST=∑ai=1∑bj=1(i.-)2+∑ai=1∑bj=1(.j-)2+∑ai=1∑bj=1(xij-i.-.j+)2 　　SST=SSA+SSB+SSeSST的自由度為ab-1。因為SSA、SSB與SSe相互獨立,SSA的自由度fA為a-1（a為A因素的水平數）,SSB的自由度fB為b-1（b為B因素的水平數）,SSe的自由度fe為（ab-1）-（a-1）-（b-1）=（a-1）（b-1） 　　F1=SSAfASSefeF2=SSBfBSSefe3. 雙因素有交互作用的方差分析SST=SSA+SSB+SSA×B+SSe 　　SSe=SST-SSA-SSB-SSA×B 　　SSA=bn∑ai=1(i..-)2 　　SSB=an∑bj=1(.j.-)2 　　SSA×B=n∑ai=1∑bj=1(ij.-i..-.j.+)2 　　SSe=∑ai=1∑bj=1∑nk=1(xijk-ij.)2SST的自由度為abn-1。因為SSA、SSB與SSe相互獨立,SSA的自由度fA為a-1（a為A因素的水平數）,SSB的自由度fB為b-1（b為B因素的水平數）,SSA×B的自由度fA×B為（a-1）（b-1）,SSe的自由度fe為（abn-1）-（a-1）-（b-1）-（a-1）（b-1）=ab（n-1） 　　F1=SSAfASSefeF2=SSBfBSSefeFA×B=SSA×BfA×BSSefe4. 多因素有交互作用的方差分析 　　方差分解 　　SST=SSA+SSB+SSC+SSA×B+SSA×C+SSB×C+SSA×B×C+SSe 　　5. 多重比較 　　在三個或多個均值之間做兩個或多個均值比較的檢驗稱為多重比較（Multiple Comparison Procedure）。 　　在引入假設概念時,曾把選擇α水平與做齣錯誤判斷的風險相聯係。為瞭理解多重比較方法,需要控製所有比較的總錯判的機會（當均值相同時判斷為不同的錯誤）,也要控製每個單獨比較的錯判機會,因此分為實驗比較錯誤率和比較錯誤率兩大類,實驗比較錯誤率MEER相對比較錯誤率CER更精確、更嚴格。 　　例如,有5種施肥方法,均值做兩兩比較共有10種組閤,如要控製10種比較的總錯判率在α水平,平均到每組比較的控製水平會在十分之一的α水平,這就稱為控製“實驗比較錯誤率”或稱“控製對整個實驗的總錯判機會”,記為“實驗比較錯誤率”（Means Experimentwise Error Rate,MEER）。 　　另一種,如果想對10種比較中的每一種進行單獨控製比較錯判機會在α水平,就稱為控製“比較錯誤率”,或稱“對每一個比較的單獨錯判機會”,記為“比較錯誤率”（Comparisonwise Error Rate,CER）。以上例為例,每一種兩兩比較分彆進行α水平CER的控製,則10種兩兩比較閤計則為10倍的α水平,相對MEER而言則每種比較的錯判率會擴大10倍。因此在進行多重比較時,采用MEER方法進行比較會比CER方法比較要嚴謹得多。 　　在進行多重比較時,應采用兩類方法進行比較,若MEER方法能夠得到較好的結論,一定以MEER法的結論作為研究結論。若MEER法比較均值無顯著差異,可采用CER法進行比較,可用CER法的結論作為研究結論。 　　對於多因素,由於多因素的影響及各因素間的交互作用相當復雜,為瞭獲得*好的實驗結論,通常優先使用MEER“實驗比較錯誤率”作為控製準則,其次可選用CER比較錯誤率。 　　SAS軟件在GLM方差分析過程中提供瞭多種MEER法和多種CER法,兩大類中的各種方法都有其特點,選用時應分清各種方法的優勢,閤理使用。　　……

前言/序言

　　SAS統計分析及應用與JMP實驗設計(第2版)前言前言 　　隨著科學技術的進步及信息技術的發展，計算機已成為人們科研工作的重要工具。科研工作所獲取的各種數據都會藉助各種計算機軟件幫助研究者獲得*終結果，統計分析軟件是重要的工具和手段。SAS軟件自開發為人們使用以來，在統計分析方麵一直處於權威領先地位。近幾年，SAS公司又開發齣瞭一款小巧的統計分析軟件JMP，它兼有SAS的一些統計功能，同時又增加瞭DOE實驗設計模塊,中英文切換方便，中文輸齣統計結果一目瞭然，給研究者帶來許多便利，其圖形功能也很強大。 　　本書針對非數理統計專業的研究者缺乏係統的多元統計知識，時間緊、科研任務重，且需要在短時間內掌握所需要的統計分析方法並能應用到自己的科研數據分析中，編寫瞭此教材。目標是使讀者能快速掌握常用的多元統計分析方法，讀懂輸齣結果，實用性強。 　　本書主要介紹SAS軟件包的多元統計分析方法與JMP的DOE實驗設計及相關統計分析方法。全書重點在於用實例講解SAS與JMP軟件包中的各種常用統計分析方法，並詳細解釋輸齣結果的統計學意義，比較兩個軟件相同統計方法輸齣內容的異同及優劣，方便讀者從多角度應用。從實際應用齣發，增加瞭JMP軟件包中的DOE實驗設計內容。 　　全書共9章，第1章主要介紹SAS與JMP軟件基本操作；第2章主要介紹常用描述統計量、常用數據分布及參數檢驗概念；第3章講述兩個軟件在t檢驗與非參數檢驗上的應用，並比較兩個軟件的優劣；第4章重點講解JMP的DOE實驗設計，包括: 定製設計、篩選設計、完全析因設計、響應麵設計、田口設計，補充介紹正交設計；第5章結閤第4章的實驗設計方法，從多角度講解方差分析應用，尤其詳細介紹瞭SAS軟件在多因素且存在交互作用的方差分析上的優勢及結果討論與判斷，同時介紹協變量在協方差分析中的重要作用；第6章重點介紹麯綫直綫化迴歸、迴歸模型的多變量篩選、多變量的共綫性診斷、非綫性迴歸、Logistic迴歸，多方麵介紹迴歸分析方法及相關分析，比較說明兩種軟件中SAS軟件在迴歸分析中的優勢；第7～9章介紹聚類分析、主成分分析和因子分析，比較兩軟件各自的優劣。 　　書中每種統計分析方法都以真實的科研數據為實例，從實驗設計方法到數據整理、數據分析，詳細解釋各種統計分析方法的選項應用、輸齣內容的統計學意義，統計結果的判斷依據，*優迴歸模型的篩選準則等，每種統計分析方法都運用SAS和JMP兩種軟件進行分析，比較兩者的異同及優勢，使學習者能夠舉一反三，學會選用科學、閤理、簡單方便的工具和方法，以判斷並獲取科學的、有價值的統計分析結果，尤其學會運用統計方法和思路。 　　由於JMP軟件的輸齣是錶格形式，但又不同於一般正文中的錶格，為瞭與軟件的輸齣保持一緻，這類錶格保留原樣，不做處理。 　　本書可作為高校研究生、本科生的統計學教材，也適閤非數理統計專業的研究人員作為數據分析的參考資料。 　　作者2016年8月

《 SAS統計分析與JMP實驗設計——實踐之道》 這是一本麵嚮統計學初學者及希望深化統計分析與實驗設計能力的專業人士的實踐指南。本書以實際應用為導嚮，旨在幫助讀者掌握SAS和JMP這兩款強大的統計軟件，並能夠將它們有效地應用於解決現實世界中的數據分析與實驗設計問題。 本書內容聚焦於： SAS統計分析基礎與進階： 數據管理與預處理： 詳細講解SAS的數據步（DATA Step）操作，包括數據導入、閤並、轉換、清洗、缺失值處理等，確保數據質量是進行可靠分析的前提。 描述性統計： 介紹如何使用SAS生成頻率錶、交叉錶、百分位數、均值、方差、標準差等描述性統計量，快速瞭解數據的基本特徵。 推斷性統計基礎： 深入淺齣地講解假設檢驗的基本原理，包括t檢驗、卡方檢驗、F檢驗等，並演示如何在SAS中實現這些檢驗，理解其統計意義。 迴歸分析： 涵蓋簡單綫性迴歸、多元綫性迴歸的理論與SAS實現，重點在於模型構建、係數解釋、假設檢驗、模型診斷（如殘差分析、方差膨脹因子VIF等）以及預測。 方差分析（ANOVA）： 講解單因素方差分析、雙因素方差分析（含交互作用）的原理與SAS應用，幫助讀者比較多組均值是否存在顯著差異。 非參數檢驗： 介紹在數據不滿足參數檢驗假設時，SAS提供的常用非參數檢驗方法，如Wilcoxon秩和檢驗、Kruskal-Wallis檢驗等。 SAS宏（Macro）編程入門： 學習SAS宏的基本概念和語法，掌握如何編寫宏來自動化重復性任務，提高工作效率。 JMP實驗設計（DOE）理論與實踐： 實驗設計基礎概念： 詳細闡述實驗設計（DOE）的基本原則，如隨機化、重復、區組，以及其重要性在優化過程和産品開發中的作用。 單因素實驗設計： 講解如何使用JMP設計和分析單因素實驗，比較不同水平下的均值差異，並進行效應大小的估計。 析因設計（Factorial Design）： 深入介紹全因子設計和部分因子設計，包括兩水平和多水平因子設計。重點在於理解因子和交互作用的效應，以及如何通過JMP高效地規劃和分析這些設計。 響應麵方法（Response Surface Methodology, RSM）： 講解如何使用JMP設計和分析響應麵實驗，以尋找最優的工藝條件，從而最大化或最小化響應變量。涵蓋中心復閤設計（CCD）和Box-Behnken設計（BBD）。 混閤水平設計： 介紹在實驗中包含混閤水平因子（如連續型因子和分類因子）的設計方法，以及JMP如何處理此類復雜設計。 實驗設計的高級應用： 探討設計空間分析、穩健設計等概念，並展示JMP在這些領域的強大功能。 JMP交互式圖形： 強調JMP在數據探索和結果可視化方麵的優勢，通過交互式圖形直觀展示模型擬閤情況、效應圖、交互作用圖等，幫助讀者快速洞察數據規律。 本書特色： 理論與實踐緊密結閤： 每一章都圍繞核心統計概念，提供清晰的SAS或JMP操作步驟和代碼示例，以及相應的輸齣結果解釋。 真實案例驅動： 包含來自工業、醫藥、生物、營銷等多個領域的實際案例，讓讀者在解決實際問題的過程中學習統計方法。 軟件操作指南： 提供詳細的JMP菜單操作引導和SAS代碼演示，確保初學者也能輕鬆上手。 強調統計思維： 不僅教授“如何做”，更側重於“為何這樣做”，引導讀者理解統計方法的適用條件、結果的解釋以及潛在的局限性。 從數據到決策： 幫助讀者將原始數據轉化為有價值的洞察，並最終支持科學決策。 本書適閤讀者： 對統計分析和實驗設計感興趣的在校學生（本科生、研究生）。 需要進行數據分析和實驗設計的科研人員、工程師、質量控製人員。 希望提升數據驅動決策能力的行業從業者，如市場營銷、産品研發、生産製造等領域的專業人士。 希望係統學習SAS或JMP軟件，並將其應用於實際工作的個人。 通過學習本書，讀者將能夠自信地運用SAS進行各類統計分析，利用JMP科學地設計和優化實驗，從而在工作和研究中取得更顯著的成果。

評分☆☆☆☆☆

我是一名從事質量管理工作的工程師，深知統計方法在質量改進中的關鍵作用。SAS在過程能力分析、統計過程控製（SPC）等方麵有著深厚的積纍，而JMP在實驗設計（DOE）方麵更是行業的標杆。這本書的結閤，對我來說簡直是量身定做。我最關注的是書中SAS的SPC模塊的講解，是否會詳細介紹如何利用SAS進行控製圖的繪製、分析和解釋，如何識彆過程中的異常波動，以及如何利用SPC來持續監控和改進生産過程。同時，我也期待JMP的DOE部分能提供一些與質量改進相關的案例，比如如何利用DOE來優化生産參數，降低廢品率；如何通過DOE來研究不同材料或供應商對産品性能的影響，從而提高産品質量。書中是否會涉及一些六西格瑪（Six Sigma）方法論中的統計工具，並與SAS和JMP的應用相結閤？我希望這本書能教會我如何將SAS的強大數據處理能力與JMP的直觀分析工具結閤起來，真正做到用數據說話，驅動質量的持續提升。

評分☆☆☆☆☆

我一直認為，統計軟件的學習，最終目的還是為瞭解決實際問題。這本書的書名《SAS統計分析及應用與JMP實驗設計（第2版）》，點明瞭“應用”二字，這讓我對其內容充滿瞭期待。我是一名市場分析師，工作中需要處理海量的用戶行為數據，分析用戶偏好，預測銷售趨勢，並為營銷策略提供數據支持。SAS強大的數據挖掘和預測模型能力，無疑是我手中的利器。而JMP在實驗設計方麵的優勢，也能幫助我設計A/B測試，評估不同營銷活動的效果。我特彆想知道，書中是否會提供一些針對市場營銷領域的實際案例。例如，如何利用SAS進行客戶分群，構建預測模型來識彆高價值客戶；如何利用JMP進行廣告投放效果的實驗設計，通過DOE來優化廣告的創意、渠道和投放時間。書中是否會講解一些SAS的統計過程控製（SPC）方法，用於監控市場變化和産品銷售情況？我希望這本書能提供一些實用的代碼片段和操作流程，能夠讓我直接套用到實際工作中，並且在理解原理的基礎上，進行個性化的調整。

評分☆☆☆☆☆

這本書的“第2版”字樣，讓我對其內容的更新程度非常關注。我是一名SAS和JMP的長期用戶，已經使用過前一版本的書籍。我希望這次的“第2版”能夠涵蓋SAS和JMP在最新版本中新增的功能和改進。例如，SAS是否更新瞭其機器學習模塊，是否增加瞭更多關於深度學習和人工智能的函數？JMP在DOE方麵，是否有新的設計方法或者更強大的分析工具？我對書中SAS的宏編程和SAS/STAT過程的更新尤為感興趣，如果能講解一些新的高級統計模型或分析方法，那就更好瞭。同時，我也期待書中能夠提供一些如何利用SAS和JMP進行大數據分析的技巧，畢竟在大數據時代，如何高效地處理和分析海量數據是每個數據分析師都麵臨的挑戰。如果書中能有關於如何優化SAS程序以提高運行效率，或者如何利用JMP進行大規模數據集的可視化探索的案例，那將對我非常有價值。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計本身就透露著一種嚴謹與專業的氣息，深藍色的背景配上銀白色的書名，給人一種沉穩可靠的感覺。拿到手上，它的分量十足，厚實的紙張和精良的印刷工藝都體現瞭齣版方的用心。我是一名正在進行數據分析研究的在校博士生，日常工作離不開統計軟件的應用。一直以來，SAS在學術界和業界都享有盛譽，其強大的數據處理和分析能力是毋庸置疑的。而JMP作為SAS公司旗下的另一款重量級産品，以其直觀的可視化界麵和強大的實驗設計功能，在科研和工業界的應用也日益廣泛。這兩者結閤的書籍，無疑為我提供瞭一個非常理想的學習平颱。我尤其關注書中的案例分析部分，希望能夠通過實際操作，深入理解SAS和JMP在不同領域的應用，比如生物統計、質量控製、市場調研等等。書本的排版也很清晰，章節劃分邏輯性強，圖錶和公式的呈現方式也比較易於理解。我期待這本書能幫助我更好地掌握SAS強大的編程能力，同時也能熟練運用JMP進行高效的實驗設計和數據探索，從而提升我的研究效率和論文質量。當然，作為一本第二版，我更看重它是否更新瞭最新的SAS和JMP版本的功能，是否涵蓋瞭近年來統計分析領域的一些新發展和新方法。如果書中能提供配套的練習題和數據，那就更完美瞭，這樣我可以邊學邊練，鞏固知識。我深信，通過這本書的學習，我一定能在統計分析和實驗設計方麵更上一層樓。

評分☆☆☆☆☆

這本書的章節安排，尤其是關於SAS統計分析的部分，給我的第一印象是內容非常紮實。從基礎的數據管理和預處理，到各種經典的統計檢驗，再到高級的迴歸分析、方差分析，乃至更復雜的多元統計方法，感覺覆蓋麵相當廣。我在學習SAS的過程中，常常會遇到一些棘手的變量轉換、數據清洗問題，或是對某些統計模型的假設條件理解不夠透徹，希望這本書能夠詳細地講解這些細節，並且提供清晰的代碼示例。SAS強大的宏語言編程功能，一直是我想要深入掌握但又覺得無從下手的地方。如果書中能夠有專門的章節講解SAS宏的應用，以及如何利用宏來提高代碼的復用性和效率，那對我來說將是巨大的福音。另外，對於一些統計概念，比如p值的正確解讀、置信區間的含義、假設檢驗的流程，書中是否能用更加直觀、易懂的方式來闡述，避免過於抽象的數學公式，而是通過實際例子來加深理解，這一點非常重要。我不太喜歡那種上來就堆砌公式的書，而是更傾嚮於能結閤具體業務場景，一步步引導讀者解決問題。SAS在時間序列分析、主成分分析、因子分析等方麵的應用，也是我工作和研究中經常會遇到的，希望書中能有詳盡的介紹和案例。

評分☆☆☆☆☆

在我看來，一本優秀的統計分析書籍，不僅要有深厚的理論基礎，更要注重實踐操作的指導性。這本書的命名，《SAS統計分析及應用與JMP實驗設計（第2版）》，明確指齣瞭“應用”二字，這讓我對它充滿信心。我是一名在讀的統計學碩士研究生，正在為畢業論文的數據分析部分而苦惱。SAS和JMP都是我畢業論文的必備工具，但我總覺得在將理論知識轉化為實際操作時，還有一些環節不夠順暢。我希望這本書能夠提供大量的、貼近實際研究場景的案例，並且詳細講解每一步的操作過程，包括SAS代碼的編寫、JMP菜單的選擇、參數的設置以及結果的解讀。例如，對於某個具體的統計問題，書中能否一步步演示如何用SAS進行數據清洗和預處理，如何選擇閤適的統計模型，如何進行模型擬閤和假設檢驗，最後如何用JMP進行可視化展示和結果的溝通？我特彆期待書中能提供一些關於如何利用SAS和JMP進行假設檢驗、方差分析、迴歸分析等經典統計方法在科研中的具體應用。如果書中能有配套的練習數據和答案，那將極大地幫助我鞏固所學知識，並提升我的實際操作能力。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在工業界摸爬滾打瞭十多年的資深工程師，我對於數據分析工具的選擇嚮來是務實且挑剔的。SAS，這個名字對我來說，既熟悉又帶著一絲敬畏。它強大、靈活，但學習麯綫也相對陡峭，尤其是在我過去更側重於實際操作而非理論推導的職業生涯中。JMP，則是我近年來工作中的新寵，它打破瞭傳統統計軟件冰冷刻闆的印象，用交互式可視化讓數據分析變得生動有趣，尤其在DOE（實驗設計）方麵，JMP的錶現簡直是齣類拔萃。這次看到《SAS統計分析及應用與JMP實驗設計（第2版）》的齣現，我毫不猶豫地將其收入囊中。我非常感興趣的是書中如何將SAS的深度與JMP的易用性巧妙地結閤起來。我的工作經常需要在快速迭代的産品開發周期中進行大量的實驗，並從中提煉齣最優化的參數組閤，而JMP的DOE模塊正是解決這類問題的利器。但我同時也需要SAS來處理海量的數據，進行更復雜的模型構建和預測。我希望這本書能提供一些實用的技巧，教我如何在SAS中完成數據預處理、模型訓練，然後將結果導入JMP進行可視化分析和DOE的優化，或者反之。特彆是對於一些復雜多變的生産工藝，如何通過科學的實驗設計來規避風險、提高效率，這是我非常關注的。書中是否會涉及一些高級的DOE方法，比如響應麵法、全因子設計、部分因子設計，以及如何用SAS來輔助這些設計，也是我非常期待的。

評分☆☆☆☆☆

JMP實驗設計部分，對我來說是這本書最大的亮點之一。我是一名化學研究員，實驗過程中經常需要設計精妙的實驗方案，以最小的成本和時間獲取最多的信息。JMP的可視化交互界麵，讓我第一次體會到“玩轉數據”的樂趣，它能夠即時顯示數據變化對模型的影響，這在傳統統計軟件中是難以想象的。我特彆想知道，書中會如何引導讀者從一個實際的科研問題齣發，一步步構建一個科學的實驗設計。例如，如何根據研究目標確定實驗因素和水平，如何選擇最優的實驗設計類型（如析因設計、響應麵設計），如何通過JMP的“DOE”菜單來生成實驗計劃，以及如何在實驗完成後，利用JMP提供的豐富工具來分析數據，找齣最佳工藝參數，甚至預測未知條件下的結果。書中是否會提供一些生物醫學、材料科學、化工等領域的典型實驗設計案例，並詳細解析其設計思路和分析過程？我非常期待看到書中關於“最優設計”、“混閤水平設計”等高級話題的講解，這些對於解決復雜的科研問題至關重要。同時，我也希望書中能強調實驗設計的“迭代性”，即如何在初步實驗結果的基礎上，進一步優化實驗方案，從而達到更深入的理解。

評分☆☆☆☆☆

我一直對數據可視化有著濃厚的興趣，並且認為它是理解復雜數據和溝通分析結果的關鍵。SAS雖然功能強大，但其可視化能力相對傳統。而JMP，以其卓越的交互式可視化功能，在數據探索和展示方麵錶現齣色。這本書在介紹SAS統計分析的同時，能否深入探討如何利用SAS預處理數據，然後將數據導入JMP進行可視化探索和圖形化展示？我希望書中能夠提供一些高級的可視化技巧，例如如何利用JMP創建交互式的散點圖、箱綫圖、直方圖，並能通過“Graph Builder”等工具製作齣既美觀又富有信息量的圖形。對於SAS本身的可視化功能，例如PROC GCHART, PROC GPLOT等，書中是否會提供一些實用的代碼示例，以及如何將SAS生成的圖形集成到報告中？我特彆關注書中是否會強調“故事化”的數據呈現，即如何通過圖形和圖錶，將復雜的統計分析結果以一種引人入勝的方式講述齣來，從而更好地傳達分析的洞察。

評分☆☆☆☆☆

在信息爆炸的時代，數據分析能力已經成為一項核心競爭力。我作為一名金融領域的從業者，日常接觸到的數據量龐大且復雜，包括股票價格、交易量、宏觀經濟指標等。SAS在金融風控、量化交易、風險管理等領域有著廣泛的應用，而JMP的實驗設計功能，也可以幫助我進行産品定價策略的優化，或者評估不同投資組閤的效果。這本書的齣現，讓我看到瞭一個係統學習SAS和JMP在金融領域應用的絕佳機會。我非常期待書中能夠深入講解SAS在時間序列分析、麵闆數據分析、風險模型構建（如VaR模型）方麵的應用。同時，我也希望JMP的實驗設計部分能提供一些與金融産品設計、市場營銷策略優化相關的案例。例如，如何利用DOE來設計一個新金融産品的定價方案，以最大化收益並控製風險？如何通過JMP來評估不同營銷渠道對産品銷售的影響？書中對於SAS和JMP結閤使用的講解，能否提供一些具體的場景和方法，比如如何將SAS處理好的大量金融數據導入JMP進行可視化探索和DOE分析？

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嗯嗯嗯嗯呃

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學習minitab軟件

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這本書需要好好看，，，，

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內容很好

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正版

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速度特彆快。

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學習minitab軟件

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書本很新，感寫您的幫忙，謝謝。