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| 內容簡介： |
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本书关注于常见科研统计分析方法的SAS编程和输出结果的判读等方法，与研究生高级数理统计学课程的理论教学相配合，适于同步上机实训；根据不同层次的科研人员所取得的数据特点，本书也可以在科研活动中直接指导数据分析活动。由于内容较为全面，除适合研究生教学和科研人员科研应用外，与本科生生物统计学课程内容相契合的数据统计分析方法，这部分内容也适合本科生选用，因此，本教材也可以用作本科生生物统计课程上机实训教材。本书注重实用性，以代表性科研数据案例为基础，选用合理的程式，基于离线版、网络版和窗口化版讲解编程和数据研判技巧，更好地指导科研实践，巩固和理解课堂理论教学知识，理论和实践相结合，提高学生分析和解决实际科研问题的能力。
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| 關於作者： |
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周开兵，博士，海南大学教授，研究领域：果树栽培与生理、油茶遗传多样性与新品种选育。招生专业 博士：作物栽培学与耕作学 硕士：果树学、农业硕士（农艺与种业领域园艺方向）教育背景 1999-09--2004-06 华中农业大学 果树学 硕、博士（连读） 。主讲研究生课程：数理统计学与SAS软件统计分析应用；果树种质资源学；园艺植物遗传育种专题；园艺专业Seminar；植物研究法；等。 主讲本科生课程：园艺植物育种学；热带园艺植物研究法；热带园艺植物种质资源学； 植物生理学；普通遗传学；统计分析方法；经济植物栽培学；等目前承担或参与的课题
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| 目錄：
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第一章 SAS程式构成与运行
第一节 SAS程式的基本结构 002
第二节 SAS软件网络版的在线注册与运行 002
第三节 利用 Python 操作 SAS运行 003
思考题 004
第二章 描述性统计
第一节 绘图 005
一、散点图绘制 005
二、连线图绘制 007
三、散点图和连线图在同一坐标系中输出 008
第二节 基本统计分析 009
一、应用 means 过程计算变数的基本统计量 009
二、应用 univariate 过程测验变数的正态分布适合程度 010
思考题 012
第三章 单个或两个样本数据差异显著性分析（t 检验）
第一节 单个样本平均数为常数的测验程式 013
第二节 两个样本成组数据的比较分析程式 014
一、两组均衡 014
二、两组不均衡 015
第三节 成对数据的比较分析程式 016
思考题 017
第四章 卡方分布测验
第一节 方差同质性检验 018
第二节 适合性检验 020
第三节 独立性检验 020
思考题 022
第五章 方差分析
第一节 单向分组资料的方差分析 024
一、完全随机排列小区试验设计 024
二、巢式设计（组内又分亚组的单向分组资料）统计分析程式 027
第二节 双向分组资料的方差分析 029
一、组内无重复的双向分组资料 029
二、组内有重复的双向分组资料 032
第三节 其他常规试验设计方法数据的统计分析 034
一、拉丁方试验设计统计分析程式 034
二、裂区试验设计统计分析 036
三、条区试验设计统计分析 038
第四节 双因素和三因素其他试验设计的统计分析 042
一、双因素完全随机区组试验设计的统计分析 042
二、三因素完全随机试验统计分析 044
三、三因素完全随机区组试验统计分析 046
第五节 正交设计试验统计分析 049
一、不考虑交互效应的正交试验的方差分析 049
二、考虑交互效应的正交试验方差分析 051
思考题 053
第六章 回归与相关分析
第一节 一元线性回归与相关分析 058
一、一元线性回归分析程式 058
二、一元线性相关性分析 058
第二节 协方差分析 059
一、单向分组数据资料协方差分析 059
二、双向分组数据资料协方差分析 061
第三节 多元线性回归与相关性分析 063
一、多元线性回归分析 063
二、多元逐步线性回归分析 065
三、多元线性相关性分析 067
第四节 两组变量的典型相关性分析 070
第五节 一元非线性回归分析 073
一、一元多项式回归分析 073
二、Logistic 曲线方程的配置 075
三、其他一元曲线回归分析 076
思考题 078
第七章 其他主要多元统计分析方法
第一节 多元聚类与判别 083
一、多元聚类分析 083
二、成批调整法多元聚类分析 084
三、Bayes 判别分析 085
四、逐步判别程式分析 087
第二节 主成分分析法 091
第三节 因子分析 093
思考题 096
第八章 SAS窗口化数据分析
第一节 SASinsight 模块的窗口化数据分析 098
一、进入 SASinsight 模块 098
二、创建或导入数据集 099
三、窗口化数据分析实例 100
第二节 SASanalyst 模块的窗口化数据分析 141
一、进入 SASanalyst 模块 141
二、创建或导入分析数据集 141
三、窗口化数据分析实例 144
思考题 219
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| 內容試閱：
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SAS系统是世界上较为权威的信息系统之一，集成应用数据存取、管理、分析和显示等技术，数据信息处理功能完备。SAS统计分析软件应用便捷灵活、功能全面，数据处理和统计分析一体化，编程语言简单易学，已经广泛应用于与生命科学有关的自然科学科研领域，也拓展到经济学和社会科学等研究领域。
本书注重实用性，以代表性科研数据案例为基础，选用合理的程式，基于离线版、网络版和窗口化版讲解编程和数据研判技巧，从而更好地指导科研实践，巩固和理解课堂理论教学知识，将理论和实践相结合，提高学生分析和解决实际科研问题的能力。
本书关注于常见科研统计分析方法的 SAS编程和输出结果的判读等方法，与研究生高级数理统计学课程的理论教学相配合，适用于同步上机实训；根据不同层次的科研人员所取得的数据特点，本书也可以在科研活动中直接指导数据分析活动。
本书内容较为全面，适合研究生教学和科研人员科研应用，此外，与本科生生物统计学课程内容相契合的数据统计分析方法，这部分内容也适合本科生选用，因此，本教材也可以用作本科生生物统计课程上机实训教材。
本书由海南大学 2021 年度研究生精品课程建设项目资助出版；在编写过程中，陈银华参与了第七章的编写，李赟参与了第八章的编写，海南大学研究生院廖双泉院长给予了指导和支持，也得到化学工业出版社的帮助，在此谨致谢忱！
由于编者水平所限，本书不足之处，敬请读者和同行提出宝贵指导意见，联系邮箱为 zkb@hainanu.edu.cn。
刘平武 周开兵
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