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1) SAS 数据分析 从入门到精通 课程介绍 SAS数据分析软件是应用最广泛的商业统计分析软件之一。本课程是从基础开始到专业应用的整体内容，帮助您理解数据分析的操作。 课程目标 l SAS编程基础 l SAS常用函数及应用 l SAS数据集处理操作 l SAS宏编程 l SAS PROC SQL l 描述统计 l T检验 l 方差分析 l 回归分析。 培训对象 数据库管理员、开发人员 课程长度 5天（30学时） 培训方式 案例分析、情景演练 课程内容 | 第1天 | | | | 1.1. 在windows操作系统上安装SAS软件 | | | | 2.1. SAS语言的构成 2.2. SAS常用函数 2.3. 数据集 | | | | | | | | 4.1. 创建oracle数据仓库或mysql数据库 4.2. 数据库架构 4.3. 通过数据库客户端使用数据库 4.4. 通过PROC SQL使用数据仓库中的数据 | | | | | 5.1. 描述统计基础原理 5.2. 描述统计实例 | | | | 6.1. 单样本T检验 6.2. 配对设计资料的T检验 6.3. 两独立样本的T检验 | | | | 7.1. 方差分析概述 7.2. 单因子方差分析 7.3. 随机区组方差分析 7.4. 协方差分析 7.5. | | | | | | | | 9.1. 多元线性回归于相关的基础理论 9.2. 多元线性回归 9.3. 复相关系数与偏相关系数 | | | | | | | | | 11.1.四格表卡方检验 11.2.配对计数资料的卡方检验 11.3.分层行列表的分析 11.4.趋势卡方检验 11.5.卡方分割与卡方合并 | | | | 12.1.单样本资料与已知总体参数的非参数检验 12.2.两组定量资料的非参数检验 12.3.多组定量资料的非参数检验 | | | | | | | | | 14.1.主成分分析简介 14.2.主成分分析的数学模型 14.3.主成分分析的方法步骤 14.4.PRINCOMP过程 | | | | 15.1.因子分析简介 15.2.FACTOR过程 | | | | | | | | | | | | 18.1.相关分析简介 18.2.CANCORR过程 | | | | | 19.1.二分类资料一致性分析 19.2.有序分类资料一致性分析 | | | | 20.1.简单随机抽样 20.2.机械、等距抽样 20.3.分层抽样 20.4.整群抽样 20.5.多阶抽样 | | | | 21.1.样本量估算的影响因素 21.2.分类资料的样本量估计 21.3.定量资料样本量估计 | | | | 22.1.柱状图 22.2.饼图 22.3.箱线图 22.4.散点图 |
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