实验 1 SAS 基本操作. 1 实验 2 SAS 编程基础. 13 实验 3 SAS 的描述统计功能 . 20 实验 4 统计图形. 28 实验 5 区间估计与假设检验. 39 实验 6 分布拟合检验. 48 实验 7 简单相关分析与一元线性回归分析 . 54 实验 8 多元线性回归分析与非线性回归分析 . 65 实验 9 单因素方差分析. 86 实验 10 双因素方差分析. 94 实验 11 主成分分析 . 101 实验 12 因子分析. 113 实验 13 聚类分析. 130 实验 14 判别分析. 144 实验 15 典型相关分析. 156 实验 16 综合实验. 160

实验一 时间序列的 SAS 基本操作 .1 实验二 时间序列的预处理 .6 实验三 平稳时间序列分析 .9 实验四 非平稳时间序列随机分析 .15 实验五 非平稳时间序列确定性分析 .29 实验一 时间序列的预处理 .38 实验二 平稳时间序列 .44 实验三 ARIMA 模型 .58 实验四 残差自回归模型（一） .71 实验五 残差自回归模型（二） .79 实验六 确定性模型 .86 实验七 季节模型 .95 实验八 协整分析 .106 实验分析：该程序的到了一个名为 sasuser.example1_1 的永久数据集。所谓

第一章 统计分析软件 SPSS 和 R 概述.（3） 第二章 多元正态总体均值向量和协差阵的假设检验.（11） 2.1 实验一 多因素方差分析.（11） 2.2 实验二 协方差分析.（20） 第三章 聚类分析.（26） 3.1 实验一 系统聚类分析.（26） 3.2 实验二 K-均值型聚类法.（31） 第四章 判别分析.（35） 4.1 实验一、实验二 费歇判别法和贝叶斯判别法.（35） 4.3 实验三 逐步判别法.（42） 第五章 主成分分析.（50） 第六章 因子分析.（54） 第七章 对应分析.（60） 第八章 典型相关分析.（68） 第九章 简介定性资料的统计分析.（71） 参考文献 .（76）

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