SAS与Splus统计软件教程解读

SAS初阶指南、语言与数据管理、功能基础、统计分析、多元统计、S语言概览

Statistics菜单下的Hypothesis Tests功能允许进行多种假设检验，主要分为单样本检验和双样本检验。单样本检验包括：t单样本均值Z检验：One Sample Z Tests、t单样本均值t检验：One Sample t Tests、t单样本比例检验：One Sample Proportion Tests以及t单样本方差检验：One Sample test for a variance。

赋值语句在SAS中用于计算并存储变量的值。例如，avg = (math + chinese/120*100)/2; 可计算平均分数。isfem = (sex='女'); 则根据性别生成0或1的值，女性为1。newv = .; 则给变量赋予缺失值。在使用这些语句时，确保变量存在，否则将得到缺失值。

SAS是三大著名统计分析软件（包括SPSS和SYSTAT）之一，在美国应用广泛。作为国际上最流行的大型统计分析系统之一，SAS被公认为统计分析的标准软件。

本书收集了78个SPSS软件的应用技巧，助力您轻松进行统计分析。

在SAS软件教程中，详细介绍了图2中u-检验的变量设置方法。

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《R语言统计分析软件简明教程》是一本深入浅出的指南，帮助读者掌握R语言在统计分析中的应用。R语言，作为一种强大的开源编程语言和环境，特别适合于数据处理、统计计算以及图形制作。 本教程将带你走进R语言的世界，了解其基本语法、数据类型、数据操作，以及如何利用R进行各种统计分析。 R语言的语法结构与其他编程语言略有不同，但学习曲线并不陡峭。基础包括理解变量、常量的概念，以及如何声明和赋值。R语言支持多种数据类型，如数值型、字符型、逻辑型、向量、矩阵、数组和列表。熟悉这些数据结构是进行数据分析的关键。 在数据操作方面，R提供了丰富的函数用于数据清洗、转换和预处理。例如，subset()函数用于选取数据集的子集，merge()用于合并数据框，dplyr包则提供了一套高效的数据操作工具，如filter(), mutate(), summarize()等。此外，tidyr包用于数据的整理，尤其是处理宽格式和长格式之间的转换。 统计分析是R语言的核心应用之一。从描述性统计到推断性统计，R都提供了全面的支持。你可以轻松计算均值、中位数、标准差等基本统计量，或者进行t检验、卡方检验、ANOVA、回归分析等复杂统计方法。ggplot2包是R中强大的数据可视化工具，可以创建出专业级别的图表，如散点图、直方图、箱线图等，帮助我们更好地理解和解释数据。 在高级统计分析中，R还涵盖了机器学习和大数据处理。caret包提供了一站式的机器学习框架，支持多种模型的训练和评估，如决策树、随机森林、支持向量机等。对于大数据，data.table和dplyr的内存优化功能，以及SparkR接口，使得R能够处理大规模数据集。 此外，R语言还有丰富的社区和生态系统。CRAN（Comprehensive R Archive Network）上拥有数以千计的第三方包，涵盖了几乎所有的统计方法和领域应用，如金融分析的quantmod，生物信息学的Bioconductor，社会科学的sjPlot等。这些包极大地扩展了R的功能，满足了不同领域的需求。 通过《R语言统计分析软件简明教程》，你将逐步掌握如何利用R进行数据探索、建模、预测和报告。无论是初学者还是经验丰富的分析师，都能从中受益，提升数据分析的效率和质量。

在sas软件教程中，分析结果显示，变量x与y之间的相关系数为-0.70152。