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XuetangX

统计方法(SAS、SPSS和R统计软件应用)

via XuetangX

Overview

       试验数据的统计分析是研究生应掌握的必备技能。统计方法(SAS、SPSS和R统计软件应用),主要围绕如何分析试验数据,如何利用专业的统计软件,例如SAS、SPSS和R软件进行统计分析的方法。       SAS(全称Statistical Analysis System)是一个模块化、集成化的大型应用软件系统。       SPSS(Statistical Product and Service Solutions),“统计产品与服务解决方案”软件是世界上最早采用图形菜单驱动界面的统计软件,它最突出的特点就是操作界面极为友好,输出结果美观漂亮。      R是目前最流行的一种用于统计分析和绘图的语言,是一个自由、免费、源代码开放的软件,一个用于统计计算和统计作图的优秀软件。     本课程将重点介绍本课程将重点介绍如何使用SPSS、SAS和R软件来进行试验数据的统计分析。

Syllabus

  • 第一章 SPSS统计软件应用
    • 1.1 SPSS简介
    • 1.2 SPSS数据的输入与整理
    • 1.3 统计描述
    • 1.4 均值比较与T检验
    • 1.5 相关分析
    • 1.6 偏相关分析
    • 1.7 距离分析
    • 1.8 单因素方差分析
    • 1.9 协方差分析
    • 1.10 多因素方差分析
    • 1.11 多元方差分析
    • 1.12 正交实验设计
    • 1.13 交叉表格分析
    • 1.14 卡方检验
    • 1.15 二项分布检验
    • 1.16 单样本非参数K-S检验
    • 1.17 两独立样本非参数检验
    • 1.18 多个独立样本非参数检验
    • 1.19 两相关样本非参数检验
    • 1.20 线性回归
    • 1.21 曲线拟合
    • 1.22 逻辑回归
    • 1.23 概率单位回归
    • 1.24 因子分析/主成分分析
    • 1.25 聚类分析
    • 1.26 判别分析
    • 1.27 典型相关分析
    • 1.28 SPSS统计图
    • 1.29 Power分析
  • 第二章 SAS统计软件应用
    • 2.1 SAS系统简介
    • 2.2 SAS数据导入输出(上)
    • 2.3 SAS数据导入输出(下)
    • 2.4 均值比较
    • 2.5 T检验
    • 2.6 相关分析和偏相关分析
    • 2.7 距离分析
    • 2.8 单因素方差分析
    • 2.9 多因素方差分析(上)
    • 2.10 多因素方差分析(下)
    • 2.11 多元方差分析
    • 2.12 卡方检验
    • 2.13 非参数检验
    • 2.14 直线回归分析
    • 2.15 曲线回归分析
    • 2.16 混合模型分析
    • 2.17 GLM分析
    • 2.18 非线性混合模型分析
    • 2.19 广义线性混合模型分析
    • 2.20 因子分析
    • 2.21 聚类分析
    • 2.22 典型相关分析
    • 2.23 Power分析
    • 2.24 近交系数分析
  • 第三章 R统计软件应用
    • 3.1 R简介
    • 3.2 R数据导入输出
    • 3.3 R编程基础(一)
    • 3.4 R编程基础(二)
    • 3.5 R编程基础(三)
    • 3.6 Power分析
    • 3.7 T-Test
    • 3.8 卡方检验
    • 3.9 相关分析
    • 3.10 方差分析
    • 3.11 线性回归分析
    • 3.12 R高级统计与作图
  • 期末考试

    Taught by

    Nanjing Agricultural University

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