本书主要介绍JMP的DOE试验设计和SAS与JMP两个软件包的多元统计分析方法。全书重点在于用实例讲解运用SAS与JMP两个软件包中的各种统计分析方法，并详细解释输出结果的统计学意义，比较两个软件相同统计方法的优劣与输出内容的异同，方便学习者从多角度应用，能够举一反三，学会选用科学合理的技能判断并获取科学的、有价值的统计分析结果，提高效率。

全书共9章，第1章介绍SAS与JMP软件基本操作;第2章和第3章介绍常用描述统计量、数据分布、正态性检验、t检验与非参数检验等概念；第4章重点讲解JMP的DOE实验设计，包括: 定制设计、筛选设计、完全析因设计、响应面设计、田口设计，补充介绍正交设计；第5章结合第4章实验设计，注重从多角度讲解方差分析应用；第6章重点介绍回归分析的多变量筛选、曲线直线化回归、共线性诊断、非线性回归、Logistic回归及相关分析；第7～9章介绍聚类分析、主成分分析和因子分析。

本书可作为高校研究生、本科生的统计学教材，尤其适合非数理统计专业的研究人员作为数据分析的参考资料。

SAS统计分析及应用与JMP实验设计(第2版)

随着科学技术的进步及信息技术的发展，计算机已成为人们科研工作的重要工具。科研工作所获取的各种数据都会借助各种计算机软件帮助研究者获得最终结果，统计分析软件是重要的工具和手段。SAS软件自开发为人们使用以来，在统计分析方面一直处于权威领先地位。近几年，SAS公司又开发出了一款小巧的统计分析软件JMP，它兼有SAS的一些统计功能，同时又增加了DOE实验设计模块,中英文切换方便，中文输出统计结果一目了然，给研究者带来许多便利，其图形功能也很强大。

本书针对非数理统计专业的研究者缺乏系统的多元统计知识，时间紧、科研任务重，且需要在短时间内掌握所需要的统计分析方法并能应用到自己的科研数据分析中，编写了此教材。目标是使读者能快速掌握常用的多元统计分析方法，读懂输出结果，实用性强。

本书主要介绍SAS软件包的多元统计分析方法与JMP的DOE实验设计及相关统计分析方法。全书重点在于用实例讲解SAS与JMP软件包中的各种常用统计分析方法，并详细解释输出结果的统计学意义，比较两个软件相同统计方法输出内容的异同及优劣，方便读者从多角度应用。从实际应用出发，增加了JMP软件包中的DOE实验设计内容。

全书共9章，第1章主要介绍SAS与JMP软件基本操作；第2章主要介绍常用描述统计量、常用数据分布及参数检验概念；第3章讲述两个软件在t检验与非参数检验上的应用，并比较两个软件的优劣；第4章重点讲解JMP的DOE实验设计，包括: 定制设计、筛选设计、完全析因设计、响应面设计、田口设计，补充介绍正交设计；第5章结合第4章的实验设计方法，从多角度讲解方差分析应用，尤其详细介绍了SAS软件在多因素且存在交互作用的方差分析上的优势及结果讨论与判断，同时介绍协变量在协方差分析中的重要作用；第6章重点介绍曲线直线化回归、回归模型的多变量筛选、多变量的共线性诊断、非线性回归、Logistic回归，多方面介绍回归分析方法及相关分析，比较说明两种软件中SAS软件在回归分析中的优势；第7～9章介绍聚类分析、主成分分析和因子分析，比较两软件各自的优劣。

书中每种统计分析方法都以真实的科研数据为实例，从实验设计方法到数据整理、数据分析，详细解释各种统计分析方法的选项应用、输出内容的统计学意义，统计结果的判断依据，最优回归模型的筛选准则等，每种统计分析方法都运用SAS和JMP两种软件进行分析，比较两者的异同及优势，使学习者能够举一反三，学会选用科学、合理、简单方便的工具和方法，以判断并获取科学的、有价值的统计分析结果，尤其学会运用统计方法和思路。

由于JMP软件的输出是表格形式，但又不同于一般正文中的表格，为了与软件的输出保持一致，这类表格保留原样，不做处理。

本书可作为高校研究生、本科生的统计学教材，也适合非数理统计专业的研究人员作为数据分析的参考资料。

作者2016年8月

第1章SAS及JMP系统概述1

1.1SAS及JMP系统简介1

1.2JMP系统界面操作2

1.2.1JMP安装、启动与退出2

1.2.2JMP系统设置及中英文切换2

1.2.3JMP与SAS数据文件管理4

1.2.4JMP功能简介7

1.3SAS系统概述及界面操作指南9

1.3.1SAS的启动与退出10

1.3.2修改SAS系统的SASV8.CFG11

1.3.3SAS系统主要窗口简介12

1.4SAS数据集及SAS的文件管理15

1.4.1SAS数据集、逻辑库及程序文件15

1.4.2建立并调用SAS数据集17

1.4.3导出SAS数据集为Excel文件22

1.4.4数据集排序24

1.5SAS的数据步与过程步简介24

1.5.1SAS程序书写规范和运行方法25

1.5.2利用DATA步对已有数据集扩增新变量26

1.5.3DATA步中常用函数28

1.5.4SAS过程步及常用语句简介31

第2章常用统计学概念简介36

2.1统计学概述36

2.1.1统计学历史概述36

2.1.2描述统计简介36

2.2统计量的抽样分布38

2.2.1概率和随机变量39

2.2.2二项分布40

2.2.3泊松分布43

2.2.4正态分布44

2.2.5t分布46

2.2.6F分布47

2.2.7χ2分布48

2.3统计假设检验49

2.3.1统计假设检验简介49

2.3.2t检验52

2.3.3F检验52

2.3.4χ2检验52

习题53

第3章t检验与非参数检验54

3.1t检验及应用54

3.1.1t检验适用条件及判断准则54

3.1.2UNIVARIATE过程及正态性检验56

3.1.3配对样本均值比较及正态性检验应用实例58

3.1.4TTEST过程及两组独立样本均值比较68

3.1.5SAS与JMP两种软件t检验方法总结79

3.2非参数检验及应用79

3.2.1KruskalWallis检验80

3.2.2NPAR1WAY过程（非参数检验过程）81

3.2.3NPAR1WAY过程举例说明82

3.2.4利用JMP进行非参数检验90

3.3FREQ过程及应用实例（频数分析）93

3.3.1卡方检验的基本思想93

3.3.2FREQ过程96

3.3.3FREQ过程及JMP频数分析应用实例98

习题106

第4章JMP DOE实验设计109

4.1完全析因设计109

4.1.1单因素多水平完全析因设计110

4.1.2多因素多水平完全析因设计111

4.2定制设计114

4.3筛选设计118

4.4响应面设计122

4.5混料实验设计125

4.6田口设计129

4.6.1田口设计简介129

4.6.2田口设计实例说明129

4.7正交设计135

4.7.1正交设计的概念和正交表的初步认识135

4.7.2含交互作用的正交设计137

4.7.3正交设计实例说明139

习题146

第5章方差分析148

5.1方差分析简介148

5.1.1方差分析基本概念148

5.1.2方差的同质性检验151

5.1.3方差分析的基本假定和数据转换153

5.2ANOVA过程和GLM过程简介155

5.2.1ANOVA过程155

5.2.2GLM过程159

5.3完全随机设计方差分析168

5.3.1完全随机设计——单因素K水平多重比较168

5.3.2完全随机设计——多因素K水平多重比较179

5.4析因设计及CONTRAST语句使用说明207

5.4.1CONTRAST语句说明207

5.4.2实例说明209

5.5二次响应面设计的方差分析219

5.6正交设计实例说明238

5.7拉丁方设计及其统计分析247

5.7.1拉丁方设计及其线性模型247

5.7.2拉丁方设计应用实例248

5.8协方差分析259

5.8.1协方差分析简介259

5.8.2协方差分析的数学模型及基本假定261

5.8.3协方差分析应用举例262

习题277

第6章相关与回归分析282

6.1相关与回归分析概述282

6.1.1相关与回归分析的概念与区别282

6.1.2直线回归与相关分析284

6.2相关、回归过程说明286

6.2.1CORR相关过程286

6.2.2PLOT过程287

6.2.3REG回归过程289

6.2.4回归模型的共线性诊断及强影响点诊断294

6.3线性及曲线直线化回归模型295

6.3.1简单线性回归方程295

6.3.2线性回归方程应用举例297

6.3.3二次项直线化表示的回归方程300

6.3.4用JMP进行模型拟合307

6.4可直线化的曲线拟合314

6.4.1曲线拟合说明314

6.4.2曲线直线化应用举例315

6.4.3确定最佳模型的标准320

6.5RSREG过程334

6.5.1RSREG过程说明334

6.5.2二次响应曲面RSREG过程举例说明337

6.6非线性回归过程359

6.6.1NLIN过程简介359

6.6.2NLIN应用举例361

6.7Logistic回归371

6.7.1Logistic回归概述371

6.7.2Logistic回归过程372

6.7.3用SAS进行Logistic回归应用实例374

6.7.4用JMP进行Logistic回归应用实例379

习题381

第7章聚类分析386

7.1聚类分析概述386

7.2TREE过程387

7.3VARCLUS过程及应用举例（对变量聚类）388

7.3.1用VARCLUS过程实现变量聚类分析388

7.3.2VARCLUS过程应用实例389

7.4CLUSTER过程及实例分析（对样本聚类）397

7.4.1CLUSTER过程397

7.4.2CLUSTER过程应用实例399

7.5JMP的聚类分析403

习题404

第8章主成分分析408

8.1主成分的几何意义及数学模型408

8.2PRINCOMP过程412

8.3主成分分析应用举例414

习题422第9章因子分析425

9.1因子分析基础425

9.2PROC FACTOR过程427

9.3因子分析应用举例431

9.4主成分与因子分析综合实例说明434

9.5用JMP进行主成分和因子分析440

习题444

参考文献447

(1) 将JMP中的DOE实验设计作为书中一章，重点介绍各种实验设计方法的应用与不同，并补充了DOE中缺少的正交设计方法的应用； 

(2) 书中讲解的每种统计分析方法实例分析都运用SAS与JMP两款软件进行分析并比较两种软件统计输出内容的异同及使用方法上的优劣，方便读者比较和借鉴； 

(3) 书中重点介绍了SAS软件在多因素且存在交互作用的方差分析上的优势及结论判断依据，同时介绍协变量在协方差分析中的重要作用； 

(4) 在优选回归模型中重点介绍运用SAS软件所提供的多种回归方法进行多变量筛选、多变量的共线性诊断、优选最佳回归模型的判断准则。 

(1) 将JMP中的DOE实验设计作为书中一章，重点介绍各种实验设计方法的应用与不同，并补充了DOE中缺少的正交设计方法的应用； 

(2) 书中讲解的每种统计分析方法实例分析都运用SAS与JMP两款软件进行分析并比较两种软件统计输出内容的异同及使用方法上的优劣，方便读者比较和借鉴； 

(3) 书中重点介绍了SAS软件在多因素且存在交互作用的方差分析上的优势及结论判断依据，同时介绍协变量在协方差分析中的重要作用； 

(4) 在优选回归模型中重点介绍运用SAS软件所提供的多种回归方法进行多变量筛选、多变量的共线性诊断、优选最佳回归模型的判断准则。