Statistical Data Analysis Using SAS : Intermediate Statistical Methods
Lingua: inglese
Editore: Springer, 2018
- Brossura
- Nuovo
Da: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, GermaniaAHA-BUCH GmbH
Venditore AbeBooks dal 14 agosto 2006
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Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - The aim of this textbook (previously titled SAS for Data Analytics) is to teach the use of SAS for statistical analysis of data for advanced undergraduate and graduate students in statistics, data science, and disciplines involving analyzing data.The book begins with an introduction beyond the basics of SAS, illustrated with non-trivial, real-world, worked examples. It proceeds to SAS programming and applications, SAS graphics, statistical analysis of regression models, analysis of variance models, analysis of variance with random and mixed effects models, and then takes the discussion beyond regression and analysis of variance to conclude.Pedagogically, the authors introduce theory and methodological basis topic by topic, present a problem as an application, followed by a SAS analysis of the data provided and a discussion of results. The text focuses on applied statistical problems and methods. Key features include: end of chapter exercises, downloadable SAScode and data sets, and advanced material suitable for a second course in applied statistics with every method explained using SAS analysis to illustrate a real-world problem.New to this edition:- Covers SAS v9.2 and incorporates new commands- Uses SAS ODS (output delivery system) for reproduction of tables and graphics output- Presents new commands needed to produce ODS output- All chapters rewritten for clarity- New and updated examples throughout- All SAS outputs are new and updated, including graphics- More exercises and problems- Completely new chapter on analysis of nonlinear and generalized linear models- Completely new appendixMervyn G. Marasinghe, PhD, is Associate Professor Emeritus of Statistics at Iowa State University, where he has taught courses in statistical methods and statistical computing.Kenneth J. Koehler, PhD, is University Professor of Statistics at Iowa State University, where he teaches courses in statistical methodology at both graduate and undergraduate levels and primarily uses SAS to supplement his teaching.…
Codice articolo 9783319692388
- Titolo
- Statistical Data Analysis Using SAS : Intermediate Statistical Methods
- Autore
- Kenneth J. Koehler
- Editore
- Springer
- Anno di pubblicazione
- 2018
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3319692380
- ISBN 13
- 9783319692388
- Edizione
- seconda edizione
- Peso dell'articolo
- 1286 grammi
- Dimensioni
- 254x178x38 mm
- Serie
- Libro 92 di 111: Springer Texts in Statistics
The book begins with an introduction beyond the basics of SAS, illustrated with non-trivial, real-world, worked examples. It proceeds to SAS programming and applications, SAS graphics, statistical analysis of regression models, analysis of variance models, analysis of variance with random and mixed effects models, and then takes the discussion beyond regression and analysis of variance to conclude.
Pedagogically, the authors introduce theory and methodological basis topic by topic, present a problem as an application, followed by a SAS analysis of the data provided and a discussion of results. The text focuses on applied statistical problems and methods. Key features include: end of chapter exercises, downloadable SAS code and data sets, and advanced material suitable for a second course in applied statistics with every method explained using SAS analysis to illustrate a real-world problem.
New to this edition:
• Covers SAS v9.2 and incorporates new commands
• Uses SAS ODS (output delivery system) for reproduction of tables and graphics output
• Presents new commands needed to produce ODS output
• All chapters rewritten for clarity
• New and updated examples throughout
• All SAS outputs are new and updated, including graphics
• More exercises and problems
• Completely new chapter on analysis of nonlinear and generalized linear models
• Completely new appendix
Mervyn G. Marasinghe, PhD, is Associate Professor Emeritus of Statistics at Iowa State University, where he has taught courses in statistical methods and statistical computing.
Kenneth J. Koehler, PhD , is University Professor of Statistics at Iowa State University, where he teaches courses in statistical methodology at both graduate and undergraduate levels and primarily uses SAS to supplement his teaching.
"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
Informazioni sull’autore
Kenneth J. Koehler, PhD , is University Professor of Statistics at Iowa State University, where he teaches courses in statistical methodology at both graduate and undergraduate levels and primarily uses SAS to supplement his teaching.
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Einbeck, Germania
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