Titlebook: Datenanalyse mit SAS®; Statistische Verfahr Walter Krämer,Olaf Schoffer,Lars Tschiersch Textbook 20143rd edition Springer-Verlag Berlin Hei

英寸

Schwannomas of the Oculomotor NervesMultivariate Verfahren lassen sich in strukturprüfende sowie strukturentdeckende Verfahren einteilen. Die hier behandelten strukturentdeckenden Verfahren, wie Faktoren- oder Clusteranalyse, decken Zusammenhänge zwischen verschiedenen Variablen auf.

蛙鸣声

亲密

Der PROC-StepNach dem DATA-Step ist der PROC-Step ein wesentlicher Bestandteil von SAS-Programmen. Er ermöglicht unter anderem die Analyse der zuvor vorbereiteten Daten, die Ausgabe der dabei gefundenen Ergebnisse auf dem Bildschirm oder in neue Datensätze sowie die Erzeugung von Grafiken.

暂时别动

Das Aufbereiten von TextausgabenDie Ergebnisse einer Datenanalyse erscheinen im Textausgabe-Fenster. Ausnahmen sind die Option NOPRINT, die eine Ausgabe unterdrückt, und die Prozedur PROC SUMMARY die keine Textausgabe erzeugt.

stroke

Grafiken in SASGrafiken ermöglichen einen schnellen Einblick in Daten. Viele meinen, Grafiken seien nicht die Stärke von SAS. In der Tat sind die Standardeinstellungen oft nicht befriedigend. Diese lassen sich aber leicht ändern, und damit sind auch in SAS aussagekräftige, gut lesbare Grafiken möglich.

种属关系

MITE

Standardverfahren der schließenden StatistikWährend die beschreibende Statistik Auffälligkeiten in den Daten finden oder die Daten mit geeigneten Kenngrößen charakterisieren soll, leitet die schließende Statistik aus Stichproben Aussagen über Grundgesamtheiten oder über Eigenschaften von Zufallsvariablen ab.

BURSA

Paraplegia

Clare Burke,Suzanne M. Spencer-Woodngreichen Benutzerhandbücher ist aber oft sehr mühsam und nur mit genauem Wissen über das Gesuchte zielführend. Erheblich komfortabler ist eine Suche über die „SAS OnlineDoc“, eine elektronische Umsetzung dieser Bücher als HTML-Hilfe. Sie ist im Internet unter http://support.sas.com/documentation/index.html oder auf einer separaten CD erhältlich.

善于

Clare Burke,Suzanne M. Spencer-Woodinnerhalb des DATA-Step. Dessen Verständnis ist also notwendig für ein sinnvolles Herangehen an statistische Auswertungen. Denn Auswertungen basierend auf inkorrektem Datenmaterial führen zu fehlerhaften Ergebnissen.