Titlebook: Datenanalyse mit SAS?; Statistische Verfahr Walter Kr?mer,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 Zusammenh?nge zwischen verschiedenen Variablen auf.

蛙鳴聲

親密

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

暫時別動

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 erm?glichen einen schnellen Einblick in Daten. Viele meinen, Grafiken seien nicht die St?rke von SAS. In der Tat sind die Standardeinstellungen oft nicht befriedigend. Diese lassen sich aber leicht ?ndern, und damit sind auch in SAS aussagekr?ftige, gut lesbare Grafiken m?glich.

種屬關系

MITE

Standardverfahren der schlie?enden StatistikW?hrend die beschreibende Statistik Auff?lligkeiten in den Daten finden oder die Daten mit geeigneten Kenngr??en charakterisieren soll, leitet die schlie?ende 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 erh?ltlich.

善于

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