《Statistics 2: ANOVA and Regression（统计2：方差分析和

　　
　　课程概述：
　　
　　本课程叫你如何分析连续响应数据和离散技术数据。本课程涉及到：线性回归，泊松回归，负二项回归，伽马回归，方差分析，指示变量线性回归，协方差分析，方差分析混合模型。本课程替代《统计2：方差分析和回归》课程。
　　
　　本课程可以帮您准备接下来的SAS统计分析（高级）认证考试。
　　
　　学习目标：使用SAS9.2中的ODS图形系统和新SG图形程序完成以下目标：
　　
　　使用REG程序构建多项式回归模型
　　
　　使用PROC REG基于多种统计和模型自动选择方法选择模型
　　
　　使用REG，GLM，GENMOD和UNIVARIATE程序评估模型拟合度和模型假设
　　
　　使用GENMOD程序拟合泊松，负二项和伽马回归模型
　　
　　使用GLM程序进行方差分析
　　
　　在PROC GLM中写CONTRAST和ESTIMATE声明
　　
　　使用PROC REG构建含虚变量的回归模型及使用PROC GLM构建ANCOVA模型
　　
　　使用MIXED程序拟合含随机效应的模型
　　
　　创建多种统计图表
　　
　　课时：3天
　　
　　适合学员：
　　
　　接受过统计培训的数据分析师和研究员，已完成《SAS Programming 1: Essentials》（《SAS编程 1: 基础》）和《Statistics 1: Introduction to ANOVA, Regression, and Logistic Regression》（《统计1：方差分析，回归和逻辑回归介绍》）课程的学生或同等水平人员。
　　
　　课程内容：
　　
　　1、回归
　　
　　-建立和评估多项式回归模型
　　
　　-处理违反模型假设的情况
　　
　　2、方差分析
　　
　　-进行n向方差分析
　　
　　-解释显著交互
　　
　　-写CONTRAST和ESTIMATE声明
　　
　　-有关不平衡数据问题的理解
　　
　　3、使用指示变量和协方差分析进行回归分析
　　
　　-在REG程序中使用并解释指示变量
　　
　　-使用GLM程序建立和解释协方差分析模型
　　
　　-使用含协方差分析的指示变量比较回归
　　
　　4、广义线性模型
　　
　　-使用GENMOD程序拟合泊松，负二项和伽马回归模型
　　
　　5、线性混合模型
　　
　　-进行线性混合模型分析