Statistical_Hypothesis_Testing_with_SAS_and_R_2014

资 源 简 介

Statistical_Hypothesis_Testing_with_SAS_and_R_2014

详 情 说 明

统计假设检验是数据分析中至关重要的方法，用于基于样本数据对总体参数做出推断。《Statistical Hypothesis Testing with SAS and R (2014)》这本书为研究人员和数据分析师提供了使用SAS和R进行假设检验的实用指南。这两种工具在统计领域广泛应用，互补性极强——SAS以其稳定性和企业级支持著称，而R则以开源灵活性和丰富扩展库见长。

书中系统地介绍了基础假设检验框架，包括t检验、方差分析、卡方检验等经典方法，特别强调如何在两种软件中实现相同的统计目标。对于需要跨平台验证结果或过渡到开源工具的团队尤其实用，读者可对比两种语言的语法差异（如SAS的PROC步与R的向量化操作），同时理解其背后的统一统计原理。

现代数据分析师常面临工具选择困境，本书的价值在于打破软件界限，聚焦统计思维的本质，使读者能根据项目需求灵活选用SAS的标准化流程或R的定制化分析，最终提升假设检验的严谨性和结果的可解释性。