ฟีเจอร์ซอฟต์แวร์ SAS/STAT

การวิเคราะห์ความแปรปรวน

การออกแบบตัวแปรแบบสมดุลและอสมดุล (balanced and unbalanced design)
การวิเคราะห์ความแปรปรวนหลายตัวแปรและการวัดซ้ำ
แบบจำลองเชิงเส้น
ข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับ การวิเคราะห์ความแปรปรวน

การวิเคราะห์แบบเบย์เซียน (Bayesian)

การสร้างแบบจำลองแบบเบย์ที่มีมาในโปรแกรมและการสรุปผลของแบบจำลองเชิงเส้นแบบทั่วไป แบบจำลองการเร่งความผิดพลาด (Accelerated failure time model) แบบจำลองการวิเคราะห์การถดถอยแบบ Cog regression และแบบจำลองแบบผสมที่มีขอบเขตขนาดตัวอย่างแน่นอน (Finite mixture model)
แบบจำลองแบบเบย์ที่ใช้งานได้หลากหลายผ่านกระบวนการ MCMC ในการจำลองสถานการณ์การตรวจสอบความน่าเชื่อถือของแบบจำลอง
การสร้างแบบจำลองการตัดสินใจตัวเลือกที่ไม่เกี่ยวเนื่องกันแบบเบย์ (Bayesian discrete choice model)
ข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับ การวิเคราะห์แบบเบย์

การวิเคราะห์ข้อมูลจำแนกประเภท (Categorical data analysis)

ตารางการณ์จรหรือตารางแจกแจงความถี่แบบสองทาง (Contingency table) และการวัดความสัมพันธ์ของตัวแปรในตาราง
การวิเคราะห์ทางชีววิทยา (Bioassay analysis)
แบบจำลองเชิงเส้นโดยนัยทั่วไป (Generalized linear model)
ข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับ การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงหมวดหมู่

การวิเคราะห์เชิงสาเหตุ

การวิเคราะห์ข้อมูลทางสถิติโดยให้คะแนนโพรเพนซิตี้ (Propensity score analysis)
การประเมินค่าผลการสังเกตจากการวิเคราะห์ข้อมูลทางสถิติผ่านการให้คะแนนโพรเพนซิตี้
เพิ่มเติมเกี่ยวกับ การวิเคราะห์เชิงสาเหตุ

การวิเคราะห์การจัดกลุ่ม (Cluster analysis)

การวิเคราะห์การจัดกลุ่มตัวแปรแบบ Hierarchical clustering ของข้อมูลที่มีหลายตัวแปรหรือระยะห่าง (distance) ของข้อมูล
การจัดกลุ่มชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่ไม่มีความสัมพันธ์กัน
การจัดกลุ่มตัวแปรนอนพาราเมตริก (ข้อมูลที่ไม่มีความสัมพันธ์กันเป็นเส้นตรง) ด้วยการทดสอบสมมติฐานของชุดข้อมูลเหล่านั้น
ข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับ การวิเคราะห์คลัสเตอร์

สถิติเชิงพรรณนา (Descriptive statistics)

แผนภูมิ Box-and-whisker plot
คำนวณอัตรามาตรฐานทางตรงและทางอ้อม และความเสี่ยงของกลุ่มประชากรที่ทำการศึกษา
ข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับ สถิติเชิงพรรณนา

การวิเคราะห์เชิงจำแนก (Discriminant analysis)

การวิเคราะห์การจำแนกกลุ่มข้อมูลแบบ Canonical discriminant analysis
การวิเคราะห์การจำแนกกลุ่มข้อมูลแบบขั้นตอน (Stepwise discriminant analysis)
ข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับ การวิเคราะห์จำแนก

การวิเคราะห์การกระจาย (Distribution analysis)

การประมาณค่าความหนาแน่นของข้อมูลครั้งละ 1 ตัวแปร (Univariate) และครั้งละ 2 ตัวแปรพร้อมกัน (Bivariate) แบบ Kernel density estimation
ข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับ การวิเคราะห์การกระจาย

การอนุมานแบบ Exact inference

ค่า p และช่วงความเชื่อมั่นที่แน่นอนสำหรับสถิติการทดสอบและการวัดจำนวนมากโดยอิงจากตารางความถี่ทางเดียวและ n-way
การทดสอบที่แม่นยำของค่าพารามิเตอร์ของแบบจำลองการถดถอยโลจิสติกส์ (Logistic regression model)
การทดสอบที่แม่นยำของค่าพารามิเตอร์ของแบบจำลองการถดถอยปัวซง (Poisson regression model)
เพิ่มเติมเกี่ยวกับ การอนุมานที่แน่นอน

โมเดล Finite mixture

การสร้างแบบจำลองที่มีการแจกแจงองค์ประกอบ (Component distribution) และความน่าจะเป็นแบบผสม (Mixing probabilities)
การประมาณความน่าจะเป็นสูงสุด (Maximum likelihood) และวิธีการสร้างแบบจำลองแบบเบย์ (Bayesian)
ข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับ โมเดล Finite Mixture

การออกแบบและวิเคราะห์ลำดับกลุ่มข้อมูล (Group sequential)

การออกแบบการวิเคราะห์ก่อนการทดลองสิ้นสุด (Interim analysis)
ดำเนินการวิเคราะห์ก่อนการทดลองสิ้นสุด (Interim analysis)
ข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับ การออกแบบและการวิเคราะห์ตามลำดับกลุ่ม

ทำการวิเคราะห์ด้วยประสิทธิภาพสูง (High performance)

14 SAS/STAT มีกระบวนการประมวลผลแบบ multithread ที่สามารถประมวลผลได้หลายอย่างพร้อมกัน
12 กระบวนการสถิติสูงสุดของ SAS สามารถใช้งานได้ด้วย SAS/STAT บนเครื่องคอมพิวเตอร์เดียว

การวิเคราะห์ข้อมูลต่อเนื่องระยะยาว (Longitudinal data analysis)

แบบจำลองแบบผสมและผลกระทบต่อตัวแปร (Marginal and mixed model)
ตัวแปรแบบต่อเนื่อง (Continuous outcome) และตัวแปรแบบแจงนับ (Categorical outcome)
ข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับ การวิเคราะห์ข้อมูลตามยาว

การวิจัยตลาด (Market research)

การวิเคราะห์ความสอดคล้องอย่างง่าย (Simple correspondence analysis) และการวิเคราะห์การสมนัยพหุคูณ (Multiple correspondence analysis)
แบบจำลองมาตรวัดข้อมูลเมตริกและนอนเมตริกแบบ 2 และ 3 ทิศทาง (Two-way and three-way metric and nonmetric multidimensional scaling model)
แบบจำลองตัวแปรที่ไม่ต่อเนื่องกัน (Discrete choice model)
ข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับ การวิจัยตลาด

การวิเคราะห์ข้อมูลสูญหาย

การประมาณค่าข้อมูลที่สูญหายหลายตัว (multiple imputation)
สมการการประมาณค่านัยทั่วไปสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงกลุ่ม (Weighted generalized estimating equation)
การแทนค่าข้อมูลที่สูญหายด้วยข้อมูลจากการสำรวจ
ข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับ การวิเคราะห์ข้อมูลที่ขาดหายไป

โมเดลแบบผสม (Mixed models)

แบบจำลองเชิงเส้นแบบผสม (Linear mixed model) และแบบจำลองเชิงเส้นแบบไม่เป็นเส้นตรงแบบผสม (Nonlinear mixed model)
แบบจำลองเชิงเส้นแบบผสมโดยนัยทั่วไป (Generalized linear mixed model)
แบบจำลองเข้าชุด (Nested model)
ข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับ โมเดลผสม

การคัดเลือกโมเดล

แบบจำลองเชิงเส้น
แบบจำลองเชิงเส้นโดยนัยทั่วไป (Generalized linear model)
แบบจำลองการวิเคราะห์การถดถอยแบบควอนไทล์ (Quantile regression model)
เพิ่มเติมเกี่ยวกับ การเลือกโมเดล

การวิเคราะห์หลายตัวแปร (Multivariate analysis)

การวิเคราะห์องค์ประกอบเชิงสำรวจ (Exploratory factor analysis) และการวิเคราะห์องค์ประกอบเชิงยืนยัน (Confirmatory factor analysis)
การวิเคราะห์องค์ประกอบหลัก (Principal component analysis)
การวิเคราะห์สหสัมพันธ์คาโนนิคอล (Canonical correlation) และการวิเคราะห์สหสัมพันธ์
ข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับ การวิเคราะห์หลายตัวแปร

การวิเคราะห์การถดถอยแบบไม่เป็นเชิงเส้น (Nonlinear regression)

ตัวแปรแบบอัตโนมัติ (Automatic derivatives)
ช่วงความเชื่อมั่นแบบบูตสแตรป (Bootstrapped confidence interval)
เพิ่มเติมเกี่ยวกับ การถดถอยแบบไม่เชิงเส้น

การวิเคราะห์นอนพาราเมตริก (Nonparametric analysis)

การทดสอบแบบ Kruskal-Wallis, Wilcoxon-Mann-Whitney และ Friedman
การทดสอบแบบอื่นสำหรับการออกแบบข้อมูลทิศทางเดียวและ 2 ทิศทาง แบบ balanced และ unbalanced
ค่าความน่าจะเป็นที่แม่นยำสำหรับสถิตินอนพาราเมตริก (nonparametric) หลายรูปแบบ
ข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับ การวิเคราะห์แบบไม่อิงพารามิเตอร์

การถดถอยแบบนอนพาราเมตริก (Nonparametric regression)

การวิเคราะห์การถดถอยแบบ Multivariate adaptive regression splines
แบบจำลองเชิงเส้นโดยนัยทั่วไป (Generalized additive model)
การวิเคราะห์การถดถอยนอนพารามิเตอร์แบบ Local regression
การประมาณค่าพื้นที่แบบ Thin-plate smoothing spline
เพิ่มเติมเกี่ยวกับ การถดถอยแบบไม่มีพารามิเตอร์

กระบวนการ Post processing

การทดสอบสมมติฐาน
การพล็อตกราฟจากการประมาณการ (Prediction Plot)
การกำหนดคะแนน (Scoring)
ข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับ การประมวลผลภายหลัง

อำนาจการทดสอบและขนาดตัวอย่าง

การคำนวณของแบบจำลองเชิงเส้นรวมถึงการวัดความซ้ำแบบ MANOVA
การคำนวณหลายการทดสอบสมมติฐาน การทดสอบความเท่าเทียมกัน (equivalence test) และการวิเคราะห์สหสัมพันธ์ (correlation analysis)
การคำนวณการถดถอยที่มีตัวแปรตามเป็นทวิ (Binary logistic regression) และการวิเคราะห์ระยะปลอดเหตุการณ์ (Survival analysis)
ข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับ อำนาจการทดสอบและขนาดตัวอย่าง

โมเดลการทำนาย (Predictive modeling)

แบบจำลองการวิเคราะห์เชิงทำนายในรูปแบบต้นไม้ของการตัดสินใจ (Classification and regression tree)
การแบ่งแยกข้อมูลเข้าสู่การฝึกอบรม การตรวจสอบความถูกต้องและการทดสอบบทบาท
วิธีการเลือกแบบจำลองสมัยใหม่ เช่น แบบ elastic net และ group LASSO
ข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับ การสร้างแบบจำลองเชิงคาดการณ์

การวิเคราะห์แบบ Psychometric analysis

การวิเคราะห์พหุมิติ (Multidimensional scaling)
การวิเคราะห์องค์ประกอบร่วม (Conjoint analysis) ด้วยการแปลงค่าตัวแปร
แบบจำลอง Item response theory (IRT)
ข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับ การวิเคราะห์ไซโครเมทริก

การถดถอยแบบควอนไทล์ (Quantile regression)

อัลกอริทึมแบบง่าย (simplex) ใช้จุดภายใน (interior point) และการปรับเรียบ (smoothing)
การวิเคราะห์ข้อมูลที่ถูกตัดทิ้ง (censored data)
แบบจำลองการเลือกแบบจำลองการถดถอยเชิงเส้น (Linear regression)
เพิ่มเติมเกี่ยวกับ การถดถอยแบบควอนไทล์

การถดถอย (Regression)

การถดถอยแบบกำลังสองที่น้อยที่สุด (Least squares regression)
การถดถอยแบบ Principal components regression
แบบจำลองความสัมพันธ์กระบวนการที่มีความสมพันธ์เชิงเส้นโค้ง (Quadratic response surface model)
การประมาณค่าที่แม่นยำของข้อมูลที่ไม่สมบูรณ์ (ill-condition data)
เพิ่มเติมเกี่ยวกับ การถดถอย

การถดถอยแบบ Robust regression

วิธีการประมาณค่าแบบ high-breakdown
การวิเคราะห์ข้อมูลที่ผิดปกติ (outlier)
เพิ่มเติมเกี่ยวกับ การถดถอยที่แข็งแกร่ง

การวิเคราะห์เชิงพื้นที่ (Spatial analysis)

การประมาณค่าตัวแปรที่มีปริมาตรเป็นจุดสำหรับการสร้างภาพพื้นผิว 2 มิติแบบ Ordinary kriging
การวิเคราะห์รูปแบบการวิเคราะห์เชิงพื้นที่ (Spatial analysis)
การวิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างค่าตัวแปรแบบ Variogram
ข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับ การวิเคราะห์เชิงพื้นที่

การสร้างค่าที่เป็นมาตรฐาน (Standardization)

วิธีการคำนวณค่ามาตรฐาน (Standardization) 18 แบบ
เพิ่มเติมเกี่ยวกับ มาตรฐาน

กราฟฟิกเชิงสถิติ

กราฟฟิคทางสถิติหลายร้อยแบบพร้อมกับการวิเคราะห์
สามารถปรับแต่งข้อมูลได้เอง
โครงสร้างของ SAS ที่เรียกว่า กระบวนการ “SG” ทำหน้าที่สร้างกราฟฟิคทางสถิติตามที่ผู้ใช้งานกำหนด
ความสามารถ ด้านกราฟิกทางสถิติ เพิ่มเติม

สมการโครงสร้าง (Structural equation)

แบบจำลองสมการโครงสร้าง (Structural equations) ที่มาพร้อมกับคำสั่งการสร้างแบบจำลองที่เป็นที่นิยมใช้งานโดยเฉพาะ
การประมาณค่าพารามิเตอร์และการทดสอบสมมติฐานสำหรับปัญหาที่เป็น constrained และ unconstrained
เพิ่มเติมเกี่ยวกับ สมการโครงสร้าง

การสุ่มตัวอย่างและการวิเคราะห์แบบสำรวจ

การเลือกตัวอย่าง
สถิติเชิงพรรณนา (Descriptive statistics)
สมการถดถอยเชิงเส้นและโลจิสติกส์ (Liner and logistic regression)
การวิเคราะห์การถดถอยแบบ Proportional hazards regression
การแทนค่าข้อมูลขาดหาย
ข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับ การสุ่มตัวอย่างและการวิเคราะห์แบบสำรวจ

การวิเคราะห์แบบ Survival analysis

ฟังก์ชันการประมาณระยะปลอดเหตุการณ์ของค่านอนพาราเมตริก (Nonparametric survival)
แบบจำลองแบบ Competing-risk
แบบจำลองการเร่งความผิดพลาด (Accelerated failure time model)
แบบจำลองการวิเคราะห์การถดถอยแบบ Proportional hazards
การวิเคราะห์ช่วงความเชื่อมั่นของข้อมูลที่ถูกตัดทิ้ง (Interval-censored data analysis)
ข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับ การวิเคราะห์ระยะปลอดเหตุการณ์ (Survival analysis)