课程介绍与评价：Statistics with SAS

在现代数据分析中，统计学的知识尤为重要，尤其是利用软件工具来处理复杂的数据集。本课程《Statistics with SAS》专为使用SAS软件进行统计分析的用户设计，涵盖了t检验、方差分析（ANOVA）、线性回归等基础内容，并简要介绍了逻辑回归。

课程的第一模块是“课程概述与数据设置”，在这里学员不仅能够了解整个课程的结构，还会学会如何准备进行实践所需的数据。

接下来的模块“概念介绍与回顾”致力于帮助学员理解不同类型数据的分析模型，以及解释性建模与预测建模之间的区别。此模块对基础的统计概念进行了回顾，包括均值的抽样分布、假设检验、p值以及置信区间。在复习完这些概念后，学员将应用单样本和双样本t检验来确认或推翻已有假设。

在“ANOVA与回归”模块中，学员将学习使用图形工具来确定哪些预测因子可能有用，并结合相关性分析来描述潜在预测因子与响应变量之间的线性关系。借助ANOVA与回归等工具，学员能够评估响应变量与预测因子之间关系的质量。

“更复杂的线性模型”模块将单因素ANOVA模型扩展至双因素方差分析，并将简单线性回归扩展至多个预测变量的回归分析，帮助学员理解如何拟合及解释多变量模型。

“模型构建与效应选择”模块则探讨了多种模型选择工具，帮助学员在候选模型中限制选择，从而基于自身的专业知识和研究优先级选择合适的模型。

“模型后拟合与推断”模块则重点讲解如何验证模型假设，诊断线性回归中出现的问题，学习查看残差、识别异常值及影响观察，避免模型中的参数不稳定现象。

接下来的“模型构建用于评分和预测”模块，学员将学习如何从推断统计向预测建模过渡，主要探讨如何评估模型的有效性，并了解如何实施模型以预测新数据。

最后，本课程的“分类数据分析”模块将探讨如何使用假设检验寻找预测因子与二元响应之间的关系，学习构建逻辑回归模型，并通过逻辑回归预测未知案例。

总的来说，《Statistics with SAS》课程内容丰富，实用性强，非常适合希望掌握SAS进行统计分析的学习者。有效的理论与实践结合，使得学员能够在真实数据分析中游刃有余，尤其在数据科学与统计研究领域产生深远影响。