本书系统地讲述统计学有关数据收集、数据整理和数据分析的基本方法。全书共分为8个部分，包括:基础知识、统计调查、统计整理、静态指标分析、动态指标分析、抽样推断、相关与回归分析、统计指数。本着理论够用、强化应用、培养技能的原则，系统介绍了统计的基本原理、工作方法和分析手段，突出了运用计算机进行操作技能训练，将统计理论与统计

《基于Stata的数据分析流程》对数据分析者而言是一本不可多得的实用好书。高效的数据分析流程能够节省数据管理和数据分析的时间，也是实现统计分析工作可重复性的保障。而这本书就能帮助你优化数据分析的工作流程，提高数据管理和数据分析的效率。数据分析流程指的是管理数据分析各个方面的过程。规划、记录和组织你的工作，清理数据，创建

本书基于OBE教学理念和CDIO的教学体系，包含绪论、描述性统计中的表和图、描述统计中的测度指标、抽样分布与抽样估计、假设检验、实验设计和方差分析、相关与回归分析、时间序列分析、指数分析法、实验与三级项目内容及要求。本书在内容模块上包括本章与各小节能力培养提示、案例与案例问题、案例思考与商务实践、习题等，并紧密结合目前

《SPSS统计分析与应用》共11章，以SPSS24.0中文版为工具介绍了数据分析的常用技术，主要内容包括数据录入、数据处理、数据文件管理、描述性统计、T检验、方差分析、相关分析、回归分析等基础统计分析模块，以及非参数检验、聚类分析、判别分析、因子分析等高级统计分析模块。为方便教学及读者自学，本书除了提供每个章节的演示案

本书全面系统地介绍了统计学习的主要方法，共分两篇。第一篇系统介绍监督学习的各种重要方法，包括决策树、感知机、支持向量机、最大熵模型与逻辑斯谛回归、推进法、多类分类法、EM算法、隐马尔科夫模型和条件随机场等；第二篇介绍无监督学习，包括聚类、奇异值、主成分分析、潜在语义分析等。两篇中，除概论和总结外，每章介绍一或二种方法。

本书主要介绍了处理反问题(不适定问题)的统计方法，尤其侧重于建模与计算这两大问题。与经典文献中处理反问题的方法不同，本书立足于Bayes统计学的框架，将所有变量都视作随机变量，并把反问题的解以概率密度函数的形式给出。同时，对于数学模型本身存在的误差和数值离散导致的额外误差，本书还创造性地进行了源自建模误差的统计分析。《

本书系统讲述了应用统计学的基本知识和基本技能，融入了电子表格（Excel）的实际应用，介绍了参数估计、假设检验、方差分析、相关与回归分析、时间序列分析、指数分析等应用统计方法。本书突出体现了应用统计学的应用性、层次性和趣味性，保持统计研究方法体系的完整性，注重传统与创新的统一及统计理论在实践中的应用，便于教师授课与学生

本书内容主要包括四部分：统计调查、统计整理、统计分析，以及常用的统计软件。统计调查和整理主要介绍如何搜集、整理数据信息的理论与方法，包含统计调查和整理方案制定、调查问卷设计、常用的调查方法，以及统计分组、次数分配、统计图表设计等；统计分析重点介绍综合指标、抽样推断、因素分析、相关与回归分析等各种分析方法的原理、特点及应

参数的估计和推断是数理统计这门学科重要内容，自上个世纪以来，许多统计学家提出了多种不同的参数估计和推断方法。事实上，矩估计、极大似然估计、拟似然估计以及小二乘等诸多参数估计方法都可以统一到广义估计方程方法的框架之下。因此，广义估计方程方法是现代统计估计理论中应用广泛的一种方法。《纵向数据与复杂生存数据下广义估计方程方法

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