本书详解和演示结构方程模型多种分析方法和操作步骤。全书包括四部分，第一部分介绍结构方程模型（SEM）的基础概念；第二部分介绍SEM的基本理论；第三部分介绍AmosGraphics窗口界面的基本操作；第四部分以各种实例介绍AmosGraphics在各种SEM模型中的应用?

随着统计技术的发展，结构方程模型等统计技术被广泛的应用在学术研究当中。但是目前国内针对结构方程模型的教材，大多偏向数理统计方向，尚未有针对从事社会科学或教育科学学生的教材。针对应用者，在实际研究中“会用”是核心问题，对于方法本身数理统计的部分，学生并不需要掌握太多。基于此，本教材旨在通过丰富的案例和教育科学、社会科学中

《应用抽样技术（第2版）/“十三五”全国统计规划教材》系统介绍抽样理论的核心抽样方法，包括简单随机抽样、分层随机抽样、系统抽样、单级整群抽样、两级抽样、以及比率估计、回归估计等。此外，还介绍了无回答问题和捕获再捕获抽样的专题，希望读者了解抽样技术的理论发展前沿。《应用抽样技术（第2版）/“十三五”全国统计规划教材》坚持

《统计大数据及应用/二十一世纪财经类应用型本科系列教材》从大数据概念、思维方法、系统架构及应用领域几个方面进行了简要介绍，再从分析的理论、方法和SPSS软件操作三个层次介绍了大数据分析的完整过程。数据分析强调数据分析理论、数据分析方法及与软件的衔接，在操作上以SPSSForWindows软件为基础。关于数据分析的方法，

SPSS是一款经典流行的统计分析软件，完全适合作为各行业进行数据挖掘和数据分析的工具。全书内容共12章，书中第1~2章介绍SPSS的基本界面和窗口操作、调查研究、SPSS数据整理与数据挖掘的基本知识；第3~12章采用10个典型应用的综合案例分别介绍以SPSS25.0版本在数据挖掘和数据分析中的具体应用。本书内容由浅入深

本教材是配合教育类、经济类等专业的学生开展调查研究时对数据分析技术的迫切需求，并在作者多年从事《社会科学统计分析软件应用及实践》课程教学的基础上而撰写的。 本教材的内容主要包括以下几个模块：大数据时代数据统计分析的概念、需求与策略，数据预处理与统计描述，数据的差异性检验（含T检验、方差分析、非参数检验），数据的关联性

●如何使用R语言进行高级数据分析，涉及的技术包括广义线性模型、广义可加模型、混合效应模型、机器学习、并行处理 ●如何使用R语言的数据可视化技术实现回归，如线性回归和高级回归，并了解回归样条和可加模型 ●如何使用R语言实现机器学习，包含平行处理、降维、特征选取和分类 ●如何使用R语言的多重插补技术解决数据缺失问题

本书选择通用性较强的Excel软件，每章在简要介绍相关基础知识的基础上，对每个统计实验列明详细操作步骤和输出结果，并提供相应的实验习题，供学生练习使用。本书既可以作为各类高等院校经济、管理专业学生学习统计学的实验教材或教学参考书，也可以供经济管理人员阅读和参考。

本书主要介绍统计方法的理论和应用.全书共9章，主要内容包括：统计学基础知识、参数估计、假设检验、方差分析与正交试验设计、回归分析、多元正态分布的参数估计和假设检验、判别分析、聚类分析、主成分分析、因子分析等.特别是，为了体现统计方法的应用，本书在每章最后一节安排了实例分析与计算机实现内容，将ＳＰＳＳ软件的学习和案例分析

本书简要介绍20余种统计分析原理和计算方法，重点介绍了利用统计函数、逻辑函数、数学与三角函数等函数和数学分析工具方法进行统计分析的方法，同时介绍了数据整理、制作表格等10余种实用技巧，将统计理论及其在Excel2016平台的实现方法完美地结合起来，在一定程度上达到学习一本书熟悉一门科学和掌握一套工具的实用效果。本书非常