本书主要包括以下研究内容：(1)高维中的变量选择问题，解决了传统的SIS方法在排序中未能消除错误变量的问题，提出一种基于样本分割类似树状结构的特征筛选方法，证明了该方法具有确切筛选属性。(2)回归中的充分降维问题，解决多元自适应回归样条方法，在存在高阶边际样条交互时回归估计效率低的问题。(3)机器学习中倾斜决策树(Ob

本书系统介绍常用统计模型、现代统计机器学习方法与算法，阐释其数学原理和统计理论。本书从大数据典型特征及其对统计分析的影响入手，由高维线性回归延伸至非参数回归与核方法建模，系统讲解多类回归模型的稀疏分析与模型选择，深入探讨高维推断与特征筛选。书中全面覆盖高维协方差估计、潜因子与结构学习及其应用，并详细介绍分类、聚类、预测

该书是及时反映我国国民经济与社会发展情况的一本综合性简明统计资料年刊。收录了2025年社会经济主要指标数据，简要列示了1978年以来的历史资料。内容包括：综合、人口、国民经济核算、就业和工资、物价指数、人民生活、财政、资源环境和能源、固定资产投资、对外贸易和利用外资、农业、工业、建筑业、消费品零售和旅游、运输和邮电、金

全书共分11章，主要涵盖以下内容：SPSS的基本操作、功能，以及在SPSS中如何对数据进行基本管理和描述统计、如何在数据分析前进行数据清理工作；结合实际研究问题和案例数据介绍均值差异的t检验、不同实验设计下的方差分析、变量之间的相关分析和回归分析、计数数据的卡方检验，以及非参数检验的相关内容；探索性因素分析和信度分析等

本书是帮助非数学背景读者克服统计焦虑、建立数据思维的经典入门书，核心理念在于”理解优先于计算”。作者摒弃了传统统计学教材中令人望而生畏的数学公式与抽象推导，采用独特的对话式教学法，引导读者通过贴近生活的实例——从日常决策到社会现象分析——逐步建立起对统计概念的直观认知。书中系统涵盖了统计学的核心主题：数据的集中趋势与离

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本书共9个任务，包括认知统计学和统计数据、统计数据收集、统计数据整理、总量分析和相对分析、总体分布分析、动态分析、指数分析、抽样推断、相关分析与回归分析。

本书以小猴子的扔石头比赛为主干，循序渐进地引导孩子理解“双样本比较”的概念。孩子们将理解收集数据、观察差异，总结数据规律，掌握统计学工具，并判断两个样本的大小特征的基本数学思想。中英双语对照的呈现方式，在启发逻辑思维与统计直觉的同时，也潜移默化地提升孩子的语言能力。这本书把看似复杂的统计方法转化为温馨的共读体验，为孩子

本书以充满趣味的图片和生动的情景，逐步深入，引导孩子们理解“假设检验”的含义。孩子们将接触到科学家如何像小侦探一样，先提出一个猜想(零假设)，再用数据去验证它是否成立。作者把“拒绝”或“不拒绝”的过程，变成一次次有趣的侦探游戏，把复杂的假设检验流程转化为孩子们能够理解的图形和故事，帮助孩子们培养逻辑推理和数学素养，为未