本书在介绍统计学理论的同时，注重实践操作，通过大量实例演示如何使用SPSS软件进行数据分析。通过具体的数据集和案例，展示SPSS软件的功能和统计分析的全过程，帮助读者更好地理解和掌握知识点。书中包含了大量的图表和图解，展示了数据分析的结果。

《SAS简明教程》是一本关于SAS软件的指导手册。这本书旨在帮助读者全面了解SAS软件的功能、特点以及使用方法，并通过丰富的实例演示如何使用SAS界面进行数据输入和管理，以及如何在数据统计等方面应用SAS软件。作者详细介绍了SAS程序的编写与执行，包括数据步和过程步的概念以及常用的数据处理和分析技术；还分重点介绍了SA

本书选用统计学和数据科学中常见的R语言和Python语言“双语”编写,主要内容包括:引言、R语言编程基础、R语言数据处理、R语言可视化、R语言随机抽样和随机数、R语言基本统计推断、R语言回归分析、R语言大数据分析、Python语言基础、Python数据处理等内容。此外,本书在每章正文后设置主要函数列表、练习题和实验题,

本书是为数据科学与大数据技术专业编写的统计学基础课教材，主要内容包括探索性数据分析、统计推断的估计方法、统计假设检验、数据获取与抽样调查、试验设计与因果推断简介等。全书首先从统计的基本规范谈起，讲述数据的信息汇总，并直观呈现；然后讲述统计推断内容，将数据提升到分布层面；最后讲述获取数据的两种方式，并嵌入因果推断知识。本

本书将统计理论与SPSS操作结合起来，是一本实用性很强的SPSS入门教程。本书共分4个部分：第一部分为软件入门与数据管理，主要内容包括SPSS入门、数据录入与数据获取、变量级别的数据管理、文件级别的数据管理、大型研究项目的数据管理、SPSS程序设计；第二部分为描述性统计与统计图表，主要内容包括连续变量的描述性统计与参数

本书按照现行统计调查制度对统计指标进行诠释，选取最新统计数据进行解读，为读者了解主要统计指标的含义、更好理解和使用统计数据提供参考。同时坚持以满足领导干部统计需求为导向，既有对统计指标定义、计算方法、基础数据来源的系统阐述，又有对相关指标数据历史发展的简要介绍，还有对最新统计数据的细致解读，充分反映了近年来统计改革创新

本书着眼调查研究中的设计与分析问题，针对大规模调查、互联网辅助调查等现代调查形式的设计与分析问题展开研究，依托实际数据的驱动探索前沿统计方法。结合大兴调研之风的时代背景，并围绕调查数据的缺失处理、变量选择、区隔分析、潜变量建模等问题展开讨论。每个章节从问题剖析、方法讲解、实例分析的角度展开，相关程序代码通过github

《统计方法：基于R语言》是统计方法的综合性基础读物。作为数据分析的有效工具，统计方法已广泛应用于社会科学和自然科学的各个领域。本教材系统介绍了数据获取、数据描述、数据分析的典型统计方法，包括抽样技术、描述性统计、推断性统计、线性回归方程、时间序列分析，共5个章节。该教材关于统计方法的系统叙述及R语言相关语句的实际操作，

权数在调查数据的推断中扮演了重要角色，它可以放大样本信息，将样本的结构和规模还原到总体，并与其目标变量值共同构成总体参数的估计。这种“加权”估计的方式已被广泛应用于抽样推断。本书以权数为主体，共有七章。在梳理有关权数的理论框架和研究内容的同时，针对权数的三个主要研究内容：权数的调整方法、权数的评估方法以及权数的拓展应用

为了培养读者学习统计方法的兴趣，提高读者利用统计知识和Python工具分析数据、解决具体问题的实践能力，书稿编写注重以下两个方面：一是书稿内容包括四个模块。其一是Python基础语法和概念，包括变量、基本数据结构、控制语句、函数、面向对象等。其二是Python数据整理与显示、数据分布特征描述，及Numpy、Pandas