本书围绕结构方程模型（SEM）展开，进行了全面且深入的介绍，其核心目标是帮助潜在使用者突破对结构方程模型的基础认知。手册的目标读者是已接受过应用统计方法训练的研究人员。本书既可用作结构方程模型课程的主要教材，也能作为需要进一步了解结构方程模型如何运作以及如何将其应用于自身工作的研究者的参考资料。 本书开篇先是一个导论

本书围绕结构方程模型（SEM）展开，进行了全面且深入的介绍，其核心目标是帮助潜在使用者突破对结构方程模型的基础认知，以及如何创造性、有条理且严谨地运用这一模型。手册的目标读者是已接受过应用统计方法训练的研究人员。本书既可用作结构方程模型课程的主要教材，也能作为需要进一步了解结构方程模型如何运作以及如何将其应用于自身工作

本书围绕结构方程模型（SEM）展开，进行了全面且深入的介绍，其核心目标是帮助潜在使用者进一步深入理解结构方程模型的运作原理。手册的目标读者是已接受过应用统计方法训练的研究人员。本书既可用作结构方程模型课程的主要教材，也能作为需要进一步了解结构方程模型如何运作以及如何将其应用于自身工作的研究者的参考资料。 本书聚焦于结

本书是在统计模型与统计软件课程教学内容改革和教学方法改革的基础上凝练而成的，将理论、统计模拟、软件实操等环节进行了有机整合。教材的编写目的是，通俗易懂地把现代统计学代表性模型的建模思想、理论基础、适用条件讲清楚，并紧密结合学科特色提供应用背景和应用案例，为学生理解大数据、应用大数据打下坚实基础。教材的主要内容包括:纵向

本书精选活动中52篇优秀作品集结成册，按小学组、中学组、高中组、特殊教育组分类呈现。这些作品以统计思维洞察生活，用数据解读时代，既展现了当代少年对多元主题的深刻思考，也彰显了他们扎实的统计应用能力与创新实践水平，为统计教育普及提供了生动范例。

本书基于申请人团队近年来在高维数据因子分析方面的系统前沿研究成果综合编著而成，主要包括高维向量数据、高维矩阵和张量型数据、高维高频面板数据的因子结构建模、统计推断、预测及其应用，既包含线性因子结构也包含非线性因子结构，既包含非平稳的因子过程也包含非平稳的因子过程。本书同时也借鉴同期的优秀研究成果并吸收进入本书，从而为读

本书构建了“基础理论—核心方法—高级应用”的递进式体系。基础理论模块聚焦 统计学核心原理，涵盖描述性统计分析、抽样分布与统计推断等基础内容，奠定方法论基 础。核心方法模块深入解析变量之间的独立性分析、非参数统计、相关与回归分析等关 键方法，通过阶梯式案例设计，实现从单一变量分析到复杂系统研究的能力进阶。高级 应用模块结

本书共23章,分为3篇:理念篇、基础篇和进阶篇。其中,理念篇从探索式数据分析及可视化的通用基础理论出发,介绍相关的原理、技术、方法和过程,帮助读者理解可视化分析的思想理念,以便在可视化分析中践行这些理念;基础篇按照SAS可视化分析的方法论,对数据访问与准备、描述性分析对象与诊断性分析对象、报表设计与支持、报表内容与交互

本书以半监督或不平衡分类为研究对象，基于自然近邻的理论，对半监督自标记方法和不平衡数据过抽样方法进行研究。研究内容主要围绕着半监督自标记方法中的误标记问题和解决不平数据过抽样方法中的噪声生成问题展开。针对半监督自标记方法中的误标记问题，本书首先提出了一种基于密度峰值和可扩展的局部噪声过滤器的半监督自训练方法STDPNF

本书以数据分析的实际应用为核心，结合Python的强大功能，系统讲解数据处理、统计分析和建模的理论与实践。全书从搭建数据分析环境入手，逐步介绍Python中常用的统计工具包(如numpy、pandas、matplotlib等)，深入讲解概率计算、描述性统计分析、方差分析、参数估计与假设检验等核心内容，辅以丰富的Pyth