本書是在新經(jīng)濟形勢下，為了適應職業(yè)教育的發(fā)展而編寫的統(tǒng)計教材。全書是共分八章，分別是概論、統(tǒng)計調查、統(tǒng)計整理、統(tǒng)計指標、抽樣推斷、相關與回歸、動態(tài)數(shù)列分析、統(tǒng)計指數(shù)，每章都有案例分析、實訓練習題和統(tǒng)計軟件操作。語言簡煉、通俗易懂、強化實訓、就業(yè)導向、案例新穎、注重統(tǒng)計軟件的應用是本教材的主要特點。本書適合作為應用型本科

大數(shù)據(jù)時代，對數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計、分析和學習變得尤為重要，并被應用在各方各面，如無人駕駛汽車、AlphaGo、機器學習和人工智能等，而統(tǒng)計思維也成為大數(shù)據(jù)時代的基本思維。不僅這些高科技以統(tǒng)計學為基礎理論，大數(shù)據(jù)時代的每個人都應該懂點統(tǒng)計學，學會讀懂并分析數(shù)據(jù)，學會讓數(shù)據(jù)說話，讓數(shù)據(jù)為自己服務。《大數(shù)據(jù)時代的統(tǒng)計學思維：讓你從

《統(tǒng)計學原理（第四版）》針對經(jīng)管專業(yè)本科生的認知能力和學習特點，在框架設計和內容編排上進行了以下創(chuàng)新：一是將描述統(tǒng)計與推斷統(tǒng)計有機結合，同時常識性地介紹國民經(jīng)濟常用核算指標，使教材體系更加完整。二是注重理實一體化。理論介紹去繁取精，行文風格簡練易懂。配套習題集和光盤加強學生的課后練習，引入Excel軟件，增加上機操作，

統(tǒng)計實驗與實訓教學是將統(tǒng)計數(shù)據(jù)、統(tǒng)計方法、統(tǒng)計軟件和實際問題相結合，培養(yǎng)學生動手能力和實踐創(chuàng)新能力，是統(tǒng)計學理論學習的繼續(xù)、補充和發(fā)展�！督y(tǒng)計學實驗與實訓》按照這種要求，融入當前統(tǒng)計學教學改革的研究成果，著力培養(yǎng)學生分析問題和解決實際問題的能力。該書可以獨立使用，也可以與《統(tǒng)計學》（張春國主編，甘倫知副主編）配套使用，

本書根據(jù)統(tǒng)計教學的特點，結合大量實例以循序漸進的方式介紹MedCalc軟件17.6版本的使用方法和統(tǒng)計應用，對軟件界面、統(tǒng)計分析結果及統(tǒng)計圖形均進行了詳細的介紹。本書內容包括MedCalc入門、數(shù)據(jù)管理、計量資料的統(tǒng)計描述與正態(tài)性檢驗、分類資料的統(tǒng)計分析、相對數(shù)的估計與比較、方差齊性檢驗和t檢驗 、方差分析、非參數(shù)檢驗

《深入淺出統(tǒng)計學》具有“深入淺出系列”的一貫特色，提供符合直覺的理解方式，讓統(tǒng)計理論的學習既有趣又自然。從應對考試到解決實際問題，無論你是學生還是數(shù)據(jù)分析師，都能從中受益。本書涵蓋的知識點包括：信息可視化、概率計算、幾何分布、二項分布及泊松分布、正態(tài)分布、統(tǒng)計抽樣、置信區(qū)間的構建、假設檢驗、卡方分布、相關與回歸等等，完

教材采用項目任務的編寫模式，共分九個項目和32個任務構成。各項目內容按學習目標、重點、難點、案例導入、任務內容、Excel在統(tǒng)計中的運用、案例分析、關鍵詞、技能訓練與應用的順序編寫。每項目先給出學習目標、重點難點，案例導入引出本項目涉及的任務內容；任務內容講授注重直觀實用，避免過多的理論及公式推導；每一項目末尾都有與本

《〈統(tǒng)計學〉（第7版）學習指導書》每章內容大體上包括學習指導、主要公式、選擇題和選擇題答案、教材練習題詳細解答等幾部分，同時提供了兩套模擬試卷及答案。

本書主要介紹常用的統(tǒng)計預測與決策方法。統(tǒng)計預測方法主要包括定性統(tǒng)計預測、統(tǒng)計回歸預測、時間序列分解法和趨勢外推法、馬爾可夫預測、平穩(wěn)時間序列預測、模糊時間序列預測、灰色系統(tǒng)預測、神經(jīng)網(wǎng)絡預測和組合預測方法；決策方法主要包括不確定型決策、風險型決策、多目標決策和序貫決策等。本書注重闡述統(tǒng)計預測與決策模型的基本原理和方法，

R統(tǒng)計軟件是目前應用*廣泛的統(tǒng)計軟件之一，已廣泛應用于醫(yī)學、財經(jīng)和社會科學等領域中進行數(shù)據(jù)管理和數(shù)據(jù)分析處理。本書以Windows操作系統(tǒng)下的R軟件為基礎，以實踐中常用的統(tǒng)計分析方法為基本內容，介紹了R語言的編寫以及結果解釋。本書重點介紹了各種多元統(tǒng)計分析方法的基本原理及其應用，包括方差分析、多元線性回歸、Logist