通過統(tǒng)計學(xué)Stata實驗操作，進(jìn)行研究性教學(xué)改革，以“學(xué)習(xí)為中心”的問題導(dǎo)向型項目式實驗教學(xué)，變統(tǒng)計學(xué)理論講解為Stata實驗操作，培養(yǎng)學(xué)生實操能力。在實現(xiàn)統(tǒng)計分析方法可視化的同時，提升學(xué)生研究能力。全書共分10章：第1章Stata統(tǒng)計實驗基礎(chǔ)；第2章Stata統(tǒng)計圖表實驗；第3章Stata描述統(tǒng)計實驗；第4章Stat

本書循序漸進(jìn)、深入講解了R語言數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析與應(yīng)用的核心知識，并通過具體實例的實現(xiàn)過程演練了知識點的用法和流程。全書共16章，分別講解了R語言基礎(chǔ)、R語言數(shù)據(jù)統(tǒng)計語法基礎(chǔ)、數(shù)據(jù)獲取和處理、繪制可視化統(tǒng)計圖、描述性統(tǒng)計分析、探索性數(shù)據(jù)分析、推論統(tǒng)計、回歸分析、方差分析、非參數(shù)統(tǒng)計分析、主成分分析、聚類分析、生存分析、因子分

國家統(tǒng)計局青田調(diào)查隊是為國家抽樣調(diào)查需要而建立的一支調(diào)查隊，是中央直屬的參公事業(yè)單位，是國家統(tǒng)計局派出的正科級機構(gòu)。《浙江青田調(diào)查隊志》是浙江省第一部縣級調(diào)查隊隊志，分綜合概況、人員變化、調(diào)查專業(yè)、調(diào)研文章目錄等章節(jié)，內(nèi)容豐富、脈絡(luò)分明、條理清楚、語言樸實，充分展示了青田調(diào)查隊在38年的風(fēng)風(fēng)雨雨中所走過的扎實歷程和取得

本書主要研究了如何利用輔助信息在抽樣調(diào)查中提高總體均值的估計精度。使用一元和二元輔助信息提出了簡單隨機抽樣和分層隨機抽樣下的幾種總體均值估計量，得到了新估計量的數(shù)學(xué)性質(zhì)，如均方誤差和最小均方誤差的數(shù)學(xué)表達(dá)式，與已有的部分估計量進(jìn)行效率比較，同時利用農(nóng)業(yè)、生物醫(yī)學(xué)、教育等多個領(lǐng)域的真實數(shù)據(jù)驗證了新估計量較現(xiàn)有部分估計量的

本書主要以最新的SASforWindows9.4版為對象講解使用SAS軟件進(jìn)行統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析的方法。第二版全書分基礎(chǔ)篇和提高篇兩篇二十章。第二版中增加了在SAS中使用SQL假設(shè)檢驗和區(qū)間估計和頻數(shù)頻率表與列聯(lián)表分析這三章。第十一章在SAS中使用SQL所介紹的內(nèi)容，不僅有利于讀者借助SQL語言的強大功能，便利地獲取存儲在普

本教材本著理論夠用、強化應(yīng)用、培養(yǎng)技能的原則，將統(tǒng)計知識與目前使用最廣的Excel軟件相結(jié)合，著力提高學(xué)生運用計算機解決統(tǒng)計問題的能力，為后續(xù)進(jìn)行商務(wù)數(shù)據(jù)分析打下堅實基礎(chǔ)。本書共有八大項目，每個項目以知識目標(biāo)、能力目標(biāo)、知識結(jié)構(gòu)圖、導(dǎo)入閱讀講解理論知識，以習(xí)題鞏固知識，以數(shù)據(jù)分析應(yīng)用案例和Excel2016的操作引領(lǐng)學(xué)

本書在介紹統(tǒng)計學(xué)理論的同時，注重實踐操作，通過大量實例演示如何使用SPSS軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。通過具體的數(shù)據(jù)集和案例，展示SPSS軟件的功能和統(tǒng)計分析的全過程，幫助讀者更好地理解和掌握知識點。書中包含了大量的圖表和圖解，展示了數(shù)據(jù)分析的結(jié)果。

《SAS簡明教程》是一本關(guān)于SAS軟件的指導(dǎo)手冊。這本書旨在幫助讀者全面了解SAS軟件的功能、特點以及使用方法，并通過豐富的實例演示如何使用SAS界面進(jìn)行數(shù)據(jù)輸入和管理，以及如何在數(shù)據(jù)統(tǒng)計等方面應(yīng)用SAS軟件。作者詳細(xì)介紹了SAS程序的編寫與執(zhí)行，包括數(shù)據(jù)步和過程步的概念以及常用的數(shù)據(jù)處理和分析技術(shù)；還分重點介紹了SA

本書選用統(tǒng)計學(xué)和數(shù)據(jù)科學(xué)中常見的R語言和Python語言“雙語”編寫,主要內(nèi)容包括:引言、R語言編程基礎(chǔ)、R語言數(shù)據(jù)處理、R語言可視化、R語言隨機抽樣和隨機數(shù)、R語言基本統(tǒng)計推斷、R語言回歸分析、R語言大數(shù)據(jù)分析、Python語言基礎(chǔ)、Python數(shù)據(jù)處理等內(nèi)容。此外,本書在每章正文后設(shè)置主要函數(shù)列表、練習(xí)題和實驗題,

本書以實際案例和具體應(yīng)用為驅(qū)動，以培養(yǎng)科研統(tǒng)計思維為目標(biāo)，借助SPSS，講授了差異顯著性檢驗、方差分析、相關(guān)性分析、回歸分析、聚類分析、主成分分析，以及結(jié)構(gòu)方程模型的概念、原理和具體使用。