SAS是全球領(lǐng)先的統(tǒng)計分析和數(shù)據(jù)可視化軟件之一，廣泛應(yīng)用于醫(yī)學(xué)研究及其他多個領(lǐng)域。本書以由淺入深的方式，系統(tǒng)介紹了SAS的實際應(yīng)用。內(nèi)容既涵蓋了從軟件的基本介紹和操作，到初級和高級統(tǒng)計分析的全過程，也涵蓋了醫(yī)學(xué)研究領(lǐng)域數(shù)據(jù)分析的常見應(yīng)用范疇。本書共20章，依據(jù)內(nèi)容可以概括為4部分。第1部分是SAS軟件入門篇，涵蓋SAS

本書圍繞群組評價中杠桿效應(yīng)的識別及其處理問題，基于杠桿效應(yīng)產(chǎn)生機(jī)理分析，從整體測算和個體識別兩個方面構(gòu)建杠桿效應(yīng)的識別機(jī)制和方法。結(jié)合綜合評價的要素構(gòu)成及杠桿效應(yīng)表現(xiàn)的要素或環(huán)節(jié)，從權(quán)重分配優(yōu)化調(diào)整的視角，提出基于變權(quán)調(diào)整的處理機(jī)制與方法；從評價組織動態(tài)調(diào)整的視角，提出基于信念網(wǎng)絡(luò)的處理機(jī)制與方法；從評價數(shù)據(jù)可比性的視

本教材以企業(yè)大數(shù)據(jù)統(tǒng)計與分析工作過程為依據(jù)，根據(jù)學(xué)生的認(rèn)知規(guī)律和SPSS軟件的不同模塊全書共分為七大項目，將技術(shù)技能的培養(yǎng)和理論知識的學(xué)習(xí)有機(jī)結(jié)合。項目一為SPSS軟件介紹，認(rèn)知SPSS軟件的基本操作；項目二到項目六為SPSS數(shù)據(jù)文件的建立和管理、SPSS數(shù)據(jù)的預(yù)處理、SPSS基本統(tǒng)計分析、SPSS的參數(shù)檢驗、SPSS

本書共11章,以SPSS27.0中文版為工具介紹了數(shù)據(jù)分析的常用技術(shù),主要內(nèi)容包括數(shù)據(jù)錄入、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)文件管理、描述統(tǒng)計、T檢驗、方差分析、相關(guān)分析、回歸分析等基礎(chǔ)模塊,也包含了非參數(shù)檢驗、聚類分析、判別分析、因子分析等高階模塊,同時還增加了信效度分析、中介效應(yīng)分析、調(diào)節(jié)效應(yīng)分析等使用頻率很高的統(tǒng)計分析內(nèi)容。

數(shù)據(jù)挖掘是人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)中最活躍的地帶。SPSSModeler充分利用計算機(jī)系統(tǒng)的運算處理能力和圖形展現(xiàn)能力，將數(shù)據(jù)挖掘方法、應(yīng)用與工具有機(jī)地融為一體，成為內(nèi)容全面、功能強(qiáng)大、操作友好的數(shù)據(jù)挖掘軟件產(chǎn)品，是大數(shù)據(jù)分析的理想工具。本書以數(shù)據(jù)挖掘的實踐過程為主線，系統(tǒng)介紹了決策樹、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)、Logist

本書一共分為14章,第1章到第5章為基礎(chǔ)章節(jié),這一部分內(nèi)容偏重Stata的基礎(chǔ)操作與常用命令的講解。第6章到第10章為進(jìn)階章節(jié),這一部分內(nèi)容側(cè)重于Stata的函數(shù)、矩陣、循環(huán)語句以及編程等方面的學(xué)習(xí)和操作講解。第11章到第14章為應(yīng)用章節(jié),這一部分的內(nèi)容側(cè)重于數(shù)據(jù)分析的綜合案例操作以及分析結(jié)果報告。

本書分為兩部分。第一部分是運用抽樣方法的實際例子，對扎根理論性抽樣、目標(biāo)導(dǎo)向性抽樣、理論或立意抽樣展開方法論的論證。第二部分聚焦質(zhì)性研究中的實在論抽樣方法，其中第四章闡述了一種實在論策略的抽樣基礎(chǔ)，此部分考量的是影響研究的內(nèi)外部因果作用力和生成機(jī)制。接下來的三章闡述實在論抽樣策略的三個關(guān)鍵因素。第五章考慮立意工作和假設(shè)

本書通過詳細(xì)的圖文步驟介紹了使用SPSS進(jìn)行統(tǒng)計分析的方法和技巧。其中，第1～5章主要介紹SPSS的基礎(chǔ)操作、數(shù)據(jù)處理、繪圖等內(nèi)容；第6～13章則圍繞SPSS中的常用統(tǒng)計與檢驗方法展開，介紹了如何使用SPSS進(jìn)行描述性統(tǒng)計、假設(shè)檢驗、相關(guān)性檢驗、方差分析、非參數(shù)檢驗，以及使用SPSS實現(xiàn)邏輯回歸、決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、聚類

"本書共11章，闡述統(tǒng)計學(xué)是處理包括文本、圖像和聲音等各種數(shù)據(jù)類型的科學(xué)，具體包括緒論，描述統(tǒng)計學(xué)（統(tǒng)計數(shù)據(jù)搜集和整理、統(tǒng)計圖展示、時間數(shù)列、統(tǒng)計指數(shù)與統(tǒng)計評價指數(shù)），傳統(tǒng)推斷統(tǒng)計學(xué)（參數(shù)估計和假設(shè)檢驗、相關(guān)與回歸分析），大數(shù)據(jù)統(tǒng)計挖掘簡介和Python統(tǒng)計分析實驗五大部分內(nèi)容。 教材注重創(chuàng)新性、實用性和

本書主要圍繞統(tǒng)計中心工作，以統(tǒng)計建模的方式對經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展中的重點問題和統(tǒng)計數(shù)據(jù)進(jìn)行深入地分析與研究，通過統(tǒng)計分析、預(yù)測預(yù)判建立統(tǒng)計模型。結(jié)合統(tǒng)計工作，體現(xiàn)與時俱進(jìn)和創(chuàng)新精神，注重對數(shù)據(jù)的探索研究，提高統(tǒng)計模型的實用性、針對性和有效性。