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(jì)算機(jī)系統(tǒng)的運(yùn)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(shū)以數(shù)據(jù)挖掘的實(shí)踐過(guò)程為主線，系統(tǒng)介紹了決策樹(shù)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)、Logist

本書(shū)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(yǔ)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(bào)告。

本書(shū)分為兩部分。第一部分是運(yùn)用抽樣方法的實(shí)際例子，對(duì)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(kāi)方法論的論證。第二部分聚焦質(zhì)性研究中的實(shí)在論抽樣方法，其中第四章闡述了一種實(shí)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(lái)的三章闡述實(shí)在論抽樣策略的三個(gè)關(guān)鍵因素。第五章考慮立意工作和假設(shè)

本書(shū)通過(guò)詳細(xì)的圖文步驟介紹了使用SPSS進(jìn)行統(tǒng)計(jì)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(jì)與檢驗(yàn)方法展開(kāi)，介紹了如何使用SPSS進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)、假設(shè)檢驗(yàn)、相關(guān)性檢驗(yàn)、方差分析、非參數(shù)檢驗(yàn)，以及使用SPSS實(shí)現(xiàn)邏輯回歸、決策樹(shù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、聚類

"本書(shū)共11章，闡述統(tǒng)計(jì)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(jì)學(xué)（統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)搜集和整理、統(tǒng)計(jì)圖展示、時(shí)間數(shù)列、統(tǒng)計(jì)指數(shù)與統(tǒng)計(jì)評(píng)價(jià)指數(shù)），傳統(tǒng)推斷統(tǒng)計(jì)學(xué)（參數(shù)估計(jì)和假設(shè)檢驗(yàn)、相關(guān)與回歸分析），大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)挖掘簡(jiǎn)介和Python統(tǒng)計(jì)分析實(shí)驗(yàn)五大部分內(nèi)容。 教材注重創(chuàng)新性、實(shí)用性和

本書(shū)主要圍繞統(tǒng)計(jì)中心工作，以統(tǒng)計(jì)建模的方式對(duì)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展中的重點(diǎn)問(wèn)題和統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深入地分析與研究，通過(guò)統(tǒng)計(jì)分析、預(yù)測(cè)預(yù)判建立統(tǒng)計(jì)模型。結(jié)合統(tǒng)計(jì)工作，體現(xiàn)與時(shí)俱進(jìn)和創(chuàng)新精神，注重對(duì)數(shù)據(jù)的探索研究，提高統(tǒng)計(jì)模型的實(shí)用性、針對(duì)性和有效性。

本書(shū)為統(tǒng)計(jì)學(xué)入門級(jí)教材，系統(tǒng)涵蓋描述統(tǒng)計(jì)、推斷統(tǒng)計(jì)及常用應(yīng)用方法三大模塊，內(nèi)容共分9章。全書(shū)通過(guò)例題數(shù)據(jù)與Excel（2019版）全流程操作演示，幫助讀者快速掌握數(shù)據(jù)預(yù)處理、可視化分析、參數(shù)估計(jì)、假設(shè)檢驗(yàn)、回歸分析及時(shí)間序列預(yù)測(cè)等技能。本書(shū)具有以下特色：（1）全部使用Excel實(shí)現(xiàn)計(jì)算與分析。每種方法均以文本框的形式給

增長(zhǎng)曲線模型是一種用于分析和描述具有短、中期時(shí)間序列的隨時(shí)間重復(fù)測(cè)量或縱向數(shù)據(jù)中響應(yīng)變量變化軌跡的統(tǒng)計(jì)工具。特別適用于研究個(gè)體或群體如何隨著時(shí)間的推移、變化或發(fā)展，在生理學(xué)、心理學(xué)、教育學(xué)、醫(yī)學(xué)和生物學(xué)等各個(gè)領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。本書(shū)內(nèi)容包括增長(zhǎng)曲線模型、多元線性與增長(zhǎng)曲線混合模型、嵌套可加增長(zhǎng)曲線模型、正交可加增長(zhǎng)曲線

本書(shū)分為4個(gè)部分，共23章，通過(guò)案例和視頻，全面介紹了使用SPSS進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析和建立統(tǒng)計(jì)模型的方法和技巧。第一部分介紹了SPSS的基本功能以及數(shù)據(jù)預(yù)處理的方法。第二部分是描述性數(shù)據(jù)分析，包括頻率分析、數(shù)據(jù)基本特征分析、探索分析和數(shù)據(jù)可視化、列聯(lián)表分析和多選項(xiàng)分析。第三部分是推斷性數(shù)據(jù)分析，包括參數(shù)檢驗(yàn)、方差分析、相關(guān)分

本書(shū)稿圍繞經(jīng)典的統(tǒng)計(jì)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)方法，并與R語(yǔ)言結(jié)合，從基本的統(tǒng)計(jì)描述分析方法出發(fā)，講解了數(shù)據(jù)可視化、參數(shù)估計(jì)與假設(shè)檢驗(yàn)、線性回歸、時(shí)間序列分析、邏輯回歸、決策樹(shù)、降維分析等方法。每一章重點(diǎn)介紹一種經(jīng)典方法或統(tǒng)計(jì)模型，對(duì)其基本定義、模型形式、統(tǒng)計(jì)方法的推導(dǎo)與解讀等都給出了細(xì)致的講解。此外，為了將理論與實(shí)踐緊密結(jié)合，每