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

本書是為數據科學與大數據技術專業(yè)編寫的統(tǒng)計學基礎課教材，主要內容包括探索性數據分析、統(tǒng)計推斷的估計方法、統(tǒng)計假設檢驗、數據獲取與抽樣調查、試驗設計與因果推斷簡介等。全書首先從統(tǒng)計的基本規(guī)范談起，講述數據的信息匯總，并直觀呈現；然后講述統(tǒng)計推斷內容，將數據提升到分布層面；最后講述獲取數據的兩種方式，并嵌入因果推斷知識。本

本書將統(tǒng)計理論與SPSS操作結合起來，是一本實用性很強的SPSS入門教程。本書共分4個部分：第一部分為軟件入門與數據管理，主要內容包括SPSS入門、數據錄入與數據獲取、變量級別的數據管理、文件級別的數據管理、大型研究項目的數據管理、SPSS程序設計；第二部分為描述性統(tǒng)計與統(tǒng)計圖表，主要內容包括連續(xù)變量的描述性統(tǒng)計與參數

本書按照現行統(tǒng)計調查制度對統(tǒng)計指標進行詮釋，選取最新統(tǒng)計數據進行解讀，為讀者了解主要統(tǒng)計指標的含義、更好理解和使用統(tǒng)計數據提供參考。同時堅持以滿足領導干部統(tǒng)計需求為導向，既有對統(tǒng)計指標定義、計算方法、基礎數據來源的系統(tǒng)闡述，又有對相關指標數據歷史發(fā)展的簡要介紹，還有對最新統(tǒng)計數據的細致解讀，充分反映了近年來統(tǒng)計改革創(chuàng)新

本書著眼調查研究中的設計與分析問題，針對大規(guī)模調查、互聯(lián)網輔助調查等現代調查形式的設計與分析問題展開研究，依托實際數據的驅動探索前沿統(tǒng)計方法。結合大興調研之風的時代背景，并圍繞調查數據的缺失處理、變量選擇、區(qū)隔分析、潛變量建模等問題展開討論。每個章節(jié)從問題剖析、方法講解、實例分析的角度展開，相關程序代碼通過github

《統(tǒng)計方法：基于R語言》是統(tǒng)計方法的綜合性基礎讀物。作為數據分析的有效工具，統(tǒng)計方法已廣泛應用于社會科學和自然科學的各個領域。本教材系統(tǒng)介紹了數據獲取、數據描述、數據分析的典型統(tǒng)計方法，包括抽樣技術、描述性統(tǒng)計、推斷性統(tǒng)計、線性回歸方程、時間序列分析，共5個章節(jié)。該教材關于統(tǒng)計方法的系統(tǒng)敘述及R語言相關語句的實際操作，

權數在調查數據的推斷中扮演了重要角色，它可以放大樣本信息，將樣本的結構和規(guī)模還原到總體，并與其目標變量值共同構成總體參數的估計。這種“加權”估計的方式已被廣泛應用于抽樣推斷。本書以權數為主體，共有七章。在梳理有關權數的理論框架和研究內容的同時，針對權數的三個主要研究內容：權數的調整方法、權數的評估方法以及權數的拓展應用

為了培養(yǎng)讀者學習統(tǒng)計方法的興趣，提高讀者利用統(tǒng)計知識和Python工具分析數據、解決具體問題的實踐能力，書稿編寫注重以下兩個方面：一是書稿內容包括四個模塊。其一是Python基礎語法和概念，包括變量、基本數據結構、控制語句、函數、面向對象等。其二是Python數據整理與顯示、數據分布特征描述，及Numpy、Pandas

本書從量化研究的基本概念、數據處理與數據查核、統(tǒng)計分析的原理與技術三部分著手進行材料的組織，并將三部分內容有機地結合了起來。相較于上一版的最大改動便是納入了R語言的軟件操作，以SPSS為主、以R為輔，始終強調實例分析，非常適合作為統(tǒng)計學、研究方法與數據分析的基礎教程。

本書作者通過在英國統(tǒng)計局及《金融時報》的工作實戰(zhàn)中，所應用到的可視化圖表，向讀者展示了圖表的重要性。同時，利用大量的圖表展示了什么才是令人一看就能讀懂的數據可視化圖表。文中引用了《金融時報》老舊的圖表和新式圖表，簡要概述圖表的發(fā)展歷程，分析了圖表在今天各行各業(yè)的作用和意義。介紹了10種圖表，通過各種圖表最基本的形狀和作