《p》道可道統(tǒng)而顯知，名可名計(jì)則辨識(shí)，統(tǒng)計(jì)乃求真修德之重器。尤其是在大數(shù)據(jù)時(shí)代，統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)已經(jīng)成為科海泛舟的必備工具。通過(guò)對(duì)各類信息的搜集、整理和分析，挖掘出規(guī)律性結(jié)論是統(tǒng)計(jì)學(xué)科的核心任務(wù)。本書(shū)將經(jīng)濟(jì)管理領(lǐng)域內(nèi)常用的統(tǒng)計(jì)學(xué)方法作為主要教學(xué)內(nèi)容，在講授統(tǒng)計(jì)學(xué)的基本原理和知識(shí)的同時(shí)，還講授了利用R軟件實(shí)現(xiàn)統(tǒng)計(jì)分析的操

本書(shū)系統(tǒng)介紹了半變系數(shù)復(fù)雜數(shù)據(jù)模型、廣義半?yún)��?shù)部分可加模型、廣義半變系數(shù)模型、隨機(jī)邏輯擴(kuò)散方程和非平穩(wěn)高維統(tǒng)計(jì)模型的估計(jì)理論和模型識(shí)別，同時(shí)探討了當(dāng)前備受關(guān)注的變量選擇、分位數(shù)回歸、高維分類和大數(shù)據(jù)等問(wèn)題。本書(shū)的主要?jiǎng)?chuàng)新之處是將非線性數(shù)據(jù)、相依數(shù)據(jù)、非平穩(wěn)數(shù)據(jù)和分類數(shù)據(jù)引入高維統(tǒng)計(jì)模型，發(fā)展了估計(jì)理論和模型識(shí)別方法；對(duì)

響應(yīng)變量受限模型是一種重要統(tǒng)計(jì)模型，廣泛應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域，例如詿量經(jīng)濟(jì)�！秳h失數(shù)據(jù)模型中的壓縮估計(jì)》研究的刪失回歸模型是一種特殊的響應(yīng)變量受限模型。實(shí)際觀測(cè)時(shí)，只能觀測(cè)到響應(yīng)變量非負(fù)部分。對(duì)于該模型，《刪失數(shù)據(jù)模型中的壓縮估計(jì)》研究?jī)?nèi)容主要包括該模型中參數(shù)、group參數(shù)壓縮估計(jì)方法以及利用隨機(jī)加權(quán)逼近所提估計(jì)分布的方法

本書(shū)的內(nèi)容分為三部分�；�礎(chǔ)理論這一部分，主要是談反事實(shí)的因果分析框架、隨機(jī)實(shí)驗(yàn)的原理、觀測(cè)性研究概念等主題。第二部分是基本的因果推斷方法。所謂基本的方法，并不是說(shuō)它們簡(jiǎn)單、低級(jí)，而是說(shuō)這些方法已經(jīng)比較成熟，成為學(xué)者研究過(guò)程中的“常規(guī)武器”。第三部分進(jìn)入高級(jí)方法部分。在本部分，主要介紹廣義傾向值方法、因果中介分析、敏感性

《IBMSPSS數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)案例精粹(第2版)》以IBMSPSSStatistics24為工具，提供了醫(yī)療、金融、保險(xiǎn)、汽車、快速消費(fèi)品、市場(chǎng)研究、互聯(lián)網(wǎng)等多個(gè)行業(yè)的數(shù)據(jù)分析/挖掘案例，基于實(shí)戰(zhàn)需求，詳細(xì)講解了整個(gè)案例的完整分析過(guò)程，并將模型和軟件的介紹融于案例講解之中，使讀者在閱讀時(shí)能突破方法和工具的限制，真正聚集于

本書(shū)精選95個(gè)專業(yè)范例，覆蓋90%以上的統(tǒng)計(jì)模型，以實(shí)驗(yàn)教程的形式講解如何以SPSS為工具，解決各種統(tǒng)計(jì)分析問(wèn)題。 全書(shū)共13章。第1章介紹SPSS基本操作及其統(tǒng)計(jì)分析常用功能；第2～13章通過(guò)48個(gè)實(shí)驗(yàn)介紹如何在SPSS中高效完成統(tǒng)計(jì)分析工作：描述性統(tǒng)計(jì)分析、均值比較與檢驗(yàn)、方差分析、相關(guān)分析、回歸分析、非參數(shù)檢驗(yàn)

本書(shū)精選了52個(gè)專業(yè)范例和3個(gè)綜合案例，以實(shí)驗(yàn)教程的形式講解如何以Stata為工具進(jìn)行各種數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用。本書(shū)內(nèi)容包括：數(shù)據(jù)的基本處理、圖形繪制、統(tǒng)計(jì)分析、回歸分析與建模、編程等基礎(chǔ)知識(shí)，有關(guān)Stata15.0版本的新增功能，全書(shū)力求細(xì)致全面，使讀者能夠熟練掌握Stata15.0的各種功能操作。本書(shū)不僅立足于用典型范例

本書(shū)精選68個(gè)專業(yè)范例，覆蓋90%以上的統(tǒng)計(jì)模型，以實(shí)驗(yàn)教程的形式講解如何以EViews為工具進(jìn)行各種數(shù)據(jù)分析。全書(shū)共分12章，第1章主要介紹EViews10軟件的各種功能操作；第2~11章通過(guò)41個(gè)實(shí)驗(yàn)教程介紹一些常用的數(shù)據(jù)分析、各種方程和模型的估計(jì)，具體包括描述統(tǒng)計(jì)分析與參數(shù)假設(shè)檢驗(yàn)、簡(jiǎn)單線性回歸分析、其他回歸估計(jì)

本書(shū)的主要思路是以概率論中連續(xù)隨機(jī)變量的數(shù)字特征積分計(jì)算理論為基礎(chǔ)，給出分布型符號(hào)數(shù)據(jù)的數(shù)字特征定義和線性組合計(jì)算方法，為分布型符號(hào)數(shù)據(jù)的多元統(tǒng)計(jì)分析方法構(gòu)建統(tǒng)一的代數(shù)基礎(chǔ)。在此基礎(chǔ)上，開(kāi)發(fā)了多種適用于分布型符號(hào)數(shù)據(jù)特征提取的分析研究方法，并將所提出的方法應(yīng)用于學(xué)術(shù)期刊評(píng)價(jià)以及氣象數(shù)據(jù)降水預(yù)測(cè)等實(shí)際問(wèn)題中，同時(shí)，將此分

本書(shū)介紹了關(guān)于動(dòng)物科學(xué)專業(yè)相關(guān)的描述統(tǒng)計(jì)學(xué)、推斷統(tǒng)計(jì)學(xué)及非參數(shù)檢驗(yàn)的相關(guān)內(nèi)容。書(shū)中共11章，主要內(nèi)容包括：SAS系統(tǒng)簡(jiǎn)介、資料的整理及統(tǒng)計(jì)描述、兩個(gè)樣本的假設(shè)檢驗(yàn)、方差分析、回歸與相關(guān)分析、協(xié)方差分析、非參數(shù)檢驗(yàn)等。