本书以通俗易懂的方式系统地介绍和阐述结构方程模型(SEM)的基本概念和统计原理,侧重结构方程模型的实际运用,介绍和示范各种常用结构方程模型,以及许多新近发展的模型,包括带分类条目的验证性因子分析(CFA)模型、双因子CFA模型、贝叶斯CFA模型、缺失值多重插补(MI)、潜变量合理值的估计和应用、调节中介效应模型、贝叶斯
大数据时代,掌握必要的数据分析能力,将大大提升你的工作效率和自身竞争力。SPSS是一款常用的数据分析及可视化工具,本书将详细讲解利用SPSS进行数据分析和展示的相关知识。书中主要内容包括:SPSS概述、描述统计、T检验、方差分析、相关分析、回归分析、聚类分析、变量降维、时间序列分析、调查问卷及其分析、SPSS缺失值分析
通过统计学Stata实验操作,进行研究性教学改革,以“学习为中心”的问题导向型项目式实验教学,变统计学理论讲解为Stata实验操作,培养学生实操能力。在实现统计分析方法可视化的同时,提升学生研究能力。全书共分10章:第1章Stata统计实验基础;第2章Stata统计图表实验;第3章Stata描述统计实验;第4章Stat
本书循序渐进、深入讲解了R语言数据统计分析与应用的核心知识,并通过具体实例的实现过程演练了知识点的用法和流程。全书共16章,分别讲解了R语言基础、R语言数据统计语法基础、数据获取和处理、绘制可视化统计图、描述性统计分析、探索性数据分析、推论统计、回归分析、方差分析、非参数统计分析、主成分分析、聚类分析、生存分析、因子分
本书主要研究了如何利用辅助信息在抽样调查中提高总体均值的估计精度。使用一元和二元辅助信息提出了简单随机抽样和分层随机抽样下的几种总体均值估计量,得到了新估计量的数学性质,如均方误差和最小均方误差的数学表达式,与已有的部分估计量进行效率比较,同时利用农业、生物医学、教育等多个领域的真实数据验证了新估计量较现有部分估计量的
本书主要以最新的SASforWindows9.4版为对象讲解使用SAS软件进行统计数据分析的方法。第二版全书分基础篇和提高篇两篇二十章。第二版中增加了在SAS中使用SQL假设检验和区间估计和频数频率表与列联表分析这三章。第十一章在SAS中使用SQL所介绍的内容,不仅有利于读者借助SQL语言的强大功能,便利地获取存储在普
本教材本着理论够用、强化应用、培养技能的原则,将统计知识与目前使用最广的Excel软件相结合,着力提高学生运用计算机解决统计问题的能力,为后续进行商务数据分析打下坚实基础。本书共有八大项目,每个项目以知识目标、能力目标、知识结构图、导入阅读讲解理论知识,以习题巩固知识,以数据分析应用案例和Excel2016的操作引领学
《SAS简明教程》是一本关于SAS软件的指导手册。这本书旨在帮助读者全面了解SAS软件的功能、特点以及使用方法,并通过丰富的实例演示如何使用SAS界面进行数据输入和管理,以及如何在数据统计等方面应用SAS软件。作者详细介绍了SAS程序的编写与执行,包括数据步和过程步的概念以及常用的数据处理和分析技术;还分重点介绍了SA
本书选用统计学和数据科学中常见的R语言和Python语言“双语”编写,主要内容包括:引言、R语言编程基础、R语言数据处理、R语言可视化、R语言随机抽样和随机数、R语言基本统计推断、R语言回归分析、R语言大数据分析、Python语言基础、Python数据处理等内容。此外,本书在每章正文后设置主要函数列表、练习题和实验题,
本书是为数据科学与大数据技术专业编写的统计学基础课教材,主要内容包括探索性数据分析、统计推断的估计方法、统计假设检验、数据获取与抽样调查、试验设计与因果推断简介等。全书首先从统计的基本规范谈起,讲述数据的信息汇总,并直观呈现;然后讲述统计推断内容,将数据提升到分布层面;最后讲述获取数据的两种方式,并嵌入因果推断知识。本