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本書以數(shù)據(jù)分析為切入點，探討數(shù)量研究方法的應用角度、分析方法、技能實現(xiàn)、以及結果闡釋等問題。實例大都以作者發(fā)文的數(shù)據(jù)或實例結合，著力為數(shù)量研究方法在實例應用中探討專業(yè)問題對數(shù)據(jù)分析的其需求程度，以及數(shù)據(jù)分析對研究視角的佐證能力，將數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)分析工具和數(shù)據(jù)分析在專業(yè)中的應用結合起來，為生物學（分類、形態(tài)、生理、生化、

《基于Stata的數(shù)據(jù)分析流程》對數(shù)據(jù)分析者而言是一本不可多得的實用好書。高效的數(shù)據(jù)分析流程能夠節(jié)省數(shù)據(jù)管理和數(shù)據(jù)分析的時間，也是實現(xiàn)統(tǒng)計分析工作可重復性的保障。而這本書就能幫助你優(yōu)化數(shù)據(jù)分析的工作流程，提高數(shù)據(jù)管理和數(shù)據(jù)分析的效率。數(shù)據(jù)分析流程指的是管理數(shù)據(jù)分析各個方面的過程。規(guī)劃、記錄和組織你的工作，清理數(shù)據(jù)，創(chuàng)建

《SPSS統(tǒng)計分析與應用》共11章，以SPSS24.0中文版為工具介紹了數(shù)據(jù)分析的常用技術，主要內容包括數(shù)據(jù)錄入、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)文件管理、描述性統(tǒng)計、T檢驗、方差分析、相關分析、回歸分析等基礎統(tǒng)計分析模塊，以及非參數(shù)檢驗、聚類分析、判別分析、因子分析等高級統(tǒng)計分析模塊。為方便教學及讀者自學，本書除了提供每個章節(jié)的演示案

本書以問卷調查的實例為前提，根據(jù)一般問卷調查的特點，著重講述了問卷調查設計中應注意的基本要求，以及針對不同題型的常用統(tǒng)計分析方法。全書內容共9章，包括問卷調查法概述、一般問卷調查中的抽樣方法、在SPSS中建立一般問卷調查的數(shù)據(jù)文件、一般調查問卷的信度分析方法、適用于名義題的常用統(tǒng)計分析方法、確定選項間重要程度的常用統(tǒng)計

本書主要介紹了處理反問題(不適定問題)的統(tǒng)計方法，尤其側重于建模與計算這兩大問題。與經(jīng)典文獻中處理反問題的方法不同，本書立足于Bayes統(tǒng)計學的框架，將所有變量都視作隨機變量，并把反問題的解以概率密度函數(shù)的形式給出。同時，對于數(shù)學模型本身存在的誤差和數(shù)值離散導致的額外誤差，本書還創(chuàng)造性地進行了源自建模誤差的統(tǒng)計分析。《

采用什么樣的方法對敏感性問題實施調查，才能做到既保護被調查者隱私，又能獲得所需要的真實資料，這是統(tǒng)計調查必須面對和需要解決的問題。隨機化回答技術在解決這一問題上取得豐碩研究成果，但也存在許多不足。本書選擇去除隨機化裝置的敏感性問題為研究對象，使隨機化回答技術應用于敏感性問題的非現(xiàn)場調查，并改造利用隨機化回答技術的經(jīng)典模

本書是一本以數(shù)據(jù)挖掘應用為主導，以SPSSModeler為實踐框架的應用指南，內容涵蓋數(shù)據(jù)挖掘方法論、數(shù)據(jù)讀取、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)可視化、統(tǒng)計分析與檢驗、數(shù)據(jù)挖掘算法、自動建模、集成與擴展、模型部署以及性能優(yōu)化等，力求幫助讀者全面掌握數(shù)據(jù)挖掘項目的主要內容以及實踐細節(jié)。 除了操作層面，本書也盡可能地把專業(yè)晦澀的數(shù)據(jù)挖掘知

《統(tǒng)計軟件應用與實訓教程》最大的特點就體現(xiàn)在其應用性方面，強調統(tǒng)計學理論在實踐中的應用。本書將詳盡介紹SPSS的操作過程，通過學習掌握數(shù)據(jù)的收集整理、描述統(tǒng)計分析、探索性分析、假設檢驗、相關與回歸分析、系統(tǒng)性數(shù)據(jù)分類、因子分析以及多元統(tǒng)計分析的計算、建模與解釋分析等方法�！督y(tǒng)計軟件應用與實訓教程》以實訓的形式組織內容，

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