本書為職業(yè)教育教材,涉及:數(shù)據(jù)搜集、整理,綜合指標(biāo),時間數(shù)列,統(tǒng)計指數(shù),抽樣推斷,相關(guān)和回歸分析,假設(shè)檢驗。
本書收錄了《數(shù)字經(jīng)濟(jì)與綠色創(chuàng)新的影響機(jī)制與時空演變:基于城市群內(nèi)區(qū)域協(xié)作視角》《基于智能信號燈視角下的北京市城市交通擁堵治理問題研究》《我國碳排放時空特征及影響因素研究--基于省級面板數(shù)據(jù)的實證分析》等文章。
本書收錄了《關(guān)于知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)程度對創(chuàng)新能力影響的測度--基于全球宏觀數(shù)據(jù)的分析》《粵港澳大灣區(qū)都市圈高質(zhì)量發(fā)展格局測度研究--基于房地產(chǎn)市場平穩(wěn)健康發(fā)展視角》《新發(fā)展格局下對居民消費(fèi)提升空間的統(tǒng)計測度》等文章。
本書主要內(nèi)容包括多元統(tǒng)計學(xué)概述、多元正態(tài)分布、多元正態(tài)總體的假設(shè)檢驗、判別分析、聚類分析、主成分分析、因子分析、對應(yīng)分析和典型相關(guān)分析。本書主要從多元統(tǒng)計分析的理論基礎(chǔ)、統(tǒng)計推斷問題、數(shù)據(jù)歸類問題、數(shù)據(jù)降維問題和數(shù)據(jù)相關(guān)性研究等方面介紹多元統(tǒng)計分析的理論和方法。書中結(jié)合案例介紹SPSS軟件的操作過程,實現(xiàn)理論、案例、軟
"教材編寫遵循OBE人才培養(yǎng)理念,以社會需求為導(dǎo)向,以學(xué)生能力培養(yǎng)為核心,內(nèi)容包括統(tǒng)計軟件實訓(xùn)基礎(chǔ)、基本統(tǒng)計分析、推斷統(tǒng)計分析、多元統(tǒng)計分析、綜合練習(xí)、綜合案例分析等六部分,各項實訓(xùn)按照實訓(xùn)目的、實訓(xùn)原理、實訓(xùn)問題、實訓(xùn)過程、實訓(xùn)結(jié)果五個方面介紹軟件使用方法,培養(yǎng)學(xué)生發(fā)現(xiàn)問題、分析問題的基本能力以及數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)分析的
本書研究的是統(tǒng)計思維在社會科學(xué)家、生物學(xué)家和物理學(xué)家群體中發(fā)展起來的歷史。這些科學(xué)家的目的是,通過研究眾多個體的集體行為,在大尺度現(xiàn)象上進(jìn)行定量分析,將社會學(xué)與生物學(xué)領(lǐng)域納入精確科學(xué)的范疇。本書的主題,包括從政府官僚的數(shù)據(jù)管理,到數(shù)學(xué)科學(xué)等不同的內(nèi)容。本書的主人公們,在不同的領(lǐng)域工作時,認(rèn)識到他們共同的問題,以及可以共
本書主要內(nèi)容包括特載、統(tǒng)計數(shù)據(jù)、附錄三大部分,收錄了2021年河北省國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展公報,河北省及各市、縣2021年及歷史重要年份經(jīng)濟(jì)和社會各方面的大量統(tǒng)計數(shù)據(jù),京津冀主要指標(biāo)、全國各省(區(qū)、市)主要經(jīng)濟(jì)指標(biāo)、河北省統(tǒng)計工作大事記等。
本書全面系統(tǒng)地匯集了2021年欽州市經(jīng)濟(jì)和社會各方面的數(shù)據(jù),是全面反映2021年欽州市經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展新情況、新成果,是黨政領(lǐng)導(dǎo)部門和各部門了解“市情”、“市力”,進(jìn)行定性定量分析、預(yù)警預(yù)測、宏觀規(guī)劃、宏觀調(diào)控、科學(xué)決策的重要依據(jù);是研究機(jī)構(gòu)和各企業(yè)事業(yè)單位了解社會經(jīng)濟(jì)基本情況、進(jìn)行微觀策劃的重要依據(jù);也是社會各界了解欽州
本書以SPSS22.0版本為平臺,通過大量的實例,詳細(xì)介紹了SPSS的基本操作、分析方法,以及在各個不同學(xué)科領(lǐng)域的具體應(yīng)用。具體內(nèi)容包括SPSS22.0概述、SPSS統(tǒng)計分析前的準(zhǔn)備、SPSS基本統(tǒng)計分析、均值比較和T檢驗、方差分析、非參數(shù)檢驗、相關(guān)分析、回歸分析、多元統(tǒng)計分析、在時間序列預(yù)測中的應(yīng)用、在問卷缺失值和信
《發(fā)散維度下若干復(fù)雜模型的加權(quán)平均估計》第1章給出了模型平均方法的研究背景和研究現(xiàn)狀。在第2章中基于Stein引理和似然函數(shù),針對發(fā)散維度的Poisson回歸模型提出了一種具有無偏性的**權(quán)重選取準(zhǔn)則。在候選模型全被誤設(shè)的情形下,本章證明了模型平均估計的漸近**性,在候選模型集合中包含正確模型的情況下,證明了參數(shù)模型平