SPSS是目前應用非常廣泛的數(shù)據(jù)分析軟件之一，在很多領域深受用戶喜愛。本書以SPSS25.0為基礎，詳細介紹了多種常用分析方法的原理和實現(xiàn)技術。全書分為9章，包括SPSS分析軟件概述、SPSS數(shù)據(jù)文件的建立與管理、SPSS數(shù)據(jù)預處理、描述分析、因子分析、聚類分析、線性回歸分析、邏輯回歸分析、數(shù)據(jù)分析實訓。本書結合案例，

本書為計算機輔助統(tǒng)計編程的入門書，由淺入深地介紹實用統(tǒng)計中R的學習和使用方法，使讀者能夠深切領會數(shù)據(jù)科學和R的魅力。本書共7章，第1章為入門，簡單介紹本書特點以及R軟件和RStudio平臺的特性；第2章為R語言簡介，介紹了R語言基本特征、數(shù)據(jù)操作和程序包等內(nèi)容；第3章為統(tǒng)計繪圖，涉及低級和高級繪圖函數(shù)以及圖形系統(tǒng)的基礎

《p》道可道統(tǒng)而顯知，名可名計則辨識，統(tǒng)計乃求真修德之重器。尤其是在大數(shù)據(jù)時代，統(tǒng)計數(shù)據(jù)挖掘技術已經(jīng)成為科海泛舟的必備工具。通過對各類信息的搜集、整理和分析，挖掘出規(guī)律性結論是統(tǒng)計學科的核心任務。本書將經(jīng)濟管理領域內(nèi)常用的統(tǒng)計學方法作為主要教學內(nèi)容，在講授統(tǒng)計學的基本原理和知識的同時，還講授了利用R軟件實現(xiàn)統(tǒng)計分析的操

本書詳細介紹了數(shù)據(jù)處理與數(shù)據(jù)展示、數(shù)據(jù)創(chuàng)建與數(shù)據(jù)預處理、數(shù)據(jù)整理、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)流分析與挖掘等內(nèi)容，以Excel2010、spss22、SPSSmodeler18為主要分析工具，適合作為本科院校、專業(yè)院校經(jīng)貿(mào)類專業(yè)、心理學類專業(yè)、社會調(diào)查類專業(yè)學生教材。

本書深入淺出地介紹了SPSS24.0的基本操作和數(shù)據(jù)分析方法。本書共有12章，主要分為兩大部分：第一部分為SPSS與數(shù)據(jù)分析基礎知識（第1~5章），主要介紹SPSS界面功能、SPSS與數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)的管理、報表的生成、圖形的生成；第二部分為數(shù)據(jù)分析方法（第6~12章），主要介紹描述性分析、假設檢驗、參數(shù)檢驗、非參數(shù)檢驗

本書主要介紹使用R中的ggplot2包及其拓展包、ggraph包、circlize包和plot3D包等繪制專業(yè)圖表的方法。本書先介紹了R語言編程基礎知識，以及使用dplyr、tidyr、reshape2等包的數(shù)據(jù)操作方法；再對比了base、lattice和ggplot2包的圖形語法。本書首次系統(tǒng)性地介紹了使用ggplo

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?qū)嵗�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、

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(cè)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�！�

《SPS案例沙盒教學方法：設計、實施與范例》詳細介紹結構化-實用化-情景化的案例沙盒教學方法（Structured-Pragmatic-SituationalCaseSandboxing），簡稱SPS案例沙盒教學方法。首先，本書從教育科技和教學方法特別是案例教學與中國管理實踐等方面進行探討，說明案例教學方法創(chuàng)新的重要性

本書結合作者多年的教學實踐和科研工作經(jīng)驗，并借鑒國內(nèi)外優(yōu)秀統(tǒng)計學教材的理論成果編寫而成。本書主要偏向于管理學中一些常用統(tǒng)計學方法的應用，內(nèi)容包括理論基礎和實踐操作兩部分，內(nèi)容上涵蓋了統(tǒng)計學基礎、方差分析、卡方檢驗、線性回歸、聚類分析、判別分析、主成分分析、因子分析以及時間序列；在寫法上與SPSS21.0軟件緊密結合，每