<pre>全书共分11章，主要涵盖以下内容：SPSS的基本操作、功能，以及在SPSS中如何对数据进行基本管理和描述统计、如何在数据分析前进行数据清理工作；结合实际研究问题和案例数据介绍均值差异的t检验、不同实验设计下的方差分析、变量之间的相关分析和回归分析、计数数据的卡方检验，以及非参数检验的相关内容；探索性因素分析和

<pre>本教材以深入浅出、全面系统的方式，详尽阐述了统计学领域的基本理论、基础知识和核心基本技能。全书架构清晰、逻辑严谨，精心编排了多个关键章节，内容包括总论、统计调查、统计整理、统计分析指标、时间数列分析与预测、统计指数、抽样推断、相关分析与回归分析、列联分析、方差分析。每章开篇均配有“重点与难点提示”，精准提炼关

<pre>本书根据中等职业学校统计技术应用专业课程教学大纲编写，与教材大纲密切联系，严格贯彻教材大纲要求。本书旨在培养学生养成良好的学习习惯，循序渐进地提高理论水平、技术运用能力、思维能力，以及掌握良好的学习方法。</pre>

<pre>本书系统阐述了统计学的基本原理、方法及其在SPSS软件中的应用，内容全面且深入。书稿从统计学的基础概念出发，逐步介绍了数据的收集、整理、描述、推断及分析等内容，同时紧密结合SPSS这一强大的统计分析工具，通过实例演示了如何运用软件进行数据处理与分析，使读者能够迅速掌握统计学的实用技能。本书特点鲜明，注重理论与

<p>本书中所教授的R语言分析简明、易学，内容讲解深入浅出，同时适合社会学和行为科学专业学生。书中从R语言的视角出发，融合了一系列统计学中关键的知识，帮助学生学会在研究和工作场合中开展运用，内容包括：基础的描述性统计、推断统计，以及回归等。书中配备了R和RStudio等丰富的资源可供下载，读者可跟随书中所提供的代码和生

<pre>为在大学生中倡导学习统计、应用统计的良好氛围，促进关注经济社会热点难点问题，适应大数据时代高校及统计部门对统计人才的培养要求，提高大学生数据挖掘、数据分析、运用统计方法及计算机技术处理数据的能力，加强创新思维意识，助力推进统计现代化改革，中国统计教育学会举办2025年(第十一届)全国大学生统计建模大赛。本届大

<pre>本书以零缺陷抽样方案的计算和编写过程为主线，介绍了统计抽样的起源、超几何分布的性质、变化规律和边界，研究并提出了几种比泊松分布、二项分布等近似公式误差更小的近似公式；采用精确的超几何分布公式，编制了一套以平均检出质量限为索引的零接收计数抽样方案；通过对二分法进行离散改进并使用并行算法，实现了抽样方案的高速计算

<pre>本书围绕结构方程模型（SEM）展开，进行了全面且深入的介绍，其核心目标是帮助潜在使用者突破对结构方程模型的基础认知。手册的目标读者是已接受过应用统计方法训练的研究人员。本书既可用作结构方程模型课程的主要教材，也能作为需要进一步了解结构方程模型如何运作以及如何将其应用于自身工作的研究者的参考资料。 本书开篇先

<pre>本书是在统计模型与统计软件课程教学内容改革和教学方法改革的基础上凝练而成的，将理论、统计模拟、软件实操等环节进行了有机整合。教材的编写目的是，通俗易懂地把现代统计学代表性模型的建模思想、理论基础、适用条件讲清楚，并紧密结合学科特色提供应用背景和应用案例，为学生理解大数据、应用大数据打下坚实基础。教材的主要内容

<pre>本书共23章, 分为3篇: 理念篇、基础篇和进阶篇。其中, 理念篇从探索式数据分析及可视化的通用基础理论出发, 介绍相关的原理、技术、方法和过程, 帮助读者理解可视化分析的思想理念, 以便在可视化分析中践行这些理念; 基础篇按照SAS可视化分析的方法论, 对数据访问与准备、描述性分析对象与诊断性分析对象、报表

<pre>本书基于申请人团队近年来在高维数据因子分析方面的系统前沿研究成果综合编著而成，主要包括高维向量数据、高维矩阵和张量型数据、高维高频面板数据的因子结构建模、统计推断、预测及其应用，既包含线性因子结构也包含非线性因子结构，既包含非平稳的因子过程也包含非平稳的因子过程。本书同时也借鉴同期的优秀研究成果并吸收进入本书

<pre>本书精选活动中52篇优秀作品集结成册，按小学组、中学组、高中组、特殊教育组分类呈现。这些作品以统计思维洞察生活，用数据解读时代，既展现了当代少年对多元主题的深刻思考，也彰显了他们扎实的统计应用能力与创新实践水平，为统计教育普及提供了生动范例。</pre>

<pre>本书以半监督或不平衡分类为研究对象，基于自然近邻的理论，对半监督自标记方法和不平衡数据过抽样方法进行研究。研究内容主要围绕着半监督自标记方法中的误标记问题和解决不平数据过抽样方法中的噪声生成问题展开。针对半监督自标记方法中的误标记问题，本书首先提出了一种基于密度峰值和可扩展的局部噪声过滤器的半监督自训练方法S

人工智能时代，数据已成为核心战略资源。“数字+”快速渗透到各行各业，日益融入经济社会发展各领域全过程。无论党政机关还是众多企事业单位，都需要基于数据做出科学正确的决策。因此，顺应时代发展，不论是经管类、理工类，还是文史哲等各类专业的学生，都需要培养一定的数据思维，掌握分析工具以洞察规律、驱动创新。本书聚焦实用技能培养，

<pre>本教材包括统计学理论的基础知识，以及Excel实操部分。教材的上半部分为描述统计的有关知识及Excel操作，下半部分大家可推断统计的有关理论知识和Excel实操部分。</pre>

<pre>本书围绕结构方程模型（SEM）展开，进行了全面且深入的介绍，其核心目标是帮助潜在使用者突破对结构方程模型的基础认知，以及如何创造性、有条理且严谨地运用这一模型。手册的目标读者是已接受过应用统计方法训练的研究人员。本书既可用作结构方程模型课程的主要教材，也能作为需要进一步了解结构方程模型如何运作以及如何将其应用

<pre>本书基于Python语言与真实案例，涵盖数据可视化、描述性统计、统计推断、均值与比例比较、相关分析及线性模型等核心内容，突出理论与实践的有机结合。配套提供完整代码示例、典型案例与习题，便于教学与自学。</pre>

<pre>本书围绕结构方程模型（SEM）展开，进行了全面且深入的介绍，其核心目标是帮助潜在使用者进一步深入理解结构方程模型的运作原理。手册的目标读者是已接受过应用统计方法训练的研究人员。本书既可用作结构方程模型课程的主要教材，也能作为需要进一步了解结构方程模型如何运作以及如何将其应用于自身工作的研究者的参考资料。 本

<pre>本书以MATLAB在科学工程计算与数据统计中的实际应用为核心目标，系统阐述了如何利用其庞大的科学函数库高效解决各领域的典型问题。在内容编排上，注重函数的实用性与专业性，精选高频使用的核心函数，涵盖数值计算、矩阵运算、概率统计、微分方程求解等关键模块，力求通过典型实例全面展示MATLAB的强大功能。</pre>

本书构建了“基础理论—核心方法—高级应用”的递进式体系。基础理论模块聚焦 统计学核心原理，涵盖描述性统计分析、抽样分布与统计推断等基础内容，奠定方法论基 础。核心方法模块深入解析变量之间的独立性分析、非参数统计、相关与回归分析等关 键方法，通过阶梯式案例设计，实现从单一变量分析到复杂系统研究的能力进阶。高级 应用模块结