《基于Stata的数据分析流程》对数据分析者而言是一本不可多得的实用好书。高效的数据分析流程能够节省数据管理和数据分析的时间，也是实现统计分析工作可重复性的保障。而这本书就能帮助你优化数据分析的工作流程，提高数据管理和数据分析的效率。数据分析流程指的是管理数据分析各个方面的过程。规划、记录和组织你的工作，清理数据，创建

《SPSS统计分析与应用》共11章，以SPSS24.0中文版为工具介绍了数据分析的常用技术，主要内容包括数据录入、数据处理、数据文件管理、描述性统计、T检验、方差分析、相关分析、回归分析等基础统计分析模块，以及非参数检验、聚类分析、判别分析、因子分析等高级统计分析模块。为方便教学及读者自学，本书除了提供每个章节的演示案

本书以问卷调查的实例为前提，根据一般问卷调查的特点，着重讲述了问卷调查设计中应注意的基本要求，以及针对不同题型的常用统计分析方法。全书内容共9章，包括问卷调查法概述、一般问卷调查中的抽样方法、在SPSS中建立一般问卷调查的数据文件、一般调查问卷的信度分析方法、适用于名义题的常用统计分析方法、确定选项间重要程度的常用统计

本书主要介绍了处理反问题(不适定问题)的统计方法，尤其侧重于建模与计算这两大问题。与经典文献中处理反问题的方法不同，本书立足于Bayes统计学的框架，将所有变量都视作随机变量，并把反问题的解以概率密度函数的形式给出。同时，对于数学模型本身存在的误差和数值离散导致的额外误差，本书还创造性地进行了源自建模误差的统计分析。《

采用什么样的方法对敏感性问题实施调查，才能做到既保护被调查者隐私，又能获得所需要的真实资料，这是统计调查必须面对和需要解决的问题。随机化回答技术在解决这一问题上取得丰硕研究成果，但也存在许多不足。本书选择去除随机化装置的敏感性问题为研究对象，使随机化回答技术应用于敏感性问题的非现场调查，并改造利用随机化回答技术的经典模

本书是一本以数据挖掘应用为主导，以SPSSModeler为实践框架的应用指南，内容涵盖数据挖掘方法论、数据读取、数据处理、数据可视化、统计分析与检验、数据挖掘算法、自动建模、集成与扩展、模型部署以及性能优化等，力求帮助读者全面掌握数据挖掘项目的主要内容以及实践细节。 除了操作层面，本书也尽可能地把专业晦涩的数据挖掘知

《统计软件应用与实训教程》最大的特点就体现在其应用性方面，强调统计学理论在实践中的应用。本书将详尽介绍SPSS的操作过程，通过学习掌握数据的收集整理、描述统计分析、探索性分析、假设检验、相关与回归分析、系统性数据分类、因子分析以及多元统计分析的计算、建模与解释分析等方法。《统计软件应用与实训教程》以实训的形式组织内容，

本书从统计学思维开始，由浅入深，全面系统地讲解了SPSS实战应用。本书涉及面广，从软件基本操作到高级统计分析技术，涉及SPSS目前绝大部分的应用范畴。本书涵盖SPSS概述、数据管理、统计描述分析、基本统计分析的报表制作、t检验、方差分析、Logistic回归、中介效应与调节效应分析以及大量的专项统计方法。本书以案例式教

SPSS软件是美国SPSS公司推出的一款优秀、强大的数据统计分析软件，是世界公认的标准统计软件之一。由于其功能强大、操作简便、易学易用，深受广大用户，尤其是在校学生的青睐。本书由于软件版本的升级和功能的变化，在原畅销书的基础上再次更新修订，内容基于SPSS24.0，亦适用早期的17.0~23.0版本。本书以案例集的形式

本书以基础的统计学知识和假设检验为重点，简明扼要地讲述了Python在数据分析、可视化和统计建模中的应用。主要包括Python的简单介绍、研究设计、数据管理、概率分布、不同数据类型的假设检验、广义线性模型、生存分析和贝叶斯统计学等从入门到的内容。本书利用Python这门开源语言，不仅在直观上对数据分析和统计检验提供了很