在人工智能时代背景下，大数据为政府统计发展带来了深刻变革。本书首先从国家数据视角系统梳理了政府统计的发展历程与变迁轨迹，并介绍了政府统计的理论与实践接着详细介绍了大数据产业的商业资源及产业组织形式，深入分析了现有大数据商业行为及大数据资源的诉求与痛点。在此基础上，本书重点阐述了大数据与政府统计合作的基本理论关系，总结了两者的合作特征与模式，探讨了大数据时代下政府统计所面临的竞争压力与突破路径，通过丰富翔实的案例，全面展示了大数据在统计制度变迁、统计云建设、测算区域经济、辅助构建价格指数等多个领域

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统计学习是一套以复杂数据建模和数据理解为目的的工具集，是统计学的一个新领域。本书出自统计学习领域声名显赫的几位专家，结合R语言介绍了分析大数据必不可少的工具，提供了一些重要的建模和预测技术，并借助丰富的实验来解释如何用R语言实现统计学习方法。论题包括括线性回归、分类、重采样方法、压缩方法、基于树的方法、支持向量机、聚类、深度学习、生存分析和多重检验等。为了给科学、工业和其他领域的从业者使用这些统计学习技术提供便利，书中大量使用彩图和真实数据来说明所提出的方法。每章后还配有丰富的概念性和应用性习题

《行为科学统计精要》（第10版）来自作者团队几十年应用统计和实验设计的教学实践，自出版以来一直是美国心理学、社会学、经济学等领域中使用最广的应用统计学教材。本书通过15章内容完整而生动地介绍了统计学最常用的基本方法。作者通过一步步的逻辑推演，向读者展示每个统计概念的意义，帮助读者理解使用某种统计方法的原因，以及运用这种方法的关键点。本书的最大特点在于方法清晰、内涵深刻、叙述生动。书中提供了大量应用性案例和课后练习，帮助数学基础薄弱的学生真正理解统计思想，掌握统计分析的技能。本书可供心理学、社会学

本书着眼调查研究中的设计与分析问题，针对大规模调查、互联网辅助调查等现代调查形式的设计与分析问题展开研究，依托实际数据的驱动探索前沿统计方法。结合大兴调研之风的时代背景，并围绕调查数据的缺失处理、变量选择、区隔分析、潜变量建模等问题展开讨论。每个章节从问题剖析、方法讲解、实例分析的角度展开，相关程序代码通过github平台与读者共享，可作为相关领域研究者的方法参考书，也可以作为市场研究相关行业从业者的工具参考书。

本书从量化研究的基本概念、数据处理与数据查核、统计分析的原理与技术三部分着手进行材料的组织，并将三部分内容有机地结合了起来。相较于上一版的最大改动便是纳入了R语言的软件操作，以SPSS为主、以R为辅，始终强调实例分析，非常适合作为统计学、研究方法与数据分析的基础教程。

本书针对基础统计和高级统计方法精选了许多代表性应用案例,旨在将理论介绍、操作演示、应用情景和结果解析融合起来,由基础向高级进阶。各章节先以统计方法原理、操作步骤和应用条件引入,再由案例模仿并演示窗口或参数设置,最后科学解析结果含义。本书内容共16章，包括SPSS软件相关功能和命令，描述统计的方法，概率论相关知识，参数估计和假设检验，常见的方差分析方法，非参数检验，交叉表的检验，定类变量、定序变量和数值变量的相关分析、回归分析、ROC曲线分析、生存分析、因子分析、对应分析、信度分析、效度分析、聚类

本书阐述了统计学中有关统计数据搜集、整理、描述及分析的基本方法。内容包括：认识统计、统计数据搜集、统计数据整理、数据特征的描述指标和统计数据分析方法。

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统计学思维是用统计学原理和方法来思考和解决问题的思维方式，强调数据的收集、分析和解释，并基于概率和变异性的认识来推断和做出决策，也是培养批判性思维、科学素养和数据技能的重要一环。统计学思维的核心特征包括：◎数据导向——通过数据来获取信息和洞察；◎概率和不确定性——识别并量化风险，理解可能性的范围，并在不确定性的条件下权衡选项；◎变异性和样本——观察和测量结果之间的变异性，并通过样本来推断总体特征；◎统计推断和推理——从有限的数据中得出一般的结论，并了解我们对问题的理解程度；◎数据解释和可视化——