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本書選用統(tǒng)計學和數(shù)據(jù)科學中常見的R語言和Python語言“雙語”編寫,主要內容包括:引言、R語言編程基礎、R語言數(shù)據(jù)處理、R語言可視化、R語言隨機抽樣和隨機數(shù)、R語言基本統(tǒng)計推斷、R語言回歸分析、R語言大數(shù)據(jù)分析、Python語言基礎、Python數(shù)據(jù)處理等內容。此外,本書在每章正文后設置主要函數(shù)列表、練習題和實驗題,

本書是為數(shù)據(jù)科學與大數(shù)據(jù)技術專業(yè)編寫的統(tǒng)計學基礎課教材，主要內容包括探索性數(shù)據(jù)分析、統(tǒng)計推斷的估計方法、統(tǒng)計假設檢驗、數(shù)據(jù)獲取與抽樣調查、試驗設計與因果推斷簡介等。全書首先從統(tǒng)計的基本規(guī)范談起，講述數(shù)據(jù)的信息匯總，并直觀呈現(xiàn)；然后講述統(tǒng)計推斷內容，將數(shù)據(jù)提升到分布層面；最后講述獲取數(shù)據(jù)的兩種方式，并嵌入因果推斷知識。本

本書將統(tǒng)計理論與SPSS操作結合起來，是一本實用性很強的SPSS入門教程。本書共分4個部分：第一部分為軟件入門與數(shù)據(jù)管理，主要內容包括SPSS入門、數(shù)據(jù)錄入與數(shù)據(jù)獲取、變量級別的數(shù)據(jù)管理、文件級別的數(shù)據(jù)管理、大型研究項目的數(shù)據(jù)管理、SPSS程序設計；第二部分為描述性統(tǒng)計與統(tǒng)計圖表，主要內容包括連續(xù)變量的描述性統(tǒng)計與參數(shù)

本書按照現(xiàn)行統(tǒng)計調查制度對統(tǒng)計指標進行詮釋，選取最新統(tǒng)計數(shù)據(jù)進行解讀，為讀者了解主要統(tǒng)計指標的含義、更好理解和使用統(tǒng)計數(shù)據(jù)提供參考。同時堅持以滿足領導干部統(tǒng)計需求為導向，既有對統(tǒng)計指標定義、計算方法、基礎數(shù)據(jù)來源的系統(tǒng)闡述，又有對相關指標數(shù)據(jù)歷史發(fā)展的簡要介紹，還有對最新統(tǒng)計數(shù)據(jù)的細致解讀，充分反映了近年來統(tǒng)計改革創(chuàng)新

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《統(tǒng)計方法：基于R語言》是統(tǒng)計方法的綜合性基礎讀物。作為數(shù)據(jù)分析的有效工具，統(tǒng)計方法已廣泛應用于社會科學和自然科學的各個領域。本教材系統(tǒng)介紹了數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)描述、數(shù)據(jù)分析的典型統(tǒng)計方法，包括抽樣技術、描述性統(tǒng)計、推斷性統(tǒng)計、線性回歸方程、時間序列分析，共5個章節(jié)。該教材關于統(tǒng)計方法的系統(tǒng)敘述及R語言相關語句的實際操作，

權數(shù)在調查數(shù)據(jù)的推斷中扮演了重要角色，它可以放大樣本信息，將樣本的結構和規(guī)模還原到總體，并與其目標變量值共同構成總體參數(shù)的估計。這種“加權”估計的方式已被廣泛應用于抽樣推斷。本書以權數(shù)為主體，共有七章。在梳理有關權數(shù)的理論框架和研究內容的同時，針對權數(shù)的三個主要研究內容：權數(shù)的調整方法、權數(shù)的評估方法以及權數(shù)的拓展應用

為了培養(yǎng)讀者學習統(tǒng)計方法的興趣，提高讀者利用統(tǒng)計知識和Python工具分析數(shù)據(jù)、解決具體問題的實踐能力，書稿編寫注重以下兩個方面：一是書稿內容包括四個模塊。其一是Python基礎語法和概念，包括變量、基本數(shù)據(jù)結構、控制語句、函數(shù)、面向對象等。其二是Python數(shù)據(jù)整理與顯示、數(shù)據(jù)分布特征描述，及Numpy、Pandas