本书主要研究了如何利用辅助信息在抽样调查中提高总体均值的估计精度。使用一元和二元辅助信息提出了简单随机抽样和分层随机抽样下的几种总体均值估计量,得到了新估计量的数学性质,如均方误差和最小均方误差的数学表达式,与已有的部分估计量进行效率比较,同时利用农业、生物医学、教育等多个领域的真实数据验证了新估计量较现有部分估计量的
本书主要以最新的SASforWindows9.4版为对象讲解使用SAS软件进行统计数据分析的方法。第二版全书分基础篇和提高篇两篇二十章。第二版中增加了在SAS中使用SQL假设检验和区间估计和频数频率表与列联表分析这三章。第十一章在SAS中使用SQL所介绍的内容,不仅有利于读者借助SQL语言的强大功能,便利地获取存储在普
本教材本着理论够用、强化应用、培养技能的原则,将统计知识与目前使用最广的Excel软件相结合,着力提高学生运用计算机解决统计问题的能力,为后续进行商务数据分析打下坚实基础。本书共有八大项目,每个项目以知识目标、能力目标、知识结构图、导入阅读讲解理论知识,以习题巩固知识,以数据分析应用案例和Excel2016的操作引领学
本书在介绍统计学理论的同时,注重实践操作,通过大量实例演示如何使用SPSS软件进行数据分析。通过具体的数据集和案例,展示SPSS软件的功能和统计分析的全过程,帮助读者更好地理解和掌握知识点。书中包含了大量的图表和图解,展示了数据分析的结果。
《SAS简明教程》是一本关于SAS软件的指导手册。这本书旨在帮助读者全面了解SAS软件的功能、特点以及使用方法,并通过丰富的实例演示如何使用SAS界面进行数据输入和管理,以及如何在数据统计等方面应用SAS软件。作者详细介绍了SAS程序的编写与执行,包括数据步和过程步的概念以及常用的数据处理和分析技术;还分重点介绍了SA
本书选用统计学和数据科学中常见的R语言和Python语言“双语”编写,主要内容包括:引言、R语言编程基础、R语言数据处理、R语言可视化、R语言随机抽样和随机数、R语言基本统计推断、R语言回归分析、R语言大数据分析、Python语言基础、Python数据处理等内容。此外,本书在每章正文后设置主要函数列表、练习题和实验题,
本书是为数据科学与大数据技术专业编写的统计学基础课教材,主要内容包括探索性数据分析、统计推断的估计方法、统计假设检验、数据获取与抽样调查、试验设计与因果推断简介等。全书首先从统计的基本规范谈起,讲述数据的信息汇总,并直观呈现;然后讲述统计推断内容,将数据提升到分布层面;最后讲述获取数据的两种方式,并嵌入因果推断知识。本
本书将统计理论与SPSS操作结合起来,是一本实用性很强的SPSS入门教程。本书共分4个部分:第一部分为软件入门与数据管理,主要内容包括SPSS入门、数据录入与数据获取、变量级别的数据管理、文件级别的数据管理、大型研究项目的数据管理、SPSS程序设计;第二部分为描述性统计与统计图表,主要内容包括连续变量的描述性统计与参数
本书按照现行统计调查制度对统计指标进行诠释,选取最新统计数据进行解读,为读者了解主要统计指标的含义、更好理解和使用统计数据提供参考。同时坚持以满足领导干部统计需求为导向,既有对统计指标定义、计算方法、基础数据来源的系统阐述,又有对相关指标数据历史发展的简要介绍,还有对最新统计数据的细致解读,充分反映了近年来统计改革创新
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