| 1981 |
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统计学:第5版 |
本书主要包括总论、统计数据的搜集与整理、统计数据的简单描述、统计数据分布特征的描述、抽样及抽样分布、抽样估计、假设检验、方差分析、相关分析与回归分析、时间序列分析、统计指数、常用的经济统计指标等十二章内容。 |
主编卢黎霞, 张宏亮 |
西南财经大学出版社 |
C8 |
49.8 |
0 |
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| 1982 |
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统计预测与决策实验:基于R语言 |
本书设计了11个项目, 分别介绍R软件简介及其使用、一元回归预测法、多元回归预测法、时间序列趋势外推预测法、时间序列平滑法、自适应过滤法、随机时间序列预测法、灰色预测法、干预分析模型预测法、马尔可夫预测法、神经网络预测法。每个项目包括实验目的、实验原理、实验数据、实验过程、实验小结和练习实验。实验目的和实验原理部分是项目主要内容, 所有实验都给出详细的实验过程, 每个项目都配有习题供学生思考和练习, 书中所有章节的例题都提供了代码文件。 |
龙会典编著 |
复旦大学出版社 |
C8 |
36 |
0 |
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| 1983 |
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统计学:第5版 |
本书内容设计依据教育部颁发的普通高等教育经济管理类专业人才教育培养目标的要求, 从统计调查、统计整理和统计分析原理及方法出发, 着重介绍统计学的基本概念、基本原理和基本方法。在统计分析方法中, 详细介绍了综合指标法、时间数列分析法、指数分析法、抽样推断法、相关和回归分析法、统计综合法等。内容丰富多彩, 理论联系实际, 图文并茂, 通俗易懂, 并配有教学课件和同步学习指导及习题解析。 |
刘竹林, 刘家树, 吴小华编著 |
中国科学技术大学出版社 |
C8 |
56 |
0 |
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| 1984 |
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大数据时代统计学教学改革方式与教学方法的创新与实践研究 |
本书深入探讨了大数据背景下统计学教学面临的挑战与机遇, 并提出了一系列教学改革方案与创新实践。本书在分析了当前统计学教育中存在的问题后, 结合大数据时代的需求, 对统计学教学目标、课程设计和教学方法进行了创新性的探索。本书重点关注如何运用现代信息技术、数据分析工具以及交互式教学手段, 提高学生的实际操作能力与数据分析能力, 培养能够适应大数据时代需求的统计学人才。同时, 本书还探讨了大数据驱动的统计学实验设计和教学评估体系, 提出了未来统计学教育的发展方向。通过理论与实践相结合, 本书为教育工作者提供了创新的教学思路和方法, 具有较高的学术价值与实践指导意义。 |
蒋世辉著 |
郑州大学出版社 |
C8 |
58 |
0 |
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| 1985 |
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统计学教程:第4版 |
本书从描述统计和推断统计两个层次上, 系统地综述了统计学的基本理论、基本原理和基本方法。在严谨科学的理论框架下, 本教材强调简洁性、系统性和可读性, 力求深入浅出, 理论联系实际, 着重提高读者运用各种统计方法和统计软件分析问题、解决问题的实际能力, 为经济管理专业课程的学习和研究奠定基础。 |
许瑞, 朱艳丽主编 |
北京交通大学出版社 |
C8 |
49 |
0 |
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| 1986 |
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统计学综合实验 |
本书包括5章, 分别是R语言入门、应用回归分析实验、应用多元统计分析实验、应用时间序列分析实验、机器学习实验。其中, 第1章R语言入门由5个实验组成, 第2章应用回归分析实验和第5章机器学习实验分别由7个实验组成, 第3章应用多元统计分析实验由6个实验组成, 第4章应用时间序列分析实验由4个实验组成, 全书共有29个实验。 |
主编张倩, 张学东 |
北京邮电大学出版社 |
C8-33 |
49.8 |
0 |
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| 1987 |
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《统计学》考研真题 (含复试) 与典型习题详解 |
本书是贾俊平《统计学》的学习辅导书。本书基本遵循第9版的章目编排, 共分14章, 精选了40余所高校近年的考研真题, 并提供了详细的参考答案。贾俊平的《统计学》是一本经典的统计学优秀教材。 |
圣才考研网主编 |
中国石化出版社 |
C8-44 |
68 |
0 |
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| 1988 |
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统计的魔法:揭开统计的另一面 |
本书通过一些故事、人物对话和真实案例, 利用理性和逻辑推理来剖析作为传统统计核心的“统计显著性”以及统计学家的一些“例行做法”, 让读者从不同于教科书的角度认识统计学这门学科, 同时, 本书也想通过这些案例来告诫读者, 只有持怀疑态度, 基于事实不断对现有理论进行质疑和挑战, 才能在科学探索的道路上有所作为。 |
吴喜之著 |
机械工业出版社 |
C8-49 |
89 |
0 |
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| 1989 |
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现代统计模型与统计软件 |
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。教材的主要内容包括: 第一章纵向数据模型; 第二章潜变量模型; 第三章K近邻与算法模型概述; 第四章决策树; 第五章集成学习; 第六章支持向量机; 第七章神经网络; 第八章几种常见的神经网络。 |
付金会主编 |
武汉大学出版社 |
C81 |
39 |
0 |
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| 1990 |
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大数据背景下随机抽样技术及模型辅助估计方法研究 |
本书将系统地介绍大数据背景下的抽样调查方法。在抽样设计方面, 侧重于介绍大数据所面临“大样本”的复杂多样性且难以构建完整抽样框的问题, 即如何利用多重抽样框工具对多头来源的样本数据进行整合, 形成可以开展随机抽样的抽样总体, 在此基础上分别基于动态的流式数据和空间关联的图结构化数据类型设计抽样技术。本书共有五章: 一、大数据背景下基于多重抽样框的抽样方法设计; 二、大数据背景下基于切片逆回归的抽样方法设计; 三、大数据背景下基于重要性得分的抽样方法设计; 四、大数据背景下的网格边界域抽样方法设计; 五、大数据背景下基于社交网络的抽样方法设计。 |
贺建风, 陈茜儒, 何韩吉编著 |
华南理工大学出版社 |
C811 |
45 |
0 |
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| 1991 |
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图表的力量:信息高效传达之术 |
本书作者通过在英国统计局及《金融时报》的工作实战中, 所应用到的可视化图表, 向读者展示了图表的重要性。同时, 利用大量的图表展示了什么才是令人一看就能读懂的数据可视化图表。文中引用了《金融时报》老旧的图表和新式图表, 简要概述图表的发展历程, 分析了图表在今天各行各业的作用和意义。介绍了10种图表, 通过各种图表最基本的形状和作用到每种图表变形后可以表达什么样的内容来介绍, 每章列举例子, 从简单开始, 逐渐走向复杂化和可视化。讲述了如何应用好图表。 |
(英) 艾伦·史密斯著 |
中国科学技术出版社 |
C815 |
108 |
0 |
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| 1992 |
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结构方程模型手册:基本模型与应用 |
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。本书聚焦于结构方程模型的“基础”应用, 这些应用要么是最早被使用的, 要么是更新、更复杂或更专业应用的基础。其中包含了各种测量模型的应用, 主要关注观测变量之间协方差的不可观测成因。在验证性因子分析 (CFA) 之后, 有章节专门介绍使用验证性因子分析的特定策略和模型, 关于处理分类指标、利用打包法减少指标数量以及生成因子分用于预测模型等策略都有涉及。 |
(美) 里克·H. 霍伊尔主编 |
重庆大学出版社 |
C815-62 |
88 |
0 |
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| 1993 |
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结构方程模型手册:基础知识与核心概念 |
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。本书开篇先是一个导论性的概述, 让读者对结构方程模型有一个初步的整体印象; 接着是关于结构方程模型发展史的内容, 能帮助读者了解这一模型的演变历程; 还有阐述因果关系和潜变量核心概念的章节, 这些是理解结构方程模型的基础。 |
(美) 里克·H. 霍伊尔主编 |
重庆大学出版社 |
C815-62 |
88 |
0 |
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| 1994 |
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结构方程模型手册:专业与高级模型及应用 |
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于自身工作的研究者的参考资料。本书展示了最新且最为专业的结构方程模型及建模策略, 关于非线性模型和混合模型的章节, 对基本模型进行了有益拓展, 放宽了线性关系假设以及仅对观测到的总体异质性来源进行建模的限制。 |
(美) 里克·H. 霍伊尔主编 |
重庆大学出版社 |
C815-62 |
88 |
0 |
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| 1995 |
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应用统计与SPSS实战 |
本书最大限度地减少深奥、复杂的理论讲解和数理公式推导, 以金融、财务中的真实问题作为案例, 通过分析问题、收集数据、软件应用、解读输出结果, 培养学生应用SPSS软件解决现实金融与财务问题的能力, 重点放在实操和应用上。本教材配有微课、视频、动画、习题等数字化资源, 帮助教师更好地教、学生有效地学。 |
胡雯莉, 张颜江, 肖志源主编 |
北京师范大学出版社 |
C819 |
46.8 |
0 |
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| 1996 |
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R语言统计分析实战 |
本书共11章, 分为4篇。第1篇“R语言基础”系统地介绍R语言, 包括R语言的基础、R语言的相关包、R语言的数据可视化等; 第2篇“R语言统计分析”介绍统计分析和统计模型的相关内容, 例如贝叶斯统计、假设检验和树模型等; 第3篇“R语言统计分析应用”介绍统计分析在实际场景中的应用, 如商业领域的A/B测试、营销领域的统计分析、信用评分模型等; 第4 篇“可重复性探索和实践”介绍可重复性问题, 主要内容包括R Markdown和Shiny等。 |
米霖, 徐海峰编著 |
北京理工大学出版社 |
C819 |
129 |
0 |
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| 1997 |
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量化研究与统计分析:SPSS与R数据分析范例解析 |
本书共分四篇, 内容包括: 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、量化研究的基本概念。 |
邱皓政著 |
重庆大学出版社 |
C819 |
99 |
0 |
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| 1998 |
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统计学基础实验:SPSS:第3版 |
本书是基于统计学基础软件SPSS视角的统计学基础实验教材, 对统计学的基本理论进行实例性的应用讲解。全书共由20个实验组成: 实验一、实验二主要是对SPSS数据文件进行创建和基本整理; 实验三至实验六主要是经典数理统计学的区间估计和假设检验等基本理论; 实验七、实验八主要针对非参数统计的检验等基本理论; 实验九至实验十五主要是以线性模型的基本理论为基础的基本方法; 实验十六至实验十九主要是定性数据的分析方法; 实验二十主要是要求学生自己动手设计的一个综合练习, 可以作为期末的综合测评。本书编写主要以问题为先导, 以分析结论为主导, 以工具操作为辅助, 以实例应用为目的, 充分体现统计学作为理论与实践紧密结合的一门应用性学科的特点。 |
李勇, 李禹锋, 骆琳编著 |
西南财经大学出版社 |
C819 |
29.8 |
0 |
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| 1999 |
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数据分析不求人:SAS Viya可视化分析原理与实践 |
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、报表设计与支持、报表内容与交互支持等基础功能模块进行系统地梳理、归纳、总结和说明; 进阶篇主要讨论SAS可视化分析中一些相对复杂、更多交互、需要编程或定制的内容, 包括预测分析、地理分析、路径分析与网络分析、数据驱动与Viya作业等内容对象, 以及聚合运算、VA REST API与SDK、定制图形模板等。 |
王有芹著 |
清华大学出版社 |
C819 |
116 |
0 |
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| 2000 |
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SPSS统计分析与资产评估应用案例 |
本书一共13章, 主要内容包括SPSS统计分析与资产评估应用概述、基本统计分析、图表构建、均值比较与检验、方差分析、相关分析、回归分析、神经网络模型、聚类分析与判别分析、因子分析与对应分析、信度分析与结合分析、时间序列分析以及资产评估综合案例分析, 有助于读者全面了解SPSS的应用。 |
主编杨飞虎, 张利国 |
华中科技大学出版社 |
C819 |
69 |
0 |
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