三民網路書店 中國圖書館分類法 / 數理科學和化學 / 數學 / 概率論與數理統計 / 一般數理統計

本書全面地介紹了統計概念和統計方法在商務實踐中的應用，涵蓋了在統計報告評估和商務決策時所必需的數據處理、數據可視化和推斷分析的方法。全書共分13章，分別為：數據與統計分析、數據的圖表描述、數據的數字描述、抽樣與抽樣分佈、參數估計、假設檢驗、分類數據分析、方差分析、一元線性回歸、多元線性回歸、邏輯回歸、時間序列預測、非參數檢驗。

本書詳細介紹R語言的圖形界面R Commander的使用和操作。從基本R語言的安裝、R Commander本身的安裝、問題處理，直到在數據分析、統計計算 中所有對R應用頻率最高的建模等功能，在R Commander中如何應用該實現功能進行了細緻講解。在每一應用場景，幾乎都使用了R軟件包附帶的 數據，讓讀者親自體驗進行數據分析的思路以及具體處理方法。掌握本書的內容，能夠有效幫助讀者準確應用各種數據分析模型和技巧，透過巨量的大數據，深入挖掘出影響其變化的關鍵變量並預測其潛在的變化趨勢。從網上的反饋來看，不少從業人員都希望更好地應用R Commander去解決實際問題，而且在進行著自發的探索。但是，可以預見：這樣的過程 費時、費力、效率不高。本書可以有效地解決這一問題，對讀者起到指導作用，幫助他們準確應用正確的數據模型和方法，最終取得正確的結果。本書的讀者包括在數據分析、統計計算行業的從業人員，這些從業人員可能是科研院所的科技人員，或者是商業領域，如：銀行、保險、互聯網公司對大數據進行分析挖掘的數據工程師。同時，本書對計算機專業、數據分析專業和MBA學生也是不可多得的專業教材，也可作為速查手冊使用。

線性回歸模型是一個非常有效且重要的數據分析方法，但當因變量有兩個或三個分類的話，就需要應用logistic回歸分析。本書全面解釋了logistic回歸模型的估計、解釋和診斷結果，系統地把logistic回歸與線性回歸模型的R2、估計標準誤差、t比率和斜率做比較。傳統回歸診斷和學生化殘差、杠杆、dbeta都包括在創新的logistic診斷法內。最後仔細說明了多選項和不排序多分類因變量的問題。另外，本書更新了現今應用的計算機軟件，深入評論了不同的擬合優度，並增加了分組數據、預測效率和風險比等新內容。

在經濟學、政治學、、社會學、心理學和教育學等學科領域，因子分析法應用廣泛。本書作者用明確的數據分析例子，詳細介紹了因子分析的不同方法，以及它們在何種情況下最有用。更深入探討了驗證性和探索性因子分析的差別和因子旋轉的各種標準。特別值得一提的是對不同形式的斜交旋轉的討論，以及如何解釋從這些分析中得到的各項係數。此外，作者也回答了在探索性因子分析中抽取出來的尺度得分，並討論了分析他們是會遇到的一些問題。

統計學是對數據進行挖掘和運用,從而得出重要、正確決策的方法論學科。信息的收集、整理、分析都離不開統計學理論和方法的應用。本書圍繞應用型本科院校人才培養目標,闡述對社會經濟信息進行收集、整理、分析及預測的基本原理和方法。編者充分考慮針對性和適應性,將統計知識與經濟管理緊密結合,注重案例教學,強調學生統計實踐技能的培養。本書既適合應用型本科院校經濟管理類各專業學生作為教材使用,也可供一般社會讀者閱讀參考。

本書適應了大數據時代對人才培養的需求，通過將數據處理技術與傳統的統計學知識相結合，在內容上設置了大數據概述與SPSS基礎知識、數據文件的建立與數據處理、數據的描述性分析、抽樣推斷與參數估計、數據可視化分析、假設檢驗、相關分析、線性回歸分析、時間序列分析與統計預測、編制數據分析報告十個項目。本書將理論知識與實操能力的培養相結合，同時每個項目的結尾加入了課程思政的案例，並配有微課、課件、教案、習題、數據等教學資源，能夠滿足課堂教學的需求。本書既可以作為高職高專財經類專業數據分析課程的教學使用，也可以作為數據分析工作者的日常參考用書。本書封面貼有清華大學出版社防偽標簽，無標簽者不得銷售。

本書內容包括金融統計分析案例、經濟統計分析案例、機器學習方法案例、生物醫學統計分析案例和變量選擇與預測模型案例。通過學習書中的案例，讀者能夠在掌握一定的統計學理論、統計方法和計算方法的基礎上，熟練、正確地綜合應用統計專業知識去發現、分析和解決問題。書中的案例配有數據(或模擬數據)和實現代碼，登錄華信教育資源網(www.hxedu.com.cn)註冊後可以免費下載。本書適合作為應用統計、統計學、財經、管理等專業的高年級本科生、碩士研究生教材，也適合廣大科技工作者閱讀參考。

本書將模糊數據作為統計學研究範疇的對象，特別是以具有凸性的模糊數據作為研究對象，將統計學分析方法和模糊數學理論有機地結合起來，尤其是將α截集與置信區間分析方法相結合，提出並研究了模糊統計估計方法、廣義模糊估計量等。這些成果豐富和發展了模糊數據統計分析方法，在模糊數據統計分析方法的方法論、認識論上具有一定程度的創新發展。全書系統地闡述 和研究了模糊數據統計分析方法及應用。 全書內容分為兩部分:第一部分介紹和闡述了模糊集理論的有關內容，這是全書的理論基礎;第二部分研究和闡述了模糊數據統計分析方法及應用，內容包括模糊數據的排序、集中趨勢等，提出並研究了模糊統計估計方法、廣義模糊估計量，同時探討了正態分佈未知方差的模糊估計、正態分佈方差已知時均值的假設檢驗、正態分佈方差的模糊假設檢驗等內容，並給出了相應分析方法的應用。最後，提出並研究了模糊p值檢驗。

Wireshark是流行的網絡嗅探軟件，《Wireshark數據包分析實戰（第3版）》在上一版的基礎上針對Wireshark 2.0.5和IPv6進行了更新，並通過大量真實的案例對Wireshark的使用進行了詳細講解，旨在幫助讀者理解Wireshark捕獲的PCAP格式的數據包，以便對網絡中的問題進行排錯。《Wireshark數據包分析實戰（第3版）》共13章，從數據包分析與數據包嗅探器的基礎知識開始，循序漸進地介紹Wireshark的基本使用方法及其數據包分析功能特性，同時還介紹了針對不同協議層與無線網絡的具體實踐技術與經驗技巧。在此過程中，作者結合大量真實的案例，圖文並茂地演示使用Wireshark進行數據包分析的技術方法，使讀者能夠順著本書思路逐步掌握網絡數據包嗅探與分析技能。附錄部分列舉了數據包分析工具，以及其他數據包分析的學習資源，並對數據包的表現形式展開討論，介紹如何使用數據包結構圖查看和表示數據包。《Wireshark數據包分析實戰（第3版）》適合網絡協議開發人員、網絡管理與維護人員、“不懷好意的”的黑客、選修網絡課程的高校學生閱讀。

《統計數據分析方法》共十章，內容包括回歸分析、變量選擇、時間序列、非參數統計、聚類分析、判別分析、邏輯斯諦回歸與支持向量機、主成分分析、因子分析、縱向數據分析。各章都有豐富的案例分析，為使《統計數據分析方法》案例貼近數據的應用實際，採用了方便獲取的證券市場高頻數據，並使用國際通用的R軟件進行數據收集、處理、加工和分析，便於讀者自己動手和實際應用。《統計數據分析方法》內容講解簡明扼要，注重應用，讓讀者從收集數據開始，掌握數據收集、整理和大數據統計分析的全過程。

本書主要介紹了統計和數據分析的基本知識、數據采集的操作、數據采集後的清洗加工操作、描述性統計分析、抽樣估計分析、統計指數分析、相關與回歸分析、時間序列分析、數據可視化展現，以及製作數據分析報告等內容。本書採用理論結合實戰的方式，不僅介紹了數據分析的必要原理、方法，還充分結合了日常生活和工作中的案例，將理論加以實踐和分析，不僅提高了讀者學習的積極性，而且更容易理解數據分析的方法。通過本書的學習，讀者可以輕鬆掌握各種常用數據分析的方法和技巧，同時也能掌握如何利用Excel完成數據分析的工作，更重要的是可以直接將所學知識應用到實際中。

IBM SPSS數據分析軟件是目前應用廣泛的數據分析軟件之一，深受各行業用戶的青睞。本書以IBM SPSS 26.0為基礎，以數據分析理論為主線，參照數據分析課程教學大綱編寫。全書由淺入深，共包括10章內容，涵蓋數據分析的三個階段，介紹了數據分析的基本概念和流程、SPSS軟件在數據獲取與管理上的功能、概括性描述統計分析、探索性統計推斷以及相關和回歸分析、聚類和判別分析、因子分析等常用的基本數據分析方法的基本原理和操作應用。本書每章末尾均配有習題，並且除第1章外，其餘各章均配有案例分析題，可加深讀者對所學內容的理解。此外，本書每章均配有微課，可幫助讀者高效地學習軟件；全書配有PPT課件、教學大綱、電子教案、數據源文件、課後習題答案、模擬試卷及答案等教學資源，可助力教師教學。本書適合具有一定數據分析理論基礎知識，且對應用數據分析軟件進行實例分析有需求的讀者學習。本書可供高等院校經濟學、統計學、管理學等專業學生使用，並可作為通信、金融、製造、教育科研、商業諮詢、市場調查、商業統計等行業的分析人員的實際應用工具手冊。

元分析(Meta-analysis)是一種數據分析方法。它對關於同一個問題的多項獨立的定量研究結果進行再分析，進而得出更具普適性的結論。元分析已經有半個多世紀的歷史，最初主要應用於醫學領域，現在越來越廣泛地應用於社會科學領域的各個學科中。本書主要介紹了元分析方法的基本原理和使用步驟，以及使用中的種種注意事項，並以社會科學研究方面的例子作為示範，對於實際應用元分析方法的讀者具有良好的指導作用。

近幾十年來，缺失數據的話題得到了相當大的關注。本書由兩位公認的專家編寫，提供了處理缺失數據問題的實用方法的最新狀況。作者將理論和應用融為一體，回顧了該領域的歷史方法，並描述了對缺失值進行多元分析的簡單方法。他們提供了一個連貫的理論，基於從數據和缺失數據機制的統計模型得出的似然來分析問題，然後將該理論應用於一系列重要的缺失數據問題。 本書首先向讀者介紹了缺失數據這一主題以及解決該問題的方法。它研究了產生缺失數據的模式和機制，以及缺失數據的分類。然後，它繼續研究實驗中的缺失數據，進而討論完全案例和可用案例分析，包括加權方法。第三版擴大了其覆蓋面，納入了最近關於抽樣調查中的無應答、因果推斷、診斷方法和敏感性分析等領域的工作，以及其他許多內容。 本書是相關領域高年級本科生和低年級研究生的理想教科書，也是政府和工業界的應用統計學家和從業人員的絕佳信息來源。

本書基於R軟件系統介紹回歸分析的理論和方法，包括一元線性回歸模型與多元線性回歸模型的參數估計理論和方法以及自變量選擇，影響點和異常點的識別及處理，異方差性診斷和自相關性問題及處理，多重共線性問題及處理，多元線性回歸模型的有偏估計，非線性回歸模型和含定性變量的回歸模型的參數估計理論、方法及算法，廣義線性回歸模型的缺失數據模型的統計推斷等。

本教材系統性對可靠性統計知識進行介紹，共分為九章，分別是：第1章 可靠性基本概念；第2章 可靠性中的估計方法；第3章 截尾試驗下壽命數據的可靠性評估；第4章 退化數據的可靠性評估；第5章 可靠性模型的假設檢驗與選擇；第6章 基於加速試驗的可靠性分析；第7章 基於貝葉斯方法的可靠性分析；第8章 可靠性中的統計計算方法；第9章 系統可靠性模型。本書特點為：(1)系統性介紹了可靠性統計方面的基礎知識，一方面對已有的可靠性統計知識進行了系統性介紹；另一方面將最新的可靠性統計知識進行了補充。(2)通過例題、案例等，增強教材的可讀性，使得無可靠性基礎的高年級本科生或者研究生能夠系統性掌握可靠性統計知識；(3)現階段可靠性統計方面的教材不多，但是，隨著可靠性領域的發展，市場對可靠性統計、數據分析的需求量將越來越大。本書系統性對該方面知識進行介紹，其市場需求將很大。

本書原著為國際知名專家JoeZhu教授與WadeD.Cook教授合著的教材：《DataEnvelopmentAnalysis:BalancedBenchmarking》。目前國內已有一些介紹數據包絡分析（DataEnvelopmentAnalysis，簡稱DEA）方法的書籍，但是總的來看，存在以下兩個方面的問題：介紹傳統DEA方法的書籍年代較為久遠，難以反映出DEA理論的最新研究成果；而涉及到DEA理論新近進展的書籍對DEA模型與方法的介紹又不夠全面系統。因此，國內缺乏一本最新且能全面系統地介紹DEA方法的普及型書籍。本書從最基本的線性規劃問題出發，引出DEA方法的基本性質介紹，進而具體地分別介紹DEA乘子模型、DEA對偶模型、考慮規模收益的DEA模型、特殊情形下的DEA模型、基於鬆弛和非徑向的DEA模型、考慮權重約束的DEA模型、超效率DEA模型、研究生產率變化的DEAMalmquist指數、情境依賴DEA模型、靈活指標、交叉效率模型、標杆模型等十餘種常見的DEA方法和模型。不僅詳細地介紹了這些DEA模型的數學原理、幾何意義以及適用性，而且還結合了相應的例子以及ExcelSolver工具進行了具體的應用說明與操作演示，對讀者的數學基礎要求不高。因此，本書可作為DEA基本方法及應用的普及型教材，非常適用于DEA初學者或是希望系統地瞭解DEA方法的學者或管理者使用。

本書共10章，對數據統計與分析理論進行了較為全面的介紹。具體內容包括：數據統計基礎、常用描述性統計分析、參數估計、假設檢驗、多元正態分佈統計基礎、方差分析、相關分析與回歸分析、主成分分析與因子分析、聚類分析與判別分析、時間序列分析。全書論述嚴謹，行文深入淺出，注重實用性。本書可作為數據科學與大數據技術專業的本科生、研究生教學用書，也可作為相關專業本科生、研究生和數據統計分析與數據挖掘技術研究學者的參考書。