數據挖掘是人工智能和機器學習中最活躍的地帶。SPSSModeler充分利用計算機系統(tǒng)的運算處理能力和圖形展現(xiàn)能力，將數據挖掘方法、應用與工具有機地融為一體，成為內容全面、功能強大、操作友好的數據挖掘軟件產品，是大數據分析的理想工具。本書以數據挖掘的實踐過程為主線，系統(tǒng)介紹了決策樹、人工神經網絡、支持向量機、Logist

本書一共分為14章,第1章到第5章為基礎章節(jié),這一部分內容偏重Stata的基礎操作與常用命令的講解。第6章到第10章為進階章節(jié),這一部分內容側重于Stata的函數、矩陣、循環(huán)語句以及編程等方面的學習和操作講解。第11章到第14章為應用章節(jié),這一部分的內容側重于數據分析的綜合案例操作以及分析結果報告。

本書分為兩部分。第一部分是運用抽樣方法的實際例子，對扎根理論性抽樣、目標導向性抽樣、理論或立意抽樣展開方法論的論證。第二部分聚焦質性研究中的實在論抽樣方法，其中第四章闡述了一種實在論策略的抽樣基礎，此部分考量的是影響研究的內外部因果作用力和生成機制。接下來的三章闡述實在論抽樣策略的三個關鍵因素。第五章考慮立意工作和假設

本書通過詳細的圖文步驟介紹了使用SPSS進行統(tǒng)計分析的方法和技巧。其中，第1～5章主要介紹SPSS的基礎操作、數據處理、繪圖等內容；第6～13章則圍繞SPSS中的常用統(tǒng)計與檢驗方法展開，介紹了如何使用SPSS進行描述性統(tǒng)計、假設檢驗、相關性檢驗、方差分析、非參數檢驗，以及使用SPSS實現(xiàn)邏輯回歸、決策樹、神經網絡、聚類

"本書共11章，闡述統(tǒng)計學是處理包括文本、圖像和聲音等各種數據類型的科學，具體包括緒論，描述統(tǒng)計學（統(tǒng)計數據搜集和整理、統(tǒng)計圖展示、時間數列、統(tǒng)計指數與統(tǒng)計評價指數），傳統(tǒng)推斷統(tǒng)計學（參數估計和假設檢驗、相關與回歸分析），大數據統(tǒng)計挖掘簡介和Python統(tǒng)計分析實驗五大部分內容。 教材注重創(chuàng)新性、實用性和

本書主要圍繞統(tǒng)計中心工作，以統(tǒng)計建模的方式對經濟社會發(fā)展中的重點問題和統(tǒng)計數據進行深入地分析與研究，通過統(tǒng)計分析、預測預判建立統(tǒng)計模型。結合統(tǒng)計工作，體現(xiàn)與時俱進和創(chuàng)新精神，注重對數據的探索研究，提高統(tǒng)計模型的實用性、針對性和有效性。

本書為統(tǒng)計學入門級教材，系統(tǒng)涵蓋描述統(tǒng)計、推斷統(tǒng)計及常用應用方法三大模塊，內容共分9章。全書通過例題數據與Excel（2019版）全流程操作演示，幫助讀者快速掌握數據預處理、可視化分析、參數估計、假設檢驗、回歸分析及時間序列預測等技能。本書具有以下特色：（1）全部使用Excel實現(xiàn)計算與分析。每種方法均以文本框的形式給

增長曲線模型是一種用于分析和描述具有短、中期時間序列的隨時間重復測量或縱向數據中響應變量變化軌跡的統(tǒng)計工具。特別適用于研究個體或群體如何隨著時間的推移、變化或發(fā)展，在生理學、心理學、教育學、醫(yī)學和生物學等各個領域有著廣泛的應用。本書內容包括增長曲線模型、多元線性與增長曲線混合模型、嵌套可加增長曲線模型、正交可加增長曲線

本書分為4個部分，共23章，通過案例和視頻，全面介紹了使用SPSS進行統(tǒng)計分析和建立統(tǒng)計模型的方法和技巧。第一部分介紹了SPSS的基本功能以及數據預處理的方法。第二部分是描述性數據分析，包括頻率分析、數據基本特征分析、探索分析和數據可視化、列聯(lián)表分析和多選項分析。第三部分是推斷性數據分析，包括參數檢驗、方差分析、相關分

本書稿圍繞經典的統(tǒng)計分析和機器學習方法，并與R語言結合，從基本的統(tǒng)計描述分析方法出發(fā)，講解了數據可視化、參數估計與假設檢驗、線性回歸、時間序列分析、邏輯回歸、決策樹、降維分析等方法。每一章重點介紹一種經典方法或統(tǒng)計模型，對其基本定義、模型形式、統(tǒng)計方法的推導與解讀等都給出了細致的講解。此外，為了將理論與實踐緊密結合，每