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统计分析与spss的应用第五版

高清电子版
统计分析与spss的应用第五版
  • 软件大小:6.7M
  • 软件类别:国产软件 / 电子阅读
  • 软件语言:简体中文
  • 推荐等级:4星
  • 授权方式:免费软件
  • 更新时间:2020-01-06 10:46
  • 运行平台:WinXP, Win7, Win8, Win10
  • 相关链接:暂无
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  • 软件介绍

统计分析与spss的应用给需要的用户带来非常实用且方便的pdf电子文件,由著名统计学家薛薇编写不仅具有丰富的知识点以及清晰直观的讲解,还有排版工整体系完整的优点,给需要的朋友带来极大的帮助。喜欢的用户赶紧来旋风软件园下载吧!

统计分析与spss的应用第五版介绍:

统计分析与spss的应用是一本关于如何学习spss软件而开发的pdf高清电子书,由薛薇编著,人民大学出版社出版,全书在统计分析方法的讲解上,着重分析方法基本思想的讨论,力求通俗易懂、深入浅出,并通过实例,帮助读者理解方法和运用方法。

统计分析与spss的应用下载

统计分析与spss的应用pdf特点:

《统计分析与spss的应用》自2001年第一版出版以来,至今已有16年。它是编者在长期从事统计教学、科研以及企事业统计分析项目实践的基础上形成并不断完善的心血之作。本书自出版以来深受统计、经济、管理、生物医学、心理学等众多领域从事数据工作的教师、学者、学生以及实际工作者的广泛关注和好评,被许多高校选作统计和经济管理类相关专业统计分析软件课程的指定教材,也成为国内统计分析软件书籍的标杆之作。

对统计分析方法深入浅出的讲解,以实际数据为纽带说明spss的操作,以应用案例为背景阐述数据分析的思路,是本书一直坚持的风格。其特点在于:

第一,体系完整,内容规范,结构安排面向实践。本教材吸收了国外统计软件和统计学教材的共同特点,确保了教材的体系完整性及内容规范性。同时,面向实践,以统计分析的实际过程为主线,从软件基础和数据管理入手,按照数据分析需求由浅入深、分析方法从易到难的实战思路组织全书内容。全书涵盖了统计分析和软件的各个重要模块,囊括了描述统计、参数检验、方差分析、非参数检验、一般线性回归、聚类分析、因子分析等基本统计分析方法、经典多元统计方法和软件操作,能够提纲挈领地有效帮助读者全面快速掌握数据分析和软件应用。

第二,讲解的通俗性和严谨性相得益彰,使读者不仅能够知其然,而且能够知其所以然。本教材立足于统计方法的正确应用,注重以通俗易懂的语言论述统计方法的核心原理,注重对软件参数选项和分析结果统计含义的解释,注重对软件参数选项设置目的和应用必要性的讲解。同时,在提升可读性,弱化数学证明枯燥性的同时,兼顾严谨性,强化关键数学公式的论证,以加深读者对分析原理的理解。

第三,以应用为目标,精心选取典型的实际统计分析案例和数据,循序渐进地引导读者选择恰当的统计分析方法,一步步地指导读者利用统计软件进行数据的组织、整理、描述和建模分析等。

第四版出版后,编写者根据广大教师、学生和行业读者提出的反馈意见,在第四版中重点进行了如下修订:第一,迎合国内读者的语言习惯以及软件版本升级,教材软件采用了spss21中文版本。第二,调整和更新了部分案例和数据,不仅提升了教材的时效性和现实性,而且确保案例在具有普遍参照性的同时更具方法应用的典型性。此外,增加了更为详尽的结果解释,使教材的可读性更强。

第四,适当增加和调整了各章的练习题。第四,增加了带虚拟解释变量的回归分析。

第五,强化了术语和用词的严谨性,使整本教材更加精炼和通顺。

随着数据分析应用需求的不断加强,掌握spss这样的权威统计分析软件是十分必要的。真诚希望读者能够通过阅读本书,逐步领会统计分析方法的精髓,掌握spss软件的操作,并能够利用spss解决实际数据分析问题。

目录列表:

第1章 统计分析软件spss for windows概述

第2章 数据文件的建立和管理

第3章 spss数据文件的基本加工和处理

第4章 spss输出窗口的操作和管理

第5章 spss基本统计分析

第6章 spss的参数检验

第7章 spss的非参数检验

第8章 spss的方差分析

第9章 spss的相关分析和线性回归分析

第10章 spss的聚类分析

第11章 spss的因子分析

作者介绍:

薛薇,工学硕士,经济学博士,中国人民大学应用统计学科研究中心副主任,中国人民大学统计学院副教授。主要研究领域:数据挖掘和文本挖掘、复杂网络建模等。关注统计和数据挖掘算法及软件应用、统计数据库系统研发等方面。涉足金融、贸易等复杂网络动态建模,电商数据分析,网络新媒体舆论传播、热点事件主题跟踪和预测建模,社会网络分析和以数据挖掘为依托的客户关系管理等领域。代表性教材:《统计分析与spss的应用》、《r语言数据挖掘》、《基于spss modeler的数据挖掘》等。

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