统计软件SPSS系列 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:电子工业出版社

作者:苏金明

出品人:

页数:316

译者:

出版时间:2003-1-1

价格:35.00元

装帧:平装（带盘）

isbn号码:9787505381735

丛书系列:

图书标签:

• 近期计划
• SPSS
• 统计分析
• 数据处理
• 社会科学
• 统计软件
• 数据挖掘
• 量化研究
• 统计学
• 科研工具
• SPSS教程

好的，这是一份关于不包含《统计软件SPSS系列》内容的图书简介，重点介绍其他统计分析和数据处理领域的专业书籍。 --- 图书简介：数据驱动决策的基石——现代统计分析与高级建模实务 书名：数据驱动决策的基石：现代统计分析与高级建模实务 目标读者： 本书面向对数据科学、高级统计建模、计量经济学、生物统计或市场研究有深入需求的科研人员、数据分析师、研究生以及希望拓宽统计应用边界的专业人士。 书籍概述： 在当今这个数据爆炸的时代，理解数据背后的复杂关系并从中提取出可靠的、可执行的洞察，是所有科学研究和商业决策成功的关键。本书并非专注于某一特定软件的操作指南，而是致力于构建一套全面、深入、理论与实践并重的现代统计分析知识体系。它将读者的注意力从软件的界面操作转移到统计思想的内核、模型的选择逻辑、假设检验的严谨性以及结果的深度解读上。 本书的核心目标是培养读者成为一个“统计思维者”——能够批判性地评估数据、设计合理的实验或研究方案，并运用最适合手头问题的统计工具，而非仅仅停留在执行预设流程的“软件操作员”。 --- 第一部分：统计学基础的深度重塑与严谨回归 本部分旨在夯实读者对统计学核心概念的理解，超越基础教科书的泛泛而谈，深入探究其背后的数学原理和哲学基础。 第一章：概率论与统计推断的桥梁 本章详细阐述了随机变量的特性、矩量分析（均值、方差、偏度、峰度）在数据描述中的实际意义。重点剖析了中心极限定理（CLT）和大数定律在统计推断中的地位，并引入了信息论的基本概念，如熵和互信息，为后续的高级模型选择提供理论支撑。 第二章：经典线性模型的精细化处理（GLM/GLMM 预备） 我们不再将普通最小二乘法（OLS）视为终点，而是将其视为广义线性模型（GLM）的特例。本章聚焦于OLS的四大核心假设（线性、独立性、同方差性、正态性）的诊断与修复技术，包括稳健回归（Robust Regression）的应用场景、残差分析的进阶技巧（如QQ图、Cook's距离的系统判读）。本节尤其强调异方差性和自相关性对参数估计效率和推断有效性的影响及处理策略。 第三章：非参数统计学的力量 当数据不满足严格的正态性或方差齐性的假设时，非参数方法成为必要的替代。本章系统介绍了秩和检验（如Wilcoxon秩和检验、Kruskal-Wallis检验）的功效分析，以及非参数回归方法，如局部加权回归（LOESS/LOWESS）和样条回归（Spline Regression），展示其在处理小样本或严重异常值数据时的优越性。 --- 第二部分：高级回归建模与因果推断的艺术 本部分聚焦于处理复杂数据结构和探寻变量间真实因果关系的高级方法论。 第四章：广义线性模型（GLM）与混合效应模型（GLMM）的深度应用 本章是本书的重点之一。详细解析了泊松回归（处理计数数据）、Logistic回归（处理二元和多元分类响应）、Gamma回归等。特别辟出章节系统讲解了广义线性混合效应模型（GLMM），用于处理具有层次结构或重复测量的纵向数据。书中通过生物医学和心理学案例，阐释如何正确设置随机效应和固定效应，以及如何解释交互作用项在混合模型中的特殊含义。 第五章：时间序列分析与波动性建模 本章聚焦于具有时间依赖性的数据结构。从描述性统计（自相关函数ACF、偏自相关函数PACF）入手，深入探讨平稳性检验（如ADF检验）。重点讲解ARIMA模型的构建流程、模型识别、参数估计与诊断。此外，本书详尽介绍了波动性建模技术，包括GARCH、EGARCH及其多变量扩展，这些是金融计量和风险管理中的核心工具。 第六章：因果推断与准实验设计 在观察性研究中，如何证明“A导致B”而非仅仅是“A与B相关”是核心挑战。本章系统介绍了主流的因果推断框架：倾向得分匹配（PSM）、工具变量法（IV）、断点回归设计（RDD）和双重差分法（DID）。每种方法都配有详尽的理论推导和对潜在偏差的批判性分析，指导读者选择并正确实施最适合其研究问题的因果识别策略。 --- 第三部分：数据降维、模式识别与机器学习的统计视角 本部分将传统的统计学方法与现代数据科学中的模式识别技术进行有效整合，强调统计理论在算法背后的支撑作用。 第七章：探索性数据分析（EDA）与维度灾难的应对 本章强调在正式建模前，通过可视化和统计摘要进行充分的EDA。核心内容集中在维度缩减技术：主成分分析（PCA）的理论基础、如何选择合适的主成分数量、因子分析（FA）与PCA的区别与联系。书中特别对比了线性降维（PCA）与非线性降维（如t-SNE、UMAP）的适用场景和解释难度。 第八章：分类与判别分析的高级主题 除了标准的逻辑回归，本章还深入探讨了判别分析（DA）和分类与回归树（CART）的统计学基础。对CART的剪枝技术、基尼不纯度与信息增益的计算进行了详尽的数学描述。此外，书中还介绍了支持向量机（SVM）的核函数理论及其在超平面构建中的统计优化视角。 第九章：聚类分析：模型的选择与稳定性验证 聚类分析是数据探索的重要环节，本书强调聚类结果的统计可靠性。系统比较了划分法（K-Means的局限性）、层次法和基于密度的聚类（DBSCAN）。更重要的是，本章引入了聚类结果的外部验证（如轮廓系数Silhouette Score）和内部稳定性评估方法，确保聚类划分的鲁棒性。 --- 结语：统计建模的伦理与批判性思维 本书的最后一章回归到统计实践的本质：严谨性与可重复性。本章讨论了P值滥用、多重检验的校正（Bonferroni、FDR控制），以及如何撰写一份清晰、透明且具有科学说服力的统计分析报告。它倡导一种超越软件输出的批判性视角，强调统计建模是科学探索过程中的工具，而非最终答案本身。 本书的结构设计旨在引导读者逐步从扎实的概率论基础，过渡到复杂的因果推断模型，最终融会贯通地应用现代模式识别工具。它提供的不是软件的快捷键列表，而是构建稳健、可解释、高说服力的统计分析流程的知识地图。

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