Python是一种面向对象的解释型高级编程语言。因其简单易学、免费、拥有丰富而强大的开源第三方库等诸多优点，被广泛应用于系统和网络编程、数据处理、云计算、人工智能等多个领域，成为目前广泛使用的编程语言之一。此外，因其具有强大的数据分析和可视化功能，也在数据分析、数据管理等领域得到广泛应用。本书立足于统计应用，并基于Py

统计功效是指假定零假设为假、备择假设为真的情况下，统计检验显著的概率，是研究设计的关键组成部分。本书为读者提供了阅读复杂的功效分析技术论文和材料所需的背景、示例和解释，是一本清晰易懂的指南，阐释了测试统计数据的组成部分及其抽样分布。作者通过干预组和控制组两组间的比较，概述了功效分析的核心要素和机制。

本书是英国统计与遗传学家R.A.费希尔流传广泛的一部力作，比较完善地叙述了统计推断方法的理论及其在实际中的应用，对科学推断作为一种理解世界的手段的合理性进行了提炼和总结。本书主要包括统计学早期的尝试和困难，定量推断的形式，关于显著性检验的一些错误，关于概率和可能性推断的简单例子等内容。 本书适合大学师生及相关专业人员或

本书解释了数据科学中至关重要的统计学概念，并介绍了如何将各种统计方法应用于数据科学。作者以通俗易懂、分门别类的方式，阐释了统计学中与数据科学相关的关键概念，并解释了各统计学概念在数据科学中的重要性及有用程度。第2版在第1版的基础上加入了更多以Python和R编写的示例，更清楚地阐释了如何将统计方法用于数据科学。

  数据管理是将原始数据加工整理成可分析的终数据形态的过程。这既是开展定量研究和统计分析的基础，也是所有定量研究者和统计分析人员必须掌握的基本功。传统定量方法的教材侧重介绍复杂的统计模型，而对原始调查数据的整理和清理工作较为忽视，《Stata数据管理教程》则详尽介绍了使用Stata软件开展数据管理的常用

SPSS是目前应用非常广泛的数据分析软件之一，在很多领域深受用户喜爱。本书以SPSS25.0为基础，详细介绍了多种常用分析方法的原理和实现技术。全书分为9章，包括SPSS分析软件概述、SPSS数据文件的建立与管理、SPSS数据预处理、描述分析、因子分析、聚类分析、线性回归分析、逻辑回归分析、数据分析实训。本书结合案例，

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Stata是公认的应用广泛的专业数据分析软件之一，因其功能丰富、效率高、操作简便深受广大用户尤其在校师生的青睐。本书先讲解Stata的各个操作功能，再通过综合案例讲述Stata在各个行业中的实际应用。本书内容共分为两部分：第一部分（第1~16章）按照统计类型讲述Stata的具体应用；第二部分（第17~19章）分行业讲述

本书是MINITAB软件（中文版）的入门书，也是非统计专业大学生学习使用统计方法解决实际问题的敲门砖。本书主要介绍了使用MINITAB软件进行参数估计、假设检验、方差分析、回归分析、生存分析/可靠性、类别变量（属性数据）分析、过程控制以及图表分析等内容。书中详述了如何通过MINITAB软件方便地实施多种实用的统计方法，

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