回归分析是社会科学定量研究方法中基本且应用广泛的数据分析方法，也是学习高阶定量方法或更加复杂的计量模型的基础。本书应用Stata统计软件，通过实际的社会研究案例，讲授回归分析的方法基础、社会研究中常用的统计模型，以及实用的数据分析和建模策略。本书淡化公式推导，侧重实用性和操作性，力求为有志于使用定量方法从事社会科学研究的学生和青年学者提供一个“道”与“术”有机结合的方法手册。

本书系统地讲述统计学中有关数据收集、数据整理和数据分析的基本方法。全书共8个任务，分别是认识统计、数据收集、数据整理与显示、数据特征的描述、抽样估计、统计指数、相关与回归分析、时间序列分析与预测。为了提高学生的学习兴趣，每个任务开篇都有一个与现实社会经济生活非常贴近的案例；为了提高学生的实践能力，在每个任务中创新性地增加了Excel的操作演示；为了让学生能够及时地检查自己的学习效果，在每个任务中安排了相应的习题与实训；为了增强职业素养教学的成效，穿插安排了案例故事、微课视频等。 本书既可以作为

本书为普通高等学校的教材, 本教材 是专门为经济类、管理类本科学生的统计学课程的学习与实践编制的, 也是与即将出版的《统计学》(第四版) 及已出版的《统计学学习与实验指导》(第二版) 配套的学习与实践教材。本书包括习题与相应案例两部分。具体见“章节目录”, 即导论; 数据的收集; 数据的整理与显示; 数据分布特征的测度; 抽样与参数估计; 假设检验; 方差分析; 列联表; 相关与回归分析; 时间序列分析; 统计指数及综合评价。

本书是一本为统计学专业或大量运用统计学工具的其他领域的硕士研究生或博士研究生而编写的教材。本书力图讲述统计学的基本理论与方法, 通过运用影响函数等工具将参数统计、非参数统计和半参数统计建立一个统一的体系, 阐述三种统计学的基本思想以及三种统计学之间的共同之处和不同之处。基于此, 本书着重于讲述三种统计学中估计方法的构造思想, 以及这些方法的理论性质的推导。这些估计方法及其理论性质是学生们今后进一步学习相关的统计推断和应用实践的基础。

本书是非平稳数据分析教材，涵盖经验模态分解、集成经验模态分解、快速集成经验模态分解、互补集合经验模态分解、完全自适应噪声集合经验模态分解、改进的集合经验模态分解、基于优化的经验模态分解、变分模态分解、奇异谱分解、小波分解、小波包分解、固有时间尺度分解、局部均值分解、二次分解等，从理论基础、分解步骤、案例实现与延伸阅读四个角度展开，比较了不同算法的分解效果，共19章。本书提供了各分解算法实现的Matlab或Python代码，可应用于金融、经济、生物、电子信息等领域的实证研究，方便读者学习查阅

本书系统讲述了应用统计学的基础知识和基本技能, 融合了电子表格 (Excel) 的实际应用, 介绍了参数估计、假设检验、方差分析、时间序列分析、统计指数等应用统计方法及常用的统计函数。本书突出体现了应用统计学的应用性、层次性、趣味性和可操作性, 保持了统计研究方法体系的完整性, 注重传统与创新的统一及统计理论在实践中的应用, 便于教师教学与学生自学。

本书是经济管理类本科的核心基础课教材，共十一章。全书每章均从著名统计学典型案例引入，展开统计学问题、思想、基本知识的学习。内容包括：绪论、收集数据、整理和显示数据、总体数据分布特征的描述、概率基础与抽样分布、参数估计、假设检验、方差分析、相关与回归分析、时间序列分析、指数分析等。本书不仅可以作为经济类、管理类专业统计学核心课程的教材，也可以作为经济管理类统计学专业的基础教材。

为应对大数据时代经济管理类专业本科生对数据分析方法的需要，帮助经济管理类专业同学建立牢固的统计思维和掌握科学的统计方法，适应新时代对统计分析人才在理论、方法和软件操作的新要求；本书在系统梳理和充分总结现有统计学教材内容的基础上，以问题提出、内容扩展、R语言操作、统计思想为主体框架重构统计学教材的知识体系，始终突出统计学方法的应用性、可实现性和思想性的重要特征，既有对经典理论和方法内容的继承，又有新案例新思想新方法的补充。全书共有12章内容构成，既有描述统计和推断统计的内容，又扩展了统计综合评价和

本书结合编者30多年统计教学实践经验，吸收国内外统计学方面的优秀成果和统计工作的**成果编写而成。全书共十一个项目，分别介绍了统计概论、统计设计、统计调查、统计整理、总量指标和相对指标、平均指标和标志变异指标、动态数列、统计指数、抽样推断、相关与回归分析、统计分析报告。
本书内容通俗易懂、简明扼要，做到理论与知识适用、够用，专业技能实用，并针对高职高专学生的学习特点安排了大量的案例、阅读资料、相关链接和实践训练题等。为了利教便学和拓展学生知识及操作技能，部分学习资源以二维码形式提供在相关内