本书以MATLAB科学工程计算为立足点，介绍MATLAB在科学计算机领域中如何运用庞大的科学函数库来解决一些四季问题。在函数的选择上兼顾各函数的使用频率和专业性，力求典型全面。

本书将详尽的介绍IBM SPSS Modeler，主要涵盖基本软件操作，基本数据分析，高级数据挖掘，以及开发进阶使用等内容，力求帮助大家全面掌握Modeler工具。此外，本书也尽可能地把专业晦涩的数据科学知识及商业应用内容，以通俗易懂的方式传递给大家，同时结合实例，方便大家学习。

本书抛开让人难以理解的“贝叶斯公式”，用“面积图”做直观形象的解读。只要会做四则运算，就能快速入门，进而在一个个生活场景中，领会贝叶斯统计学的精髓。贝叶斯统计学的优势在于“在数据少的情况下也可以进行推测”，贝叶斯统计学的统计过程和人脑的决策过程是很相似的，在人工智能时代有着广泛的商业应用。

在《简单统计学》中，经济学家加里·史密斯带我们戳穿了人们常为自己的疯狂理论作为支撑的把戏和陷阱。本书将为读者解密统计学背后的科学，拆穿身边的谎言。随着纳特·希尔弗的《信号与噪声》的成功，以往枯燥的统计学大热起来。

本书以大量真实案例，讲述了统计学如何化腐朽为神奇，干脆利索地解决一系列传统社会科学语焉不详的问题。在抽丝剥茧探究反直觉的真相的过程中，普及了统计学的基本概念和原则。正是因为其反直觉，甚至是反常识，才给人以恍然大悟的感觉，所以冠之以“魔鬼”。

本书介绍进行因果推理的5个步骤，并提供一系列工具，以保证推理过程的严谨。然后由在教育经济学和医疗经济学领域深耕多年的两位作者，教读者用因果推理识破纯属偶然的伪相关和随处可见的无稽之谈，从此不再人云亦云，拒交朋友圈智商税。

本书是在前四版的基础上，根据读者的反馈意见，基于最新的中文版SPSS20软件重新编写的。全书内容以统计分析应用为主，简要介绍各种统计分析方法的基本思想和基本概念；详细叙述操作方法，每种分析方法均给出对应的例题，涉及各个领域。每个例题均从方法选择、数据文件结构、操作步骤和结果分析方面给予说明。本书保留前四版的统计分析方法，增加“神经网络”；删掉大部分SPSS语句编程的内容；所有对话框、选择项、统计词汇都使用中文。书中所有例题数据均按章节编号，保存在华信教育资源网www.hxedu.com.cn。

本书主要内容包括：《中国国民经济核算体系(2002)》的修订背景与相关建议；西藏地区生产总值核算评估报告；中国资源环境主要统计指标体系的构建；北京市循环经济评价指标体系研究报告等。

本书内容涵盖了经济管理类研究生可能用到的绝大多数统计分析方法，如一元和多元线性回归分析、违背基本假定的回归分析、虚拟变量回归分析等。

本书结合实例对SPSS各模块的统计分析功能及图形功能等进行了详细讲解，内容包括SPSS数据挖掘系统介绍、SPSS数据文件管理、SPSS数据预处理、SPSS基本统计分析、多重反应分析、均值比较与检验、统计图制作、参数检验、回归分析、方差分析、相关分析、聚数分析、判别分析、因子分析、对应分析与结合分析、信度分析、生存分析、对数线性模型、时间序列分析、缺失值分析等。

本书主要内容包括：数据整理的基础知识、在统计学中的应用、数据分析的基础知识、用于研究关联性的数学、分析离散数据的数学、分析连续数据的数学。

本书共分为十章，主要内容包括统计学导论、分类数据的描述分析、定量数据的描述方法、概率、区间估计、假设检验、方差分析、相关与回归分析、时间序列分析和国民经济统计初步。

本书主要内容有统计调查论、统计资料论、综合指标法、时间数列分析、统计指数法、抽样法、相关与回归分析、假设检验等。书中列举了大量的实例，阐述了一些实际操作问题，这将有助于读者加深理论理解及提高应用能力。

本书内容包括：认识统计；采集与整理统计数据；描述总体变量分析特征；运用抽样技术；分析时间数列；分析相关回归等。

本书以培养学生统计能力为目标，以统计工作过程“统计设计—统计调查—统计整理—统计分析”为主线，设计了九个模块，主要包括：认识统计、统计调查、统计整理、综合指标分析、时间数列分析、统计指数分析、抽样推断分析、相关与回归分析、认识和撰写统计分析报告。

全书以统计分析的应用需求为主线，对SPSS中的主要统计分析方法的核心思想进行了介绍，并对其在SPSS中的操作实现步骤进行了说明等。

本书内容包括四部分：统计调查，统计整理，统计分析，统计预测与决策。其中，统计调查主要介绍调查方案的制定、调查问卷的设计以及各种调查方法的应用。统计整理主要介绍统计分组、次数分配数列的编制，以及统计图表设计。统计分析重点介绍综合指标、抽样推断、因素分析、相关与回归分析、时间数列等各种分析方法。统计预测与决策主要介绍常用的定性、定量预测方法以及不确定型和风险型决策方法。

本书主要介绍了统计调查、统计整理、综合指标、抽样推断、动态数列分析、统计指数分析、相关与回归分析以及Excel在统计中的应用等内容。

本书系统地阐述了统计学中有关统计数据搜集、整理、描述及分析的基本方法。全书以统计活动过程为主线，以设置前驱性统计任务为切入点，设计了五大模块，九大任务。五大学习模块分别为：认识统计、统计数据的搜集、统计数据的整理、数据特征的描述指标、统计数据分析方法。九大任务分别为：认识统计、统计数据的搜集、统计数据的整理、总量与相对量的测定、集中趋势与离散程度的测定、抽样推断、动态数列分析与预测、统计指数分析、相关与回归分析。

本书由两部分内容组成，上篇为统计学基础，主要介绍统计学认知、统计设计与调查、统计整理和统计分析方法等；下篇为统计应用，主要介绍企业经营环境统计分析、企业经营投入统计、企业经营产出统计和企业经营综合统计分析等。