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本書系統(tǒng)地講述統(tǒng)計學(xué)有關(guān)數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)整理和數(shù)據(jù)分析的基本方法。全書共分為8個部分，包括:基礎(chǔ)知識、統(tǒng)計調(diào)查、統(tǒng)計整理、靜態(tài)指標(biāo)分析、動態(tài)指標(biāo)分析、抽樣推斷、相關(guān)與回歸分析、統(tǒng)計指數(shù)。本著理論夠用、強(qiáng)化應(yīng)用、培養(yǎng)技能的原則，系統(tǒng)介紹了統(tǒng)計的基本原理、工作方法和分析手段，突出了運用計算機(jī)進(jìn)行操作技能訓(xùn)練，將統(tǒng)計理論與統(tǒng)計

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本書以問卷調(diào)查的實例為前提，根據(jù)一般問卷調(diào)查的特點，著重講述了問卷調(diào)查設(shè)計中應(yīng)注意的基本要求，以及針對不同題型的常用統(tǒng)計分析方法。全書內(nèi)容共9章，包括問卷調(diào)查法概述、一般問卷調(diào)查中的抽樣方法、在SPSS中建立一般問卷調(diào)查的數(shù)據(jù)文件、一般調(diào)查問卷的信度分析方法、適用于名義題的常用統(tǒng)計分析方法、確定選項間重要程度的常用統(tǒng)計

本書全面系統(tǒng)地介紹了統(tǒng)計學(xué)習(xí)的主要方法，共分兩篇。第一篇系統(tǒng)介紹監(jiān)督學(xué)習(xí)的各種重要方法，包括決策樹、感知機(jī)、支持向量機(jī)、最大熵模型與邏輯斯諦回歸、推進(jìn)法、多類分類法、EM算法、隱馬爾科夫模型和條件隨機(jī)場等；第二篇介紹無監(jiān)督學(xué)習(xí)，包括聚類、奇異值、主成分分析、潛在語義分析等。兩篇中，除概論和總結(jié)外，每章介紹一或二種方法。

本書主要介紹了處理反問題(不適定問題)的統(tǒng)計方法，尤其側(cè)重于建模與計算這兩大問題。與經(jīng)典文獻(xiàn)中處理反問題的方法不同，本書立足于Bayes統(tǒng)計學(xué)的框架，將所有變量都視作隨機(jī)變量，并把反問題的解以概率密度函數(shù)的形式給出。同時，對于數(shù)學(xué)模型本身存在的誤差和數(shù)值離散導(dǎo)致的額外誤差，本書還創(chuàng)造性地進(jìn)行了源自建模誤差的統(tǒng)計分析�！�

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