内容简介 本书主要内容包括序、引论、生存时间的函数、生存数据分析的例子、估计生存函数的非参数方法、比较生存分布的非参数方法、若干著名的生存分布及其应用、拟合生存分布的图方法和拟合优度检验、生存分布的解析估计方法、比较两个生存分布的参数方法、与生存时间相关的预后因素的辩认、与二值性数据相关的风险因素的辩认、临床试验的计划和设计、临床试验的计划和设计、附录A Newton-Raphson法、附录B计算机程序GAMPLOT、附录C统计表、参考文献、索引。

丹尼尔 A.鲍威斯和谢宇教授合著的《分类数据分析的统计方法》一书对分类数据分析的方法和模型，以及在社会科学研究中的应用作了全面的介绍。本书的一个明确目标是整合变换方法和潜在变量方法，它们是两类不同但又相互补充的处理分类数据分析的传统方法。这也是第一次在一单册书中严密地介绍针对离散因变量、交叉分类和跟踪数据的模型和方法。目前还没有看到有类似的著作。 本书的第二版增加了应用于分类数据的多水平模型。许多章节的内容经过了进一步的修订，并扩充了新的应用和实例。第二版中显著的特点是详细讨论了针对分层或多水平模型的经典贝叶斯估计技术，拓展了离散时间生存分析模型和Cox回归模型的内容，以及针对背离模型假设的评估和调适方法。辅助网址列举了使用各种统计软件包重复书中每一个例子的程序，实践证明是教师、学生和研究者学习的重要资源。 本书介绍了基本的方法和模型，它们构成了当代...(展开全部)

本书对分类数据分析的方法和模型，及其在社会科学研究中的应用做了全面介绍。它的一个目标是整合变换方法和潜在变量方法，这是两类不同但又相互补充的处理分类数据分析的传统方法。这也是di一次在一本单册书中详细地介绍针对离散因变量、交叉分类和跟踪数据的模型与方法对于广大的社会科学研究者来说，意义重大，既可以使得他们能顺利使用合适的定类数据的统计方法，又可以让他们对统计后的结果作进一步的科学检验，使得研究能够更加深入下去。

丹尼尔 A.鲍威斯和谢宇教授合著的《分类数据分析的统计方法》一书对分类数据分析的方法和模型，以及在社会科学研究中的应用作了全面的介绍。本书的一个明确目标是整合变换方法和潜在变量方法，它们是两类不同但又相互补充的处理分类数据分析的传统方法。这也是第一次在一单册书中严密地介绍针对离散因变量、交叉分类和跟踪数据的模型和方法。目前还没有看到有类似的著作。 本书的第二版增加了应用于分类数据的多水平模型。许多章节的内容经过了进一步的修订，并扩充了新的应用和实例。第二版中显著的特点是详细讨论了针对分层或多水平模型的经典贝叶斯估计技术，拓展了离散时间生存分析模型和Cox回归模型的内容，以及针对背离模型假设的评估和调适方法。辅助网址列举了使用各种统计软件包重复书中每一个例子的程序，实践证明是教师、学生和研究者学习的重要资源。 本书介绍了基本的方法和模型，它们构成了当代...(展开全部)

本书内容涉及金融学中的统计模型和数据分析的诸多内容，与一般偏重于单纯介绍理论知识和模型的著作不同，它把统计模型和金融模型联系在一起，寓统计学知识于金融学之中，并且用R软件做出了完美的应用程序。主要内容包括收益、固定收益证券、探索性数据分析、建模一元分布、再抽样、多元统计模型、Copulas、时间序列模型、证券投资组合理论、回归、协整分析、固定资产定价模型、因子模型和主成分分析、GARCH模型、风险管理、贝叶斯数据分析和MCMC、非参数回归和样条。

《数据分析方法五种》(作者尤恩·苏尔李)由五种讨论数据分析方法的小册子组成，分别是《分析复杂调查数据》、《缺失数据》、《社会网络分析》、《因子分析：统计方法与应用问题》以及《基于行动者的模型》。《数据分析方法五种》主要介绍社会学研究方法之一，即数据分析方法。该书涵盖的是社会科学中技术性非常强的内容，前四种小册子从基平设计的分析入手，介绍了分析复杂调查数据的传统方法，阐述了如何处理社会科学研究中的缺失数据。同时对跨学科的社会网络分析法进行了说明，并详细介绍了因子分析法。最后，从基于模型的角度，以举例的形式详细解释了基于行动者的模型的基本原理，讨论了相关软件的使用，填补了该领域的空白。

《数据分析方法五种》(作者尤恩·苏尔李)由五种讨论数据分析方法的小册子组成，分别是《分析复杂调查数据》、《缺失数据》、《社会网络分析》、《因子分析：统计方法与应用问题》以及《基于行动者的模型》。《数据分析方法五种》主要介绍社会学研究方法之一，即数据分析方法。该书涵盖的是社会科学中技术性非常强的内容，前四种小册子从基平设计的分析入手，介绍了分析复杂调查数据的传统方法，阐述了如何处理社会科学研究中的缺失数据。同时对跨学科的社会网络分析法进行了说明，并详细介绍了因子分析法。最后，从基于模型的角度，以举例的形式详细解释了基于行动者的模型的基本原理，讨论了相关软件的使用，填补了该领域的空白。

《数据分析概论》研究对象是社会科学的研究数据。数据分析可以赋予事实意义，好的数据分析能为所研究的社会现象提供合理的描述和解释。 本书旨在为定量研究数据分析的每一步提供统计学基础。作者讨论了数据搜集的意义、一元统计、对相关性的测量、显著性检验、简单和多元回归，并给出了大量的数学公式，使得读者能更好地理解这些内容。

Python作为一种程序设计语言，凭借其简洁、易读及可扩展性日渐成为程序设计领域备受推崇的语言。Python语言的数据分析功能也逐渐为大众所认可。 本书就是一本介绍如何用Python进行数据分析的学习指南。全书共12章，从Python程序库入门、NumPy数组和Pandas入门开始，陆续介绍了数据的检索、数据加工与存储、数据可视化等内容。同时，本书还介绍了信号处理与时间序列、应用数据库、分析文本数据与社交媒体、预测性分析与机器学习、Python生态系统的外部环境和云计算、性能优化及分析、并发性等内容。在本书的最后，还采用3个附录的形式为读者补充了一些重要概念、常用函数以及在线资源等重要内容。

ChatGPT能够辅助用户完成从数据收集、预处理、分析到报告撰写的全过程，大大降低了数据分析的门槛。 本书共分为 12 章，内容包括ChatGPT 的注册与登录、提示词的设计、GPTs、数据的收集与预处理、特征工程、各类数据分析方法（包括对比分析、分组分析、回归分析、分类分析和聚类分析等）、数据可视化，以及如何利用 ChatGPT 撰写数据分析报告等。每章都提供了丰富的示例和实用技巧，旨在帮助读者掌握利用ChatGPT 进行数据分析的方法，提高数据处理和分析的效率。 《ChatGPT数据分析（视频案例版）》适合数据分析师、市场研究人员、高校师生、科研人员以及任何对数据分析感兴趣的读者。通过阅读本书，读者不仅能学习到如何使用 ChatGPT 进行数据分析，还能深刻理解数据分析的核心概念和应用场景，从而在实践中更加游刃有余。