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內容簡介: |
互联网统计学是在经典统计学基础上随着互联网技术的发展和推广逐渐形成的多学科融会贯通的现代统计科学。本书立足于互联网统计学,围绕社会、经济、科技、教育和医学五大领域谋篇布局,通过实际案例和软件操作诠释互联网统计方法与应用的内涵,并展示了EViews、UCINET、R和Python的操作过程,为读者提供有价值的参考工具和技术支持。 本书共6章,涵盖10类统计方法、10个实际案例、40道思考与练习题。第1章介绍了互联网统计学基础知识,包括互联网统计学的基本问题和技术基础。第2章至第6章依次解决社会、经济、科技、教育和医学领域的实际问题,每章有2个实际案例。 本书可作为高校经济管理类及统计学、大数据科学等相关专业学生的教材,也可供科研院所数据分析与统计建模科研人员及其他相关行业的专业技术人士参考。
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關於作者: |
程豪,男,汉族,1989年5月生,中共党员,现任中国科协创新战略研究院副研究员。毕业于中国人民大学统计学院,统计学专业博士学位。美国哥伦比亚大学、英国剑桥大学李约瑟研究所、英国伦敦政治经济学院、葡萄牙里斯本大学学院访问学者。主要研究兴趣:复杂数据分析与统计建模。 主持国家自然科学基金委青年科学基金项目、国家统计局全国统计科学研究项目、中国人民大学科学研究基金(中央高校基本科研业务费专项资金资助)项目等。参与负责中央人才工作协调小组委托项目”国家中长期人才发展规划纲要重大人才工程实施情况总结评价”青年英才开发计划评估、中共中央政法委员会”对最高人民法院知识产权法庭试点运行情况开展第三方评估”舆情数据分析、2022年度中国科协科技智库青年人才计划”新形势下人工智能高层次人才流动规律与培养路径研究”、中国保险行业协会项目”人身险客户满意度测评”等。 曾获2022年国际新科学发明研究奖——”最佳研究者奖”、第五届科协发展理论研讨会二等奖、第六届科协改革研讨会优秀论文、中国人民大学”学术之星”、\汇丰杯”中国高校SAS数据分析大赛冠军。独立翻译《统计分析:以R与Excel为分析工具》《Python数据可视化》《预测分析建模:Python与R语言实现》和《R统计应用开发实战》,参与编写《互联网统计》《大数据挖掘与统计机器学习》等。
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目錄:
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目 录第1章 互联网统计学基础导论 1.1 基本问题 1.1.1 互联网统计学的基本定义 1.1.2 互联网统计学的理论体系 1.2 技术基础 1.2.1 互联网统计学的技术要求 1.2.2 互联网统计学的软件基础 参考文献第2章 面向社会数据的互联网统计方法与案例 2.1 案例1:城乡职业收入的影响因素研究 2.1.1 案例背景 2.1.2 分位回归模型的基本原理 2.1.3 软件操作 2.1.4 总结与讨论 思考与练习 2.2 案例2:中老年家庭收入与医疗保健支出问题研究 2.2.1 案例背景 2.2.2 多重插补方法的基本原理 2.2.3 软件操作 2.2.4 总结与讨论 思考与练习 参考文献第3章 面向经济数据的互联网统计方法与案例 3.1 案例1:个人所得税的税收发展状况预测 3.1.1 案例背景 3.1.2 时间序列预测模型的基本原理 3.1.3 软件操作 3.1.4 总结与讨论 思考与练习 3.2 案例2:全产业链结对子发展的路径选择研究 3.2.1 案例背景 3.2.2 函数型聚类分析方法的基本原理 3.2.3 软件操作 3.2.4 总结与讨论 思考与练习 参考文献第4章 面向科技数据的互联网统计方法与案例 4.1 案例1:全球化国家科技创新能力研究 4.1.1 案例背景 4.1.2 结构方程模型的基本原理 4.1.3 软件操作 4.1.4 总结与讨论 思考与练习 4.2 案例2:科技文献数据主题挖掘 4.2.1 案例背景 4.2.2 主题模型的基本原理 4.2.3 软件操作 4.2.4 总结与讨论 思考与练习 参考文献第5章 面向教育数据的互联网统计方法与案例 5.1 案例1:高等学校科研办学效率的绩效分析 5.1.1 案例背景 5.1.2 数据包络分析方法的基本原理 5.1.3 软件操作 5.1.4 总结与讨论 思考与练习 5.2 案例2:教育现代化水平监测指标体系的构建与动态评估 5.2.1 案例背景 5.2.2 综合指数编制方法和主成分分析方法的基本原理 5.2.3 软件操作 5.2.4 总结与讨论 思考与练习 参考文献第6章 面向医学数据的互联网统计方法与案例 6.1 案例1:医学指标间的网络关系研究 6.1.1 案例背景 6.1.2 社会网络分析方法的基本原理 6.1.3 软件操作 6.1.4 总结与讨论 思考与练习 6.2 案例2:中医宗气综合变量的构建及诊断效果研究 6.2.1 案例背景 6.2.2 基于分位数的二阶因子模型与ROC曲线的基本原理 6.2.3 软件操作 6.2.4 总结与讨论 思考与练习 参考文献
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