《统计学》是作者余思勤长期从事统计教学、科研工作的积累。主要内容共分十二章，包括：导论、统计调查、统计整理、综合指标分析、概率与概率分布、参数估计、假设检验、方差分析、相关与同归分析、时间数列分析、统计指数分析和非参数分析。每章内容包括学习日标、学习内容、习题三部分。《统计学》可作为运输经济、交通运输、物流等专业本？生学习用书，也町作为统计实务工作者和研究人员的参考用书。

《统计学原理》基于统计工作过程展开，共8章，内容主要包括统计工作中常用的基本概念、统计调查、统计整理、综合指标分析、抽样推断、相关与回归分析、时间数列分析、统计指数、Excel在统计中的应用等。在内容取舍上突出高职高专教育培养技能型、应用型人才的要求。在统计理论的介绍上力求限制在最基本的层面；而在统计分析方法的介绍上，则针对工作第一线的需要，尽可能全面和完整介绍，追求基础和应用并重的理念。《高职高专专业基础课教材新系：统计学原理》讲解清晰，其中穿插了大量生动的案例。通过《高职高专专业基础课教材新系：统计学原理》的学习，读者可以掌．握统计学的基本知识和技能，为解决经济、财政、会计、营销、管理或其他商务领域中的统计问题提供了最有效的工具，并为进一步学好相关课程打下基础。《高职高专专业基础课教材新系：统计学原理》既可以作为高职高专经济与管理类各相关专业的统计学课程教材，也可以作为一般院校经济与管理类本科各专业的统计学课程教材，还可作为在职人员的职业培训教材以及相关职业资格考试的参考书。

我们生活在信息时代，数据无处不在、无时不有。哪里有数据，哪里就有统计。统计学是一门研究数据的方法论学科。宇宙间万事万物，林林总总，各种事物可依特定的性质予以归类，形成各种群体一一现象总体。无论是属于自然的、实验的，还是社会的、经济的，凡是可以用数据表现的总体，都可以作为统计的研究对象。统计方法和统计思想渗透到了社会、经济、自然、科技、生活的每一个角落，统计学不仅在社会经济领域得到发展，而且一些过去与数量毫无联系的学科，？政治学、法学、历史学、艺术学、考古学等都在对应用统计方法技术进行研究和实践。正因为如此，统计学被教育部经济学和管理学教学指导委员会指定为经济类和管理类各专业必修的核心课程之一。本教材是关于统计学基本理论和方法的教材。适用于经济类和管理类专业学生，也适用于广大经济管理人员作为学习统计学的参考书。统计学的内容十分丰富。在多年的统计学教学实践中，我们发现很多学生因这门课程中计算公式多、对知识点之间的联系感到难于掌握，因而对统计学的学习产生畏惧情绪。我们强调重思想、重应用，按照先描述统计、后推断统计的思路编写，把统计知识的学习与EXCEL软件运用有机结合，注重教会学生思考如何收集所需数据、应该采用什么方法去整理和分析数据以及怎样利用计算机软件输出的结果得出结论、进行解释，注重培养学生应用统计知识去分析和解决实际问题的能力。每章后面配有本章小结以及思考与练习题。为了帮助大家更好地学习和把握这门课程，我们还编写了与本教材配套的《统计学学习指导及应用实践》，包括“学习目的要求”、“基本知识梳理”、“重点难点点拨“、“范例解析”和“练习与实践”等五个方面的内容。2007年西南财经大学的统计学学科被评为国家级重点学科，统计学课程被评为国家精品课程。不断提高统计学教材的质量，是我们建设重点学科和精品课程最重要的内容之一。本教材由西南财经大学统计学院和西南石油大学几位长期从事统计学教学的教授和副教授共同编写而成。

《应用统计学》本着理论够用、强化应用、培养技能的原则，以一个实际统计调查项目为主线，系统讲解统计学的基本原理、工作方法和分析手段。《应用统计学》既有用于各章任务驱动的实务案例，又有提高学生综合应用能力的课外实践实训活动设计，案例设计科学合理，针对性和可操作性强，并且结合统计知识和原理的学习有相应的案例解析。《应用统计学》共设计了9大任务，内容包括认知统计、统计设计和统计调查、统计整理、总量分析和相对分析、总体分布分析、动态分析、指数分析、抽样推断、相关分析与回归分析等。《应用统计学》可作为高等职业教育相关课程的教材，也可作为统计人员的岗位培训教材，还可作为相关统计工作者和经营管理人员的参考用书。

统计是为适应人类社会的实践活动和国家管理的需要而产生，并随着社会的发展而发展起来的。近几年来，我国经济、教育和统计学科有了许多发展和重大变化。国家已确定了以普查为基础，以抽样调查为主体、多种调查方法结合运用的统计调查方法体系，并进行了相应的统计体制重大改革。统计学是一门认识社会现象、自然现象总体数量的方法论科学。它以大量观察为基础，以平均数为中心，通过统计总体，为揭示数量关系的大数规律提供一系列的统计分析方法。这个方法论包括对现象总体的认识方法、指导统计活动的原理和原则以及统计全过程所应用的分析计算及组织方法等，它构成统计学的科学体系、属于社会科学的方法论学科。在日常经济生活中，统计方法在金融、证券、保险、投资、理财等各方面的应用越来越广泛。统计学自身也在不断发展之中，且其学科地位有了很大提高，成为经济类、管理类、财经类各专业的基础核心课程之一。可以预见，随着人们对统计分析和数量分析提出更高要求，统计学作为一门基础性课程，其重要性将与日俱增。

《2010中国城市统计年鉴》是全面反映中国城市经济和社会发展情况的资料性年刊。本年鉴收录了全国654个建制城市（含地级及以上城市和县级城市）2009年社会经济发展和城市建设等各方面的统计数据。本年鉴主要内容包括六个部分：第一部分是2009年城市行政区划，列有不同区域、不同级别的城市分布情况以及城市发展综述研究分析报告；第二部分是地级及以上城市统计资料，列有：1.城市人口、就业、资源资料，包括城市人口、劳动力资源和就业、土地资源；2.城市经济发展主要指标统计资料，包括综合经济、农业、工业、固定资产投资、商业、对外贸易、利用外资、财政、金融、保险等方面内容；3.城市社会发展主要统计资料，包括劳动工资、教育、文化、医疗卫生等方面内容；4.城市环境与基础设施资料，包括交通运输、邮电、供水、供电、城市道路、交通状况和城市环境状况等方面内容；第三部分是县级城市资料；第四部分是附录，包括主要统计指标的涵义、统计范围、统计口径、计算方法。

《普通高等院校经济管理类规划教材：应用统计学》编写中，力求在把握统计学科基本原理、基础知识阐述和基本技能训练的前提下，重点突出各种统计方法的基本思想与实际应用.本书具有以下几个特点：一是出于更系统地讲述抽样调查的需要，将参数估计与假设检验的内容在章节顺次上作了提前安排：二是考虑统计技术在现代经济社会生活中的使用需求，安排了多元统计、统计决策的主要内容；三是为了实现统计与计算机的结合，在相关章节后以附录形式增设了Excel软件在统计中的主要应用介绍；四是为了强化教材学习效果，在每章后又选编了一些思考与练习题，《普通高等院校经济管理类规划教材：应用统计学》以财经与管理类专业的本科生为主要学习对象，专科生使用时可对拓展应用和难度较大的部分章节内容略而不讲.同时，本书还可供实际部门的统计工作者和经济管理人员等自学参考，也可作为相关的培训教材使用.

《高职高专“十二五”规划教材·经济管理类：统计学原理》的主要内容包括总论、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、动态数列分析、统计指数分析、抽样调查与抽样估计、相关分析与回归分析等。《高职高专“十二五”规划教材·经济管理类：统计学原理》根据高职高专教育特点及要求，采取一体化格式设计，每部分内容由知识目标、正文、思考题、练习题组成。全书层次清晰、条理清楚、通俗易懂、注重实用性。《高职高专“十二五”规划教材·经济管理类：统计学原理》可作为高职高专院校和普通高校经济、管理类专业的教材，也可作为成人教育院校相关专业的教材，还可以作为经济管理工作者和研究人员，的参考用书。

为了适应国民经济诸多领域做定量分析的需要以及当前教学改革不断深入发展的需要，目前国内很多高等院校相继给研究生和本科生开设了该课程。作者在原出版《多元统计分析》一书的基础上，根据全国统计教材编委会专家评审组通过的《编写大纲》要求，对原书进行了修改、充实。借助再版的机会补充了：路径分　析和多维标度法等，力争写出一本适合财经、统计、管理等专业的教材，同时也想给对多元分析方法感兴趣的广大科　技工作者提供一本较系统掌握这一方法的良好参考书。

数据归约是数据挖掘过程的关键环节，因此对数据归约技术的研究具有重要的意义。当前已有的数据归约方法多偏重于有监督学习，而无监督情形下归约方法的研究还相对不够丰富。鉴于这种情况，刘云霞编著的《数据预处理——数据归约的统计方法研究及应用》的重点内容是尝试对无监督数据归约的统计方法及其应用进行研究。在《数据预处理——数据归约的统计方法研究及应用》第一章中，首先阐述了选题的研究背景和研究意义。之后，在概述相关背景知识和总结国内外数据归约研究方法现状的基础上，明确了本书的研究内容及创新之处。数据归约两项重要的基础工作——缺失值填补和异常值探测是第二章探讨的内容。在本章，根据对统计学中常用的各种缺失值填补和异常值探测方法的分析，总结出了一些适合数据挖掘使用的方法。此外，通过将几种异常值探测方法应用在某地区移动通信用户缴费数据库上，对手机用户的消费行为进行了实证分析。数据归约包括元组的归约和属性的归约。本书在第三章探讨了元组归约的两种主要方法——连续属性离散化和概念分层。在对当前的离散化方法和概念分层中面向属性归纳方法综述的基础上，提出了两种从独立性角度考虑的连续属性离散化方法，分别是基于可辨识矩阵的离散化方法和基于似然比假设检验的离散化方法。并通过在Iris样本集上对这两种方法进行模拟，验证了它们的有效性。属性重要性排序以及属性的提取和属性子集的选择是属性归约的两类方法。本书在第四章探讨了属性重要性的排序问题。数据挖掘中目前常见的排序问题是有监督属性的排序，本章首先对它们作了介绍和比较。然后在无监督属性重要性的排序方面，提出了单向有序列联资料的属性排序方法——改进秩和法和基于因子分析的无监督属性排序方法，这两种方法分别在一份调查问卷的列联资料和全国居民人均消费支出样本集的模拟中，取得了较为满意的结果。第五章探讨的是属性的提取和属性子集的选择问题。首先对目前在数据挖掘中用于属性线性提取的几种统计学和其他学科的方法作了介绍和评价。然后是本章的重点内容——属性子集的选择，在对属性子集选择的基本知识及目前已有的研究成果详细阐述和分析之后，提出了逐步向前的无监督属性选择方法，并通过实例验证了该方法的有效性。第六章对全书的主要工作进行了总结，并指出了有待进一步改进和完善的地方。本书的创新之处主要有以下四个方面：（1）提出了分别基于可辨识矩阵和基于似然比假设检验的两种连续属性离散化方法。（2）提出了单向有序列联资料属性排序的方法——改进秩和法。（3）提出了基于因子分析的无监督属性重要性的排序方法。（4）提出了逐步向前的无监督属性选择方法。