统计学：基于统计模型与实验

　　本书围绕数据分析流程展开，数据获取、数据描述、数据推断、数据建模四个模块。关于数据获取，本书重点介绍了传统调查、网络调查、网络挖掘三种方式；数据预处理则包括了数据清洗、数据转换、数据整理等内容；本书从绘制统计图、编制统计表、计算描述统计量等方面来描述数据的数字特征和分布规律；数据推断具体包括参数估计和假设检验两部分；在数据建模过程中本书介绍了如果根据数据类型选择恰当的统计模型，具体包括回归分析、方差分析、协方差分析、Logit回归、定序回归和泊松回归。为了帮助读者更好地理解和应用统计学理论和方法，本书在各章节均设计了对应的实验案例，被给出了使用R语言的实现过程和结果解读。

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