數字確實會說話，但它更會說謊。當數字說謊時，你分辨得出來嗎？ 死於槍口下的兒童數目每年以倍數的速度增加？ 厭食症每年奪走十五萬名年輕女性的生命？ 白種男性只佔新勞動力的六分之一？ 令人怵目驚心的統計數字形塑我們對社會議題的思考。但這些數字多半是錯的。本書教你如何看出有問題的統計數字，並以批判的方式來思考它們。對於任何看或讀新聞的人，以及任何仰賴統計數字來理解社會問題的人，還有大學學生，這本書都不可不讀。貝斯特從各種在媒體上備受關注的社會議題切入，包括墮胎、網路色情、遊民、百萬人遊行、青少年自殺等，藉由來自《紐約時報》、《華盛頓郵報》及其他主要媒體的例子，他為我們揭開了統計數字的使用、誤用與濫用的祕辛。 貝斯特鉅細靡遺地向我們解釋了壞統計數字出現、散播並形塑政策辯論的原因與方式，也告訴我們看穿壞統計數字、批判思考「統計戰爭」的具體方法。你並不需要高深的數學知識才能讀懂這本書，因為裡面談的，全都是最基本、最易懂的統計，例如百分比、平均值、比例。這本平易近人的書告訴我們，除了天真地全盤接受統計數字或犬儒地認為它們毫無意義外，我們還有另一種選擇：面對著在社會科學以及我們飽受媒體轟炸的生活裡氾濫的統計數字，我們可以當個聰明、批判、具權的閱聽者。

The high-level language of R is recognized as one of the most powerful and flexible statistical software environments, and is rapidly becoming the standard setting for quantitative analysis, statistics and graphics. R provides free access to unrivalled coverage and cutting-edge applications, enabling the user to apply numerous statistical methods ranging from simple regression to time series or multivariate analysis. Building on the success of the author’s bestselling Statistics: An Introduction using R, The R Book is packed with worked examples, providing an all inclusive guide to R, ideal for novice and more accomplished users alike. The book assumes no background in statistics or computing and introduces the advantages of the R environment, detailing its applications in a wide range of disciplines. * Provides the first comprehensive reference manual for the R language, including practical guidance and full coverage of the graphics facilities. * Introduces all the statistical models covered by R, beginning with simple classical tests such as chi-square and t-test. * Proceeds to examine more advance methods, from regression and analysis of variance, through to generalized linear models, generalized mixed models, time series, spatial statistics, multivariate statistics and much more. The R Book is aimed at undergraduates, postgraduates and professionals in science, engineering and medicine. It is also ideal for students and professionals in statistics, economics, geography and the social sciences.

内容简介 《内容分析法:媒介信息量化研究技巧(第2版)》主要内容简介：内容分析是媒介以及媒介经济研究中一种非常重要的方法，是一种对传播内容进行客观、系统和定量描述的研究方法，具有客观、方便、经济等优点。《内容分析法:媒介信息量化研究技巧(第2版)》是继1981年Krippendorf的经典专著《内容分析》之后又一本关于内容分析的书。该书提供了系统全面的内容分析研究的操作指南，深入分析了内容分析中的各种常见问题，如测量、抽样、信度、效度和数据分析中的各种技术，并附以大量案例，方便初学者学习和运用。《内容分析法:媒介信息量化研究技巧(第2版)》逻辑清晰，言简意赅，按照内容分析的步骤顺次介绍，操作性强，具有很强的实际应用价值。 《内容分析法:媒介信息量化研究技巧(第2版)》可以作为了解内容分析法的首选读物，是传播学、政治学和其他社会科学、行为科学研究中不可缺少的参考资料。

本书据Duxbury Press第5版译出。内容分为8个部分，共20章，分上下两册。各章均有大量习题。作者使用实例来引入主题，并把统计概念和实际问题联系在一起进行讲解，介绍了统计数据的收集和分析过程，讨论了如何解释数据分析的结果，并专门讲述了如何写数据分析报告。

《社会统计分析与数据处理技术:STATA软件的应用》采取循序渐进的原则，由浅入深，由易到难。在遵循国外相关教材的体例的基础上，也考虑到国内学习者目前定量研究的数据处理能力，重点放在数据的处理上。与一般的Stata的使用手册不同，《社会统计分析与数据处理技术:STATA软件的应用》除介绍Stata的一些具体使用方法外，在一些章节还介绍相关的统计原理、数据处理的思路和缘由、研究方法等。

《统计学:从数据到结论(第3版)》内容简介：不知读者们是否意识到，统计已经渗入到人们的社会、生活、工作等各个领域。每天新闻媒介报道的各个方面都离不开各种统计数据和各种分析与预测。人们可能对于这些统计内容觉得习以为常，也可能会有一些好奇或神秘感。由于国情不同，统计的地位与人们对统计的看法也不同。在发达国家，一般民众觉得统计学和数学类似，是一门高不可攀但极易找到满意工作的学问。在中国，又有一些人认为统计就是处理政府报表的职业。但自从中国向世界开放之后，越来越明确的一点是，没有什么学科或领域能够真正离开统计。

《SPSS11统计分析教程:基础篇》为《SPSS 11.0统计分析教程》的基础篇，由3部分16章及3个附录组成。主要内容包括：SPSS数据分析实例，数据编辑窗口用法及Transform/Data菜单详解，SPSS编程操作入门，SPSS结果窗口用法和Help菜单详解，常用统计图形的制作和编辑，交互式统计图，报表，描述性统计分析，均数间的比较，非参数统计分析方法，卡方世界及相关分析等。SPSS是世界最为优秀的统计工具之一，深受各行业用户的青睐，SPSS 11.0是其最新版本。 《SPSS11统计分析教程:基础篇》作者从统计专业用户的角度出发，结合自身多年的SPSS使用经验，在以风趣、明快的笔触介绍软件操作的同时，注意将相应的统计学知识融入其中。书中既有深入浅出的软件功能介绍，又有针对实际问题的解决办法，更侧重于对统计新方法、新观点的讲解。

在社会科学诸如社会学、心理学、人口学、政治学、经济学以及公共卫生学当中，大量的观测因变量是二分类测量。本书专题介绍了在分析二分类因变量时最常使用的统计分析模型之一——Logistic回归模型。本书深入浅出，理论联系实际，通过例题分析，并结合计算机统计软件的应用，详细介绍、阐述了该模型及其应用。同时，还介绍了如何将Logistic回归模型扩展到序次Logistic回归模型和多项Logit模型，以分析序次变量和多分类名义变量为因变量的数据。本书提供用SAS和SPSS进行具体例题分析的计算机程序及相关数据，并对这两种软件的模型估计结果进行详尽的解释和对比分析。本书的读者对象为社会科学各专业的教师及研究生，以及社会科学专业研究人员。

《社会统计学(第4版)》系统地介绍了社会统计学的基本内容：统计描述和统计推论，并以变量的四个层次(定类、定序、定距、定比)为切入点，简明扼要地阐述了单变量和双变量的各种统计技术。《社会统计学(第4版)》的例证材料多取材于社会现象，采用直观、浅显的叙述，将数理统计方法在社会研究中的应用通俗地呈现给读者，是学习、研究社会统计问题的必读课本。 《社会统计学(第4版)》是高等学校的统编教材，是社会学专业的必修课，同时可供文科相关专业师生学习、参考之用。 《社会统计学(第4版)》是第四版，作者新增了多项选择的讨论、概率数值的例题、第二类纳伪概率的计算、Normao P-P图法等内容，并对第三版存在的问题作了统一修改。

Why would a casino try and stop you from losing? How can a mathematical formula find your future spouse? Would you know if a statistical analysis blackballed you from a job you wanted? Today, number crunching affects your life in ways you might never imagine. In this lively and groundbreaking new book, economist Ian Ayres shows how today's best and brightest organizations are analyzing massive databases at lightening speed to provide greater insights into human behavior. They are the Super Crunchers. From internet sites like Google and Amazon that know your tastes better than you do, to a physician's diagnosis and your child's education, to boardrooms and government agencies, this new breed of decision makers are calling the shots. And they are delivering staggeringly accurate results. How can a football coach evaluate a player without ever seeing him play? Want to know whether the price of an airline ticket will go up or down before you buy? How can a formula outpredict wine experts in determining the best vintages? Super crunchers have the answers. In this brave new world of equation versus expertise, Ayres shows us the benefits and risks, who loses and who wins, and how super crunching can be used to help, not manipulate us. Gone are the days of solely relying on intuition to make decisions. No businessperson, consumer, or student who wants to stay ahead of the curve should make another keystroke without reading Super Crunchers.

This book is an accessible introduction to quantitative data analysis, concentrating on the key issues facing those new to research, such as how to decide which statistical procedure is suitable, and how to interpret the subsequent results. Each chapter includes illustrative examples and a set of exercises that allows readers to test their understanding of the topic. The book, written for graduate students in the social sciences, public health, and education, offers a practical approach to making sociological sense out of a body of quantitative data. The book also will be useful to more experienced researchers who need a readily accessible handbook on quantitative methods.

设计好的调查问卷是一项技术含量极高的专业活动，有的学者的终身成就不过是设计了一份高质量的、广为使用的调查问卷。 美國著名調查研究方法專家福勒在這本十多萬字的小册子中，試圖從專業的角度系統地回答問卷設計的所有問題： 什么是一份好的調查問卷，什么是一個好的調查問題？ 如何起草调查问题并在经验的层面上加以评估？ 如何在撰写问题时选择合适的措辞，以及如何选择问题的格式？ 如何撰写用来收集事实资料的问题，以及如何撰写用来测量主观状态的问题？ 什么是“好的”和“坏的”调查问题，以及“坏的”调查问题何以导致了有缺陷的答案？如何对问卷问题进行评估？ 對社會科學的研究者和調查工作者而言，本書是非常值得反復閱讀的案頭工具書。

您一直等待的修订版就在这里！由于充满丰富的研究示例，并对分层线性模型(HLM)理论与应用有透彻的解释，其第1版就广受欢迎，现在这本书的第2版又重新组织为四大部分，并且加入了全新的4章内容。前两个部分，即第一部分“原理”和第二部分“基本应用”，紧密对应着上一版中的9章，但是已经大量扩展了内容，技术解释更为清晰，比如： 对HLM模型中的基本估计和推断程序提供了一个直观的介绍性总结。 在第6章中新加了一节多元增长模型。 第7章增加了对研究综合或元分析应用的讨论。 对数据分析中层-1自变量定位方法的建议以及可信值区间与稳健标准误方面的新材料。 虽然第1版主要是讨论层-1结果变量为连续分布的情况，然而现在的第 2版的第三部分中又包括了一系列其他类型结果变量的分析，比如： 　　新的第10章介绍分层模型在结果变量为二分类变量、计数变量、序次变量以及多项分类变量条件下的应用，并且每种情况都提供了详细的示例和说明。 新的第11章讨论了潜在变量模型，其中包括在HLM框架下对有缺失的数据以及在自变量有测量误差时如何进行回归估计，还包括了嵌入性分项反应模型。 第13章则是关于分层数据分析中贝叶斯推断原理的介绍。 作者在第四部分中对全书应用的统计理论以及计算方法进行了总结，包括层-1为正态分布误差的单变量模型、多元线性模型以及分层一般化线性模型。此外，还给读者提供了一个新的链接网址，可以下载有关数据并访问更多的技术资料。

由美国当代著名统计学家L·沃塞曼所著的《统计学元全教程》是一本几乎包含了统计学领域全部知识的优秀教材。本书除了介绍传统数理统计学的全部内容以外，还包含了Bootstrap方法（自助法）、独立性推断、因果推断、图模型、非参数回归、正交函数光滑法、分类、统计学理论及数据挖掘等统计学领域的新方法和技术。本书不但注重概率论与数理统计基本理论的阐述，同时还强调数据分析能力的培养。本书中含有大量的实例以帮助广大读者快速掌握使用R软件进行统计数据分析。 本书适用于统计学、数学、计算机科学、机器学习与数据挖掘等领域的高年级本科生、研究生，对于相关领域的广大科研工作者和实际工作者来说也不失为一本有价值的参考书。

内容简介 本书全面介绍了统计自然语言处理的基本概念、理论方法和最新研究进展，内容包括形式语言与自动机及其在自然语言处理中的应用、语言模型、隐马尔可夫模型、语料库技术、汉语自动分词与词性标注、句法分析、词义消歧、统计机器翻译、语音翻译、文本分类、信息检索与问答系统、自动文摘和信息抽取、口语信息处理与人机对话系统等，既有对基础知识和理论模型的介绍，也有对相关问题的研究背景、实现方法和技术现状的详细阐述。 本书可作为高等院校计算机、信息技术等相关专业的高年级本科生或研究生的教材或参考书，也可供从事自然语言处理、数据挖掘和人工智能等研究的相关人员参考。 ------- 目录 第1章 绪论 1.1 基本概念 1.1.1 语言学与语音学 1.1.2 自然语言处理 1.1.3 关于“理解”的标准 1.2 自然语言处理研究的内容和面临的困难 1.2.1 自然语言处理研究的内容 1.2.2 自然语言处理涉及的几个层次 1.2.3 自然语言处理面临的困难 1.3 自然语言处理的基本方法及其发展 1.3.1 自然语言处理的基本方法 1.3.2 自然语言处理的发展 1.4 自然语言处理的研究现状 第2章 预备知识 2.1 概率论基本概念 2.1.1 概率 2.1.2 最大似然估计 2.1.3 条件概率 2.1.4 贝叶斯法则 2.1.5 随机变量 2.1.6 二项式分布 2.1.7 联合概率分布和条件概率分布 2.1.8 贝叶斯决策理论 2.1.9 期望和方差 2.2 信息论基本概念 2.2.1 熵 2.2.2 联合熵和条件熵192.2.3 互信息 2.2.4 相对熵 2.2.5 交叉熵 2.2.6 困惑度 2.2.7 噪声信道模型 2.3 支持向量机 2.3.1 线性分类 2.3.2 线性不可分 2.3.3 构造核函数 第3章 形式语言与自动机 第4章 语料库与词汇知识库 第5章 语言模型 第6章 隐马尔可夫模型 第7章 汉语自动分词与词性标注 第8章 句法分析 第9章 语义消歧 第10章 统计机器翻译 第11章 语音翻译 第12章 文本分类 第13章 信息检索与问答系统 第14章 自动文摘与信息抽取 第15章 口语信息处理与人机对话系统 附录 项目作业 名词术语索引 参考文献

Written by one of the preeminent researchers in the field, this book provides a comprehensive exposition of modern analysis of causation. It shows how causality has grown from a nebulous concept into a mathematical theory with significant applications in the fields of statistics, artificial intelligence, economics, philosophy, cognitive science, and the health and social sciences. Judea Pearl presents and unifies the probabilistic, manipulative, counterfactual, and structural approaches to causation and devises simple mathematical tools for studying the relationships between causal connections and statistical associations. Cited in more than 2,100 scientific publications, it continues to liberate scientists from the traditional molds of statistical thinking. In this revised edition, Judea Pearl elucidates thorny issues, answers readers' questions, and offers a panoramic view of recent advances in this field of research. Causality will be of interest to students and professionals in a wide variety of fields. Dr Judea Pearl has received the 2011 Rumelhart Prize for his leading research in Artificial Intelligence (AI) and systems from The Cognitive Science Society.

《统计与真理:怎样运用偶然性》是当代国际最著名的统计学家之一C.R.劳的一部统计学哲理论著，也是他毕生统计学术思想的总结，同时还是一本通俗的关于统计学原理的普及教科书。书中，作者从哲学的角度论述了统计学原理，通过实例，不仅证明了统计学是一门最严格、最合理的认识论和方法学，还深刻地揭示了现代统计学发展的过程，特别是那些很深刻的理论是如何从一些非常简单实际的问题中发展起来的。《统计与真理:怎样运用偶然性》前5章讲述了统计学从最初收集、汇编数据为行政管理服务，发展成为有一整套原理和研究方法的独立学科的历史，第6章谈及了普通公众对统计学的理解，强调了从数字中学习有助于成为有效率的公民，《统计与真理:怎样运用偶然性》最引人注目的特点是，书中提到的所有科学的学科调查与决策和统计之间的关联是由一系列实例来说明的。《统计与真理:怎样运用偶然性》使用非专业语言通俗地阐述了统计学的基本概念和方法，适合大众读者。

《高等学校教材：SPSS统计分析基础教程（第2版）》采用的IBM SPSS Statistics 20中文版，以真实案例贯穿全书，从统计分析实战的角度出发详细介绍SPSS的界面操作、数据管理、统计图表制作、统计描述和常用单因素统计分析方法的原理与实际操作，并结合SPSS的强大功能进行很好地扩展。书中还提供医疗、经济、市场研究等各行业的综合案例，完全从实际案例出发讲解各类方法的综合运用，以更好地协助读者提高实战能力。 《高等学校教材：SPSS统计分析基础教程（第2版）》对第1版内容进行了全面改写，以一种全新的实战案例风格出现，是一本难得的统计理论与SPSS操作相结合的参考书。 《高等学校教材：SPSS统计分析基础教程（第2版）》可作为统计学、社会学、教育学等专业本科生和研究生课程教材，也可作为各行业中非统计专业背景、需要使用统计方法的人员以及希望从头学习SPSS软件使用方法的人员的参考书。