Meta分析（meta-analysis）是统计合成来自于一系列同类研究的结果，其中用的统计方法可用于任何类型的数据。通过Meta分析，可以*加准确的估计效应的大小及确定影响效应大小的相关因素，还可以产生新的发现。Meta分析可以应用于医学、药学、教育学、心理学、犯罪学、生态学、商业、天文学等诸多领域，当前在医学领域的

本书共分八章，采用Frequentist、Bayesian、Fiducial三种方法，研究统计预测问题，分别给出统计预测区间的精确解。

本书通过严谨的统计语言和生动的例子，详实而系统地介绍了处理事件史数据的方法。作者特别关注了回归方法，即事件的发生依赖于一个或多个解释变量。他解释了构成事件史分析基础的统计模型，介绍了在实际分析中如何进行操作，包括数据管理、成本和一些有用的计算机软件。对于希望了解事件史数据处理方法的读者而言，本书不失为一本全面扼要的手册

本书用Frequentist、Bayesian、Fiducial三种方法，深入研究和完整地解决了双参数指数分布、左截尾双参数指数分布、正态（对数正态）分布、威布尔分布、位置尺度族分布、对数位置尺度族分布及幂律可靠性增长模型的统计推断问题。所研究的问题都是当今国内、外理论和技术难题。本书汇集了作者们近十五年来的最新研究成

本书是北京市高等教育精品教材。全书以统计分析的应用需求为主线，以通俗易懂的语言对SPSS中主要统计分析方法的核心思想进行系统的介绍，并对其在SPSS中的操作实现步骤进行详尽说明，同时配合应用案例分析，使读者能够较快领会方法的要点，掌握方法的实现操作，明确方法的适用特点。本书克服了SPSS手册类教材只注重操作说明而忽略原

R语言近年来成为统计分析的*受欢迎软件之一，已广泛用于生态、金融、统计、互联网、医疗和农林牧渔等行业，并涉及大数据、生物信息学以及人工智能等领域。林元震主编的《R与ASReml-R统计学》主要面向农林业试验数据，系统介绍了R与ASRemlR 的统计应用，全书共分11章，具体包括R语言简介、基础语法、数据创建、数据管理、

Stata软件与Stata的资源、数据管理、制图、调查数据分析、概要统计及交互表、方差分析和其他比较方法、线性回归分析、回归诊断、拟合曲线、稳健回归、logistic回归、生存模型与事件计数模型、主成分/因子和聚类分析、时间序列分析、调查数据分析、多层与混合效应建模、编程入门。

本书以IBMSPSSStatistics24中文版为准，采用真实案例贯穿全书，从统计分析实战的角度出发详细介绍了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的强大功能作了很好的扩展。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

全书共包含18个章节，从概率密度、贝叶斯决策理论引入样本学习的基本概念，进而介绍了近邻域学习、核学习及神经网络学习，在此基础上探讨了PCA学习、VC维概念、函数估计问题等，后重点介绍了非常实用的支持向量机SVM及Boosting方法。各章均包含小结、附录、习题及参考资料，非常适合于大专院校计算机及电气工程类硕博士研究生

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