《统计学学习指导（第4版）》为适应经济管理类各专业“统计学”课程教学需要而编写，内容与《统计学》（第4版）（刘竹林、吴小华编著，中国科学技术大学出版社出版）同步，并与之配套使用。各章由“学习辅导”“重点、难点释析”“习题”“习题参考答案”组成，内容取材均来源于作者多年教学心得和对学生学习状况的了解，通过对学生学习“统计学”课程中常见的认识误区，重点、难点问题及相关习题的分析解答，提高学生分析问题、解决问题和知识创新的能力。

本书通过对统计学基本理论思维的剖析，对其形成运用马克思主义哲学观点给予了解释。内容包括：统计学基本概念内涵的哲学本质，研究方法与哲学方法的一致性问题，解释了描述性统计、假设检验、回归分析、时序分析、统计分类、统计降维、统计样本等方法的哲学思想等。通过对相关内容的解释，可以帮助学生理解统计理论方法的本质，提升学生对统计方法合理、灵活应用的能力，增强课程教学的趣味性，提升教学效果，促使学生形成科学的辩证思维方式。

统计学基础（第3版）是根据教育部最新教材改革精神编写的一本实用型教材。本书内容主要包括总论、统计调查、统计数据的整理与展示、总量指标与相对指标、数据分布特征的描述、抽样估计、假设检验、相关与回归分析、动态数列分析和指数分析等。本书语言流畅通俗，注重提高学生的实际动手能力。通过学习本书，读者可以掌握统计学的基本知识和技能，并为进一步学好相关课程打下基础。本书可作为应用型本科院校经济管理类相关专业的统计学课程教材，也可作为高职高专层次经济管理类各相关专业的统计学教材，还可用作在职人员的职业培训教材和

《统计学原理》教材从打好基础、学会应用出发，精选了统计学的教学内容，尽量避免冗长的公式推导和证明，力争系统地介绍统计学的基本概念、基本理论和基本方法。为了使读者更好地学习统计学，掌握统计理论与方法，本教材在编写中力求简明易懂，强调应用实例阐明统计方法的基本原理和思想，并结合Excel软件进行教学，以提高读者学习统计学的兴趣和应用统计方法分析解决实际问题的能力。本教材的主要内容包括：绪论、统计调查、统计整理、综合指标、时间序列、统计指数、相关和回归、假设检验、参数估计等。

　　本书兼顾统计知识的基础性和系统性，精炼离散型数据模型和非参数模型的基础知识和建模技术，系统讲授离散型数据建模技术的预备知识、列联表、广义线性模型、Logistic回归模型、对数线性模型以及非参数建模技术的预备知识、位置参数的非参数检验、总体尺度参数和相关性的非参数检验、总体分布的非参数检验、非参数回归模型.本书突出统计建模技术的内容通俗性、统计思想性和实际应用性，旨在增强学生对复杂数据的认知，培养学生针对复杂数据的统计建模技术.

本书是为高等院校统计专业编写的抽样调查教材。本书以适应现代应用需求为目的，对课程内容进行重构与取舍，形成了新的框架体系。 全书共十章。第1章至第3章介绍抽样调查的意义、作用和方法特征，对总调查设计、统计理论在抽样调查中的作用等基本问题作了阐述，给出了符合现代抽样调查理论和方法的基本概念体系，并基于一般抽样设计，介绍了结构简单且最重要的总体参数——总体总值的 估计量，对其基本统计性质和由数个 估计量构成的复杂估计量的统计性质进行了证明和讨论，为全书奠定了理论和方法基础。第4章和第5章介绍了抽样设计

统计学是研究各个领域有关数据的搜集、整理、分析、解释的一门方法论性质的学科，是经济类、管理类专业的一门重要专业基础课程。本书包括统计学的基本理论和基本方法，具体包括统计概述、统计调查（统计数据的搜集）、统计整理（统计数据的整理和显示）、综合指标、抽样推断、相关与回归分析、统计指数、动态分析。考虑到Excel、SPSS的通用性，对书中计算量较大的内容提供了应用Excel、SPSS软件计算的方法。 本书可作为经济与管理专业本科生学习统计学的教材，也可以作为从事管理工作和经济分析的各类人员学习统计知识

以经济管理类本科学生的人才培养目标设计内容体系，使学生具备基本的统计思想，掌握基本的统计方法，了解基本的社会经济统计指标体系，培养应用统计方法分析和解决问题的初步能力，为后续课程的学习打下良好的基础。全书共分为九章，内容包括：总论，统计数据的收集、整理与显示，变量分布特征的描述，抽样估计，假设检验，相关与回归分析，时间数列分析，统计指数分析，统计综合评价。为了提高学生的学习兴趣，每章都安排与现实社会经济生活非常贴近的案例资料，并充分挖掘课程中的思政元素；为了提高学生的实践能力，以Excel为工具

本书为国内第一本基于Stata软件处理应用结构方程模型的教材。结构方程模型（SEM ）是一种全新的描述变量间复杂关系的建模方式，更是一种全新的定量研究思维方式，同时还是一种全新的定量论文写作方式。它不仅能将研究者的数据分析能力提升到新的层次，对提升研究者的研究能力、扩展研究视野、丰富研究领域也将产生潜移默化的作用。 全书共分12章，一方面，对结构方程模型的建模、回归与路径分析因子分析，标准结构方程模型，广义结构方程模型的连续潜变量、分类显变量和分类潜变量，结构方程模型的多组比较、多层效应和交互

本书共分为九个学习情境，分别为：统计基础知识、统计设计和统计调查、统计整理、总量指标和相对指标、平均指标和变异指标、动态数列分析、统计指数、抽样调查、相关与回归分，内容前线易懂，层次分明。