具体描述
本书主要介绍如何利用世界知名统计软件SPSS进行统计分析，基于最新版本12.0进行编写。主要内容分4篇，包括SPSS基本操作、SPSS图形功能、SPSS统计分析和SPSS二次开发等。图形部分除了介绍基本统计图和交互图外，还介绍了主题地图；统计部分介绍了概率分布、样本分析与数据准备、参数估计、假设检验、非参数检验、方差分析、回归分析、相关分析、因子分析、聚类分析和判别分析等常用的统计功能；二次开发部分介绍了SaxBasic脚本语言、SPSS 4个类库中的对象、脚本编制技巧（包括SaxBasic和Syntax混合编程、编辑菜单、添加工具条等）以及SPSS与外部程序的接口。与外部接口部分包括DLL调用、DDE编程、OLE自动化，以及SPSS与Word、Visual Basic和MATLAB的接口等。
本书适合从事与数据统计有关工作的大学生、研究生、教师和科研技术人员阅读。
好的，以下是一份关于其他统计软件或不同版本SPSS的应用与开发指南的图书简介，内容力求详实，不涉及您提及的《统计软件SPSS 12.0 for Windows应用及开发指南》的具体内容，力求自然流畅： --- 前沿数据挖掘与R语言实战：从基础统计到高级机器学习应用指南 图书简介 在当今以数据驱动决策为核心的时代，掌握先进的统计分析工具与编程能力已成为科研工作者、数据分析师乃至各领域专业人士的必备技能。本书《前沿数据挖掘与R语言实战：从基础统计到高级机器学习应用指南》旨在为读者提供一套全面、深入且高度实践导向的学习路径，专注于当前业界主流的开源统计编程语言——R及其庞大的生态系统。本书覆盖了从数据探索、经典统计推断到尖端机器学习模型的完整分析流程，致力于帮助读者将理论知识高效转化为解决实际问题的能力。 本书并非传统意义上对特定商业软件（如SPSS、SAS等）的固定版本操作手册，而是聚焦于方法论的理解、编程逻辑的构建以及前沿算法的应用。我们假定读者对基础统计学概念有一定的了解，但更侧重于如何利用灵活、强大的R语言环境来实现这些概念，并进一步探索超越基础统计范畴的复杂模型。 第一部分：R语言基础与数据管理精通 本部分是构建R语言分析能力的地基。我们首先系统介绍R语言的核心语法结构、对象类型（向量、矩阵、数据框等）以及控制流（循环与条件判断），确保读者能够无障碍地进行编程操作。重点将放在数据导入与清洗，这是任何数据分析项目中最耗时也最关键的环节。我们将详细讲解如何处理缺失值（NA）、异常值检测与处理、数据格式的转换，并深入探讨`tidyverse`生态系统中的核心包，如`dplyr`和`tidyr`，演示如何使用管道操作符（`%>%`）实现高效的数据重塑、聚合与连接。 此外，本书会强调数据可视化在探索性数据分析（EDA）中的作用。不同于依赖预设菜单的图形生成方式，我们将聚焦于使用`ggplot2`包，教授读者如何根据分析目的，精细控制图形的每一个元素——图层、映射、标度与主题，从而创建出既美观又信息密集的统计图表，如复杂的箱线图、密度图叠加以及多变量散点图矩阵。 第二部分：经典统计推断与模型构建 在数据准备就绪后，本书将引导读者进入统计推断的核心领域。我们将超越简单的均值比较，深入探讨假设检验的原理，并演示如何在R中灵活应用t检验、方差分析（ANOVA）及其非参数替代方法。 核心章节将聚焦于线性模型。我们不仅会讲解标准的多元线性回归（`lm()`函数），更会扩展到广义线性模型（GLM），包括逻辑回归（用于分类问题）和泊松回归（用于计数数据）。书中将详细剖析模型诊断的必要性，教会读者如何通过残差分析、共线性诊断（VIF）以及模型选择准则（如AIC/BIC）来评估模型的稳健性和解释力。对于时间序列数据的分析，本书会涉及ARMA/ARIMA模型的构建与时间序列分解，并利用R的专业包进行初步的预测实践。 第三部分：迈向复杂数据结构与机器学习前沿 本书的深度在于对现代数据分析技术的覆盖。我们将重点介绍如何处理更复杂的数据结构，例如面板数据和生存分析。在生存分析部分，我们将讲解Kaplan-Meier曲线的绘制与Log-rank检验，并详细阐述Cox比例风险模型的构建及其在医学和可靠性工程中的应用。 随后，本书将全面转向机器学习（ML）领域，将统计思想与预测模型相结合。我们将围绕`tidymodels`框架，系统性地介绍ML工作流，包括特征工程、模型训练、交叉验证和性能评估。 核心ML主题包括： 1. 监督学习： 决策树、随机森林（Random Forests）和梯度提升机（Gradient Boosting Machines, XGBoost/LightGBM的R接口）。书中将详细对比不同集成方法的优劣，并教授如何进行超参数调优。 2. 非监督学习： 聚类分析（K-Means, DBSCAN, 层次聚类）和降维技术（主成分分析PCA、t-SNE）。重点在于结果的可视化解释和簇间差异的统计验证。 3. 模型评估与选择： 深入讲解准确率、精确率、召回率、F1分数、ROC曲线与AUC值的计算与解读，确保读者能够客观地评价模型的泛化能力。 第四部分：R语言的高级应用与开发实践 为满足需要进行定制化报告和交互式分析的读者，本书的最后一部分聚焦于R的“开发”能力。我们将介绍如何使用R Markdown创建包含文本、代码、输出和图表的高度专业化报告，支持生成PDF、HTML或Word文档，实现分析过程的完全可复现性。 此外，对于需要构建交互式数据应用的读者，本书将提供Shiny框架的入门教程。通过一系列清晰的实例，读者将学习如何快速构建响应式Web应用，将复杂的统计分析结果以前端友好的方式呈现给非技术背景的用户。 本书特色 方法与代码并重： 强调统计原理的严谨性，同时提供清晰、现代的R代码实现，避免因旧版软件或过时函数造成的学习障碍。 完全基于开源生态： 所有示例均使用R语言及其最新的CRAN包，确保知识的长期有效性和普适性。 实战驱动： 全书穿插多个来自金融、生物信息学、社会科学等领域的真实数据集案例，读者可以直接复制运行，理解从数据到结论的全过程。 本书是数据分析进阶者的理想选择，它将带领您超越简单的菜单式操作，掌握数据科学领域最前沿、最具灵活性的统计编程与建模能力。 ---
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