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本書主要介紹常用資料分析的基本內容與方法，包括數學基礎、回歸分析、聚類分析、判別分析、主成分及因數分析、典型相關分析、時間序列、面板資料、圖形繪製等。本書涉及SPSS/Stata/Eviews/R等常用軟體，這幾款軟體各具特點和優勢，在具體資料處理應用中推出同一案例資料的不同軟體處理過程，以滿足不同應用環境及受眾的需求。
本書突出實用原則，內容和實例以期滿足人文社科專業的需要，可供高等院校相關專業本科生、研究生資料分析/定量研究方法類課程以及從事資料統計分析的研究者參考使用。
陳軍，新疆師範大學商學院副教授。主講課程包括：“統計學”“計量經濟學”“經濟學研究方法”“計量經濟學”“經濟學研究方法論”等。已出版圖書1部。
前言
第1章相關數理統計基礎知識
1.1變數及分類
1.2不同變數類型的資料分析方法
1.3樣本統計量
1.4數據變換
1.5微積分基礎知識
1.6常用的概率分佈
1.7線性代數基礎知識
第2章線性回歸分析
2.1一元線性回歸
2.2多元線性回歸
第3章回歸專題分析
3.1可線性化的非線性模型回歸
3.2虛擬變數回歸
3.3內生解釋變數
3.4滯後變數模型
第4章聚類分析
4.1聚類分析的基本思想及分類
4.2聚類分析的兩個基本概念
4.3系統聚類
4.4快速聚類(K-均值法)
4.5兩步聚類法
4.6聚類分析方法在指標評價體系的應用
4.7聚類分析方法總結
第5章判別分析
5.1判別分析概念及方法原理
5.2sPsS在判別分析方法應用的功能表說明
5.3距離判別
5.4費歇判別
5.5貝葉斯判別法
5.6逐步判別法
5.7應用判別分析需注意的幾個問題
第6章主成分分析
6.1主成分分析的基本思想及方法
6.2主成分分析應用案例
6.3主成分回歸
6.4主成分分析中應注意的問題
第7章因數分析
7.1因數分析的基本思想及模型
7.2因數分析的步驟
7.3因數分析應用案例
7.4主成分分析與因數分析的區別
第8章相關分析
8.1相關分析相關基礎知識
8.2連續變數的相關分析
8.3等級變數相關分析
8.4偏相關分析
8.5對應分析
8.6典型相關分析
第9章方差分析
9.1方差分析概念及相關術語
9.2方差分析的基本思想和原理
9.3單因素方差分析
9.4雙因素方差分析
9.5方差分析應用案例
第10章定性因變數回歸分析
10.1二值Logistic回歸模型
10.2多值Logistic回歸模型
10.3很優尺度回歸模型
第11章R語言介紹及資料視覺化應用基礎
11.1R語言軟體的下載與安裝
11.2R語言軟體資料的基本類型和保存形式
11.3R語言軟體資料的創建
11.4資料視覺化應用基礎
第12章時間序列模型
12.1時間序列概述
12.2時間序列的平穩性檢驗
12.3協整
12.4誤差修正模型
12.5格蘭傑因果關係檢驗
12.6向量自回歸模型
12.7向量誤差修正模型
第13章面板資料模型
13.1面板資料Pool物件的建立
13.2面板資料模型的估計
13.3面板資料的單位根檢驗與協整檢驗
13.4時期面板資料模型的估計
參考文獻
