大学统计

东华大学的 SCIE 论文统计，属于那种做科研信息可视化和数据梳理的好例子。统计从 1995 年一直拉到 2008 年，跨度挺大，能看出学校这些年在科研产出上的进展。尤其适合需要写数据类论文或者搞高校科研评估的朋友看看，思路还挺清晰，图表部分也算实用。

第一章 统计学与数据收集 第二章 基本统计分析 第三章 SPSS的简单应用 第四章 数理统计的基本概念 第五章 假设检验 第六章 方差分析 第七章 回归分析 第八章 时间序列分析 目录

3.3 使用SPSS进行基本统计分析 一. 数据排序 选择菜单Data→Sort Cases 将主排序变量从左侧列表框选到Sort by框中，并在Sort by框中选择升序（Ascending）或降序（Descending）。 示例：某班级男生的身高数据（单位：厘米）171, 182, 175, 177, 178, 181, 185, 168, 170, 175, 177, 180, 176, 172, 165, 160, 178, 186, 190, 176, 163, 183

SAS（统计分析系统）是由美国北卡罗来纳州立大学于1966年开发的统计分析软件，1976年成立了SAS软件研究所，专注于SAS系统的开发、维护、销售和培训。经过多年的发展和完善，SAS已成为国际上统计分析的标准软件，在各个领域广泛应用。本教程由北京大学数学科学学院编制，内容浅显易懂，适合初学者快速掌握SAS软件的基本操作。

浙江大学张彩伢教授的多元统计课件，讲得真是蛮透彻的。逻辑清晰，例子也接地气，适合刚入门或者想深入理解多变量的同学。课件里头像多元回归、主成分、判别这些经典方法都讲到了，重点也突出，配合图表理解起来还挺轻松。 多元线性回归的推导过程不啰嗦，公式写得明白，代码实现也有提示。像Y = β0 + β1X1 + β2X2 + ... + βkXk + ε这种模型公式，估计你早就见过，不过这里配上了实际案例，立马就清晰多了。 共线性问题在项目里经常碰到，比如几个特征变量高度相关，结果导致模型结果飘忽不定。课件里讲了怎么用岭回归、主成分这些办法来规避，嗯，还挺实用的。 再比如主成分（PCA），多人一听就觉得

根据最近5年的数据，探讨了浙江大学在国家科技奖励方面的表现，并与国内其他主要高校进行了比较，分析了获奖总数及奖项分布情况。同时，通过分析浙江大学在国家科技奖中的典型案例，提出了增加获奖机会的建议。

《多元统计中国人民大学版》这门课程挺有意思的，涉及的内容广，基本涵盖了你在数据中常见的技术。比如，多元线性回归就是用来研究多个变量对一个因变量的影响，常用来做预测；还有方差，这个在对比不同分类数据时比较好用。如果你对数据维度缩减感兴趣，主成分(PCA)是个不错的选择，它能帮你从一堆相关的变量中提炼出最重要的信息。课程内容包括了各种方法，还有实践用的软件操作指导，像SPSS、R、SAS这些软件都会涉及到。课程也有一些实际案例，像在OF3324 多元统计数据.doc中就有具体的应用示例。聚类、判别和因子这些方法也都讲得蛮细致的，尤其是对于大数据的有。如果你学习这门课程，最重要的是要理解背后的理论，

中山大学统计分析方法课件从数据出发概括出数据特征，主要包括数据位置特性、分散性、关联性等特征和反映数据整体结构的分布特征。这是数据分析的第一步，也是对数据进一步分析的基础。

这篇研究针对大学生的补考率、逃课率等学习问题做了深入的，利用统计方法和建模技术，给出了具体的结果。它不仅了解大学生在这方面的现状，还了改善学习状况的思路。你可以看到，通过多元回归，学习态度和学习方式是影响学习效果的重要因素。所以，如果你有兴趣做类似的，可以参考这篇文献和它的建模方法，挺实用的哦。

统计学习的经典教材《统计学基础：数据挖掘、推理与预测》，真的是前端甚至全栈想了解算法建模时的宝藏资源。十四章内容，按部就班讲得清楚，从线性回归、分类、SVM，到神经网络、聚类、PCA，真的是应有尽有。我当初第一次接触lasso和boosting，就是看它理解的，配套例子也挺生活化，不枯燥。像模型评估那几章讲的交叉验证、模型平均，和做 A/B 测试时的思路还挺像，能直接套过来用。如果你经常要和数据打交道，比如搞可视化、做前端图表展示，这本书会让你更懂背后的逻辑，也方便和数据团队对接。哦对了，作者是 Hastie 和 Tibshirani 两位大神，还有 Friedman，斯坦福老牌统计大牛，靠谱