《R语言与统计分析》以数据的常用统计分析方法为基础，在简明扼要地阐述统计学基本概念、基本思想与基本方法的基础上，讲述与之相对应的R函数的实现，并通过具体的例子说明统计问题求解的过程。《R语言与统计分析》注重统计的思想性、方法的实用性和计算的可操作性。在内容的安排上不仅包含了基础统计分析中的探索性数据分析、参数估计与假设检验，还包括了非参数统计分析的常用方法、多元统计分析方法及贝叶斯统计分析方法。每一部分都通过具体例子重点讲述解决问题的思想、方法和在R中的实现过程。

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你是不是曾经被统计学里奇怪的名词和繁琐的计算所困?不知道在说什么，也不知道该从哪里人手进行学习?那么，这本书太适合你了。这是世界上最简单的统计学教科书，它通过漫画式的情境说明，让你边看故事边学知识，每读完一篇就能理解一个概念，每篇末还附有文字说明，只要跟着这些简单的习题进行操练，你将能在最短的时间内成为统计学达人！ 有趣的故事情节、时尚的漫画人物造型、细致的内容讲解定能给你留下深刻的印象，让你看过忘不了。不论你是学生、上班族或是已经有一家已经属于自己的公司的老板，活学活用统计学，定会为你的学习与企业发展增添更多的便利…… ------- 目录 序章 令人悸动的统计学. 第1章 确认数据种类 1．分类数据和数值数据 2．分类数据注意事项举例 3．实务中“非常有趣”-“非常无趣”的运用 例题和解答 总整理 第2章 掌握数据整体的状态(数值数据篇) 1．次数分布表和直方图 2．平均数 3．中位数 4．标准差 5．次数分布表的组距 6．推断统计学和描述统计学 例题和解答 总整理 第3章 掌握数据整体的状态(分类数据篇) 1．次数分布表

《爱上统计学(中译本)(第3版)》非常清晰地阐明了整个抽样调查、统计检验的思想和逻辑，特别是书中总结的一个表：在什么时候需要用到什么样的统计技术，对刚入门的人特别有用。比如什么时候用独立样本T检验，什么时候用非独立样本T检验等。 《爱上统计学(中译本)(第3版)》的写作语言易懂， 鲜有大片大片的数学公式出现，把道理都讲得很清楚。

【名人推荐】 “科学计算和数据分析社区已经等待这本书很多年了：大量具体的实践建议，以及大量综合应用方法。本书在未来几年里肯定会成为Python领域中技术计算的权威指南。” ——Fernando Pérez　加州大学伯克利分校 研究科学家， IPython的创始人之一 【内容简介】 还在苦苦寻觅用Python控制、处理、整理、分析结构化数据的完整课程？本书含有大量的实践案例，你将学会如何利用各种Python库（包括NumPy、pandas、matplotlib以及IPython等）高效地解决各式各样的数据分析问题。 由于作者Wes McKinney是pandas库的主要作者，所以本书也可以作为利用Python实现数据密集型应用的科学计算实践指南。本书适合刚刚接触Python的分析人员以及刚刚接触科学计算的Python程序员。 •将IPython这个交互式Shell作为你的首要开发环境。 •学习NumPy（Numerical Python）的基础和高级知识。 •从pandas库的数据分析工具开始。 •利用高性能工具对数据进行加载、清理、转换、合并以及重塑。 •利用matplotlib创建散点图以及静态或交互式的可视化结果。 •利用pandas的groupby功能对数据集进行切片、切块和汇总操作。 •处理各种各样的时间序列数据。 •通过详细的案例学习如何解决Web分析、社会科学、金融学以及经•济学等领域的问题。

Functional magnetic resonance imaging (fMRI) has become the most popular method for imaging brain function. Handbook of Functional MRI Data Analysis provides a comprehensive and practical introduction to the methods used for fMRI data analysis. Using minimal jargon, this book explains the concepts behind processing fMRI data, focusing on the techniques that are most commonly used in the field. This book provides background about the methods employed by common data analysis packages including FSL, SPM and AFNI. Some of the newest cutting-edge techniques, including pattern classification analysis, connectivity modeling and resting state network analysis, are also discussed. Readers of this book, whether newcomers to the field or experienced researchers, will obtain a deep and effective knowledge of how to employ fMRI analysis to ask scientific questions and become more sophisticated users of fMRI analysis software.