✍ Scribed by 迈克尔·S.刘易斯-贝克
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《数据分析概论》研究对象是社会科学的研究数据。数据分析可以赋予事实意义，好的数据分析能为所研究的社会现象提供合理的描述和解释。 本书旨在为定量研究数据分析的每一步提供统计学基础。作者讨论了数据搜集的意义、一元统计、对相关性的测量、显著性检验、简单和多元回归，并给出了大量的数学公式，使得读者能更好地理解这些内容。
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本书以Oracle11g为蓝本，深入浅出地介绍了大型数据库系统的相关知识。全书共分10章，分别介绍了数据库的基本理论、Oracle11g的安装配置与基本操作、PL/SQL编程、Oracle11g数据库的体系结构、Oracle11g数据库的管理、Oracle11g数据库对象的管理、Oracle11g数据库的安全性、Oracle11g数据库的恢复、Oracle11g数据库的完整性与并发控制、Oracle11g数据库应用系统的开发。
<p>《属性数据分析引论》通过社会调查属性数据的高维列联表结构与对数线性模型的一一对应关系，结合实例，详细介绍用SPSS软件包分析这种数据所对应的各种结构模型，并且从不同模型所对应的列表中获得各种有价值的信息。提出了属性数据不满足多元分析的基本条件，不能简单化套用多元线性回归方程处理数据。社会实证研究中究竟应该采用什么样有统计学方法去分析社会调查的原始数据？</p>
<p>《属性数据分析引论(第2版)》的起点较低，仅仅要求读者具有基础统计课程的知识，包括参数估计、假设检验、回归分析模型及方差分析模型。全书分为十一章，分别介绍了与属性数据有关的统计学基础知识，列联表的相关知识，广义线性模型理论，logistic回归模型的理论、应用及其推广，对数线性模型，配对数据模型，聚簇关联响应的建模，广义线性混合模型以及属性数据分析方法的发展史。</p> <p>《属性数据分析引论(第2版)》内容详尽而不失精炼，整个体系力求完整而不失紧凑，语言深入浅出，通俗易懂。配备了大量经典案例，每章附有适量习题。这些习题编排精心，由浅人深，能够引导读者进一步凝练正文内容，锻炼解决实际
<p>《数论概论(原书第3版)》讲述了有关数论大量有趣的知识，以及数论的一般方法和应用，循序渐进地启发读者用数学方法思考问题，此外还介绍了目前数论研究的某些前沿课题。《数论概论(原书第3版)》采用轻松的写作风格，引领读者进入美妙的数论世界，不断激发读者的好奇心，并通过一些精心设计的练习来培养读者的探索精神与创新能力。</p>
<p>《列表数据分析》由三种讨论交互表分析的小册子组成，分别是《对数线性模型》、《流动表分析》和《关联模型》。列表数据在分析和理解社会流动和社会分层方面具有重要的作用。《列表数据分析》首先介绍了用于检验变量间关系的对数线性模型及其应用，然后考察了各类流动表数据分析模型的异同，最后特别介绍了双向表、三向表中的关联模型、偏关联模型和条件关联模型及其实际应用。</p>