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互联网统计学是在经典统计学基础上随着互联网技术的发展和推广逐渐形成的多学科融会贯通的现代统计科学。本书立足于互联网统计学，围绕社会、经济、科技、教育和医学五大领域谋篇布局，通过实际案例和软件操作诠释互联网统计方法与应用的内涵，并展示了EViews、UCINET、R和Python的操作过程，为读者提供有价值的参考工具和技术支持。本书共6章，涵盖10类统计方法、10个实际案例、40道思考与练习题。第1章介绍了互联网统计学基础知识，包括互联网统计学的基本问题和技术基础。第2章至第6章依次解决社会、经济、科技、教育和医学领域的实际问题，每章有2个实际案例。本书可作为高校经济管理类及统计学、大数据科学等相关专业学生的教材，也可供科研院所数据分析与统计建模科研人员及其他相关行业的专业技术人士参考。

目    录


第1章  互联网统计学基础导论
   1.1  基本问题
      1.1.1  互联网统计学的基本定义
      1.1.2  互联网统计学的理论体系
   1.2  技术基础
      1.2.1  互联网统计学的技术要求
      1.2.2  互联网统计学的软件基础
   参考文献
第2章  面向社会数据的互联网统计方法与案例
   2.1  案例1：城乡职业收入的影响因素研究
      2.1.1  案例背景
      2.1.2  分位回归模型的基本原理
      2.1.3  软件操作
      2.1.4  总结与讨论
      思考与练习
   2.2  案例2：中老年家庭收入与医疗保健支出问题研究
      2.2.1  案例背景
      2.2.2  多重插补方法的基本原理
      2.2.3  软件操作
      2.2.4  总结与讨论
      思考与练习
   参考文献
第3章  面向经济数据的互联网统计方法与案例
   3.1  案例1：个人所得税的税收发展状况预测
      3.1.1  案例背景
      3.1.2  时间序列预测模型的基本原理
      3.1.3  软件操作
      3.1.4  总结与讨论
      思考与练习
   3.2  案例2：全产业链结对子发展的路径选择研究
      3.2.1  案例背景
      3.2.2  函数型聚类分析方法的基本原理
      3.2.3  软件操作
      3.2.4  总结与讨论
      思考与练习
   参考文献
第4章  面向科技数据的互联网统计方法与案例
   4.1  案例1：全球化国家科技创新能力研究
      4.1.1  案例背景
      4.1.2  结构方程模型的基本原理
      4.1.3  软件操作
      4.1.4  总结与讨论
      思考与练习
   4.2  案例2：科技文献数据主题挖掘
      4.2.1  案例背景
      4.2.2  主题模型的基本原理
      4.2.3  软件操作
      4.2.4  总结与讨论
      思考与练习
   参考文献
第5章  面向教育数据的互联网统计方法与案例
   5.1  案例1：高等学校科研办学效率的绩效分析
      5.1.1  案例背景
      5.1.2  数据包络分析方法的基本原理
      5.1.3  软件操作
      5.1.4  总结与讨论
      思考与练习
   5.2  案例2：教育现代化水平监测指标体系的构建与动态评估
      5.2.1  案例背景
      5.2.2  综合指数编制方法和主成分分析方法的基本原理
      5.2.3  软件操作
      5.2.4  总结与讨论
      思考与练习
   参考文献
第6章  面向医学数据的互联网统计方法与案例
   6.1  案例1：医学指标间的网络关系研究
      6.1.1  案例背景
      6.1.2  社会网络分析方法的基本原理
      6.1.3  软件操作
      6.1.4  总结与讨论
      思考与练习
   6.2  案例2：中医宗气综合变量的构建及诊断效果研究
      6.2.1  案例背景
      6.2.2  基于分位数的二阶因子模型与ROC曲线的基本原理
      6.2.3  软件操作
      6.2.4  总结与讨论
      思考与练习
   参考文献

前    言

随着互联网技术的发展，人们的生产生活方式、社会的组织结构和内在关系均发生了翻天覆地的变化。与此同时，数据生成、获取、存储、处理技术也在发生着日新月异的变化。在互联网背景下，统计思维在数据处理和分析中发挥着重要作用。互联网统计学是在经典统计学基础上随着互联网技术的发展和推广逐渐形成的多学科融会贯通的现代统计科学。本书立足于互联网统计学，围绕社会、经济、科技、教育和医学五大领域谋篇布局，通过实际案例和软件操作诠释互联网统计方法与应用的内涵。
本书面向社会、经济、科技、教育和医学五大领域，涉及EViews、UCINET、R和Python的运用。其中，EViews通过点键式操作即可完成分析任务，常用于时间序列数据分析与预测，可以满足经济领域数据从特征分析到复杂建模的需求；UCINET通过点键式操作即可完成分析任务，主要用于描述节点间关系的社会网络分析，可以用于但不限于医学领域指标数量过多且关系复杂的网络关系分析；相比之下，R和Python更具有普适性，不同于EViews和UCINET的是，R和Python都需要编程实现所有分析任务。编程基础较为薄弱的读者需要先大致了解R和Python的简单编程语言，但也不必过于焦虑，本书结合具体案例提供了详细代码和注释，读者仅以本书为参考，也可以独立完成分析任务。不得不承认，与Python相比，R的发展时间较长，目前在本书涉及的函数型经济数据分析案例、基于结构方程模型的科技数据分析案例、基于分位数的二阶因子模型的医学数据分析案例方面具有Python无法实现的强大功能。但是，随着时间的推移，Python的功能也在逐渐完善，尤其在大数据分析领域，Python发挥着重要作用，深受业界人士喜爱。
本书共6章，涵盖10类统计方法、10个实际案例、40道思考与练习题。
第1章介绍了互联网统计学基础导论，包括互联网统计学的基本问题和技术基础。第2章至第6章依次解决社会、经济、科技、教育和医学领域的实际问题，每章有2个案例。
第2章面向社会数据，第一个案例是将分位回归模型应用于城乡职业收入的影响因素研究；第二个案例运用多重插补方法替换缺失数据，从而完成中老年家庭收入与医疗保健支出问题研究。两个案例介绍了社会数据不存在缺失和存在缺失的分位回归建模过程和R软件操作，并通过“启发视窗”版块介绍了分位回归模型参数估计的Python代码等内容。
第3章面向经济数据，第一个案例借助EViews软件，将时间序列预测模型用于个人所得税的税收发展状况预测；第二个案例通过R软件将函数型聚类分析方法用于全产业链结对子发展的路径选择研究。两个案例覆盖了经济数据中基于固定关系和基于动态关系的经济问题，并通过“启发视窗”版块介绍了时间序列分析中ARIMA模型参数估计的R代码等内容。
第4章面向科技数据，第一个案例将结构方程模型用于全球化国家科技创新能力研究；第二个案例将主题模型用于科技文献数据主题挖掘。两个案例使用R软件实现了结构化数值和非结构化文本的科技数据分析，并通过“启发视窗”版块介绍了相关主题模型等内容。
第5章面向教育数据，第一个案例通过R软件将数据包络分析方法用于高等学校科研办学效率的绩效分析；第二个案例通过Python软件，将综合指数编制方法用于教育现代化水平监测指标体系的构建与动态评估。两个案例实现了从计算效率到编制指数的教育问题分析，并通过“启发视窗”版块介绍了数据包络分析可视化及主成分分析的R代码。
第6章面向医学数据，第一个案例通过UCINET将社会网络分析方法用于医学指标间的网络关系研究；第二个案例通过R软件将基于分位数的二阶因子模型与ROC曲线用于中医宗气综合变量的构建及诊断效果研究。两个案例在方法层面上补充了互联网统计学中网络数据的讨论，也在应用层面上为智能化中医诊断提供了可行方案，并通过“启发视窗”版块介绍了社会网络中节点综合评价指标的构建方法，以及ROC曲线可视化的R代码。
本书的主要特色包含以下几个方面。①每章(第 1 章除外)都是一个独立专题，每个专题都列举了2个独立案例，读者可根据实际需求，选择研读任何一章内容或任何一个案例，而不必从头至尾阅读全书或全章。这样的设计有助于读者集中精力，用较短的时间掌握相关方法和软件操作。②每章单独列出参考文献，如果读者想进一步了解相关内容，那么可在章内“参考文献”中检索。为方便读者查阅，参考文献的出现顺序与正文一致，前半部分为第一个案例的引用文献，后半部分为第二个案例的引用文献。③每章(第 1 章除外)内容除正文表述外，都设置了“延展阅读”和“启发视窗”版块作为补充，感兴趣的读者可以从中了解更丰富的内容、更多元化的软件操作或更前沿的方法，基础较为薄弱或不感兴趣的读者可以直接忽略这部分内容，完全不影响对正文案例的理解和软件实现。④每章(第 1 章除外)案例根据不同领域的数据特点和理论方法，提供了常用且易于掌握的软件操作，并在“延展阅读”和“启发视窗”版块中给出不同软件或代码的具体内容，有助于读者更灵活地选择适合自己的软件。⑤每章(第 1 章除外)内容的整体逻辑一致、结构相同，每章包括2个案例，每个案例按照“案例背景”→“基本原理”→“软件操作”→“总结与讨论”→“思考与练习”详细展开，符合数据分析流程、学术成果撰写框架，也符合读者阅读、思考和操作的逻辑顺序。
本书的受众包括但不限于高校经济管理类及统计学、大数据科学等相关专业学生，科研院所数据分析与统计建模科研人员及其他相关行业的专业技术人士，本书也适合对社会、经济、科技、教育和医学领域感兴趣的读者阅读。
为更好地完成本书的撰写，作者整理了2008年至今从事的科研项目和工作任务的相关资料，尤其在社会、经济、科技、教育和医学这五大领域的数据提炼、分析、解释及软件操作方面，作者在前期积累和反复推敲的基础上尽力实现便于读者阅读、理解和使用的目标，也竭力从读者角度思考和撰写，希望能帮助读者更轻松地掌握互联网统计学方法。对于少数无法公开的实际数据，作者展示了生成模拟数据的代码，便于读者根据实际统计特征生成模拟数据，并针对模拟数据开展互联网统计学的方法与应用研究。
本书虽是作者独立完成的，但离不开在前期学习和积累过程中各位领导、师长及朋友的帮助和分享，在此表示感谢。本书的顺利完成也离不开作者在发表近70篇国内外学术期刊文章时积累的宝贵经验，尤其要感谢Mathematics and Computers in Simulation、Environment, Development and Sustainability、Communications in Statistics - Simulation and Computation、Computational Statistics、《数理统计与管理》《统计与信息论坛》《今日科苑》等期刊给予作者的诸多专业且详细的评审意见，对文章质量的提高和作者研究视野的开阔起到了非常重要的作用。本书在互联网统计学应用方面的积累和呈现还离不开作者在大众媒体上发表理论学术文章时从政策角度对不同领域实际问题的理解和分析，这里特别感谢《科技日报》《工人日报》《农民日报》《中国科学报》《重庆科技报》，以及光明网和中国社会科学网。此外，作者还要感谢国家自然科学基金委员会青年科学基金“高维变系数多水平结构关系模型研究及应用”（72001197）等课题对本书相关研究和撰写工作给予的资助。最后，作者还要感谢来自家庭的温暖和关爱，感谢妻子对我工作、科研、学习和生活的理解与支持，感谢双方父母的养育和帮扶，感谢两个可爱的宝贝。
青年已成，未来可期，希望借由此书，能与广大读者充分交流、深入探讨，在共同学习和成长的过程中，不断完善和丰富《互联网统计学：方法与应用》一书的内容，如有任何意见或建议，欢迎发送至作者邮箱：chenghao0524@yeah.net

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