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醉染图书大数据:统计理论.方法与应用9787301307106
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章 大数据下的统计理论体系1.1 背景与意义1.2 文献回顾与评述1.3 大数据及其对统计学科的影响1.4 从统学到据科学范式的兴起1.5 大数据背景下的统计学科建设1.6 总结与展望参考文献第二章 大数据下的数据集整合分析2.1 背景和意义2.2 综述. AFT在异构模型的整合分析2.4 对癌症结果中多维度组学数据的整合分析2.5 多亚型癌症预后数据整合分析2.6 基于对比惩罚的高通量癌症研究整合分析2.7 总结与展望参考文献第三章 大数据下的高维变量选择方法3.1 背景和意义3.2 高维数据的群组变量选择方法3.3 基于自适应稀疏组Lasso的双层变量选择3.4 基于网络结构Logistic模型的企业信用风险预警3.5 用惩罚方法来识别两部分模型的比例结构3.6 总结与展望参考文献第四章 大数据下的统计方法并行计算4.1 背景和意义4.2 综述4.3 基于Map-Reduce的马尔可夫毯贝叶斯网络学习4.4 基于Hadoop的并行关联规则挖掘方法4.5 基于分类问题的特征排序算法4.6 模糊时间序列预测模型4.7 精准营销决策框架4.8 总结及展望参考文献第五章 大数据下的统计方法应用——网络舆情分析5.1 背景和意义5.2 网络舆情分析研究方法5.3 网络舆情分析中的主题发现5.4 网络舆情分析中的关联分析5.5 网络舆情分析中的情感倾向分析5.6 应用研究5.7 总结与展望参考文献
朱建平,南开大学理学博士。现为厦门大学管理学院教授、博士生导师,厦门大学健康医疗大数据研究院副院长,厦门大学数据挖掘研究中心主任。主要研究方向为数理统计、数据挖掘、健康医疗大数据、数据科学与商业智能等。 谢邦昌,台湾地区大学生物统计学博士。现为台北医学大学教授、博士生导师,台北医学大学管理学院院长、台北医学大学大资料研究中心主任。主要研究方向为数理统计、生物统计、统计调查研究、大数据挖掘、医学统计等。 马双鸽,美国威斯康星大学统计学博士、华盛顿大学生物统计博士后。现为美国耶鲁大学生物统计系教授。美国统计学会会士、靠前统计学会当选会员。主要研究方向为高维数据分析、生存分析、卫生经济、癌症等。 张德富,华中科技大学工学博士、厦门东南融通博士后。现为厦门大学信息学院教授、博士生导师,厦门大学大数据与计算智能团队带头人。厦门“双百计划”领军型创业人才、闽江科学传播学者、厦门市科技经济促进会不错顾问、中国大数据学术创新百人、公益慈善中国行活动专家。主要研究方向为大数据、计算智能、数据挖掘、大规模优化算法、知识图谱等。 方匡南,厦门大学统计学博士、美国耶鲁大学博士后。现为厦门大学经济学院统计系教授、博士生导师,厦门大学数据挖掘研究中心副主任。主要研究方向为数据挖掘、机器学习、应用统计、金融大数据、医疗大数据等。 潘璠,华中科技大学经济学博士,不错统计师,统计局统计科学研究所原所长。
随着大数据时代的来临,统计学的发展进入了一个新的阶段。既给统计学科带来发展壮大机会的同时,也给统计学科带来重大的挑战。本书将总结和提出大数据时代统计学所面临的几大重点问题,并从这几个重点问题出发分为五部分,其主要内容如下: 1. 大数据下的统计理论体系 2. 大数据下的数据集综合分析 3. 大数据下的高维变量选择方法 4. 大数据下的统计方法并行计算 5. 大数据下的统计方法应用研究——网络舆情分析
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