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  • DPS数据处理系统 第2卷 现代统计及数据挖掘 第5版 唐启义,唐睿 著 专业科技 文轩网
  • 新华书店正版
    • 作者: 唐启义//唐睿著
    • 出版社: 科学出版社
    • 出版时间:2020-12-01 00:00:00
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         https://product.suning.com/0070067633/11555288247.html

     

    商品参数
    • 作者: 唐启义//唐睿著
    • 出版社:科学出版社
    • 出版时间:2020-12-01 00:00:00
    • 版次:5
    • 印次:5
    • 印刷时间:2020-12-01
    • 字数:840000
    • 页数:631
    • 开本:16开
    • 装帧:平装
    • ISBN:9787030669889
    • 国别/地区:中国
    • 版权提供:科学出版社

    DPS数据处理系统 第2卷 现代统计及数据挖掘 第5版

    作  者:唐启义,唐睿 著
    定  价:178
    出 版 社:科学出版社
    出版日期:2020年12月01日
    页  数:660
    装  帧:精装
    ISBN:9787030669889
    主编推荐

    内容简介

    本书从应用角度简要地阐述了试验设计、现代统计、数据挖掘,以及各专业领域试验统计等600多种统计分析技术。这一版新增加的主要内容有折线回归、高维数据Lasso回归、有序序列聚类分析、水文频率分析、向量自回归、格兰杰因果检验、协整检验和误差修正模型等功能。本书是自然科学、社会科学各专业科研、教学、管理和技术推广人员案头推荐工具书。全书分第一卷(基础统计及实验设计),第二卷(现代统计及数据挖掘),以及第三卷(专业统计及其他)共三卷出版。前两卷介绍的通用统计分析技术可供研究生及科研工作者从事科学试验时进行试验设计和试验结果数据分析使用;第三卷适用于各领域科研人员解决本专业试验统计和数据分析问题。

    作者简介

    精彩内容

    目录
    序一
    序二
    第五版前言
    第四版前言
    第三版前言
    第二版前言
    第一版前言
    第三篇 多元统计分析
    第14章 多变量统计检验
    14.1 多元计量资料的常用统计量
    14.2 多元均值检验
    14.3 多元方差分析简介
    14.4 单向接近随机设计
    14.5 单因素随机区组设计
    14.6 轮廓分析
    14.7 多元方差分析的线性模型方法
    参考文献
    第15章 多元回归分析
    15.1 多元线性回归
    15.2 逐步回归分析
    15.3 二次多项式回归分析
    15.4 含定性变量的逐步回归分析
    15.5 积分(逐步)回归
    15.6 趋势面分析
    15.7 Tobit回归
    15.8 主成分回归
    15.9 岭回归
    15.10 特征根回归
    15.11 稳健回归(M估计)
    15.12 分位数回归
    15.13 优势(主导)分析
    15.14 分层逐步回归
    参考文献
    第16章 高维数据Lasso回归分析
    16.1 Lasso回归分析简介
    16.2 建立Lasso回归模型的弹性网络算法
    16.3 高维数据线性回归分析
    16.4 高维数据Logistic回归分析
    16.5 高维数据Poisson回归分析
    16.6 高维数据Cox比例风险回归分析
    16.7 含分类变量的Lasso回归分析
    16.8 含分类变量的LassoLogistic回归分析
    参考文献
    第17章 面板数据分析
    17.1 面板数据分析基本模型
    17.2 空间面板数据模型
    参考文献
    第18章 多因变量统计分析
    18.1 典型相关分析
    18.2 双重筛选逐步回归
    18.3 偏最小二乘回归
    18.4 线性联立方程
    18.5 结构方程模型与路径分析
    参考文献
    第19章 聚类分析
    19.1 系统聚类分析
    19.2 0-1型变量聚类分析
    19.3 动态聚类分析
    19.4 有序样本分类
    19.5 非线性映射分析
    19.6 两维图论聚类
    参考文献
    第20章 有序约束下的多峰识别模型
    20.1 问题的提出
    20.2 一维有序约束下的多峰模型
    20.3 多个受约束变量的综合
    20.4 多峰识别模型在DPS系统中的实现
    20.5 两维有序约束下的峰值识别模型
    20.6 高维有序空间多峰识别模型
    20.7 多维有序约束下数据分析与经典聚类算法的关系
    参考文献
    第21章 判别分析
    21.1 两组判别
    21.2 Fisher线性判别
    21.3 逐步判别分析
    参考文献
    第22章 多因子分析
    22.1 主成分分析
    22.2 因子分析
    22.3 对应分析
    22.4 展开法
    参考文献
    第23章 数据挖掘
    23.1 BP神经网络
    23.2 径向基函数(RBF)网络模型
    23.3 投影寻踪回归
    23.4 支持向量机(SVM)
    23.5 随机森林
    参考文献
    第四篇 数学模型模拟分析
    第24章 回归方程模型
    24.1 任意非线性回归模型参数估计实现
    24.2 非线性回归模型参数估计方法
    24.3 非线性回归模型参数全局优化估计
    24.4 非线性回归分析实例研究
    24.5 二值反应变量模型参数估计
    24.6 有约束条件模型参数估计
    24.7 联立方程模型
    参考文献
    第25章 数学模型模拟与优化
    25.1 模型模拟分析
    25.2 模型参数灵敏度分析
    25.3 模型优化
    参考文献
    第26章 数学规划
    26.1 线性规划
    26.2 多目标线性规划:评价函数法
    26.3 多目标线性规划:逐步宽容约束法
    26.4 多目标线性规划:分层评价法
    26.5 整数规划及混合整数规划
    26.6 指派问题匈牙利法
    26.7 运输问题
    26.8 非线性规划
    26.9 投入产出分析
    26.10 目标规划
    参考文献
    第27章 状态空间模型
    27.1 线性控制系统能控性
    27.2 线性控制系统能观性
    27.3 连续线性状态方程离散化
    27.4 离散状态方程求解
    参考文献
    第五篇 时间序列分析
    第28章 时间序列趋势分析
    28.1 常用时间序列趋势分析
    28.2 时间序列数据游程检验
    28.3 很优气候均态模型
    28.4 均值生成函数预测模型
    28.5 马尔可夫链
    28.6 多元时空序列马尔可夫链分析
    参考文献
    第29章 时间序列周期分析
    29.1 谐波分析
    29.2 小波分析
    29.3 奇异谱分析
    29.4 时间序列周期方差分析外推法
    29.5 季节性水平模型
    29.6 季节性交乘趋势模型
    29.7 季节性叠加趋势模型
    参考文献
    第30章 平稳时间序列分析
    30.1 取样间隔与插值处理
    30.2 数据序列突变点的检测
    30.3 数据序列统计特性估计
    30.4 单位根检验
    30.5 差分自回归移动平均(ARIMA)模型
    30.6 季节-周期组合模型
    参考文献
    第31章 其他时间序列模型
    31.1 多变量时间序列CAR模型
    31.2 向量自回归模型
    31.3 格兰杰因果关系检验
    31.4 协整检验和误差修正模型
    31.5 协整和向量误差修正模型的优选似然估计
    31.6 门限自回归模型
    31.7 独立分量分析
    参考文献

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