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DPS数据处理系统（第5版）（第2卷）现代统计及数据挖掘


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DPS数据处理系统（第5版）（第2卷）现代统计及数据挖掘
  • 书号：9787030669889
    作者：唐启义,唐睿
  • 外文书名：
  • 装帧：圆脊精装
    开本：B5
  • 页数：1158
    字数：840000
    语种：zh-Hans
  • 出版社：科学出版社
    出版时间：2020-12-01
  • 所属分类：
  • 定价： ￥178.00元
    售价： ￥140.62元
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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。DPS数据处理系统软件试用版可从网站的下载中心下载、试用。
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    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 529
    14.1 多元计量资料的常用统计量 529
    14.2 多元均值检验 531
    14.3 多元方差分析简介 533
    14.4 单向完全随机设计 536
    14.5 单因素随机区组设计 538
    14.6 轮廓分析 540
    14.7 多元方差分析的线性模型方法 544
    参考文献 551
    第15章 多元回归分析 553
    15.1 多元线性回归 553
    15.2 逐步回归分析 563
    15.3 二次多项式回归分析 573
    15.4 含定性变量的逐步回归分析 577
    15.5 积分(逐步)回归 582
    15.6 趋势面分析 588
    15.7 Tobit回归 592
    15.8 主成分回归 597
    15.9 岭回归 600
    15.10 特征根回归 605
    15.11 稳健回归(M估计)608
    15.12 分位数回归 611
    15.13 优势(主导)分析 616
    15.14 分层逐步回归 619
    参考文献 629
    第16章 高维数据Lasso回归分析 631
    16.1 Lasso回归分析简介 632
    16.2 建立Lasso回归模型的弹性网络算法 633
    16.3 高维数据线性回归分析 635
    16.4 高维数据Logistic回归分析 643
    16.5 高维数据Poisson回归分析 649
    16.6 高维数据Cox比例风险回归分析 655
    16.7 含分类变量的Lasso回归分析 660
    16.8 含分类变量的LassoLogistic回归分析 671
    参考文献 674
    第17章 面板数据分析 675
    17.1 面板数据分析基本模型 675
    17.2 空间面板数据模型 684
    参考文献 690
    第18章 多因变量统计分析 692
    18.1 典型相关分析 692
    18.2 双重筛选逐步回归 700
    18.3 偏最小二乘回归 706
    18.4 线性联立方程 711
    18.5 结构方程模型与路径分析 720
    参考文献 732
    第19章 聚类分析 734
    19.1 系统聚类分析 734
    19.201型变量聚类分析 749
    19.3 动态聚类分析 752
    19.4 有序样本分类 758
    19.5 非线性映射分析 762
    19.6 两维图论聚类 765
    参考文献 768
    第20章 有序约束下的多峰识别模型 770
    20.1 问题的提出 770
    20.2 一维有序约束下的多峰模型 773
    20.3 多个受约束变量的综合 777
    20.4 多峰识别模型在DPS系统中的实现 782
    20.5 两维有序约束下的峰值识别模型 790
    20.6 高维有序空间多峰识别模型 798
    20.7 多维有序约束下数据分析与经典聚类算法的关系 804
    参考文献 805
    第21章 判别分析 807
    21.1 两组判别 807
    21.2 Fisher线性判别 810
    21.3 逐步判别分析 816
    参考文献 824
    第22章 多因子分析 825
    22.1 主成分分析 825
    22.2 因子分析 832
    22.3 对应分析 847
    22.4 展开法 852
    参考文献 855
    第23章 数据挖掘 857
    23.1 BP神经网络 857
    23.2 径向基函数(RBF)网络模型 867
    23.3 投影寻踪回归 871
    23.4 支持向量机(SVM)878
    23.5 随机森林 889
    参考文献 896
    第四篇 数学模型模拟分析
    第24章 回归方程模型 899
    24.1 任意非线性回归模型参数估计实现 899
    24.2 非线性回归模型参数估计方法 901
    24.3 非线性回归模型参数全局优化估计 904
    24.4 非线性回归分析实例研究 907
    24.5 二值反应变量模型参数估计 922
    24.6 有约束条件模型参数估计 929
    24.7 联立方程模型 933
    参考文献 941
    第25章 数学模型模拟与优化 944
    25.1 模型模拟分析 944
    25.2 模型参数灵敏度分析 949
    25.3 模型优化 951
    参考文献 955
    第26章 数学规划 956
    26.1 线性规划 956
    26.2 多目标线性规划：评价函数法 961
    26.3 多目标线性规划：逐步宽容约束法 965
    26.4 多目标线性规划：分层评价法 968
    26.5 整数规划及混合整数规划 973
    26.6 指派问题匈牙利法 979
    26.7 运输问题 982
    26.8 非线性规划 985
    26.9 投入产出分析 988
    26.10 目标规划 992
    参考文献 1000
    第27章 状态空间模型 1001
    27.1 线性控制系统能控性 1002
    27.2 线性控制系统能观性 1004
    27.3 连续线性状态方程离散化 1006
    27.4 离散状态方程求解 1008
    参考文献 1011
    第五篇 时间序列分析
    第28章 时间序列趋势分析 1015
    28.1 常用时间序列趋势分析 1015
    28.2 时间序列数据游程检验 1023
    28.3 最优气候均态模型 1025
    28.4 均值生成函数预测模型 1027
    28.5 马尔可夫链 1030
    28.6 多元时空序列马尔可夫链分析 1033
    参考文献 1038
    第29章 时间序列周期分析 1039
    29.1 谐波分析 1039
    29.2 小波分析 1042
    29.3 奇异谱分析 1045
    29.4 时间序列周期方差分析外推法 1049
    29.5 季节性水平模型 1052
    29.6 季节性交乘趋势模型 1055
    29.7 季节性叠加趋势模型 1059
    参考文献 1062
    第30章 平稳时间序列分析 1063
    30.1 取样间隔与插值处理 1063
    30.2 数据序列突变点的检测 1065
    30.3 数据序列统计特性估计 1070
    30.4 单位根检验 1076
    30.5 差分自回归移动平均(ARIMA)模型 1083
    30.6 季节周期组合模型 1098
    参考文献 1104
    第31章 其他时间序列模型 1106
    31.1 多变量时间序列CAR模型 1106
    31.2 向量自回归模型 1112
    31.3 格兰杰因果关系检验 1127
    31.4 协整检验和误差修正模型 1133
    31.5 协整和向量误差修正模型的最大似然估计 1140
    31.6 门限自回归模型 1149
    31.7 独立分量分析 1153
    参考文献 1158
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