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  非线性系统中数据...
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本书提供了非线性复杂系统中数据处理的分段、分解、综合、降维四类技术，给出了实现上述技术的变点分析、季节调整、组合预测、综合评价及投影跟踪等统计新方法.这些方法是科研和应用人员榨取数据信息、描述复杂系统的有效工具.书中深入浅出地介绍了每种方法的思想、原理和程序步骤，通过实例讨论并比较各种方法的特点与应用效果.
本书可供科研人员、大专院校数理统计系师生阅读.

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• 前言
  第一章 系统结构变化的判断和检验
  1·1 变点探索分析
  1·2 均值变点分析
  1·3 概率变点分析
  1·4 模型变点分析
  1·5 变点分析的实际应用
  第二章 系统结构的分解和季节调整
  2·1 数据复杂结构的基本分析
  2·2 季节调整滤波的主要方法
  2·3 季节调整的数学工具
  2·4 季节调整的加工和检验
  2·5 X-11程序的季节调整步骤
  2·6 季节调整的应用实例
  第三章 复杂系统的综合描述
  3·1 综合描述的主要类型和方法
  3·2 组合预测方法与应用
  3·3 综合指标与集团因素的编制与应用
  第四章 高维数据的降维技术
  4·1 PP方法概述
  4·2 PP主成分分析
  4·3 PP回归分析
  4·4 PP分类(判别)
  4·5 小结
  第五章 多指标复杂系统的调控、预警和监测
  5·1 复杂系统指标体系的建立
  5·2 系统输出的识别和监测
  5·3 应用实例
  附表
  参考文献