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DPS数据处理系统——第二卷 现代统计及数据挖掘（第4版）


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DPS数据处理系统——第二卷 现代统计及数据挖掘（第4版）
  • 书号：9787030505378
    作者：唐启义,唐睿
  • 外文书名：
  • 装帧：平装
    开本：B5
  • 页数：
    字数：
    语种：zh-Hans
  • 出版社：
    出版时间：
  • 所属分类：
  • 定价： ￥128.00元
    售价： ￥128.00元
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    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505
    14.1多元计量资料的常用统计量505
    14.2多元均值检验507
    14.3多元方差分析简介509
    14.4单向完全随机设计512
    14.5单因素随机区组设计514
    14.6轮廓分析516
    14.7多元方差分析的线性模型方法520
    参考文献527
    第15章多元回归分析529
    15.1多元线性回归529
    15.2逐步回归分析539
    15.3二次多项式回归分析549
    15.4含定性变量的逐步回归分析553
    15.5积分〈逐步)回归558
    15.6趋势面分析564
    15.7Tobit回归568
    15.8主成分回归573
    15.9岭回归576
    15.10稳健回归(M估计)580
    15.11分位数回归584
    15.12优势(主导)分析589
    参考文献592
    第16章聚类分析594
    16.1系统聚类分析594
    16.20-1型变量聚类分析609
    16.3动态聚类分析612
    16.4有序样本分类618
    16.5非线性映射分析622
    16.6两维图论聚类625
    参考文献628
    第17章判别分析630
    17.1两组判别630
    17.2Fisher线性判别633
    17.3逐步判别分析639
    参考文献647
    第四章多因子分析649
    18.1主成分分析649
    18.2因子分析656
    18.3对应分析671
    18.4展开法676
    参考文献679
    第四章多因变量统计分析681
    19.1典型相关分析681
    19.2双重筛选逐步回归689
    19.3偏最小二乘回归695
    19.4线性联立方程700
    19.5结构方程模型与路径分析709
    参考文献721
    第20章数据挖掘723
    20.1BP神经网络723
    20.2径向基画数(RBF)网络模型729
    20.3投影寻踪回归733
    20.4支持向量机(SVM)740
    20.5随机森林751
    参考文献758
    第四篇数学模型模拟分析
    第21章回归方程模型761
    21.1任意非线性回归模型参数估计实现761
    21.2非线性回归模型参数估计方法763
    21.3非线性回归模型参数全局优化估计766
    21.4非线性回归分析实例研究769
    21.5二值反应变量模型参数估计784
    21.6有约束条件模型参数估计791
    21.7联立方程模型795
    参考文献803
    第22章鼓掌模型模拟与优化806
    22.1模型模拟分析806
    22.2模型参数灵敏度分析811
    22.3模型优化813
    参考文献817
    第23章数学规划818
    23.1线性规划818
    23.2多目标线性规划：评价函数法823
    23.3多目标线性规划：逐步宽容约束法827
    23.4多目标线性规划：分层评价法830
    23.5整数规划及混合整数规划835
    23.6指派问题匈牙利法839
    23.7运输问题842
    23.8非线性规划845
    23.9投人产出分析848
    23.10目标规划852
    参考文献860
    第24章状态空间模型861
    24.1线性控制系统能控性862
    24.2线性控制系统能观性864
    24.3连续线性状态方程离散化866
    24.4离散状态方程求解868
    参考文献871
    第五篇时间序列分析
    第25章时间序列趋势分析875
    25.1常用时间序列趋势分析875
    25.2时间序列数据游程检验883
    25.3最优气候均态模型885
    25.4均值生成函数预测模型887
    25.5马尔可夫链890
    25.6多元时空序列马尔可夫链分析893
    参考文献898
    第26章时间序列周期分析899
    26.1谐波分析899
    26.2小波分析902
    26.3奇异谱分析905
    26.4时间序列周期方差分析外推法909
    26.5季节性水平模型911
    26.6季节性交乘趋势模型914
    26.7季节性叠加趋势模型918
    参考文献921
    第27章平稳时间序列分析923
    27.1取样间隔与插值处理923
    27.2数据序列突变点的检测925
    27.3数据序列统计特性估计930
    27.4单位根检验936
    27.5差分自回归移动平均(ARlMA)模型943
    参考文献958
    第28章其他时间序列模型960
    28.1季节-周期组合模型960
    28.2多变量时间序列CAR模型965
    28.3门限自回归模型971
    28.4独立分量分析975
    参考文献980
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