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DPS数据处理系统.第二卷,现代统计及数据挖掘（第6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6版）
  • 书号：9787030850188
    作者：唐启义,唐睿
  • 外文书名：
  • 装帧：圆脊精装
    开本：B5
  • 页数：1280
    字数：837000
    语种：zh-Hans
  • 出版社：科学出版社
    出版时间：2026-06-01
  • 所属分类：
  • 定价： ￥268.00元
    售价： ￥211.72元
  • 图书介质:
    纸质书

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本书从应用角度简要地阐述了实验设计、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基于最大熵-最小残差综合评价数学模型、测量系统分析、统计质量控制等,并扩展了广义线性模型、Meta分析等内容。DPS数据处理系统软件试用版可从网站www.dpsw.cn的下载中心下载、试用。
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    序一
    序二
    第6版前言
    第5版前言
    第4版前言
    第3版前言
    第2版前言
    第1版前言
    第三篇 多元统计分析
    第14章 多变量统计检验 649
    14.1 多元计量资料的常用统计量 649
    14.2 多元均值检验 651
    14.3 多元方差分析简介 653
    14.4 单向完全随机设计 656
    14.5 单因素随机区组设计 658
    14.6 轮廓分析 660
    14.7 多元方差分析的线性模型方法 664
    参考文献 671
    第15章 多元回归分析 673
    15.1 多元线性回归 673
    15.2 逐步回归分析 683
    15.3 二次多项式回归分析 694
    15.4 含定性变量的逐步回归分析 698
    15.5 积分(逐步)回归 703
    15.6 趋势面分析 709
    15.7 Tobit回归 713
    15.8 主成分回归 718
    15.9 岭回归 721
    15.10 特征根回归 726
    15.11 稳健回归M估计 729
    15.12 分位数回归 732
    15.13 优势(主导)分析 737
    15.14 分层逐步回归 740
    参考文献 750
    第16章 高维数据Lasso回归分析 752
    16.1 Lasso回归分析简介 753
    16.2 建立Lasso回归模型的弹性网络算法 754
    16.3 高维数据线性回归分析 756
    16.4 高维数据Logistic回归分析 764
    16.5 高维数据Poisson回归分析 770
    16.6 高维数据Cox比例风险回归分析 776
    16.7 含分类变量的Lasso回归分析 781
    16.8 含分类变量的Lasso Logistic回归分析 792
    参考文献 795
    第17章 面板数据分析 796
    17.1 面板数据分析基本模型 796
    17.2 空间面板数据模型 805
    参考文献 811
    第18章 多因变量统计分析 813
    18.1 典型相关分析 813
    18.2 双重筛选逐步回归 821
    18.3 偏最小二乘回归 827
    18.4 线性联立方程 832
    18.5 结构方程模型与路径分析 841
    参考文献 853
    第19章 聚类分析 855
    19.1 系统聚类分析 855
    19.2 0-1型变量聚类分析 870
    19.3 动态聚类分析 873
    19.4 有序样本分类 879
    19.5 非线性映射分析 883
    19.6 两维图论聚类 886
    参考文献 889
    第20章 有序约束下的多峰识别模型 891
    20.1 问题的提出 891
    20.2 一维有序约束下的多峰模型 894
    20.3 多个受约束变量的综合 898
    20.4 多峰识别模型在DPS系统中的实现 901
    20.5 二维有序约束下的峰值识别模型 910
    20.6 高维有序空间多峰识别模型 918
    20.7 多维有序约束下数据分析与经典聚类算法的关系 924
    参考文献 925
    第21章 判别分析 927
    21.1 两组判别 927
    21.2 Fisher线性判别 930
    21.3 逐步判别分析 936
    参考文献 944
    第22章 多因子分析 945
    22.1 主成分分析 945
    22.2 因子分析 952
    22.3 对应分析 967
    22.4 展开法 972
    参考文献 975
    第23章 数据挖掘 977
    23.1 BP神经网络 977
    23.2 径向基函数(RBF)网络模型 989
    23.3 投影寻踪回归 993
    23.4 支持向量机(SVM) 1000
    23.5 随机森林 1011
    参考文献 1018
    第四篇 数学模型模拟分析
    第24章 回归方程模型 1021
    24.1 任意非线性回归模型参数估计实现 1021
    24.2 非线性回归模型参数估计方法 1023
    24.3 非线性回归模型参数全局优化估计 1026
    24.4 非线性回归分析实例研究 1029
    24.5 二值反应变量模型参数估计 1044
    24.6 有约束条件模型参数估计 1051
    24.7 联立方程模型 1055
    参考文献 1063
    第25章 数学模型模拟与优化 1066
    25.1 模型模拟分析 1066
    25.2 模型参数灵敏度分析 1071
    25.3 模型优化 1073
    参考文献 1077
    第26章 数学规划 1078
    26.1 线性规划 1078
    26.2 多目标线性规划:评价函数法 1083
    26.3 多目标线性规划:逐步宽容约束法 1087
    26.4 多目标线性规划:分层评价法 1090
    26.5 整数规划及混合整数规划 1095
    26.6 指派问题匈牙利法 1101
    26.7 运输问题 1104
    26.8 非线性规划 1107
    26.9 投入产出分析 1110
    26.10 目标规划 1114
    参考文献 1122
    第27章 状态空间模型 1123
    27.1 线性控制系统能控性 1124
    27.2 线性控制系统能观性 1126
    27.3 连续线性状态方程离散化 1128
    27.4 离散状态方程求解 1130
    参考文献 1133
    第五篇 时间序列分析
    第28章 时间序列趋势分析 1137
    28.1 常用时间序列趋势分析 1137
    28.2 时间序列数据游程检验 1145
    28.3 最优气候均态模型 1147
    28.4 均值生成函数预测模型 1149
    28.5 马尔可夫链 1152
    28.6 多元时空序列马尔可夫链分析 1155
    参考文献 1160
    第29章 时间序列周期分析 1161
    29.1 谐波分析 1161
    29.2 小波分析 1164
    29.3 奇异谱分析 1167
    29.4 时间序列周期方差分析外推法 1171
    29.5 季节性水平模型 1174
    29.6 季节性交乘趋势模型 1177
    29.7 季节性叠加趋势模型 1181
    参考文献 1184
    第30章 平稳时间序列分析 1185
    30.1 取样间隔与插值处理 1185
    30.2 数据序列突变点的检测 1187
    30.3 数据序列统计特性估计 1192
    30.4 单位根检验 1198
    30.5 差分自回归移动平均(ARIMA)模型 1205
    30.6 季节-周期组合模型 1220
    参考文献 1226
    第31章 其他时间序列模型 1228
    31.1 多变量时间序列CAR模型 1228
    31.2 向量自回归模型 1234
    31.3 格兰杰因果关系检验 1249
    31.4 协整检验和误差修正模型 1255
    31.5 协整和向量误差修正模型的最大似然估计 1262
    31.6 门限自回归模型 1271
    31.7 独立分量分析 1275
    参考文献 1280
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