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數據分析:基于R語言 版權信息
- ISBN：9787300285016
- 條形碼：9787300285016 ; 978-7-300-28501-6
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
數據分析:基于R語言 內容簡介
《數據分析：基于R語言/“十三五”普通高等教育應用型規劃教材·大數據系列》的主要章節包括分位數回歸、等分線性回歸、數據包絡分析法、隨機前沿分析法、層次分析法、灰關聯分析、模糊理論、粗糙集理論、小波時間序列、組合優化問題等。 此外，《數據分析：基于R語言/“十三五”普通高等教育應用型規劃教材·大數據系列》引入了R數據挖掘方法；摒除掉艱深難懂的理論，以淺顯的方式介紹數據挖掘理論，讓讀者迅速掌握，輕松入門；力求簡單的R程序或安裝包運行數據挖掘案例分析，詳解各程序的意義與功能；以簡單的案例數據操作，讓讀者清楚明了數據分析方法的功能及分析結果的解釋，使其易舉一反三。 《數據分析：基于R語言/“十三五”普通高等教育應用型規劃教材·大數據系列》不僅適用于大數據、計算機應用、經濟、管理、統計等專業，同時適用于對大數據分析有興趣的普通讀者。
數據分析:基于R語言 目錄
第1章 R語言簡介與基本操作
1．1 R語言簡介與下載安裝
1．2 R語言的基本操作
1．3 數值的基本運算
第2章 變量與向量
2．1 數值變量與向量的存取
2．2 字符串變量與向量的存取
2．3 流程控制
第3章 矩陣與數據框
3．1 矩陣與數據框的存取
3．2 分析數據的存取
3．3 R安裝包的下載與管理
第4章 線性規劃與多目標優化
4．1 線性規劃與多目標優化簡介
4．2 線性規劃問題
4．3 運輸問題
4．4 多目標優化問題
4．5 多目標優化案例研究
第5章 等分線性回歸
5．1 等分線性回歸簡介
5．2 距離等分與樣本點等分
5．3 等分線性回歸系數與置信區間的繪制
5．4 一個簡單的案例分析
5．5 應用等分線性回歸于廣東省地區生產總值的研究
第6章 分位數回歸
6．1 分位數回歸簡介
6．2 殘差分布形態的檢驗
6．3 繪制不同分位數下的擬合直線與分位數回歸線
6．4 分位數回歸案例分析
第7章 模糊邏輯
7．1 模糊邏輯簡介
7．2 模糊邏輯應用實例分析
7．3 應用模糊邏輯合并變項實例分析
第8章 灰關聯熵分析與灰預測
8．1 灰關聯分析理論簡介
8．2 灰關聯分析實例研究
8．3 灰關聯熵分析簡介
8．4 灰關聯熵分析實例研究
8．5 灰預測理論簡介
8．6 灰預測實例研究
……
第9章 層次分析法與模糊綜合評價
第10章 數據包絡分析法與隨機前沿分析法
第11章 粗糙集
第12章 聚類
第13章 決策樹
第14章 智能算法
第15章 人工神經網絡
第16章 小波分析
第17章 混沌時間序列
第18章 文本挖掘
參考文獻
1．1 R語言簡介與下載安裝
1．2 R語言的基本操作
1．3 數值的基本運算
第2章 變量與向量
2．1 數值變量與向量的存取
2．2 字符串變量與向量的存取
2．3 流程控制
第3章 矩陣與數據框
3．1 矩陣與數據框的存取
3．2 分析數據的存取
3．3 R安裝包的下載與管理
第4章 線性規劃與多目標優化
4．1 線性規劃與多目標優化簡介
4．2 線性規劃問題
4．3 運輸問題
4．4 多目標優化問題
4．5 多目標優化案例研究
第5章 等分線性回歸
5．1 等分線性回歸簡介
5．2 距離等分與樣本點等分
5．3 等分線性回歸系數與置信區間的繪制
5．4 一個簡單的案例分析
5．5 應用等分線性回歸于廣東省地區生產總值的研究
第6章 分位數回歸
6．1 分位數回歸簡介
6．2 殘差分布形態的檢驗
6．3 繪制不同分位數下的擬合直線與分位數回歸線
6．4 分位數回歸案例分析
第7章 模糊邏輯
7．1 模糊邏輯簡介
7．2 模糊邏輯應用實例分析
7．3 應用模糊邏輯合并變項實例分析
第8章 灰關聯熵分析與灰預測
8．1 灰關聯分析理論簡介
8．2 灰關聯分析實例研究
8．3 灰關聯熵分析簡介
8．4 灰關聯熵分析實例研究
8．5 灰預測理論簡介
8．6 灰預測實例研究
……
第9章 層次分析法與模糊綜合評價
第10章 數據包絡分析法與隨機前沿分析法
第11章 粗糙集
第12章 聚類
第13章 決策樹
第14章 智能算法
第15章 人工神經網絡
第16章 小波分析
第17章 混沌時間序列
第18章 文本挖掘
參考文獻
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