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復雜數據統計方法——基于R與Python(第4版)(基于R應用的統計學叢書)

包郵 復雜數據統計方法——基于R與Python(第4版)(基于R應用的統計學叢書)

出版社:中國人民大學出版社出版時間:2022-07-01
開本: 其他 頁數: 348
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復雜數據統計方法——基于R與Python(第4版)(基于R應用的統計學叢書) 版權信息

復雜數據統計方法——基于R與Python(第4版)(基于R應用的統計學叢書) 內容簡介

數據主導的學習方式有助于讀者理解數據科學的本質,讀者可以通過分析數據學會多種統計方法的應用。本書以數據形式為導向,對應不同的數據形式介紹可能使用的一些統計方法。這些統計方法可能屬于不同的模型和統計方向,但只要適用于同一類數據,本書就盡量都予以介紹,以此啟發讀者探索及創新。
本書初版以來,在廣大讀者的支持和鼓勵下,10年間不斷更新。第4版在第3版的基礎上做了增補及修正,并且重新安排了部分章節。本書始終堅持以下特色:
(1)用實際數據做案例,這些數據都是真實的,有理論及應用方面的背景,而且能從網上下載。
(2)書中所有結論都可以通過Python與R軟件程序得出,并給出所有例子的代碼。
(3)沒有太多數學公式,但能讓讀者直觀理解各種方法的含義。
(4)宗旨是訓練處理不同數據的動手能力,而不是面面俱到地告知所有細節。
本書適合用作統計學、應用統計學、經濟學、數學、應用數學、精算、環境、計量經濟學、生物醫學等專業本科生、碩士生及博士生的教材,也可作為各領域的實際工作者的參考用書。

復雜數據統計方法——基于R與Python(第4版)(基于R應用的統計學叢書) 目錄

第1章 引 言

**部分 經典統計篇
第2章經典線性模型
第3章廣義線性模型方法
第4章縱向數據 (多水平模型、面板數據)
第5章多元時間序列
第6章路徑建模/結構方程建模
第7章無監督學習: 經典多元分析

第二部分 機器學習篇
第8章決策樹及組合算法
第9章神經網絡簡介
第10章支持向量機及*近鄰方法
第11章關聯規則分析
第12章貝葉斯網絡

第三部分 軟件基礎篇
第13章基本軟件: R和Python
參考文獻
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復雜數據統計方法——基于R與Python(第4版)(基于R應用的統計學叢書) 節選

什么是復雜數據? 沒有人能夠確切定義. 本書將標準統計教科書中沒有標明出處的或者是按照傳統方法能夠得到 “ 完美結論 ” 的數據稱為簡單數據. 現實世界中遇到的絕大多數數據都不是標準教科書中所介紹的方法能夠圓滿處理的, 因此可以認為是復雜數據. 在本書第 1 版問世后的 10 年間, 人們可處理的數據范圍增大了很多倍. 本書中的數據是使用個人電腦所能夠處理的結構化數據.對于實際工作者來說, 拿到一個真實數據以后, 很可能需要查閱不少文獻來尋找適合這個數據的可能模型 (假定知道用什么模型可能解決問題), 再翻閱若干種軟件手冊來查閱這些文獻所使用軟件的計算方法 (假定下載了相應的免費 (開源) 軟件或購買了相應的 (商業軟件). 造成這種情況的原因是, 很多統計教科書是以數學模型或方法為導向的, 書名及內容也多是按照模型驅動的數學思維展開的.以模型或方法為導向的教科書通常以介紹某種數學模型和方法為主, 同時說明這種模型適用于滿足某些數學假定的數據, *后說明該模型對于這些滿足假定的數據擬合的優越性. 實際上, 任何一種真實數據是否滿足某種數學假定完全無法證明, 每一類數據都可能有不止一種現成的統計方法來處理, 還有無數的未知方法等待人們去開發. 以模型或方法為主導的方式往往讓讀者忽略了其他有關的方法, 而那些被忽略的方法在某種意義上很可能更有效, 或者更優越.

復雜數據統計方法——基于R與Python(第4版)(基于R應用的統計學叢書) 作者簡介

吳喜之 北京大學數學力學系本科畢業,北卡羅來納大學統計學博士。中國人民大學統計學院教授,博士生導師。曾在南開大學、北京大學、加利福尼亞大學、北卡羅來納大學等多所著名學府執教。張 敏 云南財經大學統計學博士,現就職于重慶工商大學。以第一作者公開發表了CSSCI/CSCD/SCI多篇文章,主持或參與國家及省部級課題多項,以第二作者出版關于數據科學的教材多部。

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