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应用时间序列分析 R软件陪同 第2版 知名统计学家撰写,以简单通俗的语言阐释时间序列分析的基本概念和计算,包含大量案例
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复杂数据统计方法——基于R与Python(第4版) 9787300307268
Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787300307268 Author 作者 吴喜之,张敏 Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 348页 Publisher 出版社 中国人民大学出版社 Publication Date 出版日期 2022-07-01 Product Dimensions 商品尺寸 16开 Language 语种 其它(含多语) Book Contents 内容简介 数据主导的学习方式有助于读者理解数据科学的本质,读者可以通过分析数据学会多种统计方法的应用。本书以数据形式为导向,对应不同的数据形式介绍可能使用的一些统计方法。这些统计方法可能属于不同的模型和统计方向,但只要适用于同一类数据,本书就尽量都予以介绍,以此启发读者探索及创新。 本书初版以来,在广大读者的支持和鼓励下,10年间不断更新。第4版在第3版的基础上做了增补及修正,并且重新安排了部分章节。本书始终坚持以下
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《统计学(基本概念和方法)》精练而又丰富的教材经过了千锤百炼,很受学生欢迎。它不仅可作为理工科、文科、金融管理各专业学生的统计教材,也可作为各行各业实验工作者和各级领导的统计 启蒙 或 扫盲 之用。
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《现代数学译丛·现代非参数统计》是“AllofNonparametrirStaristics”的中译本,源于作者为研究生开设的课程讲义,包括了几乎所有的现代非参数统计的内容。这种包罗万象的书不但周内没有,在同外也很难找到。《现代数学译丛·现代非参数统计》主要包括0章内容,主要讲述非参数delta方法和自助法之类的经验CDF、覆盖基本的光滑方法和正态均值、利用正交函数的非参数推断、小波和其他的适应方法等。
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在任何国家及任何制度下都能够生存和发展的知识和能力,就是科学,是人们在生命的历程中应该获得的。 吴喜之 1 纠正了传统教材只重视回归而忽视分类的偏见 2 实际工作中,分类的需求并不比回归少,在分类领域, 机器学习方法在应用范围及预测精度上都普遍超过传统的诸如判别分析和二元时的logistic回归等参数方法。 3 本书以数据为导向,对应不同的数据介绍尽可能多的方法, 并且说明各种方法的优点、缺点及适用范围. 对于不同模型的比较, 本书将主要采用客观的交叉验证的方法.
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本书包括概率基础、统计的基本概念、描述性统计、估计、假设检验、回归与分类等内容,同时介绍了决策树、神经网络,随机森林等组合方法,以及如何用R、SPSS、SAS来实现相应的计算目标。全书着重直观讨论,尽量少用公式,避免数学推导,强调统计学的基本内容及应用,使读者能够逻辑完整、准确地理解统计学的概念,学会通过计算机统计软件进行数据分析。本书曾在在中国人民大学非统计学专业本科生及研究生的统计学课程中试用,主要是为非数学类、非统计学类专业的学生和读者编写,不要求任何先验知识。
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