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本书全面地讲解了在科学领域运用广泛的数据微积分、线性代数、统计学、数值计算、多元统计分析等数学基础知识。全书共6章 章介绍了大数据与数学、数学与R语言的关系 第2章介绍了微积分的基础知识,包括函数、极限、导数、微分、不定积分与定积分及其应用 第3章介绍了线性代数的基础知识,包括矩阵的运算、行列式、特征分解、奇异值分解 第4章介绍了统计学的基础知识,包括数据分布特征、概率论、随机变量的数字特征、参数估计、假设检验 第5章介绍了数值计算的基础知识,包括岔值方法、函数逼近与拟合、非线性方程(组)求根 第6章介绍了常用的多元统计分析方法,包括回归分析、聚类分析、判别分析、主成分分析、因子分析和典型相关分析。本书中的几乎所有实例都结合R语言进行求解分析,所有章后都有课后习题,可以帮者巩固所学的内容。
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