• 复杂数据统计方法
21年品牌 40万+商家 超1.5亿件商品

复杂数据统计方法

6.8 1.9折 36 九品

仅1件

天津宝坻
认证卖家担保交易快速发货售后保障

作者吴喜之 著

出版社中国人民大学出版社

出版时间2015-07

版次3

装帧平装

货号969488177452548098

上书时间2024-12-21

转转超品的书店

三年老店
已实名 已认证 进店 收藏店铺

   商品详情   

品相描述:九品
图书标准信息
  • 作者 吴喜之 著
  • 出版社 中国人民大学出版社
  • 出版时间 2015-07
  • 版次 3
  • ISBN 9787300215945
  • 定价 36.00元
  • 装帧 平装
  • 开本 16开
  • 纸张 胶版纸
  • 页数 328页
  • 字数 99999千字
  • 丛书 高等院校研究生用书
【内容简介】
本书自面世以来,得到了广大读者的支持和鼓励。第三版根据需要做了一些修正、改动及增补,在第七章补充了Granger因果检验,增加了非线性时间序列一节。本书读者对象包括统计学、应用统计学、经济学、数学、应用数学、精算、环境、计量经济学、生物医学等专业的本科生、硕士及博士生,各领域的教师和实际工作者。 
本书对第二版做了相当大的增补, 并且重新安排了章节. 除了对前两版中发现的错误做出改正之外, 主要增加了贝叶斯网络、 定序变量的比例优势模型、调查问卷的垃圾比例计算等内容.  总共增加将近三分之一的篇幅. 和第二版一样, 第三版的排版是笔者通过\LaTeX{}软件实现的.
【作者简介】
吴喜之,北京大学数学力学系本科,美国北卡罗来纳大学统计博士。中国人民大学统计学院教授,博士生导师。曾在美国加利福尼亚大学、北卡罗来纳大学以及南开大学、北京大学等多所著名学府执教。
【目录】
前言
第一章 引言
第二章 横截面数据回归: 经典方法
第三章 横截面数据回归: 机器学习方法
第四章 横截面数据分类: 经典方法
第五章 横截面数据分类: 机器学习方法
第六章 横截面数据: 计数或有序因变量
第七章 纵向数据(多水平模型、面板数据)
第八章 多元分析
第九章 多元数据的关联规则分析
第十章 调查数据中垃圾比例的计算
第十一章 路径建模(结构方程建模)数据的PLS分析
第十二章 贝叶斯网络
第十三章  多元时间序列数据
附录 练习: 熟练使用R软件
参考文献
点击展开 点击收起

   相关推荐   

—  没有更多了  —

以下为对购买帮助不大的评价

此功能需要访问孔网APP才能使用
暂时不用
打开孔网APP