多元數據分析原理與實踐 楊壽淵 9787302648628 【台灣高等教育出版社】
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物品所在地：中國大陸
原出版社：清華大學
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| *完成訂單後正常情形下約兩周可抵台。 *本賣場提供之資訊僅供參考，以到貨標的為正確資訊。 印行年月：202311*若逾兩年請先於私訊洽詢存貨情況，謝謝。 台灣(台北市)在地出版社，每筆交易均開具統一發票，祝您中獎最高1000萬元。 書名：多元數據分析原理與實踐 ISBN：9787302648628 出版社：清華大學 著編譯者：楊壽淵 叢書名：大數據系列叢書 頁數：342 所在地：中國大陸 *此為代購商品 書號：1598266 可大量預訂，請先連絡。 內容簡介 本書是多元數據分析的基礎教材，內容涵蓋方差分析、總體分佈和獨立性檢驗、矩陣的奇異值分解、多元線性回歸分析、主成分分析、因子分析、聚類分析、多維標度分析、判別分析、邏輯回歸分析、典型相關分析等多元數據分析的核心內容。寫作上力求深入淺出、循序漸進，既照顧學生的理解能力與學習興趣，又考慮內容的全面性與深度。本書在內容取捨、習題選擇等方面依據作者的教學經驗做了仔細考慮，同時參考國內外的經典教材與文獻，力求做到與時俱進，能夠與前置和後續課程很好地銜接。書中除了方法原理講解外，還有大量計算和應用實例，並附有完整的MATLAB代碼和數據集，以及詳細的使用說明和代碼註釋，讀者能夠很容易地實現所學方法。每章末尾均有拓展閱讀建議，供學有餘力或有興趣的學生參考。此外，本書還配有用LaTeX精心製作的PDF課件，方便授課教師使用。 本書可作為基礎數學、概率統計、應用數學、大數據、管理科學與工程、金融工程等專業的本科教材，也可作為相關專業研究生基礎課程的教材或參考書。目錄 第1章 導論與預備知識1 1 數據分析的研究對象 1 2 向量空間 1 3 范數 1 4 內積空間 1 5 線性變換 1 6 特徵值與特徵向量 1 7 正交補空間和保范變換 1 8 多維隨機變數 1 8 1 隨機向量的分佈和獨立性 1 8 2 隨機向量的數字特徵 1 8 3 多維正態分佈 1 9 多元統計量及抽樣分佈 1 9 1 總體、樣本和統計量 1 9 2 估計量的評價標準 1 9 3 常用的多元抽樣分佈 拓展閱讀建議 第1章習題 第2章 方差分析 2 1 單變數的均值檢驗 2 2 單變數的方差分析 2 3 多元均值檢驗 2 4 多元方差分析 2 5 協方差矩陣相等的檢驗 2 6 MATLAB方差分析工具 拓展閱讀建議 第2章習題 第3章 關於總體分佈的檢驗和獨立性檢驗 3 1 擬合優度檢驗 3 1 1 多項分佈的中心極限定理 3 1 2 擬合優度檢驗 3 1 3 理論分佈中含有未知參數的擬合優度檢驗 3 2 正態性檢驗 3 2 1 圖示法 3 2 2 擬合優度檢驗 3 2 3 Kolmogorov-Smirnov檢驗 3 2 4 偏度和峰度 3 2 5 Jarque-Bera檢驗 3 3 獨立性檢驗 3 3 1 引例 3 3 2 列聯表分析 拓展閱讀建議 第3章習題 第4章 奇異值分解 4 1 奇異值分解定理 4 2 幾何解釋 4 3 應用 4 3 1 矩陣的低秩逼近和數據壓縮 4 3 2 超定線性方程組和矩陣的偽逆 拓展閱讀建議 第4章習題 第5章 多元線性回歸分析 5 1 線性回歸模型 5 2 最小二乘估計 5 3 幾何解釋 5 4 偏相關係數 5 5 線性回歸模型的推斷及評價 5 6 實例 拓展閱讀建議 第5章習題 第6章 主成分分析 6 1 概述 6 2 數學模型 6 3 主成分模型的解 6 4 主成分的性質 6 5 主成分分析的計算實現 6 6 實踐中需要考慮的問題 6 6 1 適合用主成分法降維的數據 6 6 2 是否先對數據進行標準化處理 6 6 3 應該保留多少個主成分 6 7 實例 拓展閱讀建議 第6章習題 第7章 因子分析 7 1 概述 7 2 數學模型 7 3 因子模型的參數估計 7 3 1 主成分法 7 3 2 主因子法 7 3 3 極大似然估計 7 3 4 三種參數估計法的比較 7 4 因子旋轉 7 4 1 基本思想 7 4 2 因子旋轉方法 7 4 3 應用實例 7 5 因子得分的估計 7 5 1 最小二乘法 7 5 2 加權最小二乘估計 7 5 3 回歸法 7 5 4 因子正交旋轉對因子得分的影響 7 5 5 應用實例 拓展閱讀建議 第7章習題 第8章 聚類分析 8 1 概述 8 2 相似性度量 8 2 1 距離 8 2 2 相似係數 8 2 3 用MATLAB計算距離矩陣和不相似度矩陣 8 3 系統聚類法 8 3 1 常用的系統聚類法 8 3 2 系統聚類法的步驟 8 3 3 系統聚類的實現 8 3 4 系統聚類法的性質 8 4 K-均值聚類 8 4 1 基本思想與演算法 8 4 2 MATLAB實現 8 5 聚類分析實踐中常遇到的問題 8 5 1 變數的選取 8 5 2 確定類的個數 8 5 3 聚類結果的解釋 拓展閱讀建議 第8章習題 第9章 多維標度分析 9 1 概述 9 2 多維標度分析的古典解 9 2 1 基本概念 9 2 2 歐氏距離結構的充要條件 9 2 3 多維標度分析的古典解 9 2 4 計算實例 9 3 多維標度分析的古典解與主成分的聯繫 9 4 非度量多維標度分析 9 4 1 概念及原理 9 4 2 實現 拓展閱讀建議 第9章習題 第10章 判別分析和邏輯回歸分析 10 1 概述 10 2 兩個總體的判別分析 10 2 1 判別模型 10 2 2 正態總體的平均錯判成本最小判別法 10 2 3 應用實例 10 3 多個總體的判別分析 10 3 1 后驗概率和Bayes公式 10 3 2 Bayes判別法 10 3 3 平均錯判成本最小判別法 10 3 4 計算實例 10 4 Fisher線性判別分析 10 4 1 基本思想 10 4 2 Fisher線性判別函數 10 4 3 計算實例 10 4 4 MATLAB的判別分析函數 10 5 邏輯回歸模型 10 5 1 基本思想及數學模型 10 5 2 模型參數估計 10 5 3 利用邏輯回歸模型分類 10 5 4 假設檢驗 10 5 5 應用實例 10 6 多分類的softmax回歸模型 10 6 1 模型與參數估計方法 10 6 2 應用實例 拓展閱讀建議 第10章習題 第11章 典型相關分析 11 1 概述 11 2 數學模型及求解 11 2 1 數學模型 11 2 2 模型求解 11 2 3 典型相關係數的顯著性檢驗 11 3 MATLAB實現及應用實例 11 3 1 MATLAB實現 11 3 2 應用實例 拓展閱讀建議 第11章習題 附錄A x2分佈、t分佈和F分佈 附錄B 多元正態總體參數的極大似然估計 附錄C 順序統計量和經驗分佈函數 C 1 順序統 詳細資料或其他書籍請至台灣高等教育出版社查詢，查後請於PChome商店街私訊告知ISBN或書號，我們即儘速上架。 |
