道路工程數據分析-原理與方法董僑陳雪琴 (美)黃寶山 9787576607444 【台灣高等教育出版社】

Name: 道路工程數據分析-原理與方法 董僑 陳雪琴 (美)黃寶山 9787576607444 【台灣高等教育出版社】
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書名：道路工程數據分析-原理與方法
ISBN：9787576607444
出版社：東南大學
著編譯者：董僑陳雪琴 (美)黃寶山
頁數：365
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1560769
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內容簡介

本書介紹道路工程領域數據分析原理與方法，包括基本的數據統計描述和顯著性檢驗，針對試驗數據的方差分析及試驗設計，傳統的線性、多項式、非線性、回歸分析，針對特殊因變數的邏輯回歸、計數數據模型、生存分析、時間序列、隨機過程等方法，針對多元數據的主成分分析、因子分析、聚類分析等無監督機器學習方法，人工智慧中常用的決策樹、支持向量機、神經網路、判別分析等有監督機器學習方法，以及結構方程模型、馬爾科夫蒙特卡洛抽樣方法等方法。

1 Pavement Performance Data
Abstract
1 1 Introduction
1 2 Pavement Performance Indices
1 2 1 Development of Pavement Performance Indices
1 2 2 Pavement Performance Indices in China
1 3 Pavement Management System
1 4 Pavement Performance Models
1 4 1 Classic Pavement Performance Models
1 4 2 Time-Performance Models
1 5 The LTPP Database
1 5 1 The LTPP program
1 5 2 Asphalt Pavement Performance Data in LTPP
1 6 Data Analysis in Pavement Engineering
1 6 1 An Overview
1 6 2 Machine Learning Methods
1 6 3 Summary
Questions
References
2 Fundamentals of Statistics
Abstract
2 1 Introduction
2 2 Random Variables
2 2 1 Discrete Random Variables
2 2 2 Continuous Random Variables
2 2 3 Joint Distribution
2 3 Statistical Descriptions of Data
2 3 1 Sampling Methods
2 3 2 Numerical Summaries
2 3 3 Graphical Summaries
2 3 4 Covariance and Correlation
2 4 Functions of Normal Distributions
2 4 1 Distributions of the Sample Mean and Variance
2 4 2 Comparison of Two Sample Means and Variance
2 5 Statistical Inference
2 5 1 Point Estimate
2 5 2 Interval Estimate
2 6 Hypothesis Tests
2 6 1 Concepts and Procedures
2 6 2 One-Tailed and Two-Tailed Tests
2 6 3 Tests for One Sample
2 6 4 Tests for Two Samples
2 6 5 Proportion Tests
2 7 Case : Significance Test of Concrete Strength
2 7 1 Background and Data
2 7 2 Discussion of Results
Questions
References
3 Design of Experiments
Abstract
3 1 Introduction
3 1 1 Design of Experiments
3 1 2 Analysis of Variance
3 2 Design of Experiments
3 2 1 Definition
3 2 2 Principles
3 2 3 Types of Experimental Designs

4 Regression
5 Logistic Regression
6 Count Data Model
7 Survival Analysis
8 Time Series
9 Stochastic Process
10 Decision Trees and Ensemble Learning
11 Neural Networks
12 Support Vector Machine and k-Nearest Neighbors
13 Principal Component Analysis
14 Factor Analysis
15 Cluster Analysis
16 Discriminant Analysis
17 Structural Equation Model
18 Markov Chain Monte Carlo
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