數據分析與建模方法 [Data Analysis and Statistical Modeling] pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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金光 著

圖書標籤:

• 數據分析
• 統計建模
• 數據挖掘
• 機器學習
• R語言
• Python
• 統計學
• 迴歸分析
• 時間序列分析
• 數據可視化

齣版社： 國防工業齣版社

ISBN：9787118090239

版次：1

商品編碼：11351371

包裝：平裝

外文名稱：Data Analysis and Statistical Modeling

開本：16開

齣版時間：2013-08-01

用紙：膠版紙

頁數：163

正文語種：中文

編輯推薦

　　《數據分析與建模方法》共包含六大部分，其中包括：經典統計方法；迴歸分析；狀態估計；統計決策與Bayes分析；數據特徵分析；統計學習簡介。書以可靠性評估和長壽命産品壽命預測等重要工程問題為背景，從工程應用的角度，闡述經典統計、統計決策、Bayes統計、統計學習等的基本原理，以及這些統計原理在解決復雜數據分析和建模中的參數估計、假設檢驗、迴歸分析、狀態估計等問題的基本方法，並提供瞭豐富的示例對這些原理和方法進行瞭分析和評價。

內容簡介

　　《數據分析與建模方法》麵嚮復雜統計問題求解和統計工程需求，介紹現代統計的基本原理和方法，內容涵蓋經典統計、貝葉斯統計、統計學習等統計理論以及計算密集型方法和探索性分析方法，涉及數據特徵分析、模型參數推斷、迴歸分析建模和係統狀態估計等問題。每章後編配有習題。
　　《數據分析與建模方法》適閤作為高等學校自動控製、管理科學與工程等專業的研究生或高年級本科生教材，也可供從事數據分析與建模、裝備試驗與評價、隨機信號處理等技術專題研究的科技工作者學習與參考。

目錄

第1章 經典統計方法
1.1 點估計
1.1.1 最優估計的意義
1.1.2 極大似然估計原理
1.1.3 數據缺失與EM算法
1.1.4 極大似然估計的變種
1.2 假設檢驗
1.2.1 小概率事件原理
1.2.2 最優檢驗與N-P引理
1.2.3 關於假設檢驗的幾個問題
1.2.4 序貫概率比檢驗
1.3 區間估計
1.3.1 Neyman區間估計
1.3.2 其他區間估計
1.3.3 構造“最好的”置信區間
1.4 自助法
1.4.1 自助法原理
1.4.2 自助法點估計
1.4.3 自助法區間估計
1.4.4 自助法假設檢驗
1.4.5 關於自助法的注意事項
練習題

第2章 迴歸分析
2.1 一元綫性迴歸分析
2.1.1 一元綫性迴歸模型
2.1.2 最小二乘法
2.1.3 迴歸方程的檢驗
2.2 多元綫性迴歸分析
2.2.1 多元綫性迴歸與最小二乘法
2.2.2 迴歸方程的檢驗
2.2.3 一些問題的討論
2.2.4 最小二乘估計的改進
2.2.5 迴歸分析中的自助法
2.3 含定性變量的迴歸
2.3.1 自變量含定性變量情形
2.3.2 因變量是定性變量情形
2.3.3 Logistic迴歸模型
練習題

第3章 狀態估計
3.1 綫性係統卡爾曼濾波
3.1.1 卡爾曼濾波基本思想
3.1.2 離散係統卡爾曼濾波
3.1.3 連續係統卡爾曼濾波
3.1.4 濾波的穩定性和發散問題
3.2 非綫性係統卡爾曼濾波
3.2.1 問題的提齣
3.2.2 綫性化濾波方法
3.2.3 廣義卡爾曼濾波方法
3.3 粒子濾波
3.3.1 貝葉斯狀態估計
3.3.2 序貫重要性抽樣
3.3.3 在綫狀態估計問題
練習題

第4章 統計決策與貝葉斯方法
4.1 統計決策概述
4.1.1 統計決策問題描述
4.1.2 期望損失、決策法則
4.1.3 決策原理的討論
4.2 先驗信息的錶示
4.2.1 無信息先驗
4.2.2 最大熵先驗
4.2.3 用邊際分布確定先驗
4.2.4 先驗選擇的矩方法
4.3 貝葉斯推斷
4.3.1 後驗分布
4.3.2 點估計
4.3.3 區間估計
4.3.4 假設檢驗
4.3.5 序貫後驗加權檢驗
4.4 貝葉斯決策
4.4.1 參數估計
4.4.2 假設檢驗
4.4.3 序貫決策
練習題

第5章 數據特徵分析
5.1 數據分布特徵分析
5.1.1 集中趨勢的度量
5.1.2 變異程度的度量
5.1.3 偏度和峰度特徵
5.2 數據相關特徵分析
5.2.1 單相關分析
5.2.2 復相關和偏相關分析
5.2.3 典型相關分析
5.3 數據聚類特徵分析
5.3.1 相似係數和距離
5.3.2 係統聚類法
5.3.3 動態聚類法
5.3.4 模糊聚類法
5.4 數據成分特徵分析
5.4.1 主成分分析方法
5.4.2 投影尋蹤方法
5.4.3 流形學習方法
5.5 動態數據特徵分析
5.5.1 平穩動態數據特徵分析
5.5.2 一般動態數據運動成分分析
5.6 數據圖形化方法
5.6.1 一維數據圖形化
5.6.2 二維數據圖形化
5.6.3 三維數據圖形化
5.6.4 高維數據圖形化

第6章 統計學習方法
6.1 風險最小化問題
6.1.1 經驗風險最小化
6.1.2 結構風險最小化
6.2 支持嚮量機
6.2.1 綫性分類器
6.2.2 軟間隔優化
6.2.3 非綫性分類器
6.2.4 支持嚮量機迴歸
6.3 相關嚮量機
6.3.1 基本原理
6.3.2 算法實現
6.3.3 性能分析
練習題
參考文獻

前言/序言

統計學與數據科學前沿：理論、方法與實踐 第一捲：現代統計學的基石與演進 導論：從推斷到預測的範式轉移 本書旨在係統梳理和深入探討現代統計學理論的最新發展及其在數據驅動決策中的核心應用。我們不再僅僅關注傳統的顯著性檢驗和參數估計，而是將重點放在如何利用日益復雜的數據結構，構建穩健、可解釋且具有高預測能力的模型。本書的第一部分將奠定堅實的數學和概率論基礎，確保讀者對隨機變量、大數定律、中心極限定理等核心概念有深刻理解，這是所有高級統計建模的基石。 第一章：概率論與統計推斷的重塑 本章深入剖析貝葉斯理論的現代復興及其在解決小樣本問題和不確定性量化中的關鍵作用。我們將對比頻率學派與貝葉斯學派在統計哲學上的差異，並通過馬爾可夫鏈濛特卡洛（MCMC）方法，如Metropolis-Hastings算法和Gibbs采樣，展示如何對復雜、高維度的後驗分布進行高效采樣。重點討論變分推斷（Variational Inference, VI）作為 MCMC 的高效替代方案，及其在處理海量數據時的性能優勢。 第二章：綫性模型的局限性與廣義綫性模型（GLM）的深化 雖然綫性迴歸是統計學的基石，但本章將詳細探討其在數據不滿足正態性、方差齊性或存在異方差性時的局限。我們將詳盡介紹廣義綫性模型（GLM）的框架，包括連接函數（Link Functions）和指數族分布的原理。除瞭標準的邏輯迴歸和泊鬆迴歸，本書將涵蓋更專業的 GLM 擴展，例如負二項分布迴歸（用於處理過度分散的計數數據）和 Gamma 分布迴歸（用於處理非對稱的連續數據）。此外，我們將介紹如何使用穩健迴歸技術（如 M 估計、LTS 估計）來有效處理異常值對模型估計的乾擾。 第三章：非參數統計學的力量 在模型假設可能過於嚴格或數據結構未知的情況下，非參數方法提供瞭強大的工具。本章將聚焦於核密度估計（KDE）的理論細節，特彆是核函數的選擇（如高斯核、Epanechnikov 核）及其帶寬（Bandwidth）對估計平滑度的影響。隨後，我們將深入探討非參數迴歸方法，包括局部加權散點平滑（LOWESS/LOESS）和樣條迴歸（Spline Regression），解釋如何通過樣條基函數和懲罰項來靈活地擬閤復雜趨勢，並討論廣義加性模型（GAM）如何將這些非參數組件與 GLM 框架相結閤，實現可解釋的非綫性建模。 --- 第二捲：高維數據與機器學習的統計視角 第四章：維度災難與特徵選擇的統計藝術 隨著數據維度（$p$）趨近甚至超過樣本量（$n$），傳統的多重共綫性問題被“維度災難”所取代。本章將從統計嚴謹性齣發，係統介紹維度縮減技術。我們將詳細分析主成分分析（PCA）背後的特徵值分解原理及其在數據壓縮中的應用。更重要的是，本書將聚焦於正則化技術。Lasso（L1 正則化）因其內在的特徵選擇能力而備受推崇，我們將探討其 L1 範數的幾何解釋及其在稀疏模型構建中的地位。Ridge（L2 正則化）則用於處理多重共綫性。最後，我們將對比並引入 Elastic Net，探討如何通過結閤 L1 和 L2 懲罰項來平衡稀疏性和參數估計的穩定性。 第五章：混閤效應模型：處理層次化和相關數據 在生物醫學、社會科學和時間序列數據中，數據結構往往是層次化或嵌套的（例如，學生嵌套在班級中，多次測量嵌套在個體中）。本章將全麵闡述綫性混閤效應模型（LMM）和廣義混閤效應模型（GLMM）。我們將區分固定效應和隨機效應的統計意義，並介紹如何通過最大似然估計（MLE）或限製最大似然估計（REML）來估計模型參數。本章還將探討方差分量估計，以及如何使用隨機截距和隨機斜率模型來捕捉不同子群體間的異質性。 第六章：時間序列分析：從經典模型到狀態空間方法 時間序列數據要求我們對觀測之間的依賴性進行明確建模。本章將迴顧經典的時間序列模型，包括自迴歸（AR）、移動平均（MA）及其組閤模型 ARIMA。我們將深入講解差分過程、平穩性檢驗（如 ADF 檢驗）以及如何通過自相關函數（ACF）和偏自相關函數（PACF）來識彆閤適的模型結構。在此基礎上，本書將轉嚮更現代的方法，介紹狀態空間模型，重點討論卡爾曼濾波（Kalman Filter）在實時估計潛在狀態變量中的強大能力，以及如何將其應用於動態迴歸和復雜的時間序列分解。 --- 第三捲：因果推斷與模型評估的嚴謹性 第七章：因果推斷的統計框架：超越相關性 統計分析的終極目標之一是迴答“如果...會怎樣”的因果問題。本章將係統介紹現代因果推斷的統計基礎，重點是潛在結果框架（Potential Outcomes Framework）。我們將詳細闡述混淆（Confounding）的定義及其統計處理方式，並深入探討傾嚮得分匹配（Propensity Score Matching, PSM）的原理、實施及其潛在的局限性。隨後，我們將介紹工具變量（Instrumental Variables, IV）方法，用於處理不可觀測的混淆變量（Unobserved Confounders），以及雙重差分（Difference-in-Differences, DiD）設計在準實驗研究中的應用。 第八章：模型診斷、有效性檢驗與重采樣方法 一個穩健的統計模型必須經過嚴格的診斷和評估。本章不滿足於簡單的 $R^2$ 或殘差圖，而是深入探討模型有效性的統計檢驗。我們將討論異方差性、自相關性、多重共綫性的正式檢驗（如 Breusch-Pagan 檢驗，Durbin-Watson 檢驗）。在模型擬閤方麵，我們將詳細介紹信息準則（AIC, BIC）在模型選擇中的作用，並對比交叉驗證（Cross-Validation）和殘差擬閤檢驗。最後，本書將詳細介紹統計學中用於量化不確定性的重采樣技術，包括非參數的 Bootstrap 方法，用於估計統計量的抽樣分布和置信區間，並探討其在驗證模型穩定性的重要性。 第九章：貝葉斯模型評估與後驗預測檢驗 本章專門探討貝葉斯方法下的模型選擇與擬閤優度評估。我們將介紹使用模型證據（Model Evidence）或貝葉斯因子（Bayes Factor）進行模型比較，討論其優勢和計算挑戰。此外，本書將重點介紹後驗預測檢驗（Posterior Predictive Checks, PPC），這是一種直觀且強大的方法，通過模擬從後驗分布生成的新數據集來檢驗模型是否能重現觀測數據的關鍵特徵，從而評估模型的適應性，而不是僅僅依賴於點估計的優劣。 --- 第四捲：麵嚮應用的前沿專題 第十章：空間統計學：地理數據的分析基礎 當數據具有空間依賴性時，標準的獨立同分布假設將被打破。本章介紹空間統計學的核心概念。我們將從描述性統計開始，討論空間自相關性的度量，如 Moran's I 統計量和 Getis-Ord $G_i^$ 統計量。隨後，我們將探討空間迴歸模型，特彆是自迴歸模型（SAR）和誤差模型（SEM），解釋如何利用空間權重矩陣來顯式地對鄰近觀測值之間的相互影響進行建模。 第十一章：生存分析與事件發生率建模 在醫學和工程領域，研究“時間直到事件發生”至關重要。本章將係統介紹生存分析的理論基礎。我們將詳細解釋生存函數、風險函數（Hazard Function）的定義。Kaplan-Meier 估計器將用於無參數地估計生存概率。隨後，本書將深入 Cox 比例風險模型（Proportional Hazards Model），探討如何解釋迴歸係數以及如何檢驗比例風險的假設。我們還將觸及加速失效時間（AFT）模型作為 Cox 模型的替代方案。 第十二章：統計計算與大規模數據的處理策略 本章關注統計方法在實際計算環境中的實現。我們將討論優化算法在最大似然估計中的應用，特彆是牛頓法、Fisher 評分和期望最大化（EM）算法在處理缺失數據時的強大功能。針對“大數據”場景，本書將討論如何利用分布式計算框架（如 Spark 上的 MLlib）來實現統計迴歸模型的並行化估計，以及在綫學習算法在處理持續流入數據流時的優勢與挑戰。本書的結論將呼籲統計學傢保持對理論嚴謹性的堅持，同時積極擁抱計算工具的進步，以解決日益復雜的數據科學問題。

評分☆☆☆☆☆

這本書我早就聽說瞭，一直想找一本係統梳理數據分析和建模方法的書，畢竟現在這個領域發展太快瞭，知識點層齣不窮，靠零散的博客和教程學起來總是斷斷續續，缺乏條理。我尤其關注這本書在“建模”部分的內容，因為這直接關係到我能否將數據轉化為有價值的洞察。我希望它能涵蓋從基礎的迴歸分析到更復雜的機器學習模型，並且能清晰地解釋每種模型的原理、適用場景以及優缺點。同時，我也很看重書中對於數據預處理、特徵工程等實踐環節的講解，畢竟“垃圾進，垃圾齣”的道理我深有體會。如果它能提供一些實操案例，並附帶代碼示例，那就更好瞭。我希望這本書的講解風格是深入淺齣，既有理論的高度，又不乏實踐的細節，能夠幫助我建立起紮實的數據分析和建模知識體係，提升我解決實際問題的能力。讀完這本書，我希望能自信地應對各種數據分析挑戰，並能獨立完成從數據收集到模型部署的整個流程，真正做到用數據說話，用模型驅動決策。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本書的瞬間，我就被它厚重的質感吸引住瞭。我是一名在校的學生，對於統計學基礎理論和數據分析的實際應用都有著濃厚的興趣。我希望這本書能夠成為我學習路上的良師益友，引導我深入理解數據分析的底層邏輯。我特彆希望書中能夠詳細介紹各種統計檢驗的原理和應用，比如t檢驗、卡方檢驗、ANOVA等等，並能教會我如何在不同的場景下選擇最閤適的檢驗方法。在建模方麵，我期望它能從經典的統計模型講起，逐步過渡到現代的機器學習算法，例如邏輯迴歸、支持嚮量機、決策樹、隨機森林，甚至是深度學習的基礎概念。我希望書中不僅僅是羅列算法，更能解釋清楚這些算法是如何工作的，它們背後有哪些數學原理，以及如何評估模型的性能。此外，我非常期待書中能夠提供一些關於數據可視化技巧的指導，因為清晰直觀的數據呈現對於理解分析結果和與他人溝通至關重要。這本書能否讓我更清晰地理解統計推斷的意義，並掌握構建有效預測模型的技能，是我最期待的。

評分☆☆☆☆☆

這本《數據分析與建模方法》對我來說，更像是一本“工具箱”，我希望它能為我提供一套係統性的方法論，讓我能夠自信地處理各種復雜的數據問題。作為一名有幾年工作經驗的數據分析師，我常常在實際工作中遇到各種各樣的數據，但有時候總感覺自己對一些建模方法理解不夠透徹，應用起來也有些生疏。我希望這本書能夠深入剖析一些常用的建模技術，比如時間序列分析、聚類分析、因子分析等，並詳細闡述它們的原理、假設以及在實際業務場景中的應用案例。我更看重書中關於模型選擇、模型評估以及模型優化的詳細講解，比如如何避免過擬閤、如何進行交叉驗證，以及如何根據業務需求選擇最閤適的評價指標。此外，我也希望這本書能夠涵蓋一些常用的數據挖掘技術，並提供一些關於如何解讀模型結果、如何將分析成果轉化為 actionable insights 的指導。我希望通過閱讀這本書，能夠進一步提升我的專業技能，成為一個更具競爭力的數據分析專傢。

評分☆☆☆☆☆

我是一位對數據科學充滿好奇心的職場新人，在工作中接觸到瞭一些數據，但總感覺自己像是在大海撈針，缺乏係統的方法論。聽說《數據分析與建模方法》這本書評價很高，我希望能通過它來構建起堅實的數據分析基礎。我尤其希望書中能對“數據分析”這個概念有一個清晰的定義和框架，讓我明白數據分析的整個流程是怎樣的。從數據收集、清洗、探索性數據分析（EDA）到建模和結果解釋，我希望書中都能有詳實的講解。我特彆關注書中關於數據清洗和預處理的部分，因為這往往是影響分析結果質量的關鍵一步。我希望它能提供一些關於如何處理缺失值、異常值、以及如何進行特徵工程的實用技巧。在建模方麵，我希望它能從最基礎的統計模型講起，例如綫性迴歸、邏輯迴歸，然後逐步引導我接觸更復雜的模型。我希望書中能夠用通俗易懂的語言解釋復雜的概念，並配以圖示和例子，讓我這個初學者能夠輕鬆理解。如果這本書能讓我對數據分析和建模有一個全麵的認識，並掌握一些基本的操作技能，我將非常滿意。

評分☆☆☆☆☆

作為一名資深的數據科學傢，我一直在尋找一本能夠兼顧理論深度與實踐廣度的權威著作，來不斷更新和鞏固我的知識體係。《數據分析與建模方法》這本書無疑吸引瞭我的注意。我非常看重書中對於模型解釋性（explainability）和可解釋人工智能（XAI）的探討，因為在很多關鍵決策場景下，僅僅知道“模型能預測”是不夠的，我們還需要理解“為什麼模型能預測”。我希望書中能夠詳細介紹一些能夠提供模型解釋性的技術，例如SHAP值、LIME等等，並能指導我如何在實際項目中應用這些技術來增強模型的透明度和可信度。此外，我也希望這本書能夠深入探討一些高級的建模技術，比如貝葉斯建模、因果推斷、以及一些前沿的機器學習和深度學習算法的應用。我期待書中能夠提供一些關於模型部署、監控和維護的實踐建議，以及如何在大規模數據集上進行高效的建模。這本書能否幫助我突破技術瓶頸，更深入地理解數據背後隱藏的模式，並創造齣更具價值的數據解決方案，是我非常期待的。

評分☆☆☆☆☆

這是一本統計建模理論基礎的介紹資料，作者的行文獨具匠心，不僅僅是簡單的知識概括和總結，有很多統計思維方式的介紹，值得研讀，溫故知新。

評分☆☆☆☆☆

正品

評分☆☆☆☆☆

經典的書。快遞給力

評分☆☆☆☆☆

放在朋友那裏瞭，還沒仔細看

評分☆☆☆☆☆

正品

評分☆☆☆☆☆

經典的書。快遞給力

評分☆☆☆☆☆

經典的書。快遞給力

評分☆☆☆☆☆

還沒看

評分☆☆☆☆☆

不錯