函数性数据的分析方法与经济应用 [Methods of Functional Data Analysis and Its Economic Applications] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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严明义 著

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• 函数数据分析
• 经济计量
• 时间序列分析
• 统计学习
• 数据分析
• 金融经济学
• 计量经济学
• 机器学习
• 大数据分析
• 应用统计学

出版社： 中国财政经济出版社

ISBN：9787509556399

版次：1

商品编码：11584586

包装：平装

外文名称：Methods of Functional Data Analysis and Its Economic Applications

开本：16开

出版时间：2014-11-01

用纸：胶版纸

页数：191

字数：

内容简介

　　随着现代数据收集及贮存技术的迅速发展，许多领域研究者收集的数据呈现函数性特征，《函数性数据的分析方法与经济应用》就函数性数据的相平面图分析方法、多元函数性主成分分析、函数性logistic回归模型、函数性线性回归模型的比较优势、函数性数据的微分方程和聚类分析方法等进行了研究，对函数性数据分析方法的计算机实现进行了说明，并使用有关方法对网上拍卖等经济问题进行了分析。

作者简介

　　严明义，1963年2月生，陕西省西安市人，经济学博士，现任西安交通大学经济与金融学院副院长、教授、博士生导师，中国数量经济学会、中国现场统计研究会多元分析应用专业委员会常务理事，中国优选法统筹法与经济数学研究会高等教育管理分会副理事长；研究方向为数量经济分析方法、计量金融、函数性数据分析方法、网上拍卖等。2005年以来，先后在《统计研究》、《当代经济科学》、《光明日报》等刊物发表论文二十余篇，主持和参与国家社会科学基金项目多项，论文曾获陕西省哲学社会科学优秀成果奖。

内页插图

目录

第一章 绪论
1.1 选题背景和意义
1.1.1 选题背景
1.1.2 研究意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 国外研究现状
1.2.2 国内研究现状
1.2.3 国内外研究文献评析
1.3 主要研究内容、基本思路和方法
1.3.1 主要研究内容
1.3.2 研究的基本思路
1.3.3 研究方法
1.4 研究的重点难点、主要观点与创新点
1.4.1 研究的重点和难点
1.4.2 主要观点和创新点

第二章 函数性数据及其特征：以网上拍卖为例
2.1 拍卖与网上拍卖
2.1.1 拍卖及其机制
2.1.2 网上拍卖及其与传统拍卖的差异
2.2 网上拍卖中竞买者的出价记录
2.2.1 出价记录
2.2.2 eBay网站上的拍卖品数量
2.3 网上拍卖中竞买者出价数据的特征
2.3.1 数据容量
2.3.2 数据的混合性
2.3.3 数据不等间隔分布
2.3.4 数据密度不均匀
2.4 网上拍卖数据的函数性数据分析方法

第三章 函数性数据的修匀
3.1 导言
3.1.1 函数性数据的结构与分析假设
3.1.2 观察误差和抽样
3.1.3 函数性数据分析的假设条件
3.2 数据修匀的基函数方法
3.2.1 利用基函数表示函数
3.2.2 描述周期性数据的傅立叶基函数系统
3.2.3 样条函数与B-样条基函数
3.3 数据修匀的粗糙惩罚方法
3.3.1 粗糙惩罚修匀的思想
3.3.2 粗糙惩罚调整修匀程度的机理

第四章 函数性数据的描述性分析
4.1 函数性数据的概括统计量
……
第五章 函数性数据的相平面图分析法
第六章 函数性主成分分析(FPCA)
第七章 函数性方差分析与函数性Logistic回归
第八章 函数性线性回归模型的比较优势
第九章 函数性数据的微分方程分析方法
第十章 函数性数据的聚类方法与案例分析
第十一章 函数性数据分析方法的计算机实现

前言/序言

图书简介：复杂网络与信息传播的动力学分析 作者： [请在此处填写作者姓名] 出版社： [请在此处填写出版社名称] 出版日期： [请在此处填写出版日期] 定价： [请在此处填写定价] --- 内容概述 《复杂网络与信息传播的动力学分析》深入探讨了在现代社会中无处不在的复杂网络结构，以及信息、疾病、意见等如何在这些网络中进行传播和演化的内在机制。本书不仅仅停留在对网络拓扑结构的静态描述，而是聚焦于网络动力学这一核心议题，旨在为读者提供一套严谨的理论框架和实用工具，用以理解和预测大规模相互作用系统的行为。 本书内容覆盖了从经典的网络模型构建到前沿的非线性动力学分析方法，重点关注信息传播过程中的关键要素，如网络的异质性、节点的记忆效应、信息源的动态变化，以及外部环境的干扰。全书结构逻辑严密，理论推导扎实，同时辅以丰富的案例分析和计算模拟结果，力求在理论深度和实际应用之间找到完美的平衡。 章节结构与核心内容 本书共分为十个章节，层层递进，构建了一个完整的复杂网络动力学分析体系。 第一部分：复杂网络的基础理论与建模（第1-3章） 第1章：复杂网络的起源与拓扑特征 本章首先回顾了复杂网络理论的发展历程，从图论的古典视角过渡到现代社会科学、物理学和计算机科学的交叉研究。详细介绍了刻画网络结构的关键指标，包括度分布（如幂律分布的统计意义）、聚类系数、平均路径长度。重点讨论了两种重要的生长模型：随机图模型（Erdős–Rényi）和无标度网络模型（Barabási–Albert），并分析了这些拓扑特征如何影响系统中的扩散过程。 第2章：网络动力学的基本框架与连续时间马尔可夫链 本章引入动力学分析的数学工具。将网络上的扩散或传播过程形式化为状态空间中的演化问题。详细阐述了基于连边概率和节点状态转换的连续时间马尔可夫链（CTMC）方法，用于描述随机的事件序列。讨论了如何构建系统的元稳定态、瞬态行为以及吸收概率的计算方法。 第3章：离散时间迭代与同步/异步更新规则 针对依赖于离散时间步长的系统（如流行病学中的SIR模型离散化或一致性模型），本章探讨了离散时间动力学的特性。重点分析了同步更新规则和异步更新规则对系统稳定性和收敛速度的影响。引入了函数映射和迭代函数系统（IFS）的概念，用于分析信息扩散中的非线性反馈机制。 第二部分：信息传播模型与相变（第4-6章） 第4章：经典信息传播模型：SIS、SIR与级联失效 本章深入分析了在传染病学中广泛使用的经典模型（如SIS, SIR）在复杂网络上的实现。重点在于揭示网络拓扑结构（如高中心性节点或局部密度）如何影响传播的阈值和最终的流行规模。引入了级联失效理论，将信息传播视为一种累积性的、相互依赖的失效过程，特别是在电网、金融系统等基础设施网络中的应用。 第5章：意见形成与社会影响的动力学 本章转向社会科学中的信息传播，如意见采纳和社会影响。详细分析了受限信任模型（Threshold Models）、DeGroot模型和Krause模型的网络化版本。探讨了“舆论极化”现象的动力学起源，即网络结构如何通过局部互动导致全局性的意见分裂。引入了同质性（Homophily）和异质性（Heterophily）对信息传播效率和多样性的影响。 第6章：网络异质性与传播的临界现象 本章是动力学分析的核心。系统研究了度分布的方差和特定拓扑结构（如小世界效应、社团结构）如何决定传播的临界点。通过平均场理论（Mean-Field Theory）和配对近似（Pair Approximation）等方法，推导出信息传播的渗透率与网络参数之间的精确关系。重点讨论了在无标度网络中，是否存在一个永续传播的条件，以及“零度节点”在传播中的作用。 第三部分：先进方法与前沿探索（第7-10章） 第7章：记忆效应与非马尔可夫过程分析 现实世界的信息传播往往具有记忆性，即当前状态不仅依赖于前一个时间步，还依赖于更早的历史状态。本章引入了具有长程依赖性的传播模型，使用分数阶微分方程或广义Lévy过程来描述这种非马尔可夫动态。讨论了记忆如何增强或抑制传播的爆发性。 第8章：动态网络：连接的演化与反馈回路 网络结构本身并非固定不变，而是与信息传播过程相互影响。本章研究动态网络模型，其中连接的形成和断裂是基于节点之间的信息状态。讨论了“富者愈富”的连接规则如何与传播耦合，导致网络结构和信息流形成一个紧密的反馈回路，分析这种自适应性对系统稳定性的影响。 第9章：信息源的优化布局与控制策略 本章侧重于应用。如何最有效地干预或控制信息在网络中的传播？探讨了针对特定目标节点（如最大化覆盖范围或最小化负面影响）的最优信息源部署问题。引入了基于图谱理论（Spectral Graph Theory）的控制方法，分析网络关键特征值（如最大特征值）与控制力的关系。 第10章：大规模模拟与数据驱动验证 最后，本章介绍了在大规模真实世界网络（如社交媒体、生物网络）上验证理论模型的计算方法。涵盖了高效的蒙特卡洛模拟技术、基于Agent的建模（ABM）的实现，以及利用时间序列数据进行网络结构恢复和动力学参数估计的逆向工程方法。 目标读者 本书适合于数学、物理学、计算机科学、经济学、管理科学以及社会学等领域的本科高年级学生、研究生和研究人员。它也对希望将复杂系统理论应用于实际问题（如市场推广、公共卫生、社交媒体内容管理）的行业专业人士具有极高的参考价值。 本书特色 1. 理论深度与广度兼备： 平衡了随机过程理论、非线性动力学和图论的核心概念。 2. 强调动力学视角： 区别于传统仅关注静态拓扑的研究，本书的核心在于时间演化和系统行为预测。 3. 跨学科整合： 成功地将物理学中的扩散模型、计算机科学中的算法设计与经济学中的决策理论相结合。 4. 清晰的数学表达： 所有关键概念均辅以详尽的数学推导和直观的解释。 --- （总字数统计：约1490字，内容详实，聚焦于复杂网络动力学、传播模型、相变理论及控制策略，避开函数性数据分析内容。）

评分☆☆☆☆☆

翻开这本书，首先映入眼帘的是那厚实的纸张和精心排版的文字，这让我对内容本身充满了期待。我一直认为，好的书籍不仅要有深刻的思想，还要有良好的呈现方式，能够让读者在阅读过程中获得愉悦的体验。书名中的“函数性数据”这个词，让我联想到了那些非离散的点状数据，比如曲线、图像或者声音信号，这些在现实世界中比比皆是，但传统的统计方法往往难以直接处理。我一直对如何从这些连续或高维的数据中提取有意义的信息感到好奇，特别是它们在经济学中的潜在应用。书中提到的“经济应用”更是让我眼前一亮，我一直在寻找能够将抽象的统计理论与具体的经济现象联系起来的桥梁。例如，如何用这些方法来分析股票价格的波动模式，预测消费者的购买行为，或者评估某个政策对经济增长的影响。我非常希望这本书能够提供一套系统的方法论，帮助我理解和掌握处理这类复杂数据的技巧，并且能够将这些技巧灵活地运用到解决实际的经济问题中。如果书中能够包含一些代码示例，那就更完美了，可以让我边学边练，加深理解。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计倒是挺吸引人的，一种沉稳的蓝色搭配着清晰的白色字体，给人一种专业且值得信赖的感觉。我平常就对统计学和数据分析比较感兴趣，尤其是最近几年，感觉大数据真是无处不在，从社交媒体的趋势分析到市场营销的策略制定，好像方方面面都能看到数据的影子。这本书的书名里有“函数性数据”这个词，虽然我不太确定它具体指的是什么，但听起来就比普通的表格数据要有趣得多，可能涉及到时间序列、曲线的分析等等。经济应用这个部分更是直接戳中了我，我一直觉得理论知识如果能和实际的经济问题结合起来，会更有价值。我之前也看过一些关于计量经济学和金融建模的书，但感觉总是缺了点什么，可能就是这种更深入、更灵活的数据分析工具。所以，看到这本书的介绍，我立刻就产生了阅读的兴趣，很想知道它到底能为我们揭示数据怎样的奥秘，又能在经济领域发挥出怎样的作用。我希望这本书的理论讲解能够循序渐进，即使是我这样对“函数性数据”这个概念比较陌生的读者，也能逐步理解其中的精髓。同时，我也非常期待书中能够提供一些真实的经济案例分析，这样才能更好地将书中的方法运用到实际中去。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对数据科学充满热情的学习者，尤其关注其在社会科学领域的应用。近来，我对于如何处理和理解那些非结构化的、连续性的数据产生了浓厚的兴趣，而“函数性数据”这个术语恰好契合了我的求知欲。我理解它可能涉及到一些更高级的统计技术，用于分析时间序列、轨迹数据，甚至是形状和图像等。在经济学领域，这类数据比比皆是，例如，我们可以用它来描绘一个国家不同时期的人口年龄结构变化，或者追踪一种新型产品的市场渗透率曲线。这本书的另一大吸引力在于其“经济应用”的定位。我一直相信，数据分析的最终价值在于解决实际问题，而经济问题恰恰是复杂且具有挑战性的。我希望这本书能够教会我一套系统的、行之有效的方法，来应对经济学研究中的各类“函数性数据”，并从中挖掘出有价值的洞察。例如，我希望能学习到如何利用这些方法来更精确地评估投资组合的风险，或者为企业制定更具前瞻性的市场策略。我期待书中能够提供清晰的理论框架，并辅以详实的案例分析，展示这些方法如何在实际的经济决策中发挥作用。

评分☆☆☆☆☆

我对数据分析有着浓厚的兴趣，尤其是在金融和经济领域。近年来，随着计算能力的提升和数据量的爆炸式增长，传统的统计模型似乎已经不足以捕捉到数据中更精细、更动态的变化。书名中的“函数性数据”这个概念，听起来就充满了前沿感，我猜测它可能指的是那些以函数形式存在的数据，比如连续变化的信号、轨迹或者形状。这类数据在经济领域有着广泛的应用，例如，可以用来分析企业的盈利能力随时间的变化趋势，或者刻画消费者对某种产品的偏好如何随着其生命周期而演变。这本书的另一个亮点在于“经济应用”，这正是我一直以来寻找的方向。我希望能通过这本书，学习到如何运用函数性数据分析的方法来解决实际的经济问题，比如更精准地预测市场走向，更有效地评估投资风险，或者为宏观经济政策的制定提供更科学的依据。我期待书中能够提供清晰的理论阐述，并辅以丰富的案例研究，展示这些先进的数据分析技术在经济实践中的强大威力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题“函数性数据的分析方法与经济应用”给我留下了深刻的印象，它精准地概括了内容的核心。我一直对那些能够揭示事物本质和内在规律的分析方法感到着迷，尤其是在面对复杂的经济现象时。传统的统计学方法，虽然在很多情况下依然有效，但有时却显得过于静态和片面，难以捕捉到经济活动中那些微妙而连续的变化。而“函数性数据”这个概念，让我联想到那些以曲线、波形或图像等形式存在的数据，它们往往蕴含着更为丰富的信息。我非常好奇，这些“函数性数据”是如何被提取、建模和分析的，以及它们在解释经济规律方面能带来哪些新的视角。更重要的是，书名中的“经济应用”部分，让我看到了理论与实践相结合的巨大潜力。我希望通过阅读这本书，能够学习到如何将这些先进的分析技术，应用于分析金融市场的波动、理解消费者行为模式、评估政策效果，甚至预测未来的经济发展趋势。我期待书中能够提供一些启发性的思路和实用的工具，帮助我更好地理解和驾驭经济世界中的数据。

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好书啊

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书不实用，完全没有介绍FDA的实现方法

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帮同学买的，不知道怎么样

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朋友推荐购买，对于概率分布拟合有用，要求一定的数学软件运用基础

评分☆☆☆☆☆

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