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金光 著 / 国防工业出版社 / 2013-08 / 平装
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上书时间2023-12-08
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数据分析与建模方法
《数据分析与建模方法》面向复杂统计问题求解和统计工程需求,介绍现代统计的基本原理和方法,内容涵盖经典统计、贝叶斯统计、统计学习等统计理论以及计算密集型方法和探索性分析方法,涉及数据特征分析、模型参数推断、回归分析建模和系统状态估计等问题。每章后编配有习题。
《数据分析与建模方法》适合作为高等学校自动控制、管理科学与工程等专业的研究生或高年级本科生教材,也可供从事数据分析与建模、装备试验与评价、随机信号处理等技术专题研究的科技工作者学习与参考。
第1章经典统计方法1.1点估计1.1.1最优估计的意义1.1.2极大似然估计原理1.1.3数据缺失与EM算法1.1.4极大似然估计的变种1.2假设检验1.2.1小概率事件原理1.2.2最优检验与N-P引理1.2.3关于假设检验的几个问题1.2.4序贯概率比检验1.3区间估计1.3.1Neyman区间估计1.3.2其他区间估计1.3.3构造“最好的”置信区间1.4自助法1.4.1自助法原理1.4.2自助法点估计1.4.3自助法区间估计1.4.4自助法假设检验1.4.5关于自助法的注意事项练习题第2章回归分析2.1一元线性回归分析2.1.1一元线性回归模型2.1.2最小二乘法2.1.3回归方程的检验2.2多元线性回归分析2.2.1多元线性回归与最小二乘法2.2.2回归方程的检验2.2.3一些问题的讨论2.2.4最小二乘估计的改进2.2.5回归分析中的自助法2.3含定性变量的回归2.3.1自变量含定性变量情形2.3.2因变量是定性变量情形2.3.3Logistic回归模型练习题第3章状态估计3.1线性系统卡尔曼滤波3.1.1卡尔曼滤波基本思想3.1.2离散系统卡尔曼滤波3.1.3连续系统卡尔曼滤波3.1.4滤波的稳定性和发散问题3.2非线性系统卡尔曼滤波3.2.1问题的提出3.2.2线性化滤波方法3.2.3广义卡尔曼滤波方法3.3粒子滤波3.3.1贝叶斯状态估计3.3.2序贯重要性抽样3.3.3在线状态估计问题练习题第4章统计决策与贝叶斯方法4.1统计决策概述4.1.1统计决策问题描述4.1.2期望损失、决策法则4.1.3决策原理的讨论4.2先验信息的表示4.2.1无信息先验4.2.2最大熵先验4.2.3用边际分布确定先验4.2.4先验选择的矩方法4.3贝叶斯推断4.3.1后验分布4.3.2点估计4.3.3区间估计4.3.4假设检验4.3.5序贯后验加权检验4.4贝叶斯决策4.4.1参数估计4.4.2假设检验4.4.3序贯决策练习题第5章数据特征分析5.1数据分布特征分析5.1.1集中趋势的度量5.1.2变异程度的度量5.1.3偏度和峰度特征5.2数据相关特征分析5.2.1单相关分析5.2.2复相关和偏相关分析5.2.3典型相关分析5.3数据聚类特征分析5.3.1相似系数和距离5.3.2系统聚类法5.3.3动态聚类法5.3.4模糊聚类法5.4数据成分特征分析5.4.1主成分分析方法5.4.2投影寻踪方法5.4.3流形学习方法5.5动态数据特征分析5.5.1平稳动态数据特征分析5.5.2一般动态数据运动成分分析5.6数据图形化方法5.6.1一维数据图形化5.6.2二维数据图形化5.6.3三维数据图形化5.6.4高维数据图形化第6章统计学习方法6.1风险最小化问题6.1.1经验风险最小化6.1.2结构风险最小化6.2支持向量机6.2.1线性分类器6.2.2软间隔优化6.2.3非线性分类器6.2.4支持向量机回归6.3相关向量机6.3.1基本原理6.3.2算法实现6.3.3性能分析练习题参考文献
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开播时间:09月02日 10:30