回歸分析：方法、數(shù)據(jù)與R的應(yīng)用

定　價：￥41.90

作　者：	劉超
出版社：	高等教育出版社
叢編項(xiàng)：
標(biāo)　簽：	暫缺

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ISBN：	9787040524222	出版時間：	2019-12-01	包裝：
開本：		頁數(shù)：	272	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡介

　　數(shù)據(jù)已經(jīng)成為許多人日常生活的一部分，數(shù)據(jù)分析的需求也日益提高。本書嘗試了解學(xué)習(xí)者的想法和需要，以初學(xué)者的視角力求讓讀者能夠輕松、愉快地了解回歸分析的基本思想和應(yīng)用價值?；趯?shí)際數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和歸納演繹的認(rèn)知規(guī)律，本書精心挑選了豐富的實(shí)例，形象生動而又系統(tǒng)詳盡地闡述了回歸分析的基本理論和具體的應(yīng)用技術(shù)，還輔以啟發(fā)式的分析和直觀的圖形方法，不僅從理論上介紹了當(dāng)今統(tǒng)計學(xué)中用到的傳統(tǒng)回歸方法，還補(bǔ)充介紹了伴隨著大數(shù)據(jù)而產(chǎn)生的前沿的回歸方法。同時，基于數(shù)據(jù)處理實(shí)際過程指出方法的不足，提供相應(yīng)的改進(jìn)思路，為讀者呈現(xiàn)出思路清晰、易于操作的回歸建模過程。本書也用回歸分析的觀點(diǎn)介紹了部分機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)絡(luò)，為讀者呈現(xiàn)一個“大”回歸建模的分析框架。本書可讀性強(qiáng)，語言輕松活潑，內(nèi)容通俗易懂，R軟件的使用也便于讀者模仿練習(xí)。\t本書可作為高等學(xué)校理、工、農(nóng)、醫(yī)、經(jīng)濟(jì)、管理、人文社會科學(xué)專業(yè)以及其他領(lǐng)域的統(tǒng)計學(xué)教材，也可以供從事商務(wù)活動和經(jīng)濟(jì)分析等實(shí)際工作的各類人員參考。

作者簡介

　　劉超，中國人民大學(xué)統(tǒng)計學(xué)博士，現(xiàn)為北京航空航天大學(xué)數(shù)學(xué)科學(xué)學(xué)院副教授。主持國家社科基金等10余項(xiàng)課題，在國內(nèi)外期刊發(fā)表30余篇論文。獲得寶鋼優(yōu)秀教師獎、北航藍(lán)天新星等10余項(xiàng)教學(xué)科研獎勵。出版統(tǒng)計學(xué)教材和譯著等10余本。

圖書目錄

第1章緒論
1．1 “回歸”的由來
1．2 回歸模型的作用
1．3 回歸模型的一般形式
1．4 回歸分析的基本概念
1．5 回歸分析的數(shù)據(jù)收集
1．6 回歸分析的方法體系
1．7 R軟件的使用簡介
1．8 小結(jié)
練習(xí)題
第2章一元線性回歸
2．1 基本模型
2．2 數(shù)據(jù)描述
2．3 模型估計
2．4 模型檢驗(yàn)和評價
2．5 殘差與回歸值
2．6 預(yù)測
2．7 小結(jié)
練習(xí)題
第3章多元線性回歸
3．1 基本模型
3．2 數(shù)據(jù)描述
3．3 模型估計
3．4 模型檢驗(yàn)和評價
3．5 殘差與回歸值
3．6 預(yù)測
3．7 小結(jié)
練習(xí)題
第4章模型診斷
4．1 檢驗(yàn)誤差假設(shè)
4．2 檢測異常觀測
4．3 檢查模型結(jié)構(gòu)
4．4 小結(jié)
練習(xí)題
第5章自變量的問題
5．1 測量誤差
5．2 測量尺度
5．3 共線性
5．4 小結(jié)
練習(xí)題
第6章誤差的問題
6．1 廣義最小二乘
6．2 加權(quán)最小二乘
6．3 擬合不足的檢驗(yàn)
6．4 穩(wěn)健回歸
6．5 分位數(shù)回歸
6．6 小結(jié)
練習(xí)題
第7章模型選擇
7．1 基于標(biāo)準(zhǔn)的方法
7．2 基于檢驗(yàn)的方法
7．3 小結(jié)
練習(xí)題
第8章收縮方法
8．1 嶺回歸
8．2 Lasso
8．3 自適應(yīng)Lasso
8．4 主成分回歸
8．5 偏最小二乘回歸
8．6 小結(jié)
練習(xí)題
第9章非線性回歸
9．1 因變量的變換
9．2 自變量的變換
9．3 多項(xiàng)式回歸
9．4 分段回歸
9．5 內(nèi)在的非線性回歸
9．6 小結(jié)
練習(xí)題
第10章廣義線性模型
10．1 基本原理
10．2 Logistic回歸模型
10．3 Softmax回歸模型
10．4 Poisson回歸模型
10．5 小結(jié)
練習(xí)題
第11章非參數(shù)回歸
11．1 核估計
11．2 局部回歸
11．3 樣條
11．4 小波
11．5 非參數(shù)多元回歸
11．6 加法模型
11．7 小結(jié)
練習(xí)題
第12章機(jī)器學(xué)習(xí)的回歸模型
12．1 決策樹
12．2 隨機(jī)森林
12．3 AdaBoost模型
12．4 小結(jié)
練習(xí)題
第13章人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
13．1 基本模型
13．2 三層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
13．3 類似于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的統(tǒng)計模型
13．4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用
13．5 小結(jié)
練習(xí)題
第14章缺失數(shù)據(jù)
14．1 缺失數(shù)據(jù)的類型
14．2 刪除法
14．3 單一插補(bǔ)法
14．4 多重插補(bǔ)法
14．5 小結(jié)
練習(xí)題
索引