时间序列分析与现代谱估计 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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冀振元 著

图书标签:

• 时间序列分析
• 谱估计
• 信号处理
• 统计学
• 数据分析
• 预测
• 随机过程
• 滤波
• 傅里叶变换
• 计量经济学

店铺： 中关村图书大厦旗舰店

出版社： 哈尔滨工业大学出版社发行部

ISBN：9787560357942

商品编码：10320125136

出版时间：2016-03-01

基本信息

书名：全球孩子都爱玩的经典游戏书：蓝精灵4Q潜能开发贴纸系列(IQ提高篇)

：16.80元

作者： 贝约；接力出版社

出版社：接力出版社

出版日期：2014-06-01

ISBN：9787544834315

字数：

页码：23

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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内容提要

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IQ即智商，是指一个人的智力水平。《全球孩子都爱玩的经典游戏书：蓝精灵4Q潜能开发贴纸系列（IQ提高篇）》针对2—5岁幼儿的智力发育特点，从认知能力、语言表达能力、数学逻辑能力和思维能力等方面培养孩子的智商，让孩子在贴纸游戏中获得自信。
　　伴随贴纸过程中的提问，孩子的思考力也随之拓展：一边游戏，一边思考，逐步养成思考、发现、想办法解决问题的思维模型。
　　《全球孩子都爱玩的经典游戏书：蓝精灵4Q潜能开发贴纸系列（IQ提高篇）》特别为爸爸妈妈们提供了很多实用的贴纸游戏建议与指导，帮助爸爸妈妈们和孩子一起进步和成长。

目录

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认识春天
认识夏天
认识秋天
认识冬天
跟蓝精灵一起认数字
谁搬的松果多
蓝精灵音乐会
蓝宝宝的玩具不见了
圣诞节到了
齐心协力筑大坝

作者介绍

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文摘

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序言

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认识春天
认识夏天
认识秋天
认识冬天
跟蓝精灵一起认数字
谁搬的松果多
蓝精灵音乐会
蓝宝宝的玩具不见了
圣诞节到了
齐心协力筑大坝

《统计建模与数据科学实践》 内容简介 在信息爆炸的时代，数据已成为驱动决策、预测未来、理解世界的关键要素。然而，海量数据的背后蕴藏着复杂而深刻的规律，如何有效地从数据中提取有价值的信息，并构建可靠的模型来解释现象、预测趋势，是统计学和数据科学领域面临的核心挑战。本书《统计建模与数据实践》旨在系统地介绍现代统计学理论框架下的建模方法，并结合实际应用，带领读者深入理解数据驱动的分析过程。 本书的写作理念是理论与实践并重。我们认为，只有深刻理解统计模型背后的数学原理，才能在面对真实世界中千变万化的数据时，做出恰当的模型选择和解读。同时，脱离实际应用的学习是空洞的，只有通过大量的案例分析和实践操作，才能真正掌握统计建模的精髓，并将其转化为解决实际问题的能力。因此，本书在介绍核心统计概念的同时，将贯穿大量的实例，涵盖了从数据预处理、模型构建、参数估计、模型诊断到结果解释和部署的完整流程。 第一部分：统计建模基础与核心概念 本部分将为读者打下坚实的统计学基础，为后续更复杂的建模技术铺平道路。 数据探索与预处理： 在任何统计分析之前，理解数据的特性至关重要。本章将介绍常用的描述性统计方法，如均值、方差、分位数、偏度、峰度等，并教授如何通过可视化手段（如直方图、箱线图、散点图、Q-Q图等）来探索数据的分布、识别异常值、发现变量间的关系。同时，本章还将重点讲解数据清洗、缺失值处理（插补、删除）、异常值检测与处理、数据转换（如对数变换、标准化、归一化）等预处理技术，这些步骤直接影响着后续模型的性能和结果的可靠性。 概率论与数理统计基础： 统计建模的核心在于概率论和数理统计。本章将回顾离散型和连续型随机变量的概率分布（如二项分布、泊松分布、正态分布、指数分布、伽马分布等），以及重要的统计概念，如期望、方差、协方差、相关系数。我们将深入讲解大数定律和中心极限定理，它们是许多统计推断方法的基础。此外，还会介绍参数估计的基本原理，包括矩估计法和最大似然估计法，并讨论它们的优缺点。 假设检验与置信区间： 统计推断的核心是利用样本信息对总体特征进行推断。本章将详细介绍假设检验的基本框架，包括零假设、备择假设、检验统计量、P值、显著性水平等概念。我们将覆盖多种常见的单样本和双样本假设检验，例如Z检验、t检验、卡方检验、F检验等，并讨论如何根据数据类型和研究目的选择合适的检验方法。同时，本章还将讲解置信区间的概念，以及如何构造不同参数的置信区间，并解释其统计意义。 线性回归模型： 线性回归是最基础但也最广泛应用的统计模型之一。本章将从简单线性回归开始，逐步介绍多元线性回归。我们将详细讲解模型的基本假设（如线性关系、误差独立同分布、误差正态性、误差同方差性），以及如何通过最小二乘法估计模型参数。模型诊断是线性回归的关键环节，我们将介绍残差分析、Cook距离、杠杆值等方法来检测模型是否存在问题，如多重共线性、异方差、非线性关系等。此外，本章还将讨论变量选择方法，如向前选择、向后剔除、逐步回归等。 第二部分：进阶统计建模技术 本部分将介绍更为复杂和灵活的统计建模方法，以应对更广泛的数据分析场景。 广义线性模型（GLM）： 现实世界中的响应变量往往不服从正态分布，或者其方差与均值相关。广义线性模型提供了一个统一的框架来处理这类数据。本章将详细介绍GLM的三个组成部分：随机成分（响应变量的分布）、线性预测器（自变量的线性组合）和连接函数（将均值与线性预测器联系起来）。我们将重点讲解逻辑回归模型（用于二分类响应变量）和泊松回归模型（用于计数响应变量），并讨论如何解释这些模型的系数。 模型评估与选择： 在构建了多个候选模型后，如何从中选择最优模型是数据科学家必须掌握的技能。本章将介绍多种模型评估指标，如均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）、R方等。更重要的是，我们将深入讲解信息准则，如赤池信息准则（AIC）和贝叶斯信息准则（BIC），它们在衡量模型拟合优度与模型复杂度之间的权衡方面发挥着至关重要的作用。本章还将介绍交叉验证（包括K折交叉验证）技术，这是一种强大的模型泛化能力评估工具，能有效避免模型过拟合。 贝叶斯统计建模： 与传统的频率学派统计推断不同，贝叶斯统计将参数视为随机变量，并利用先验知识来更新对参数的信念。本章将介绍贝叶斯推断的基本思想，包括先验分布、似然函数、后验分布的概念。我们将介绍马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法，这是实现复杂贝叶斯模型后验分布抽样的常用技术，如Gibbs采样和Metropolis-Hastings算法。通过实际案例，读者将理解如何构建和解释贝叶斯模型。 非参数统计方法： 当我们对数据的分布形式没有强烈的先验假设时，非参数方法是重要的选择。本章将介绍一些常用的非参数统计方法，如秩和检验（Mann-Whitney U检验、Kruskal-Wallis检验）、符号检验等。此外，本章还将介绍核密度估计，这是一种强大的非参数密度函数估计方法，以及K近邻（KNN）算法在分类和回归问题中的应用。 第三部分：统计建模在现代数据科学中的应用 本部分将重点关注统计建模在不同数据科学领域的实际应用，并通过案例分析展示其强大威力。 时间序列数据分析概览： 虽然本书的重点不在于此，但理解时间序列数据的独特性至关重要。我们将简要介绍时间序列数据的定义、特点（如趋势、季节性、周期性、随机波动），以及在经济、金融、气象、工程等领域中的广泛应用。我们将讨论时间序列数据预处理的特殊性，例如平稳性检验（ADF检验、PP检验）和差分操作。 生存分析： 在医学、工程、金融等领域，我们经常需要分析事件发生的时间，例如病人存活时间、设备失效时间、客户流失时间等。本章将介绍生存分析的基本概念，包括生存函数、风险函数、中位生存时间等。我们将讲解Kaplan-Meier生存曲线的绘制和解释，以及Log-rank检验的原理。此外，本章还将介绍Cox比例风险模型，这是一种常用的回归模型，用于分析影响生存时间的协变量。 空间统计与地理加权回归： 许多数据都具有空间属性，即数据点的位置会对观察结果产生影响。本章将介绍空间统计的基本概念，如空间自相关、莫兰指数、Getis-Ord Gi统计量等。我们将讲解普通线性回归在空间数据上的局限性，并重点介绍地理加权回归（GWR）模型。GWR模型允许模型参数在空间上发生变化，从而更好地捕捉空间异质性。 机器学习模型与统计模型的融合： 现代数据科学离不开机器学习。本章将探讨统计建模与机器学习模型的联系与区别，并介绍如何将统计学的严谨性融入到机器学习模型中。我们将讨论正则化技术（L1和L2正则化）在防止模型过拟合方面的统计学解释，以及如何利用统计模型来解释复杂的机器学习模型（如模型解释性研究）。本章还将介绍一些常用的监督学习算法，如支持向量机（SVM）、决策树、随机森林、梯度提升机（如XGBoost, LightGBM）等，并从统计学的角度理解其工作原理。 数据科学项目实战： 在本书的最后，我们将通过几个完整的案例研究，贯穿前面的理论知识和技术方法。这些案例将涵盖不同领域，例如： 市场营销数据分析： 利用回归模型预测销售额，利用分类模型识别高价值客户。 金融风险建模： 使用广义线性模型预测违约概率，运用生存分析评估贷款风险。 医疗健康数据分析： 分析疾病发病率，预测患者治疗效果。 社交网络分析： 探索用户行为模式，进行情感分析。 我们将详细展示从数据获取、清洗、探索、建模、评估到最终报告撰写的全过程，帮助读者将所学知识转化为解决实际问题的能力。 本书特色 理论体系完整： 从基础概率统计到进阶模型，本书构建了一个严谨而系统的统计建模理论框架。 实践导向突出： 大量真实世界案例贯穿始终，注重培养读者的实际操作和解决问题的能力。 代码示例丰富： 书中将提供使用主流统计软件（如R, Python）的代码示例，方便读者实践和复现。 语言通俗易懂： 尽管涉及大量数学概念，但本书力求用清晰易懂的语言进行阐述，并辅以直观的图示。 《统计建模与数据科学实践》适合统计学、数据科学、计算机科学、数学、经济学、社会科学等领域的学生、研究人员以及希望提升数据分析技能的从业人员阅读。通过本书的学习，读者将能够更自信地应对数据挑战，构建可靠的统计模型，并从中提取有价值的洞见，从而在各自的领域取得更大的成功。

评分☆☆☆☆☆

这本书的包装非常严实，拿到手时一点磕碰的痕迹都没有，这让我对出版方的专业服务感到满意。书名“时间序列分析与现代谱估计”本身就透露出一种深度和广度，我猜想这应该是一本在相关领域内具有权威性的参考书。 我一直对如何从看似杂乱无章的数据中提取有用的信息很感兴趣，而时间序列分析正是解决这一问题的关键工具。这本书的开篇部分，我特别留意了它对时间序列数据特性，例如趋势、季节性和周期性成分的划分，以及如何进行分解的讲解。这些内容为后续模型的建立提供了必要的铺垫。 书中对经典时间序列模型，如移动平均模型 (MA) 和自回归模型 (AR) 的阐述，让我对其基本原理有了更深刻的认识。作者通过详细的公式推导和概念解释，帮助我理解了这些模型是如何描述数据依赖性的。我特别喜欢书中关于模型选择的讨论，比如如何通过信息准则来判断模型的优劣，这在实际应用中非常有指导意义。 在我阅读的过程中，我发现书中对不同谱估计方法的比较分析相当到位。例如，它深入探讨了经典周期图法在方差不一致性方面的问题，并详细介绍了如何通过平均周期图法（Welch方法）来解决这一难题。这种循序渐进的讲解方式，使得复杂的概念变得易于理解。 总的来说，这本书为我打开了一扇通往更高级统计分析和信号处理的大门。它不仅仅是一本教科书，更像是一位经验丰富的导师，引导我一步步地探索和掌握这些强大的分析工具。我相信，无论是在学术研究还是在实际工程应用中，这本书都能提供宝贵的指导和深刻的启示。

评分☆☆☆☆☆

这本书在运输过程中保护得非常好，书的封面崭新无损，书名“时间序列分析与现代谱估计”几个字显得格外庄重，传递出一种严谨的学术氛围，让我对接下来的阅读充满了期待。 我一直对如何理解那些随时间变化的数据感到好奇，特别是在金融、气象和工程等领域。这本书对时间序列数据的基本概念，例如平稳性、自相关和偏自相关函数的深入剖析，让我对数据本身的性质有了更清晰的认识。 书中对 ARMA 和 ARIMA 模型的讲解，是我学习的重点。作者通过生动的例子，比如如何用 ARIMA 模型来预测经济指标的走势，让我逐渐理解了模型的构建过程和应用方法。同时，书中对模型参数的估计和检验过程的详细描述，也为我提供了宝贵的实践指导。 在现代谱估计的部分，我特别被书中对不同谱估计方法的比较所吸引。例如，对经典周期图法和 Welch 谱估计的讲解，让我明白了如何选择最适合特定场景的分析工具。这种深入的对比分析，对于我理解信号的频率特性非常有帮助。 总而言之，这本书为我提供了一个全面而深入的学习平台。它不仅仅是理论知识的堆砌，更是对实际应用方法的系统阐述。我相信，通过这本书的学习，我能够更好地掌握时间序列分析和现代谱估计的技术，并将它们有效地应用于我的学习和研究之中。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计给我留下了深刻的印象，简约而不失专业感，书名“时间序列分析与现代谱估计”几个字在深蓝色背景下显得尤为醒目，散发出一种严谨学术的气息。我当初购买它，很大程度上是被书名所吸引，觉得它涵盖了我在统计学和信号处理领域一直想深入学习的关键技术。 翻开书页，厚实的纸张和清晰的排版立刻让我感到舒适，这对于一本技术类的书籍来说至关重要。我尤其欣赏其中对基本概念的阐述，比如时间序列的平稳性、自相关函数和偏自相关函数是如何被引入并解释的，这让我能够牢固地打下理论基础。接着，书中的章节逐渐深入到 ARIMA 模型，每一个步骤都讲解得细致入微，从模型的构建到参数的估计，再到模型的诊断，都给出了清晰的步骤和相应的公式推导。 我记得我当时花费了很长时间来理解和消化 ARMA 模型的部分，特别是当它涉及到一些复杂的数学推导时。书中的例子非常贴合实际应用，例如在经济学领域，如何利用时间序列模型来预测股票价格的走势，或者在工程领域，如何分析传感器数据的波动规律。这些案例不仅加深了我对理论知识的理解，也让我看到了这些技术在现实世界中的巨大价值。 除此之外，书中对于现代谱估计的介绍也让我耳目一新。在以往的学习中，我主要接触的是经典的傅里叶分析，而这本书则引出了如 Welch 谱估计、多窗谱估计等更先进的方法。这些方法在处理噪声信号、提高谱估计的分辨率方面有着显著的优势，这对于我正在进行的某些科研项目来说，简直是及时雨。 我个人认为，这本书最大的亮点在于它将理论与实践完美地结合起来。它不仅提供了扎实的数学理论基础，还辅以大量清晰的图示和代码示例，这使得读者能够更直观地理解抽象的概念。即使是像我这样初次接触某些高级谱估计技术的人，也能在作者的引导下逐步掌握，并尝试将其应用到自己的研究或工作中。它绝对是一本值得反复研读的经典著作。

评分☆☆☆☆☆

这本书的包装非常牢固，封面设计简洁大方，书名“时间序列分析与现代谱估计”几个字虽然朴实，却蕴含着深厚的专业知识，让我迫不及待地想一探究竟。 我之所以选择这本书，是因为我对理解和预测随时间演变的数据充满了兴趣。书的前半部分，对于时间序列数据的基本特征，比如趋势、季节性和随机波动，以及它们对数据建模的影响，都有非常细致的阐述。我尤其欣赏作者对平稳性概念的解释，这对于理解后续的很多模型至关重要。 书中对经典时间序列模型，如AR、MA、ARMA以及ARIMA模型的讲解，条理清晰，逻辑严谨。作者通过详细的公式推导和直观的图示，帮助我理解了模型的构建原理以及如何利用它们来进行预测。我曾花费大量时间研究模型选择和诊断的部分，这部分内容对于确保模型的可信度非常有价值。 当我深入到现代谱估计的部分时，我被书中对不同方法的介绍深深吸引。从传统的周期图法到更加先进的参数模型谱估计，书中都进行了详尽的阐述。我了解到这些技术在从信号中提取频率信息方面的强大能力，这对于许多工程和科学领域都至关重要。 总的来说，这本书为我提供了一个系统学习时间序列分析和现代谱估计的宝贵资源。它不仅仅是一本理论书籍，更是一本实用的指南，能够帮助我更好地理解和应用这些强大的数据分析工具。我确信，这本书将成为我学术和职业生涯中的重要参考。

评分☆☆☆☆☆

收到书的时候，它被包裹在一个厚实的纸箱里，保护得相当好。书的封面设计非常简洁，但“时间序列分析与现代谱估计”这几个字却透露出一种专业和权威感，这正是我所期待的。 我一直对如何理解和预测那些随时间变化的现象非常感兴趣，比如股票市场的波动、气候数据的变化等等。这本书在开篇就对时间序列的基本概念进行了清晰的阐述，比如如何定义时间序列、它的基本组成部分（趋势、季节性、周期性和随机误差）以及平稳性等重要特性。这对于我这种初学者来说，是非常友好的入门。 书中对经典的时间序列模型，如ARIMA模型的讲解，让我印象深刻。作者不仅给出了模型的数学表达式，还详细解释了每个参数的含义，以及模型如何用于预测。我尤其欣赏书中对模型诊断的介绍，比如残差分析和模型检验，这确保了模型的可靠性。 当我翻到关于谱估计的部分时，我被书中对不同方法的介绍所吸引。从经典的周期图法到更现代的方法，如 Welch 谱估计，书中都进行了详细的讲解。我了解到这些方法在处理不同类型信号时各有优劣，并且能够提取出信号的频率成分信息，这对于理解信号的内在规律非常有帮助。 总而言之，这本书为我提供了一个系统学习时间序列分析和现代谱估计的框架。它理论扎实，讲解清晰，而且例子丰富，让我能够更好地将所学知识应用于实际问题中。这本书绝对是想要深入了解这些领域的读者的理想选择。