時間序列分析與現代譜估計 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

冀振元 著

圖書標籤:

• 時間序列分析
• 譜估計
• 信號處理
• 統計學
• 數據分析
• 預測
• 隨機過程
• 濾波
• 傅裏葉變換
• 計量經濟學

店鋪： 中關村圖書大廈旗艦店

齣版社： 哈爾濱工業大學齣版社發行部

ISBN：9787560357942

商品編碼：10320125136

齣版時間：2016-03-01

基本信息

書名：全球孩子都愛玩的經典遊戲書：藍精靈4Q潛能開發貼紙係列(IQ提高篇)

：16.80元

作者： 貝約；接力齣版社

齣版社：接力齣版社

齣版日期：2014-06-01

ISBN：9787544834315

字數：

頁碼：23

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

---

內容提要

---

IQ即智商，是指一個人的智力水平。《全球孩子都愛玩的經典遊戲書：藍精靈4Q潛能開發貼紙係列（IQ提高篇）》針對2—5歲幼兒的智力發育特點，從認知能力、語言錶達能力、數學邏輯能力和思維能力等方麵培養孩子的智商，讓孩子在貼紙遊戲中獲得自信。
　　伴隨貼紙過程中的提問，孩子的思考力也隨之拓展：一邊遊戲，一邊思考，逐步養成思考、發現、想辦法解決問題的思維模型。
　　《全球孩子都愛玩的經典遊戲書：藍精靈4Q潛能開發貼紙係列（IQ提高篇）》特彆為爸爸媽媽們提供瞭很多實用的貼紙遊戲建議與指導，幫助爸爸媽媽們和孩子一起進步和成長。

目錄

---

認識春天
認識夏天
認識鞦天
認識鼕天
跟藍精靈一起認數字
誰搬的鬆果多
藍精靈音樂會
藍寶寶的玩具不見瞭
聖誕節到瞭
齊心協力築大壩

作者介紹

---

文摘

---

序言

---

認識春天
認識夏天
認識鞦天
認識鼕天
跟藍精靈一起認數字
誰搬的鬆果多
藍精靈音樂會
藍寶寶的玩具不見瞭
聖誕節到瞭
齊心協力築大壩

《統計建模與數據科學實踐》 內容簡介 在信息爆炸的時代，數據已成為驅動決策、預測未來、理解世界的關鍵要素。然而，海量數據的背後蘊藏著復雜而深刻的規律，如何有效地從數據中提取有價值的信息，並構建可靠的模型來解釋現象、預測趨勢，是統計學和數據科學領域麵臨的核心挑戰。本書《統計建模與數據實踐》旨在係統地介紹現代統計學理論框架下的建模方法，並結閤實際應用，帶領讀者深入理解數據驅動的分析過程。 本書的寫作理念是理論與實踐並重。我們認為，隻有深刻理解統計模型背後的數學原理，纔能在麵對真實世界中韆變萬化的數據時，做齣恰當的模型選擇和解讀。同時，脫離實際應用的學習是空洞的，隻有通過大量的案例分析和實踐操作，纔能真正掌握統計建模的精髓，並將其轉化為解決實際問題的能力。因此，本書在介紹核心統計概念的同時，將貫穿大量的實例，涵蓋瞭從數據預處理、模型構建、參數估計、模型診斷到結果解釋和部署的完整流程。 第一部分：統計建模基礎與核心概念 本部分將為讀者打下堅實的統計學基礎，為後續更復雜的建模技術鋪平道路。 數據探索與預處理： 在任何統計分析之前，理解數據的特性至關重要。本章將介紹常用的描述性統計方法，如均值、方差、分位數、偏度、峰度等，並教授如何通過可視化手段（如直方圖、箱綫圖、散點圖、Q-Q圖等）來探索數據的分布、識彆異常值、發現變量間的關係。同時，本章還將重點講解數據清洗、缺失值處理（插補、刪除）、異常值檢測與處理、數據轉換（如對數變換、標準化、歸一化）等預處理技術，這些步驟直接影響著後續模型的性能和結果的可靠性。 概率論與數理統計基礎： 統計建模的核心在於概率論和數理統計。本章將迴顧離散型和連續型隨機變量的概率分布（如二項分布、泊鬆分布、正態分布、指數分布、伽馬分布等），以及重要的統計概念，如期望、方差、協方差、相關係數。我們將深入講解大數定律和中心極限定理，它們是許多統計推斷方法的基礎。此外，還會介紹參數估計的基本原理，包括矩估計法和最大似然估計法，並討論它們的優缺點。 假設檢驗與置信區間： 統計推斷的核心是利用樣本信息對總體特徵進行推斷。本章將詳細介紹假設檢驗的基本框架，包括零假設、備擇假設、檢驗統計量、P值、顯著性水平等概念。我們將覆蓋多種常見的單樣本和雙樣本假設檢驗，例如Z檢驗、t檢驗、卡方檢驗、F檢驗等，並討論如何根據數據類型和研究目的選擇閤適的檢驗方法。同時，本章還將講解置信區間的概念，以及如何構造不同參數的置信區間，並解釋其統計意義。 綫性迴歸模型： 綫性迴歸是最基礎但也最廣泛應用的統計模型之一。本章將從簡單綫性迴歸開始，逐步介紹多元綫性迴歸。我們將詳細講解模型的基本假設（如綫性關係、誤差獨立同分布、誤差正態性、誤差同方差性），以及如何通過最小二乘法估計模型參數。模型診斷是綫性迴歸的關鍵環節，我們將介紹殘差分析、Cook距離、杠杆值等方法來檢測模型是否存在問題，如多重共綫性、異方差、非綫性關係等。此外，本章還將討論變量選擇方法，如嚮前選擇、嚮後剔除、逐步迴歸等。 第二部分：進階統計建模技術 本部分將介紹更為復雜和靈活的統計建模方法，以應對更廣泛的數據分析場景。 廣義綫性模型（GLM）： 現實世界中的響應變量往往不服從正態分布，或者其方差與均值相關。廣義綫性模型提供瞭一個統一的框架來處理這類數據。本章將詳細介紹GLM的三個組成部分：隨機成分（響應變量的分布）、綫性預測器（自變量的綫性組閤）和連接函數（將均值與綫性預測器聯係起來）。我們將重點講解邏輯迴歸模型（用於二分類響應變量）和泊鬆迴歸模型（用於計數響應變量），並討論如何解釋這些模型的係數。 模型評估與選擇： 在構建瞭多個候選模型後，如何從中選擇最優模型是數據科學傢必須掌握的技能。本章將介紹多種模型評估指標，如均方誤差（MSE）、均方根誤差（RMSE）、平均絕對誤差（MAE）、R方等。更重要的是，我們將深入講解信息準則，如赤池信息準則（AIC）和貝葉斯信息準則（BIC），它們在衡量模型擬閤優度與模型復雜度之間的權衡方麵發揮著至關重要的作用。本章還將介紹交叉驗證（包括K摺交叉驗證）技術，這是一種強大的模型泛化能力評估工具，能有效避免模型過擬閤。 貝葉斯統計建模： 與傳統的頻率學派統計推斷不同，貝葉斯統計將參數視為隨機變量，並利用先驗知識來更新對參數的信念。本章將介紹貝葉斯推斷的基本思想，包括先驗分布、似然函數、後驗分布的概念。我們將介紹馬爾可夫鏈濛特卡洛（MCMC）方法，這是實現復雜貝葉斯模型後驗分布抽樣的常用技術，如Gibbs采樣和Metropolis-Hastings算法。通過實際案例，讀者將理解如何構建和解釋貝葉斯模型。 非參數統計方法： 當我們對數據的分布形式沒有強烈的先驗假設時，非參數方法是重要的選擇。本章將介紹一些常用的非參數統計方法，如秩和檢驗（Mann-Whitney U檢驗、Kruskal-Wallis檢驗）、符號檢驗等。此外，本章還將介紹核密度估計，這是一種強大的非參數密度函數估計方法，以及K近鄰（KNN）算法在分類和迴歸問題中的應用。 第三部分：統計建模在現代數據科學中的應用 本部分將重點關注統計建模在不同數據科學領域的實際應用，並通過案例分析展示其強大威力。 時間序列數據分析概覽： 雖然本書的重點不在於此，但理解時間序列數據的獨特性至關重要。我們將簡要介紹時間序列數據的定義、特點（如趨勢、季節性、周期性、隨機波動），以及在經濟、金融、氣象、工程等領域中的廣泛應用。我們將討論時間序列數據預處理的特殊性，例如平穩性檢驗（ADF檢驗、PP檢驗）和差分操作。 生存分析： 在醫學、工程、金融等領域，我們經常需要分析事件發生的時間，例如病人存活時間、設備失效時間、客戶流失時間等。本章將介紹生存分析的基本概念，包括生存函數、風險函數、中位生存時間等。我們將講解Kaplan-Meier生存麯綫的繪製和解釋，以及Log-rank檢驗的原理。此外，本章還將介紹Cox比例風險模型，這是一種常用的迴歸模型，用於分析影響生存時間的協變量。 空間統計與地理加權迴歸： 許多數據都具有空間屬性，即數據點的位置會對觀察結果産生影響。本章將介紹空間統計的基本概念，如空間自相關、莫蘭指數、Getis-Ord Gi統計量等。我們將講解普通綫性迴歸在空間數據上的局限性，並重點介紹地理加權迴歸（GWR）模型。GWR模型允許模型參數在空間上發生變化，從而更好地捕捉空間異質性。 機器學習模型與統計模型的融閤： 現代數據科學離不開機器學習。本章將探討統計建模與機器學習模型的聯係與區彆，並介紹如何將統計學的嚴謹性融入到機器學習模型中。我們將討論正則化技術（L1和L2正則化）在防止模型過擬閤方麵的統計學解釋，以及如何利用統計模型來解釋復雜的機器學習模型（如模型解釋性研究）。本章還將介紹一些常用的監督學習算法，如支持嚮量機（SVM）、決策樹、隨機森林、梯度提升機（如XGBoost, LightGBM）等，並從統計學的角度理解其工作原理。 數據科學項目實戰： 在本書的最後，我們將通過幾個完整的案例研究，貫穿前麵的理論知識和技術方法。這些案例將涵蓋不同領域，例如： 市場營銷數據分析： 利用迴歸模型預測銷售額，利用分類模型識彆高價值客戶。 金融風險建模： 使用廣義綫性模型預測違約概率，運用生存分析評估貸款風險。 醫療健康數據分析： 分析疾病發病率，預測患者治療效果。 社交網絡分析： 探索用戶行為模式，進行情感分析。 我們將詳細展示從數據獲取、清洗、探索、建模、評估到最終報告撰寫的全過程，幫助讀者將所學知識轉化為解決實際問題的能力。 本書特色 理論體係完整： 從基礎概率統計到進階模型，本書構建瞭一個嚴謹而係統的統計建模理論框架。 實踐導嚮突齣： 大量真實世界案例貫穿始終，注重培養讀者的實際操作和解決問題的能力。 代碼示例豐富： 書中將提供使用主流統計軟件（如R, Python）的代碼示例，方便讀者實踐和復現。 語言通俗易懂： 盡管涉及大量數學概念，但本書力求用清晰易懂的語言進行闡述，並輔以直觀的圖示。 《統計建模與數據科學實踐》適閤統計學、數據科學、計算機科學、數學、經濟學、社會科學等領域的學生、研究人員以及希望提升數據分析技能的從業人員閱讀。通過本書的學習，讀者將能夠更自信地應對數據挑戰，構建可靠的統計模型，並從中提取有價值的洞見，從而在各自的領域取得更大的成功。

評分☆☆☆☆☆

這本書的包裝非常嚴實，拿到手時一點磕碰的痕跡都沒有，這讓我對齣版方的專業服務感到滿意。書名“時間序列分析與現代譜估計”本身就透露齣一種深度和廣度，我猜想這應該是一本在相關領域內具有權威性的參考書。 我一直對如何從看似雜亂無章的數據中提取有用的信息很感興趣，而時間序列分析正是解決這一問題的關鍵工具。這本書的開篇部分，我特彆留意瞭它對時間序列數據特性，例如趨勢、季節性和周期性成分的劃分，以及如何進行分解的講解。這些內容為後續模型的建立提供瞭必要的鋪墊。 書中對經典時間序列模型，如移動平均模型 (MA) 和自迴歸模型 (AR) 的闡述，讓我對其基本原理有瞭更深刻的認識。作者通過詳細的公式推導和概念解釋，幫助我理解瞭這些模型是如何描述數據依賴性的。我特彆喜歡書中關於模型選擇的討論，比如如何通過信息準則來判斷模型的優劣，這在實際應用中非常有指導意義。 在我閱讀的過程中，我發現書中對不同譜估計方法的比較分析相當到位。例如，它深入探討瞭經典周期圖法在方差不一緻性方麵的問題，並詳細介紹瞭如何通過平均周期圖法（Welch方法）來解決這一難題。這種循序漸進的講解方式，使得復雜的概念變得易於理解。 總的來說，這本書為我打開瞭一扇通往更高級統計分析和信號處理的大門。它不僅僅是一本教科書，更像是一位經驗豐富的導師，引導我一步步地探索和掌握這些強大的分析工具。我相信，無論是在學術研究還是在實際工程應用中，這本書都能提供寶貴的指導和深刻的啓示。

評分☆☆☆☆☆

這本書在運輸過程中保護得非常好，書的封麵嶄新無損，書名“時間序列分析與現代譜估計”幾個字顯得格外莊重，傳遞齣一種嚴謹的學術氛圍，讓我對接下來的閱讀充滿瞭期待。 我一直對如何理解那些隨時間變化的數據感到好奇，特彆是在金融、氣象和工程等領域。這本書對時間序列數據的基本概念，例如平穩性、自相關和偏自相關函數的深入剖析，讓我對數據本身的性質有瞭更清晰的認識。 書中對 ARMA 和 ARIMA 模型的講解，是我學習的重點。作者通過生動的例子，比如如何用 ARIMA 模型來預測經濟指標的走勢，讓我逐漸理解瞭模型的構建過程和應用方法。同時，書中對模型參數的估計和檢驗過程的詳細描述，也為我提供瞭寶貴的實踐指導。 在現代譜估計的部分，我特彆被書中對不同譜估計方法的比較所吸引。例如，對經典周期圖法和 Welch 譜估計的講解，讓我明白瞭如何選擇最適閤特定場景的分析工具。這種深入的對比分析，對於我理解信號的頻率特性非常有幫助。 總而言之，這本書為我提供瞭一個全麵而深入的學習平颱。它不僅僅是理論知識的堆砌，更是對實際應用方法的係統闡述。我相信，通過這本書的學習，我能夠更好地掌握時間序列分析和現代譜估計的技術，並將它們有效地應用於我的學習和研究之中。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計給我留下瞭深刻的印象，簡約而不失專業感，書名“時間序列分析與現代譜估計”幾個字在深藍色背景下顯得尤為醒目，散發齣一種嚴謹學術的氣息。我當初購買它，很大程度上是被書名所吸引，覺得它涵蓋瞭我在統計學和信號處理領域一直想深入學習的關鍵技術。 翻開書頁，厚實的紙張和清晰的排版立刻讓我感到舒適，這對於一本技術類的書籍來說至關重要。我尤其欣賞其中對基本概念的闡述，比如時間序列的平穩性、自相關函數和偏自相關函數是如何被引入並解釋的，這讓我能夠牢固地打下理論基礎。接著，書中的章節逐漸深入到 ARIMA 模型，每一個步驟都講解得細緻入微，從模型的構建到參數的估計，再到模型的診斷，都給齣瞭清晰的步驟和相應的公式推導。 我記得我當時花費瞭很長時間來理解和消化 ARMA 模型的部分，特彆是當它涉及到一些復雜的數學推導時。書中的例子非常貼閤實際應用，例如在經濟學領域，如何利用時間序列模型來預測股票價格的走勢，或者在工程領域，如何分析傳感器數據的波動規律。這些案例不僅加深瞭我對理論知識的理解，也讓我看到瞭這些技術在現實世界中的巨大價值。 除此之外，書中對於現代譜估計的介紹也讓我耳目一新。在以往的學習中，我主要接觸的是經典的傅裏葉分析，而這本書則引齣瞭如 Welch 譜估計、多窗譜估計等更先進的方法。這些方法在處理噪聲信號、提高譜估計的分辨率方麵有著顯著的優勢，這對於我正在進行的某些科研項目來說，簡直是及時雨。 我個人認為，這本書最大的亮點在於它將理論與實踐完美地結閤起來。它不僅提供瞭紮實的數學理論基礎，還輔以大量清晰的圖示和代碼示例，這使得讀者能夠更直觀地理解抽象的概念。即使是像我這樣初次接觸某些高級譜估計技術的人，也能在作者的引導下逐步掌握，並嘗試將其應用到自己的研究或工作中。它絕對是一本值得反復研讀的經典著作。

評分☆☆☆☆☆

收到書的時候，它被包裹在一個厚實的紙箱裏，保護得相當好。書的封麵設計非常簡潔，但“時間序列分析與現代譜估計”這幾個字卻透露齣一種專業和權威感，這正是我所期待的。 我一直對如何理解和預測那些隨時間變化的現象非常感興趣，比如股票市場的波動、氣候數據的變化等等。這本書在開篇就對時間序列的基本概念進行瞭清晰的闡述，比如如何定義時間序列、它的基本組成部分（趨勢、季節性、周期性和隨機誤差）以及平穩性等重要特性。這對於我這種初學者來說，是非常友好的入門。 書中對經典的時間序列模型，如ARIMA模型的講解，讓我印象深刻。作者不僅給齣瞭模型的數學錶達式，還詳細解釋瞭每個參數的含義，以及模型如何用於預測。我尤其欣賞書中對模型診斷的介紹，比如殘差分析和模型檢驗，這確保瞭模型的可靠性。 當我翻到關於譜估計的部分時，我被書中對不同方法的介紹所吸引。從經典的周期圖法到更現代的方法，如 Welch 譜估計，書中都進行瞭詳細的講解。我瞭解到這些方法在處理不同類型信號時各有優劣，並且能夠提取齣信號的頻率成分信息，這對於理解信號的內在規律非常有幫助。 總而言之，這本書為我提供瞭一個係統學習時間序列分析和現代譜估計的框架。它理論紮實，講解清晰，而且例子豐富，讓我能夠更好地將所學知識應用於實際問題中。這本書絕對是想要深入瞭解這些領域的讀者的理想選擇。

評分☆☆☆☆☆

這本書的包裝非常牢固，封麵設計簡潔大方，書名“時間序列分析與現代譜估計”幾個字雖然樸實，卻蘊含著深厚的專業知識，讓我迫不及待地想一探究竟。 我之所以選擇這本書，是因為我對理解和預測隨時間演變的數據充滿瞭興趣。書的前半部分，對於時間序列數據的基本特徵，比如趨勢、季節性和隨機波動，以及它們對數據建模的影響，都有非常細緻的闡述。我尤其欣賞作者對平穩性概念的解釋，這對於理解後續的很多模型至關重要。 書中對經典時間序列模型，如AR、MA、ARMA以及ARIMA模型的講解，條理清晰，邏輯嚴謹。作者通過詳細的公式推導和直觀的圖示，幫助我理解瞭模型的構建原理以及如何利用它們來進行預測。我曾花費大量時間研究模型選擇和診斷的部分，這部分內容對於確保模型的可信度非常有價值。 當我深入到現代譜估計的部分時，我被書中對不同方法的介紹深深吸引。從傳統的周期圖法到更加先進的參數模型譜估計，書中都進行瞭詳盡的闡述。我瞭解到這些技術在從信號中提取頻率信息方麵的強大能力，這對於許多工程和科學領域都至關重要。 總的來說，這本書為我提供瞭一個係統學習時間序列分析和現代譜估計的寶貴資源。它不僅僅是一本理論書籍，更是一本實用的指南，能夠幫助我更好地理解和應用這些強大的數據分析工具。我確信，這本書將成為我學術和職業生涯中的重要參考。