数据分析与建模方法 [Data Analysis and Statistical Modeling] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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金光 著

图书标签:

• 数据分析
• 统计建模
• 数据挖掘
• 机器学习
• R语言
• Python
• 统计学
• 回归分析
• 时间序列分析
• 数据可视化

出版社： 国防工业出版社

ISBN：9787118090239

版次：1

商品编码：11351371

包装：平装

外文名称：Data Analysis and Statistical Modeling

开本：16开

出版时间：2013-08-01

用纸：胶版纸

页数：163

正文语种：中文

编辑推荐

　　《数据分析与建模方法》共包含六大部分，其中包括：经典统计方法；回归分析；状态估计；统计决策与Bayes分析；数据特征分析；统计学习简介。书以可靠性评估和长寿命产品寿命预测等重要工程问题为背景，从工程应用的角度，阐述经典统计、统计决策、Bayes统计、统计学习等的基本原理，以及这些统计原理在解决复杂数据分析和建模中的参数估计、假设检验、回归分析、状态估计等问题的基本方法，并提供了丰富的示例对这些原理和方法进行了分析和评价。

内容简介

　　《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。

目录

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
1.3.1 Neyman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
2.3.3 Logistic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

前言/序言

统计学与数据科学前沿：理论、方法与实践 第一卷：现代统计学的基石与演进 导论：从推断到预测的范式转移 本书旨在系统梳理和深入探讨现代统计学理论的最新发展及其在数据驱动决策中的核心应用。我们不再仅仅关注传统的显著性检验和参数估计，而是将重点放在如何利用日益复杂的数据结构，构建稳健、可解释且具有高预测能力的模型。本书的第一部分将奠定坚实的数学和概率论基础，确保读者对随机变量、大数定律、中心极限定理等核心概念有深刻理解，这是所有高级统计建模的基石。 第一章：概率论与统计推断的重塑 本章深入剖析贝叶斯理论的现代复兴及其在解决小样本问题和不确定性量化中的关键作用。我们将对比频率学派与贝叶斯学派在统计哲学上的差异，并通过马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法，如Metropolis-Hastings算法和Gibbs采样，展示如何对复杂、高维度的后验分布进行高效采样。重点讨论变分推断（Variational Inference, VI）作为 MCMC 的高效替代方案，及其在处理海量数据时的性能优势。 第二章：线性模型的局限性与广义线性模型（GLM）的深化 虽然线性回归是统计学的基石，但本章将详细探讨其在数据不满足正态性、方差齐性或存在异方差性时的局限。我们将详尽介绍广义线性模型（GLM）的框架，包括连接函数（Link Functions）和指数族分布的原理。除了标准的逻辑回归和泊松回归，本书将涵盖更专业的 GLM 扩展，例如负二项分布回归（用于处理过度分散的计数数据）和 Gamma 分布回归（用于处理非对称的连续数据）。此外，我们将介绍如何使用稳健回归技术（如 M 估计、LTS 估计）来有效处理异常值对模型估计的干扰。 第三章：非参数统计学的力量 在模型假设可能过于严格或数据结构未知的情况下，非参数方法提供了强大的工具。本章将聚焦于核密度估计（KDE）的理论细节，特别是核函数的选择（如高斯核、Epanechnikov 核）及其带宽（Bandwidth）对估计平滑度的影响。随后，我们将深入探讨非参数回归方法，包括局部加权散点平滑（LOWESS/LOESS）和样条回归（Spline Regression），解释如何通过样条基函数和惩罚项来灵活地拟合复杂趋势，并讨论广义加性模型（GAM）如何将这些非参数组件与 GLM 框架相结合，实现可解释的非线性建模。 --- 第二卷：高维数据与机器学习的统计视角 第四章：维度灾难与特征选择的统计艺术 随着数据维度（$p$）趋近甚至超过样本量（$n$），传统的多重共线性问题被“维度灾难”所取代。本章将从统计严谨性出发，系统介绍维度缩减技术。我们将详细分析主成分分析（PCA）背后的特征值分解原理及其在数据压缩中的应用。更重要的是，本书将聚焦于正则化技术。Lasso（L1 正则化）因其内在的特征选择能力而备受推崇，我们将探讨其 L1 范数的几何解释及其在稀疏模型构建中的地位。Ridge（L2 正则化）则用于处理多重共线性。最后，我们将对比并引入 Elastic Net，探讨如何通过结合 L1 和 L2 惩罚项来平衡稀疏性和参数估计的稳定性。 第五章：混合效应模型：处理层次化和相关数据 在生物医学、社会科学和时间序列数据中，数据结构往往是层次化或嵌套的（例如，学生嵌套在班级中，多次测量嵌套在个体中）。本章将全面阐述线性混合效应模型（LMM）和广义混合效应模型（GLMM）。我们将区分固定效应和随机效应的统计意义，并介绍如何通过最大似然估计（MLE）或限制最大似然估计（REML）来估计模型参数。本章还将探讨方差分量估计，以及如何使用随机截距和随机斜率模型来捕捉不同子群体间的异质性。 第六章：时间序列分析：从经典模型到状态空间方法 时间序列数据要求我们对观测之间的依赖性进行明确建模。本章将回顾经典的时间序列模型，包括自回归（AR）、移动平均（MA）及其组合模型 ARIMA。我们将深入讲解差分过程、平稳性检验（如 ADF 检验）以及如何通过自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）来识别合适的模型结构。在此基础上，本书将转向更现代的方法，介绍状态空间模型，重点讨论卡尔曼滤波（Kalman Filter）在实时估计潜在状态变量中的强大能力，以及如何将其应用于动态回归和复杂的时间序列分解。 --- 第三卷：因果推断与模型评估的严谨性 第七章：因果推断的统计框架：超越相关性 统计分析的终极目标之一是回答“如果...会怎样”的因果问题。本章将系统介绍现代因果推断的统计基础，重点是潜在结果框架（Potential Outcomes Framework）。我们将详细阐述混淆（Confounding）的定义及其统计处理方式，并深入探讨倾向得分匹配（Propensity Score Matching, PSM）的原理、实施及其潜在的局限性。随后，我们将介绍工具变量（Instrumental Variables, IV）方法，用于处理不可观测的混淆变量（Unobserved Confounders），以及双重差分（Difference-in-Differences, DiD）设计在准实验研究中的应用。 第八章：模型诊断、有效性检验与重采样方法 一个稳健的统计模型必须经过严格的诊断和评估。本章不满足于简单的 $R^2$ 或残差图，而是深入探讨模型有效性的统计检验。我们将讨论异方差性、自相关性、多重共线性的正式检验（如 Breusch-Pagan 检验，Durbin-Watson 检验）。在模型拟合方面，我们将详细介绍信息准则（AIC, BIC）在模型选择中的作用，并对比交叉验证（Cross-Validation）和残差拟合检验。最后，本书将详细介绍统计学中用于量化不确定性的重采样技术，包括非参数的 Bootstrap 方法，用于估计统计量的抽样分布和置信区间，并探讨其在验证模型稳定性的重要性。 第九章：贝叶斯模型评估与后验预测检验 本章专门探讨贝叶斯方法下的模型选择与拟合优度评估。我们将介绍使用模型证据（Model Evidence）或贝叶斯因子（Bayes Factor）进行模型比较，讨论其优势和计算挑战。此外，本书将重点介绍后验预测检验（Posterior Predictive Checks, PPC），这是一种直观且强大的方法，通过模拟从后验分布生成的新数据集来检验模型是否能重现观测数据的关键特征，从而评估模型的适应性，而不是仅仅依赖于点估计的优劣。 --- 第四卷：面向应用的前沿专题 第十章：空间统计学：地理数据的分析基础 当数据具有空间依赖性时，标准的独立同分布假设将被打破。本章介绍空间统计学的核心概念。我们将从描述性统计开始，讨论空间自相关性的度量，如 Moran's I 统计量和 Getis-Ord $G_i^$ 统计量。随后，我们将探讨空间回归模型，特别是自回归模型（SAR）和误差模型（SEM），解释如何利用空间权重矩阵来显式地对邻近观测值之间的相互影响进行建模。 第十一章：生存分析与事件发生率建模 在医学和工程领域，研究“时间直到事件发生”至关重要。本章将系统介绍生存分析的理论基础。我们将详细解释生存函数、风险函数（Hazard Function）的定义。Kaplan-Meier 估计器将用于无参数地估计生存概率。随后，本书将深入 Cox 比例风险模型（Proportional Hazards Model），探讨如何解释回归系数以及如何检验比例风险的假设。我们还将触及加速失效时间（AFT）模型作为 Cox 模型的替代方案。 第十二章：统计计算与大规模数据的处理策略 本章关注统计方法在实际计算环境中的实现。我们将讨论优化算法在最大似然估计中的应用，特别是牛顿法、Fisher 评分和期望最大化（EM）算法在处理缺失数据时的强大功能。针对“大数据”场景，本书将讨论如何利用分布式计算框架（如 Spark 上的 MLlib）来实现统计回归模型的并行化估计，以及在线学习算法在处理持续流入数据流时的优势与挑战。本书的结论将呼吁统计学家保持对理论严谨性的坚持，同时积极拥抱计算工具的进步，以解决日益复杂的数据科学问题。

评分☆☆☆☆☆

这本书我早就听说了，一直想找一本系统梳理数据分析和建模方法的书，毕竟现在这个领域发展太快了，知识点层出不穷，靠零散的博客和教程学起来总是断断续续，缺乏条理。我尤其关注这本书在“建模”部分的内容，因为这直接关系到我能否将数据转化为有价值的洞察。我希望它能涵盖从基础的回归分析到更复杂的机器学习模型，并且能清晰地解释每种模型的原理、适用场景以及优缺点。同时，我也很看重书中对于数据预处理、特征工程等实践环节的讲解，毕竟“垃圾进，垃圾出”的道理我深有体会。如果它能提供一些实操案例，并附带代码示例，那就更好了。我希望这本书的讲解风格是深入浅出，既有理论的高度，又不乏实践的细节，能够帮助我建立起扎实的数据分析和建模知识体系，提升我解决实际问题的能力。读完这本书，我希望能自信地应对各种数据分析挑战，并能独立完成从数据收集到模型部署的整个流程，真正做到用数据说话，用模型驱动决策。

评分☆☆☆☆☆

这本《数据分析与建模方法》对我来说，更像是一本“工具箱”，我希望它能为我提供一套系统性的方法论，让我能够自信地处理各种复杂的数据问题。作为一名有几年工作经验的数据分析师，我常常在实际工作中遇到各种各样的数据，但有时候总感觉自己对一些建模方法理解不够透彻，应用起来也有些生疏。我希望这本书能够深入剖析一些常用的建模技术，比如时间序列分析、聚类分析、因子分析等，并详细阐述它们的原理、假设以及在实际业务场景中的应用案例。我更看重书中关于模型选择、模型评估以及模型优化的详细讲解，比如如何避免过拟合、如何进行交叉验证，以及如何根据业务需求选择最合适的评价指标。此外，我也希望这本书能够涵盖一些常用的数据挖掘技术，并提供一些关于如何解读模型结果、如何将分析成果转化为 actionable insights 的指导。我希望通过阅读这本书，能够进一步提升我的专业技能，成为一个更具竞争力的数据分析专家。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书的瞬间，我就被它厚重的质感吸引住了。我是一名在校的学生，对于统计学基础理论和数据分析的实际应用都有着浓厚的兴趣。我希望这本书能够成为我学习路上的良师益友，引导我深入理解数据分析的底层逻辑。我特别希望书中能够详细介绍各种统计检验的原理和应用，比如t检验、卡方检验、ANOVA等等，并能教会我如何在不同的场景下选择最合适的检验方法。在建模方面，我期望它能从经典的统计模型讲起，逐步过渡到现代的机器学习算法，例如逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林，甚至是深度学习的基础概念。我希望书中不仅仅是罗列算法，更能解释清楚这些算法是如何工作的，它们背后有哪些数学原理，以及如何评估模型的性能。此外，我非常期待书中能够提供一些关于数据可视化技巧的指导，因为清晰直观的数据呈现对于理解分析结果和与他人沟通至关重要。这本书能否让我更清晰地理解统计推断的意义，并掌握构建有效预测模型的技能，是我最期待的。

评分☆☆☆☆☆

我是一位对数据科学充满好奇心的职场新人，在工作中接触到了一些数据，但总感觉自己像是在大海捞针，缺乏系统的方法论。听说《数据分析与建模方法》这本书评价很高，我希望能通过它来构建起坚实的数据分析基础。我尤其希望书中能对“数据分析”这个概念有一个清晰的定义和框架，让我明白数据分析的整个流程是怎样的。从数据收集、清洗、探索性数据分析（EDA）到建模和结果解释，我希望书中都能有详实的讲解。我特别关注书中关于数据清洗和预处理的部分，因为这往往是影响分析结果质量的关键一步。我希望它能提供一些关于如何处理缺失值、异常值、以及如何进行特征工程的实用技巧。在建模方面，我希望它能从最基础的统计模型讲起，例如线性回归、逻辑回归，然后逐步引导我接触更复杂的模型。我希望书中能够用通俗易懂的语言解释复杂的概念，并配以图示和例子，让我这个初学者能够轻松理解。如果这本书能让我对数据分析和建模有一个全面的认识，并掌握一些基本的操作技能，我将非常满意。

评分☆☆☆☆☆

作为一名资深的数据科学家，我一直在寻找一本能够兼顾理论深度与实践广度的权威著作，来不断更新和巩固我的知识体系。《数据分析与建模方法》这本书无疑吸引了我的注意。我非常看重书中对于模型解释性（explainability）和可解释人工智能（XAI）的探讨，因为在很多关键决策场景下，仅仅知道“模型能预测”是不够的，我们还需要理解“为什么模型能预测”。我希望书中能够详细介绍一些能够提供模型解释性的技术，例如SHAP值、LIME等等，并能指导我如何在实际项目中应用这些技术来增强模型的透明度和可信度。此外，我也希望这本书能够深入探讨一些高级的建模技术，比如贝叶斯建模、因果推断、以及一些前沿的机器学习和深度学习算法的应用。我期待书中能够提供一些关于模型部署、监控和维护的实践建议，以及如何在大规模数据集上进行高效的建模。这本书能否帮助我突破技术瓶颈，更深入地理解数据背后隐藏的模式，并创造出更具价值的数据解决方案，是我非常期待的。

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这是一本统计建模理论基础的介绍资料，作者的行文独具匠心，不仅仅是简单的知识概括和总结，有很多统计思维方式的介绍，值得研读，温故知新。