DPS数据处理系统（第4版）（第3卷）专业统计及其他 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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唐启义 著

图书标签:

• 数据处理
• 统计学
• 专业统计
• DPS
• 第四版
• 第三卷
• 统计分析
• 生物统计
• 农业统计
• 数据分析
• 统计方法

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030505361

版次：1

商品编码：12086900

包装：精装

开本：32开

出版时间：2016-12-01

用纸：胶版纸

页数：520

正文语种：中文

编辑推荐

　　

全书分第一卷（基础统计和实验设计），第二卷（现代统计与数据挖掘），以及第三卷（专业统计及其他）共3卷出版。第一卷可作为大学本科和研究生、一般科研工作者掌握常用统计技术的教材和实验指导书；第二卷可供科研人员、博士、硕士研究生从事科学试验时数据分析使用；第三卷适用于各领域科研人员解决本专业试验统计和数据分析问题。

内容简介

　　

本书从应用角度简要地阐述了试验设计、现代统计、数据挖掘，以及各专业领域试验统计等600多种统计分析和模型模拟方法。这一版新增加的主要内容有广义线性模型、面板数据分析、单位根检验等。DPS数据处理系统软件试用版可从官方网站的下载中心下载、试用。

内页插图

精彩书评

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目录

目录

序一
序二
第四版前言
第三版前言
第二版前言
第一版前言
第六篇常用数值分析
第29章矩阵计算
29.1矩阵转置
29.2矩阵基本运算
29.3矩阵自乘
29.4矩阵样本方差
29.5矩阵总体方差
29.6解正规方程组
29.7矩阵求逆
29.8奇异值分解
29.9实对称矩阵特征值和特征向量
29.10实矩阵特征值和特征向量
29.11应用矩阵运算组建多元线性回归模型
参考文献
第30章方程求解及多项式求根
30.1求解线性方程组
30.2非线性方程组求解
30.3实系数多项式求根
参考文献
第31章微积分数值计算
31.1定积分
31.2多重积分
31.3数值微分
31.4微分方程（组）初值求解
参考文献
第七篇专业试验统计
第32章数据包络分析和随机前沿面分析
32.1生产效率分析基本原理
32.2数据包络分析CCR模型
32.3数据包络分析扩展模型
32.4考虑价格因素时的DEA模型
32.5面板数据的Malmquist指数
32.6随机前沿模型
32.7面板数据随机前沿模型
参考文献
第33章量表分析和顾客满意指数模型
33.1项目分析
33.2量表可信度分析
33.3顾客满意指数模型
33.4结合分析
参考文献
第34章面板数据分析
34.1面板数据分析基本模型
34.2空间面板数据模型
参考文献
第35章生物测定与药物动力学
35.1质反应生测机率值分析
35.2数量反应生测机率值分析
35.3混剂互作毒力系数统计分析
35.4时间—剂量—死亡率模型分析
35.5药物代谢动力学（房室模型）
35.6药物代谢动力学（非房室参数估计）
参考文献
第36章诊断试验评价
36.1诊断试验常用指标
36.2有序分类资料ROC曲线
36.3定量数据ROC曲线分析
36.4汇总多个样本的SROC曲线分析
36.5序贯试验分析
参考文献
第37章生存分析
37.1生存率估计
37.2两样本生存率Log—rank检验
37.3寿命表的编制与分析
37.4比例风险模型——Cox回归
37.5指数模型
37.6Weibull模型
参考文献
第38章数学生态学方法
38.1标记—重捕获方法
38.2种群空间分布型聚集度指标测定
38.3负二项分布公共k值估计
38.4二元变量距离系数
38.5距离系数计算
38.6极点排序
38.7物种丰富度估计
38.8对数序列参数估计
38.9对数正态分布模型参数估计
38.10群落多样性指数
38.11生态位宽度指数
38.12生态位重叠指数
参考文献
第39章地理统计
39.1空间自相关分析
39.2空间联系统计分析
39.3局部空间相关分析
39.4实验半变异函数
39.5协方差函数及相关系数
39.6变异函数理论模型的最优拟合
39.7交叉验证
39.8克立格插值
参考文献
第40章品种区试及其他农学试验
40.1一年多点试验稳定性分析
40.2一年多点区域试验的统计分析
40.3多年多点品种区域试验的统计分析
40.4品种区域试验AMMI模型分析
40.5SHMM模型
40.6增广随机区组设计试验
40.7格子设计统计分析
40.8多点随机区组设计试验方差分析
参考文献
第41章遗传统计
41.1世代平均数分析方法
41.2遗传力
41.3重复力（率）
41.4遗传相关
41.5选择指数
41.6最佳线性无偏预测（BLUP）
41.7NCⅠ设计（两因素巢式设计）
41.8NCⅡ设计（不完全双列杂交设计）
41.9NCⅢ（回交系统）设计
41.10完全双列杂交Griffing配合力分析
41.11双列杂交设计Hayman分析法
参考文献
第八篇其他数据分析方法
第42章模糊数学方法
42.1模糊聚类分析
42.2模糊模式识别
42.3模糊相似优先比方法
42.4模糊综合评判
42.5模糊关系方程求解
42.6综合评判逆问题
参考文献
第43章灰色系统分析
43.1关联度分析
43.2灰色动态（GM）建模基本原理
43.3灰色数列GM（1，1）模型
43.4灰色数列GM（2，1）模型
43.5灰色数列GM（1，N）模型
43.6灾变预测
参考文献
第44章多试验、多指标综合评价
44.1离散型变量Meta分析
44.2连续型变量资料分析
44.3含亚类资料Meta分析
44.4Topsis法
44.5综合指数法
44.6投影寻踪分类
44.7层次分析法
参考文献

《现代商业分析与决策优化（第5版）》图书简介 面向未来商业环境的实战指南，深度融合数据驱动的决策艺术 本书《现代商业分析与决策优化（第5版）》旨在为商界专业人士、数据分析师以及高年级商科学生提供一套全面、前沿且高度实用的商业分析与决策优化理论框架与操作工具。在全球化和数字化浪潮的推动下，企业面临的竞争格局日益复杂，对数据洞察和科学决策的需求达到了前所未有的高度。本版在继承前几版经典理论的基础上，全面更新了适应当前商业环境的最新技术、方法论和案例研究，尤其侧重于大数据、云计算环境下的决策模型构建与应用。 核心内容架构与创新点： 本书的结构设计遵循从基础理论到高级应用，再到特定领域实践的逻辑递进路径，共分为六个主要部分，涵盖了商业分析的完整生命周期。 第一部分：商业分析基础与战略环境重塑 本部分首先确立了现代商业分析在企业战略制定中的核心地位。我们深入探讨了“数据驱动型组织”的特征与构建路径，分析了当前商业环境（如VUCA/BANI模型）如何要求企业重新审视其决策流程。内容包括： 1. 商业分析的价值链重构： 描述了从数据采集、清洗、建模到最终商业洞察输出的端到端流程。 2. 商业智能（BI）与分析的演进： 区分了描述性分析、诊断性分析、预测性分析和规范性分析的层次，并探讨了它们在不同管理层级的应用侧重点。 3. 数据治理与伦理考量： 强调了在进行数据驱动决策时，必须建立稳健的数据质量标准和严格的隐私保护框架，这是构建用户信任的基石。 第二部分：数据采集、准备与探索性分析（EDA） 高质量的输入决定了分析的上限。本部分详细介绍了如何有效地从异构数据源中获取、整合和准备数据，并强调了探索性数据分析在揭示数据潜在模式和发现问题中的关键作用。 1. 多源数据集成技术： 涵盖了关系型数据库、NoSQL数据库、数据湖（Data Lake）和数据仓库（Data Warehouse）的架构差异及数据提取、转换、加载（ETL/ELT）的最佳实践。 2. 数据清洗与预处理技术详解： 重点讲解缺失值处理（插值法、模型预测法）、异常值检测（基于统计学和机器学习方法）以及数据标准化与归一化技术。 3. 可视化驱动的探索： 教授如何利用先进的可视化工具（如热力图、平行坐标图、网络图）快速理解数据分布、变量关系和潜在的偏见，为后续建模提供直观依据。 第三部分：预测建模与高级统计推断 这是本书的核心技术部分，旨在为读者提供构建可靠预测模型的工具箱。我们侧重于统计推断的严谨性与模型的可解释性。 1. 回归分析的深度应用： 详细阐述了多元线性回归、逻辑回归在分类问题中的应用，并引入了正则化技术（Lasso, Ridge, Elastic Net）以应对多重共线性问题。 2. 时间序列分析： 提供了处理趋势、季节性、周期性数据的专业方法，包括ARIMA族模型（SARIMA, ARIMAX）及状态空间模型（如卡尔曼滤波）在需求预测和金融波动预测中的应用。 3. 非参数统计方法： 介绍当数据不满足正态性或方差齐性等假设时，如何使用秩检验（如Wilcoxon, Kruskal-Wallis）进行可靠的推断。 第四部分：面向决策的机器学习算法 本部分将重点转向现代机器学习（ML）在商业预测和细分中的实际应用，并特别强调模型选择的标准——不仅仅是预测精度，更重要的是商业可行性和部署难度。 1. 监督学习在商业中的实践： 深入讲解决策树、随机森林（Random Forest）、梯度提升机（GBM, XGBoost/LightGBM）在客户流失预测、信用风险评估中的构建流程与参数调优。 2. 无监督学习与市场细分： 详述K-Means、DBSCAN等聚类算法，以及主成分分析（PCA）和t-SNE在降维和客户画像构建中的应用。 3. 模型评估与业务对齐： 不仅关注AUC、F1-Score等技术指标，更强调了如何将模型性能指标转化为实际的商业指标（如投资回报率、成本节约）。引入了模型可解释性（XAI）的概念，如SHAP值和LIME，确保决策者能理解“为什么”模型做出了某个预测。 第五部分：优化理论与运营决策支持 成功的商业决策往往需要找到资源配置的最佳方案。本部分聚焦于如何利用数学优化工具解决现实中的资源限制问题。 1. 线性规划与整数规划基础： 讲解如何将复杂的供应链、生产排程、人员分配问题转化为标准的线性规划模型，并介绍单纯形法和内点法的应用场景。 2. 模拟建模与风险分析： 侧重于蒙特卡洛模拟在不确定性环境下的应用，例如项目成本评估、投资组合风险敞口分析和弹性定价策略测试。 3. 决策树与决策矩阵： 教授如何系统地评估具有多个阶段和不确定结果的决策路径，帮助管理层在信息不完全的情况下做出最优选择。 第六部分：高级主题与新兴趋势 为确保内容的前沿性，本部分探讨了当前正在重塑商业分析领域的最新发展。 1. A/B 测试与因果推断： 系统介绍如何设计、执行和分析A/B测试，并超越相关性，利用倾向性得分匹配（PSM）等方法进行准实验设计，以确定营销活动或产品变更的真实因果效应。 2. 文本分析与情感计算： 介绍自然语言处理（NLP）在分析客户反馈、社交媒体舆情中的应用，包括词频分析、主题建模（LDA）和情感评分机制。 3. 分析模型的部署与监控（MLOps概述）： 探讨如何将成熟的分析模型从原型阶段平稳过渡到生产系统，并建立持续监控机制，确保模型性能不随时间衰减（模型漂移检测）。 本书特色： 强调实践性： 全书贯穿了数十个来自零售、金融、制造、医疗等行业的深度案例分析，展示了分析方法如何直接转化为可量化的商业成果。 工具箱思维： 内容编写侧重于方法论的通用性，读者可以灵活地将所学知识迁移到SAS、R、Python等主流分析平台之上。 商业洞察优先： 始终将技术工具置于商业问题的背景之下，强调“技术为人服务”，帮助读者从“数据报告员”转变为“战略顾问”。 《现代商业分析与决策优化（第5版）》不仅仅是一本技术手册，更是一部提升管理者决策质量、优化企业运营效率的战略性参考书。它将帮助读者驾驭复杂数据，制定出更明智、更具竞争力的商业决策。

评分☆☆☆☆☆

最近一口气读完了《DPS数据处理系统（第4版）（第3卷）专业统计及其他》的第三卷，真是让我大开眼界。这本书在专业统计方面的深度绝对是数一数二的，每一个统计方法我都感觉被剥茧抽丝地展示出来，从最基础的原理到复杂的算法，再到实际的应用场景，作者的讲解可谓是面面俱到。我尤其喜欢它在处理实际问题时提供的详细步骤和代码示例，这让我在学习过程中能够立刻上手，将理论知识转化为实践能力。举个例子，关于回归分析的部分，它不仅讲解了线性回归，还深入探讨了非线性回归、逻辑回归等，并且针对每一种模型都给出了判断模型优劣的标准和优化方法，这对于我目前正在进行的市场预测项目来说，简直是雪中送炭。书中对各种统计软件的使用指导也十分细致，我通过书中的讲解，掌握了几种我之前从未接触过的专业统计软件的操作技巧，这极大地提高了我的工作效率。总的来说，如果你是一位对专业统计有深度需求的研究者或者从业者，那么这本书绝对是你案头的必备。

评分☆☆☆☆☆

说实话，《DPS数据处理系统（第4版）（第3卷）专业统计及其他》的第三卷，我最开始是被“专业统计”这几个字吸引的，但我发现它在“其他”方面的内容也同样精彩，甚至可以说，这些“其他”内容是锦上添花，让整本书的价值得到了极大的提升。例如，书中关于数据质量管理和预处理的部分，虽然听起来有些基础，但作者的讲解却异常深入，从数据清洗到缺失值填充，再到异常值处理，每一个环节都给出了多种方法和优劣分析，并提供了相应的代码实现。这让我意识到，在进行复杂的统计分析之前，扎实的数据预处理是多么重要。很多时候，数据分析的瓶颈恰恰出在数据本身，而这本书恰恰解决了这个痛点。此外，书中还介绍了一些非常规的统计模型和算法，这些都是我在其他教材中很少见到的，比如一些专门针对时间序列数据的分析方法，以及一些基于机器学习的预测模型，这些内容对我正在进行的长期趋势预测项目提供了宝贵的参考。

评分☆☆☆☆☆

我不得不说，《DPS数据处理系统（第4版）（第3卷）专业统计及其他》的第三卷，真的是一本可以反复研读的宝典。它在专业统计部分的深入程度，足以满足任何一位有志于深入钻研统计学领域读者的需求。从基本的描述性统计到高级的推断性统计，再到各种多变量分析技术，本书都进行了详尽的阐述，并且不乏前沿的研究进展。更难得的是，本书在“其他”方面的内容同样精彩纷呈，它并非简单地罗列一些统计技巧，而是将这些技巧融入到数据处理的整个流程中，提供了一个更加系统化的视角。例如，关于文本数据的分析部分，它不仅介绍了文本特征提取的方法，还讲解了如何利用这些特征进行情感分析和主题建模，这对于我目前工作中需要处理大量用户评论的场景来说，非常有价值。总而言之，这本书的内容涵盖广泛，深度足够，而且非常实用，是数据科学领域不可多得的佳作。

评分☆☆☆☆☆

拿到《DPS数据处理系统（第4版）（第3卷）专业统计及其他》的第三卷，我最直观的感受就是它内容的广博性和实用性。这本书并没有局限于单一的统计领域，而是涵盖了“其他”这个宽泛的概念，这让我对数据处理的理解上升到了一个新的维度。书中关于数据可视化的一些章节，是我之前很少深入研究过的，但这本书用大量生动的图表示例，以及详细的制作教程，让我迅速掌握了如何通过图形直观地展现数据中的规律和趋势。这一点对于我向非技术背景的同事汇报工作时尤为重要，能够将复杂的数据分析结果清晰地传达出去。另外，关于一些非常规的数据挖掘技巧，比如异常值检测、关联规则挖掘等，这本书也给出了非常实用的指导，并且提供了不同场景下的应用案例，让我能够触类旁通，将其应用到我自己的数据分析工作中。即使是一些我工作中偶尔会遇到的难题，在这本书里也能找到一些启发性的思路和解决方案。

评分☆☆☆☆☆

《DPS数据处理系统（第4版）（第3卷）专业统计及其他》的第三卷，让我切实感受到理论与实践的完美结合。它不仅仅是一本枯燥的理论书籍，更像是一位经验丰富的导师，一步步地引导我探索数据世界的奥秘。在专业统计方面，书中对各种假设检验、方差分析、因子分析等经典统计方法都有深入的讲解，而且不仅仅是介绍公式，更重要的是解释了这些方法的适用条件、背后的统计学原理以及在实际问题中的应用。我尤其印象深刻的是关于假设检验的部分，作者用了非常形象的比喻，让我一下子就理解了P值和置信区间的真正含义。同时，书中提供的案例分析也非常贴近实际业务场景，让我能够更直观地理解统计方法是如何解决现实问题的。而“其他”章节，如数据挖掘和机器学习的入门介绍，以及相关的模型评估方法，更是为我打开了新的视野，让我对如何更高效地从数据中提取有价值的信息有了更深刻的认识。