DPS數據處理係統（第4版）（第3捲）專業統計及其他 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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唐啓義 著

圖書標籤:

• 數據處理
• 統計學
• 專業統計
• DPS
• 第四版
• 第三捲
• 統計分析
• 生物統計
• 農業統計
• 數據分析
• 統計方法

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030505361

版次：1

商品編碼：12086900

包裝：精裝

開本：32開

齣版時間：2016-12-01

用紙：膠版紙

頁數：520

正文語種：中文

編輯推薦

　　

全書分第一捲（基礎統計和實驗設計），第二捲（現代統計與數據挖掘），以及第三捲（專業統計及其他）共3捲齣版。第一捲可作為大學本科和研究生、一般科研工作者掌握常用統計技術的教材和實驗指導書；第二捲可供科研人員、博士、碩士研究生從事科學試驗時數據分析使用；第三捲適用於各領域科研人員解決本專業試驗統計和數據分析問題。

內容簡介

　　

本書從應用角度簡要地闡述瞭試驗設計、現代統計、數據挖掘，以及各專業領域試驗統計等600多種統計分析和模型模擬方法。這一版新增加的主要內容有廣義綫性模型、麵闆數據分析、單位根檢驗等。DPS數據處理係統軟件試用版可從官方網站的下載中心下載、試用。

內頁插圖

精彩書評

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目錄

目錄

序一
序二
第四版前言
第三版前言
第二版前言
第一版前言
第六篇常用數值分析
第29章矩陣計算
29.1矩陣轉置
29.2矩陣基本運算
29.3矩陣自乘
29.4矩陣樣本方差
29.5矩陣總體方差
29.6解正規方程組
29.7矩陣求逆
29.8奇異值分解
29.9實對稱矩陣特徵值和特徵嚮量
29.10實矩陣特徵值和特徵嚮量
29.11應用矩陣運算組建多元綫性迴歸模型
參考文獻
第30章方程求解及多項式求根
30.1求解綫性方程組
30.2非綫性方程組求解
30.3實係數多項式求根
參考文獻
第31章微積分數值計算
31.1定積分
31.2多重積分
31.3數值微分
31.4微分方程（組）初值求解
參考文獻
第七篇專業試驗統計
第32章數據包絡分析和隨機前沿麵分析
32.1生産效率分析基本原理
32.2數據包絡分析CCR模型
32.3數據包絡分析擴展模型
32.4考慮價格因素時的DEA模型
32.5麵闆數據的Malmquist指數
32.6隨機前沿模型
32.7麵闆數據隨機前沿模型
參考文獻
第33章量錶分析和顧客滿意指數模型
33.1項目分析
33.2量錶可信度分析
33.3顧客滿意指數模型
33.4結閤分析
參考文獻
第34章麵闆數據分析
34.1麵闆數據分析基本模型
34.2空間麵闆數據模型
參考文獻
第35章生物測定與藥物動力學
35.1質反應生測機率值分析
35.2數量反應生測機率值分析
35.3混劑互作毒力係數統計分析
35.4時間—劑量—死亡率模型分析
35.5藥物代謝動力學（房室模型）
35.6藥物代謝動力學（非房室參數估計）
參考文獻
第36章診斷試驗評價
36.1診斷試驗常用指標
36.2有序分類資料ROC麯綫
36.3定量數據ROC麯綫分析
36.4匯總多個樣本的SROC麯綫分析
36.5序貫試驗分析
參考文獻
第37章生存分析
37.1生存率估計
37.2兩樣本生存率Log—rank檢驗
37.3壽命錶的編製與分析
37.4比例風險模型——Cox迴歸
37.5指數模型
37.6Weibull模型
參考文獻
第38章數學生態學方法
38.1標記—重捕獲方法
38.2種群空間分布型聚集度指標測定
38.3負二項分布公共k值估計
38.4二元變量距離係數
38.5距離係數計算
38.6極點排序
38.7物種豐富度估計
38.8對數序列參數估計
38.9對數正態分布模型參數估計
38.10群落多樣性指數
38.11生態位寬度指數
38.12生態位重疊指數
參考文獻
第39章地理統計
39.1空間自相關分析
39.2空間聯係統計分析
39.3局部空間相關分析
39.4實驗半變異函數
39.5協方差函數及相關係數
39.6變異函數理論模型的最優擬閤
39.7交叉驗證
39.8剋立格插值
參考文獻
第40章品種區試及其他農學試驗
40.1一年多點試驗穩定性分析
40.2一年多點區域試驗的統計分析
40.3多年多點品種區域試驗的統計分析
40.4品種區域試驗AMMI模型分析
40.5SHMM模型
40.6增廣隨機區組設計試驗
40.7格子設計統計分析
40.8多點隨機區組設計試驗方差分析
參考文獻
第41章遺傳統計
41.1世代平均數分析方法
41.2遺傳力
41.3重復力（率）
41.4遺傳相關
41.5選擇指數
41.6最佳綫性無偏預測（BLUP）
41.7NCⅠ設計（兩因素巢式設計）
41.8NCⅡ設計（不完全雙列雜交設計）
41.9NCⅢ（迴交係統）設計
41.10完全雙列雜交Griffing配閤力分析
41.11雙列雜交設計Hayman分析法
參考文獻
第八篇其他數據分析方法
第42章模糊數學方法
42.1模糊聚類分析
42.2模糊模式識彆
42.3模糊相似優先比方法
42.4模糊綜閤評判
42.5模糊關係方程求解
42.6綜閤評判逆問題
參考文獻
第43章灰色係統分析
43.1關聯度分析
43.2灰色動態（GM）建模基本原理
43.3灰色數列GM（1，1）模型
43.4灰色數列GM（2，1）模型
43.5灰色數列GM（1，N）模型
43.6災變預測
參考文獻
第44章多試驗、多指標綜閤評價
44.1離散型變量Meta分析
44.2連續型變量資料分析
44.3含亞類資料Meta分析
44.4Topsis法
44.5綜閤指數法
44.6投影尋蹤分類
44.7層次分析法
參考文獻

《現代商業分析與決策優化（第5版）》圖書簡介 麵嚮未來商業環境的實戰指南，深度融閤數據驅動的決策藝術 本書《現代商業分析與決策優化（第5版）》旨在為商界專業人士、數據分析師以及高年級商科學生提供一套全麵、前沿且高度實用的商業分析與決策優化理論框架與操作工具。在全球化和數字化浪潮的推動下，企業麵臨的競爭格局日益復雜，對數據洞察和科學決策的需求達到瞭前所未有的高度。本版在繼承前幾版經典理論的基礎上，全麵更新瞭適應當前商業環境的最新技術、方法論和案例研究，尤其側重於大數據、雲計算環境下的決策模型構建與應用。 核心內容架構與創新點： 本書的結構設計遵循從基礎理論到高級應用，再到特定領域實踐的邏輯遞進路徑，共分為六個主要部分，涵蓋瞭商業分析的完整生命周期。 第一部分：商業分析基礎與戰略環境重塑 本部分首先確立瞭現代商業分析在企業戰略製定中的核心地位。我們深入探討瞭“數據驅動型組織”的特徵與構建路徑，分析瞭當前商業環境（如VUCA/BANI模型）如何要求企業重新審視其決策流程。內容包括： 1. 商業分析的價值鏈重構： 描述瞭從數據采集、清洗、建模到最終商業洞察輸齣的端到端流程。 2. 商業智能（BI）與分析的演進： 區分瞭描述性分析、診斷性分析、預測性分析和規範性分析的層次，並探討瞭它們在不同管理層級的應用側重點。 3. 數據治理與倫理考量： 強調瞭在進行數據驅動決策時，必須建立穩健的數據質量標準和嚴格的隱私保護框架，這是構建用戶信任的基石。 第二部分：數據采集、準備與探索性分析（EDA） 高質量的輸入決定瞭分析的上限。本部分詳細介紹瞭如何有效地從異構數據源中獲取、整閤和準備數據，並強調瞭探索性數據分析在揭示數據潛在模式和發現問題中的關鍵作用。 1. 多源數據集成技術： 涵蓋瞭關係型數據庫、NoSQL數據庫、數據湖（Data Lake）和數據倉庫（Data Warehouse）的架構差異及數據提取、轉換、加載（ETL/ELT）的最佳實踐。 2. 數據清洗與預處理技術詳解： 重點講解缺失值處理（插值法、模型預測法）、異常值檢測（基於統計學和機器學習方法）以及數據標準化與歸一化技術。 3. 可視化驅動的探索： 教授如何利用先進的可視化工具（如熱力圖、平行坐標圖、網絡圖）快速理解數據分布、變量關係和潛在的偏見，為後續建模提供直觀依據。 第三部分：預測建模與高級統計推斷 這是本書的核心技術部分，旨在為讀者提供構建可靠預測模型的工具箱。我們側重於統計推斷的嚴謹性與模型的可解釋性。 1. 迴歸分析的深度應用： 詳細闡述瞭多元綫性迴歸、邏輯迴歸在分類問題中的應用，並引入瞭正則化技術（Lasso, Ridge, Elastic Net）以應對多重共綫性問題。 2. 時間序列分析： 提供瞭處理趨勢、季節性、周期性數據的專業方法，包括ARIMA族模型（SARIMA, ARIMAX）及狀態空間模型（如卡爾曼濾波）在需求預測和金融波動預測中的應用。 3. 非參數統計方法： 介紹當數據不滿足正態性或方差齊性等假設時，如何使用秩檢驗（如Wilcoxon, Kruskal-Wallis）進行可靠的推斷。 第四部分：麵嚮決策的機器學習算法 本部分將重點轉嚮現代機器學習（ML）在商業預測和細分中的實際應用，並特彆強調模型選擇的標準——不僅僅是預測精度，更重要的是商業可行性和部署難度。 1. 監督學習在商業中的實踐： 深入講解決策樹、隨機森林（Random Forest）、梯度提升機（GBM, XGBoost/LightGBM）在客戶流失預測、信用風險評估中的構建流程與參數調優。 2. 無監督學習與市場細分： 詳述K-Means、DBSCAN等聚類算法，以及主成分分析（PCA）和t-SNE在降維和客戶畫像構建中的應用。 3. 模型評估與業務對齊： 不僅關注AUC、F1-Score等技術指標，更強調瞭如何將模型性能指標轉化為實際的商業指標（如投資迴報率、成本節約）。引入瞭模型可解釋性（XAI）的概念，如SHAP值和LIME，確保決策者能理解“為什麼”模型做齣瞭某個預測。 第五部分：優化理論與運營決策支持 成功的商業決策往往需要找到資源配置的最佳方案。本部分聚焦於如何利用數學優化工具解決現實中的資源限製問題。 1. 綫性規劃與整數規劃基礎： 講解如何將復雜的供應鏈、生産排程、人員分配問題轉化為標準的綫性規劃模型，並介紹單純形法和內點法的應用場景。 2. 模擬建模與風險分析： 側重於濛特卡洛模擬在不確定性環境下的應用，例如項目成本評估、投資組閤風險敞口分析和彈性定價策略測試。 3. 決策樹與決策矩陣： 教授如何係統地評估具有多個階段和不確定結果的決策路徑，幫助管理層在信息不完全的情況下做齣最優選擇。 第六部分：高級主題與新興趨勢 為確保內容的前沿性，本部分探討瞭當前正在重塑商業分析領域的最新發展。 1. A/B 測試與因果推斷： 係統介紹如何設計、執行和分析A/B測試，並超越相關性，利用傾嚮性得分匹配（PSM）等方法進行準實驗設計，以確定營銷活動或産品變更的真實因果效應。 2. 文本分析與情感計算： 介紹自然語言處理（NLP）在分析客戶反饋、社交媒體輿情中的應用，包括詞頻分析、主題建模（LDA）和情感評分機製。 3. 分析模型的部署與監控（MLOps概述）： 探討如何將成熟的分析模型從原型階段平穩過渡到生産係統，並建立持續監控機製，確保模型性能不隨時間衰減（模型漂移檢測）。 本書特色： 強調實踐性： 全書貫穿瞭數十個來自零售、金融、製造、醫療等行業的深度案例分析，展示瞭分析方法如何直接轉化為可量化的商業成果。 工具箱思維： 內容編寫側重於方法論的通用性，讀者可以靈活地將所學知識遷移到SAS、R、Python等主流分析平颱之上。 商業洞察優先： 始終將技術工具置於商業問題的背景之下，強調“技術為人服務”，幫助讀者從“數據報告員”轉變為“戰略顧問”。 《現代商業分析與決策優化（第5版）》不僅僅是一本技術手冊，更是一部提升管理者決策質量、優化企業運營效率的戰略性參考書。它將幫助讀者駕馭復雜數據，製定齣更明智、更具競爭力的商業決策。

評分☆☆☆☆☆

說實話，《DPS數據處理係統（第4版）（第3捲）專業統計及其他》的第三捲，我最開始是被“專業統計”這幾個字吸引的，但我發現它在“其他”方麵的內容也同樣精彩，甚至可以說，這些“其他”內容是錦上添花，讓整本書的價值得到瞭極大的提升。例如，書中關於數據質量管理和預處理的部分，雖然聽起來有些基礎，但作者的講解卻異常深入，從數據清洗到缺失值填充，再到異常值處理，每一個環節都給齣瞭多種方法和優劣分析，並提供瞭相應的代碼實現。這讓我意識到，在進行復雜的統計分析之前，紮實的數據預處理是多麼重要。很多時候，數據分析的瓶頸恰恰齣在數據本身，而這本書恰恰解決瞭這個痛點。此外，書中還介紹瞭一些非常規的統計模型和算法，這些都是我在其他教材中很少見到的，比如一些專門針對時間序列數據的分析方法，以及一些基於機器學習的預測模型，這些內容對我正在進行的長期趨勢預測項目提供瞭寶貴的參考。

評分☆☆☆☆☆

拿到《DPS數據處理係統（第4版）（第3捲）專業統計及其他》的第三捲，我最直觀的感受就是它內容的廣博性和實用性。這本書並沒有局限於單一的統計領域，而是涵蓋瞭“其他”這個寬泛的概念，這讓我對數據處理的理解上升到瞭一個新的維度。書中關於數據可視化的一些章節，是我之前很少深入研究過的，但這本書用大量生動的圖錶示例，以及詳細的製作教程，讓我迅速掌握瞭如何通過圖形直觀地展現數據中的規律和趨勢。這一點對於我嚮非技術背景的同事匯報工作時尤為重要，能夠將復雜的數據分析結果清晰地傳達齣去。另外，關於一些非常規的數據挖掘技巧，比如異常值檢測、關聯規則挖掘等，這本書也給齣瞭非常實用的指導，並且提供瞭不同場景下的應用案例，讓我能夠觸類旁通，將其應用到我自己的數據分析工作中。即使是一些我工作中偶爾會遇到的難題，在這本書裏也能找到一些啓發性的思路和解決方案。

評分☆☆☆☆☆

我不得不說，《DPS數據處理係統（第4版）（第3捲）專業統計及其他》的第三捲，真的是一本可以反復研讀的寶典。它在專業統計部分的深入程度，足以滿足任何一位有誌於深入鑽研統計學領域讀者的需求。從基本的描述性統計到高級的推斷性統計，再到各種多變量分析技術，本書都進行瞭詳盡的闡述，並且不乏前沿的研究進展。更難得的是，本書在“其他”方麵的內容同樣精彩紛呈，它並非簡單地羅列一些統計技巧，而是將這些技巧融入到數據處理的整個流程中，提供瞭一個更加係統化的視角。例如，關於文本數據的分析部分，它不僅介紹瞭文本特徵提取的方法，還講解瞭如何利用這些特徵進行情感分析和主題建模，這對於我目前工作中需要處理大量用戶評論的場景來說，非常有價值。總而言之，這本書的內容涵蓋廣泛，深度足夠，而且非常實用，是數據科學領域不可多得的佳作。

評分☆☆☆☆☆

《DPS數據處理係統（第4版）（第3捲）專業統計及其他》的第三捲，讓我切實感受到理論與實踐的完美結閤。它不僅僅是一本枯燥的理論書籍，更像是一位經驗豐富的導師，一步步地引導我探索數據世界的奧秘。在專業統計方麵，書中對各種假設檢驗、方差分析、因子分析等經典統計方法都有深入的講解，而且不僅僅是介紹公式，更重要的是解釋瞭這些方法的適用條件、背後的統計學原理以及在實際問題中的應用。我尤其印象深刻的是關於假設檢驗的部分，作者用瞭非常形象的比喻，讓我一下子就理解瞭P值和置信區間的真正含義。同時，書中提供的案例分析也非常貼近實際業務場景，讓我能夠更直觀地理解統計方法是如何解決現實問題的。而“其他”章節，如數據挖掘和機器學習的入門介紹，以及相關的模型評估方法，更是為我打開瞭新的視野，讓我對如何更高效地從數據中提取有價值的信息有瞭更深刻的認識。

評分☆☆☆☆☆

最近一口氣讀完瞭《DPS數據處理係統（第4版）（第3捲）專業統計及其他》的第三捲，真是讓我大開眼界。這本書在專業統計方麵的深度絕對是數一數二的，每一個統計方法我都感覺被剝繭抽絲地展示齣來，從最基礎的原理到復雜的算法，再到實際的應用場景，作者的講解可謂是麵麵俱到。我尤其喜歡它在處理實際問題時提供的詳細步驟和代碼示例，這讓我在學習過程中能夠立刻上手，將理論知識轉化為實踐能力。舉個例子，關於迴歸分析的部分，它不僅講解瞭綫性迴歸，還深入探討瞭非綫性迴歸、邏輯迴歸等，並且針對每一種模型都給齣瞭判斷模型優劣的標準和優化方法，這對於我目前正在進行的市場預測項目來說，簡直是雪中送炭。書中對各種統計軟件的使用指導也十分細緻，我通過書中的講解，掌握瞭幾種我之前從未接觸過的專業統計軟件的操作技巧，這極大地提高瞭我的工作效率。總的來說，如果你是一位對專業統計有深度需求的研究者或者從業者，那麼這本書絕對是你案頭的必備。