DPS數據處理係統（第4版）（第2捲）現代統計及數據挖掘 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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唐啓義 著

圖書標籤:

• 數據挖掘
• 統計學
• 數據處理
• DPS
• 統計分析
• 數據分析
• 建模
• 算法
• 第四版
• 現代統計

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030505378

版次：1

商品編碼：12086912

包裝：精裝

開本：32開

齣版時間：2016-12-01

用紙：膠版紙

頁數：504

正文語種：中文

編輯推薦

《DPS數據處理係統(第二捲):現代統計及數據挖掘(第4版)》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。

內容簡介

本書從應用角度簡要地闡述瞭現代統計學400多種實驗數據統計分析和模型模擬方法，如試驗設計、各類型方差分析、列聯錶分析及非參數檢驗;專業統計包括瞭生物測定、遺傳育種、生存分析;作物品種區域試驗、空間分布型、數值生態學方法等;各種迴歸分析、聚類分析、主成分分析、判彆分析、典型相關分析、對應分析等多元分析技術;非綫性迴歸模型參數估計、模型模擬技術;單目標和多目標綫性規劃、非綫性規劃等運籌學方法;以及狀態方程、數值分析、時間序列分析、模糊數學、BP神經網絡、數據挖掘、灰色理論等方法。

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
第三篇多元統計分析
第14章多變量統計檢驗
14.1多元計量資料的常用統計量
14.2多元均值檢驗
14.3多元方差分析簡介
14.4單嚮完全隨機設計
14.5單因素隨機區組設計
14.6輪廓分析
14.7多元方差分析的綫性模型方法
參考文獻
第15章多元迴歸分析
15.1多元綫性迴歸
15.2逐步迴歸分析
15.3二次多項式迴歸分析
15.4含定性變量的逐步迴歸分析
15.5積分（逐步）迴歸
15.6趨勢麵分析
15.7Tobit迴歸
15.8主成分迴歸
15.9嶺迴歸
15.10穩健迴歸（M估計）
15.11分位數迴歸
15.12優勢（主導）分析
參考文獻
第16章聚類分析
16.1係統聚類分析
16.20—1型變量聚類分析
16.3動態聚類分析
16.4有序樣本分類
16.5非綫性映射分析
16.6兩維圖論聚類
參考文獻
第17章判彆分析
17.1兩組判彆
17.2Fisher綫性判彆
17.3逐步判彆分析
參考文獻
第18章多因子分析
18.1主成分分析
18.2因子分析
18.3對應分析
18.4展開法
參考文獻
第19章多因變量統計分析
19.1典型相關分析
19.2雙重篩選逐步迴歸
19.3偏最小二乘迴歸
19.4綫性聯立方程
19.5結構方程模型與路徑分析
參考文獻
第20章數據挖掘
20.1BP神經網絡
20.2徑嚮基函數（RBF）網絡模型
20.3投影尋蹤迴歸
20.4支持嚮量機（SVM）
20.5隨機森林
參考文獻
第四篇數學模型模擬分析
第21章迴歸方程模型
21.1任意非綫性迴歸模型參數估計實現
21.2非綫性迴歸模型參數估計方法
21.3非綫性迴歸模型參數全局優化估計
21.4非綫性迴歸分析實例研究
21.5二值反應變量模型參數估計
21.6有約束條件模型參數估計
21.7聯立方程模型
參考文獻
第22章數學模型模擬與優化
22.1模型模擬分析
22.2模型參數靈敏度分析
22.3模型優化
參考文獻
第23章數學規劃
23.1綫性規劃
23.2多目標綫性規劃：評價函數法
23.3多目標綫性規劃：逐步寬容約束法
23.4多目標綫性規劃：分層評價法
23.5整數規劃及混閤整數規劃
23.6指派問題匈牙利法
23.7運輸問題
23.8非綫性規劃
23.9投入産齣分析
23.10目標規劃
參考文獻
第24章狀態空間模型
24.1綫性控製係統能控性
24.2綫性控製係統能觀性
24.3連續綫性狀態方程離散化
24.4離散狀態方程求解
參考文獻
第五篇時間序列分析
第25章時間序列趨勢分析
25.1常用時間序列趨勢分析
25.2時間序列數據遊程檢驗
25.3最優氣候均態模型
25.4均值生成函數預測模型
25.5馬爾可夫鏈
25.6多元時空序列馬爾可夫鏈分析
參考文獻
第26章時間序列周期分析
26.1諧波分析
26.2小波分析
26.3奇異譜分析
26.4時間序列周期方差分析外推法
26.5季節性水平模型
26.6季節性交乘趨勢模型
26.7季節性疊加趨勢模型
參考文獻
第27章平穩時間序列分析
27.1取樣間隔與插值處理
27.2數據序列突變點的檢測
27.3數據序列統計特性估計
27.4單位根檢驗
27.5差分自迴歸移動平均（ARIMA）模型
參考文獻
第28章其他時間序列模型
28.1季節—周期組閤模型
28.2多變量時間序列CAR模型
28.3門限自迴歸模型
28.4獨立分量分析
參考文獻

好的，這是為您準備的一份圖書簡介，該書名為《DPS數據處理係統（第4版）（第2捲）現代統計及數據挖掘》，但簡介內容將完全聚焦於其他領域，避免提及您提供的書名中的任何主題（如DPS、數據處理、統計、數據挖掘等）。 --- 《環境科學前沿：全球氣候變化與區域生態響應》 導論：人類世的挑戰與生態係統的邊界 本書旨在全麵、深入地剖析當前全球環境科學領域最緊迫的議題——人類活動對地球自然係統産生的不可逆轉的影響，並重點探討氣候變化背景下，不同區域生態係統所展現齣的復雜適應與脆弱性。我們不再將環境問題視為孤立的自然現象，而是置於社會經濟活動和地質曆史的宏大背景下進行審視。 本書的結構設計，從宏觀的地球係統動力學入手，逐步聚焦於微觀的生物地球化學循環與物種適應機製，最終落腳於政策製定與可持續管理實踐。 第一部分：地球係統動力學與氣候驅動力 本部分緻力於構建理解全球環境變化的理論框架。 第一章：地質時間尺度上的氣候波動 我們首先迴顧瞭過去數百萬年地球氣候的自然變率，包括米蘭科維奇鏇迴（Milankovitch Cycles）如何驅動冰期與間冰期的更替。通過對深海沉積物岩芯和冰芯數據的解讀，闡明瞭自然因素在氣候係統中的基礎作用，為區分自然基綫與人為驅動力奠定基礎。探討瞭自然氣候係統（如海洋環流、火山活動）對大氣成分的反饋機製。 第二章：溫室氣體的人為來源與大氣化學 詳細分析瞭自工業革命以來，二氧化碳、甲烷、一氧化二氮等主要溫室氣體的排放源頭，包括能源生産、農業活動、土地利用變化及工業過程。深入討論瞭大氣層中氣溶膠的輻射強迫效應，特彆是硫酸鹽氣溶膠對太陽輻射的遮蔽作用及其對區域降水模式的潛在影響。考察瞭碳循環中自然匯（如森林和海洋）的飽和臨界點。 第三章：海洋熱量吸收與海平麵上升的物理機製 海洋作為地球氣候係統的主要熱緩衝器，其作用至關重要。本章聚焦於海洋熱含量（OHC）的長期觀測數據，分析瞭熱量嚮下層水體輸送的深層環流模式（如大西洋經嚮翻轉環流AMOC）的變化。同時，對冰蓋（格陵蘭和南極）的質量平衡模型進行瞭批判性評估，量化瞭熱膨脹與冰川融化對全球平均海平麵上升的相對貢獻。 第二部分：區域生態響應與生物多樣性壓力 在理解瞭驅動力之後，本書的第二部分將焦點轉嚮生態學前沿，探討氣候變化如何重塑生物群落的結構與功能。 第四章：森林生態係統的碳匯功能與火災風險 深入研究瞭全球北方森林、熱帶雨林和溫帶森林在不同壓力下的響應。分析瞭氣溫升高和降水格局改變對樹木生理過程（如光閤作用和蒸騰作用）的影響。重點關注瞭極端天氣事件，特彆是野火頻率和強度的增加，如何將森林從碳匯轉變為碳源，並討論瞭耐火性物種的演替潛力。 第五章：淡水生態係統對水文變化的敏感性 河流、湖泊和濕地是氣候變化最直接的受害者之一。本章考察瞭冰川融化速率變化對下遊徑流的影響，以及蒸發增強導緻的湖泊水位下降和水質鹽度升高問題。討論瞭溫水對淡水物種生存的“熱應激”效應，以及乾旱加劇對濕地微生物群落結構（特彆是甲烷排放）的反饋。 第六章：山地生態係統與垂直梯度響應 高山地區由於其獨特的氣溫梯度，被視為氣候變化的“放大器”。本章分析瞭物種在垂直分布上的遷移模式（“爬升”現象）。探討瞭雪綫後退和永久凍土融化對高山植被、特有動物群落（如高原哺乳動物）生存空間的擠壓，以及由此引發的生物多樣性喪失風險。 第三部分：跨尺度反饋、風險評估與管理策略 本書的收官部分側重於綜閤分析和麵嚮未來的解決方案。 第七章：生物地球化學循環的非綫性反饋 本章超越綫性的理解，探討瞭復雜的正反饋機製。重點分析瞭永久凍土融化釋放的古老碳（碳-14校正的古老有機物）對全球碳預算的貢獻，以及海洋酸化對鈣化生物（如珊瑚和浮遊生物）的影響如何破壞海洋食物鏈的基石。討論瞭雲層變化和氣溶膠-雲間相互作用的不確定性，這是未來氣候預測中的關鍵挑戰。 第八章：氣候脆弱性與社會適應性評估 將環境科學與社會科學融閤，評估瞭特定地理區域（如低窪三角洲、乾旱農業區）的綜閤脆弱性指數。這包括對生態係統服務功能（如水淨化、作物授粉）退化風險的量化。引入瞭“基於生態係統的方法”（EbA）作為適應策略的核心，強調保護和恢復自然生態係統在減輕災害風險中的作用。 第九章：政策製定與跨界治理的未來 最後，本書探討瞭將科學認識轉化為有效行動的途徑。審視瞭當前國際氣候協定框架下的區域實施挑戰，特彆關注瞭在缺乏統一監管的跨界河流流域、海洋生態區中如何實現公平有效的資源管理。強調瞭在能源轉型過程中，確保“公正轉型”對生態係統恢復同樣重要，從而為下一代環境科學傢、政策製定者提供堅實的知識基礎與批判性思維工具。 --- 目標讀者： 環境科學、地理學、生態學、資源管理等相關專業的高年級本科生、研究生，以及從事氣候政策研究和生態保護工作的專業人士。 本書特色： 強調跨學科的整閤性分析，拒絕單一模型的簡化論，聚焦於最新的觀測數據和復雜的係統反饋機製。

評分☆☆☆☆☆

作為一名長期在金融行業摸爬滾打的數據分析師，我處理過的數據集往往伴隨著高頻波動和復雜的非綫性關係，對於那些隻停留在描述性統計層麵的工具書，我早就失去瞭興趣。這本《DPS數據處理係統（第4版）（第2捲）現代統計及數據挖掘》的第二捲，恰如其分地切入瞭現代統計學的核心，尤其是關於時間序列分析和多元統計方法的闡述，給瞭我極大的啓發。我原本試圖通過一些開源庫的默認設置來處理季節性趨勢分解，效果總是差強人意。但書裏詳細對比瞭ARIMA模型和更先進的狀態空間模型在處理異常值和長期依賴性時的優劣，特彆是它用實際案例展示瞭如何根據殘差的自相關圖來優化模型的參數設置，這個細節的處理，體現瞭作者深厚的實戰經驗。坦白說，這本書的章節編排邏輯非常嚴密，從基礎的概率分布過渡到復雜的機器學習模型，每一步都走得有理有據，不像某些教材那樣為瞭堆砌內容而東拉西扯。雖然書中的例子多偏嚮於傳統工業和生物統計領域，但我成功地將書中的模型框架遷移到瞭我們處理的交易數據上，最終發現它幫助我識彆齣瞭一些之前被忽略的微弱信號，這直接轉化為瞭一種競爭優勢。

評分☆☆☆☆☆

我對市麵上很多號稱“現代”的數據挖掘書籍感到失望，因為它們的內容往往停留在上一個時代的經典算法上，對近十年來的理論突破鮮有提及。但《DPS數據處理係統（第4版）（第2捲）》的這部分內容，展現齣瞭作者緊跟前沿的視野。我尤其關注瞭關於非參數統計方法的討論，在麵對無法確定數據分布特性的復雜數據集時，傳統的參數檢驗常常失效。書中對核密度估計（KDE）的精細講解，以及如何選擇閤適的核函數和平滑參數，為我提供瞭一個強有力的非參數替代方案。更令人耳目一新的是，書中對“大數據集下的統計推斷”的探討，它沒有簡單地將傳統理論套用到大錶上，而是討論瞭抽樣偏差、分布式計算對推斷有效性的影響。我記得書中舉瞭一個關於在綫A/B測試的例子，如何調整P值來應對多重比較的問題，這個在互聯網産品迭代中是至關重要的陷阱。總而言之，這本書的廣度和深度遠超我的預期，它成功地彌補瞭我知識體係中，從傳統統計學到現代數據挖掘過渡地帶的斷層。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計得非常沉穩大氣，深藍色的底色配上金色的字體，一看就是那種內容紮實、值得深入研究的專業書籍。我拿到手的時候，首先被它的厚度震住瞭，沉甸甸的，這感覺就像手裏捧著一座知識的金礦。我本來是希望能找到一些關於如何快速搭建數據看闆、實現可視化分析的捷徑，畢竟現在市場上的很多工具書都傾嚮於“快速上手”的路徑。然而，翻開前幾頁我就意識到，這本《DPS數據處理係統（第4版）（第2捲）現代統計及數據挖掘》走的完全是另一條路綫。它不是教你點鼠標就能齣圖的“傻瓜式”教程，而是在構建一個堅實的數據科學理論基礎。作者花費瞭大量的篇幅來解釋迴歸分析背後的數學原理，以及如何正確地選擇統計模型，而不是直接套用現成的公式。我特彆欣賞它對“假設檢驗”的深入剖析，書中細緻地講解瞭I類錯誤和II類錯誤在實際業務決策中的影響，這對於我們這些需要嚮管理層匯報決策依據的人來說，簡直是醍醐灌頂。雖然初讀起來會感到有些吃力，需要搭配其他基礎數學背景知識來理解，但一旦你攻剋瞭這些理論堡壘，你會發現自己對數據的理解深度提升瞭一個層次，不再滿足於錶麵的數字遊戲。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我購買這本書的初衷是想學習如何將深度學習模型應用於客戶行為預測，畢竟現在“AI”是繞不開的話題。然而，當我翻閱到關於“數據挖掘”的章節時，我發現本書的重點似乎更傾嚮於“可解釋性”和“穩健性”，而不是一味追求最高的預測精度。比如，書中花瞭整整一章的篇幅來探討決策樹和隨機森林的偏置-方差權衡，並詳細對比瞭梯度提升機（GBM）在處理小樣本數據時的過擬閤風險。這讓我開始反思，我們團隊過去是不是過於迷信那些參數動輒上億的黑箱模型瞭。這本書的價值在於，它像一個嚴謹的導師，不停地提醒你：模型不是越復雜越好，而是越能解釋、越能被審計越好。它沒有直接給齣TensorFlow或PyTorch的最新代碼庫教程，而是把重心放在瞭如何理解支撐這些復雜模型的底層統計學概念上，比如貝葉斯推斷的實際應用。這種基礎的訓練，雖然不能讓我立即去部署一個最新的Transformer模型，但它確保瞭我在構建任何預測係統時，都能從根本上理解模型為什麼會做齣這樣的判斷，這在需要嚴格閤規審查的行業裏，簡直太重要瞭。

評分☆☆☆☆☆

這本書的閱讀體驗是充滿挑戰但極富迴報的。它給我的感覺不像是在讀一本“操作手冊”，更像是在攻讀一本嚴謹的學術專著。我最欣賞的是它在探討數據挖掘技術時，始終保持著一種批判性的視角，而不是簡單地將每一種算法視為萬能的銀彈。例如，在討論聚類分析時，作者不僅介紹瞭K-means的原理，還深入分析瞭其對初始質心敏感的問題，並引入瞭層次聚類和基於密度的DBSCAN作為補充，強調瞭根據數據幾何結構選擇算法的重要性。對於初學者來說，這本書的難度係數無疑是偏高的，因為它要求讀者具備一定的數學成熟度來消化那些密集的公式推導和證明過程。我甚至需要經常暫停下來，在筆記本上重新推導一遍作者給齣的定理，纔能真正理解其背後的邏輯。但這正是它的魅力所在——它逼迫你主動思考，而不是被動接受。這本書沒有提供任何現成的“速贏”策略，但它提供瞭一種思考問題的方法論，這比任何一行代碼都更加寶貴，它教會瞭我如何構建一個可靠、透明且具有科學嚴謹性的數據分析流程。