本书中讨论了用于拟合一个响应变量

本书中讨论了用于拟合一个响应变量

本书是世界公认的《回归分析》标准教材（aleadingtextbookonregression）。不仅从理论上介绍了当今统计学中用到的传统回归方法，还补充介绍了尖端科学研究中不太常见的回归方法。难能可贵的是，作者有丰富的教学经验和实际应用经验，使得本书理论和应用并重，还给出实际应用中应该注意的问题。新版除利用Minitab,SAS,S-PLUS软件外,还融入了*流行的JMP软件和R软件，来阐释相关技术方法。配套资源很丰富，数据、教学PPT等可免费下载

本书是世界公认的《回归分析》标准教材（aleadingtextbookonregression）。不仅从理论上介绍了当今统计学中用到的传统回归方法，还补充介绍了尖端科学研究中不太常见的回归方法。难能可贵的是，作者有丰富的教学经验和实际应用经验，使得本书理论和应用并重，还给出实际应用中应该注意的问题。新版除利用Minitab,SAS,S-PLUS软件外,还融入了*流行的JMP软件和R软件，来阐释相关技术方法。配套资源很丰富，数据、教学PPT等可免费下载

数据科学是一门内涵很广的学科，它涉及到统计分析、机器学习以及计算机科学三方面的知识和技能。本书深入浅出、全面系统地介绍了这门学科的内容。 本书分为13章，最初的3章主要介绍数据科学想要解决的问题、常用的IT工具Python以及这门学科所涉及的数学基础。第4-7章主要讨论数据模型，主要包含三方面的内容：一是统计中最经典的线性回归和逻辑回归模型；二是计算机估算模型参数的随机梯度下降法，这是模型工程实现的基础；三是来自计量经济学的启示，主要涉及特征提取的方法以及模型的稳定性。接下来的8-10章主要讨论算法模型，也就是机器学习领域比较经典的模型。这三章依次讨论了监督式学习、生成式模型以及非监督式学习。目前数据科学最前沿的两个领域分别是大数据和人工智能。本书的第11章将介绍大数据中很重要的分布式机器学习，而本书的最后两章将讨论人工智能领域的神经网络和深度学习。...(展开全部)

数据科学是一门内涵很广的学科，它涉及到统计分析、机器学习以及计算机科学三方面的知识和技能。本书深入浅出、全面系统地介绍了这门学科的内容。 本书分为13章，最初的3章主要介绍数据科学想要解决的问题、常用的IT工具Python以及这门学科所涉及的数学基础。第4-7章主要讨论数据模型，主要包含三方面的内容：一是统计中最经典的线性回归和逻辑回归模型；二是计算机估算模型参数的随机梯度下降法，这是模型工程实现的基础；三是来自计量经济学的启示，主要涉及特征提取的方法以及模型的稳定性。接下来的8-10章主要讨论算法模型，也就是机器学习领域比较经典的模型。这三章依次讨论了监督式学习、生成式模型以及非监督式学习。目前数据科学最前沿的两个领域分别是大数据和人工智能。本书的第11章将介绍大数据中很重要的分布式机器学习，而本书的最后两章将讨论人工智能领域的神经网络和深度学习。...(展开全部)

本书概述了回归分析的概念、分类、简单直线、曲线回归分析和多重线性回归分析、复杂固定模式和非固定模式曲线回归分析、单水平和多水平多重曲线回归分析。每种回归分析方法都介绍了分析目的、数据结构（问题与数据）、切入点（分析与解答）、统计模型（计算原理）、分析步骤（含SAS实现）。在固定模式单水平非线性回归分析中，涉及的统计模型有：二项型和三项型指数曲线模型，Logistic、Gompertz和Richards生长曲线模型，BleasdaleNelder、Halliday和FarazdaghiHarris产量密度曲线模型；在非固定模式单和多水平多重非线性回归分析中，涉及的统计模型有：二值结果变量定性资料单、多水平Logistic、Probit和互补双对数回归模型；多值有序结果变量定性资料单、多水平累积Logistic、Probit和互补双对数回归模型；多值名义结果变量定性资料单、多水平扩展Logistic回归模型，计数资料单、多水平Poisson和负二项回归模型。在上述各情况下，还给出了同类问题的比较研究和SAS智能化实现及结果解释。注：与本书配套的SASPAL软件放在华信教育资源网www.hxedu.com.cn上，请按其内的“安装和使用说明”操作。

本书以直观解释与丰富的实例相结合的方式创新性地讲解线性代数，涵盖工程应用所需的线性代数知识，如向量、矩阵等，井给出数据科学、机器学习和人工智能、信号和图像处理、层析成像、导航、控制和金融等领域的例子。通过大量的实践练习，学生可以测试自己的理解能力，并将学到的知识用于解决现实世界的问题。 阅读本书仅需熟悉基本的数学符号和微积分，无须了解概率和统计知识，特别适合大学本科生学习，同时适合对计算机科学和数据科学研究领域感兴趣的读者参考。