复杂数据统计方法

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吴喜之,北京大学数学力学系本科,美国北卡罗来纳大学统计博士。中国人民大学统计学院教授,博士生导师。曾在美国加利福尼亚大学、美国北卡罗来纳大学、南开大学、中国人民大学、北京大学等多所著名学府执教。

出版者:中国人民大学出版社
作者:吴喜之
出品人:
页数:234
译者:
出版时间:2013-9-1
价格:CNY 33.00
装帧:平装
isbn号码:9787300181417
丛书系列:
图书标签:
  • 统计 
  • 统计学 
  • 吴喜之 
  • 数据分析 
  • R语言 
  • 数据挖掘 
  • 方法论 
  •  
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第一版面世以来,得到了广大读者的支持和鼓励。第二版根据需要做了一些修正、改动及增补,在第七章补充了Granger因果检验,增加了非线性时间序列一节。

本书特点:(1)以数据为导向;(2)介绍最新的方法(附有传统方法回顾);(3)提供R软件入门及全部例子计算的R代码及数据的网址;(4)各章独立。

本书读者对象包括统计学、应用统计学、经济学、数学、应用数学、精算、环境、计量经济学、生物医学等专业的本科生、硕士及博士生,各领域的教师和实际工作者。

具体描述

读后感

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不适合非统计学专业人士。 例子举了很多,也很好,但分析太少了,全是数学模型公式。连要用分析达到什么目的都没有讲清楚 作者的意图非常好,看到前言部分令人热血沸腾,但事与愿违,我未能从中有任何收获。

评分

这是一本200+页薄书,但是介绍的内容却很多,很多书上一句话的东西,可能别的书上要用几页介绍。所以读该书需要参考其他书,遇到不懂的就去查。 顾名思义,该书介绍的复杂数据统计方法,作者当然假设你会“简单”数据的处理。最好会一些R语言的知识。会读的稍微轻松些。 作者...  

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不适合非统计学专业人士。 例子举了很多,也很好,但分析太少了,全是数学模型公式。连要用分析达到什么目的都没有讲清楚 作者的意图非常好,看到前言部分令人热血沸腾,但事与愿违,我未能从中有任何收获。

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不适合非统计学专业人士。 例子举了很多,也很好,但分析太少了,全是数学模型公式。连要用分析达到什么目的都没有讲清楚 作者的意图非常好,看到前言部分令人热血沸腾,但事与愿违,我未能从中有任何收获。

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这是一本200+页薄书,但是介绍的内容却很多,很多书上一句话的东西,可能别的书上要用几页介绍。所以读该书需要参考其他书,遇到不懂的就去查。 顾名思义,该书介绍的复杂数据统计方法,作者当然假设你会“简单”数据的处理。最好会一些R语言的知识。会读的稍微轻松些。 作者...  

用户评价

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通篇就在吐槽传统统计学 力挺机器学习很有用 随机森林很牛X

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通篇就在吐槽传统统计学 力挺机器学习很有用 随机森林很牛X

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可以当中一本快捷的工具书使用,具体的理论还是得去看各个方向经典参考书。对如何使用R执行这些方法有一个初步的介绍,对不适用R的一点都没有用。

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书中数据哪里去搞呢?

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通篇就在吐槽传统统计学 力挺机器学习很有用 随机森林很牛X

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