SAS/IML 9.1 User's Guide, Volumes 1 and 2 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:SAS Publishing

作者:SAS Institute

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2004-04

价格:USD 108.95

装帧:Paperback

isbn号码:9781590472361

丛书系列:

图书标签:

• SAS/IML
• SAS
• Statistics
• Programming
• Data Analysis
• Matrix Language
• Technical Documentation
• User Guide
• Volume 1
• Volume 2

探索统计建模与数据分析的前沿：深度洞察与实践指南 本书籍集结了当代统计建模、数据挖掘与高级分析领域的前沿理论与实用技术，旨在为统计学家、数据科学家、量化分析师以及对复杂数据处理有深入需求的专业人士提供一份全面、深入的参考指南。它不仅仅是一本工具手册，更是一部系统阐述如何运用现代统计学原理解决实际商业、科学与工程问题的教科书。 全书内容围绕构建稳健、高效的数据分析流程展开，重点覆盖了从数据预处理的精细化操作到复杂多层级模型的构建与验证的每一个关键环节。我们摒弃了对基础概念的冗余介绍，而是直接切入核心技术，聚焦于那些在实际操作中决定分析成败的关键细节。 第一部分：面向高级分析的统计基础重构 本部分旨在为读者建立一个超越基础统计学的、面向应用的高级统计思维框架。内容侧重于如何根据数据特性和研究目标，灵活选择并定制统计方法，而非僵硬地套用标准模型。 1. 现代回归分析的深度剖析： 我们深入探讨了线性模型的局限性及其克服之道。重点介绍了正则化回归技术（如Lasso, Ridge, Elastic Net）在处理高维数据和多重共线性问题时的机制与实施细节。同时，对非线性回归，特别是广义可加模型（GAMs）进行了详尽阐述，展示了如何利用样条和平滑函数捕捉数据中隐藏的非参数趋势，同时保持模型的可解释性。如何通过残差诊断曲线的非对称性、异方差性等模式，指导读者进行数据转换或选择更合适的误差分布模型，是本节的核心内容。 2. 混合效应模型（Mixed-Effects Models）的复杂结构建模： 在处理具有层次结构或重复测量的数据时，混合效应模型是不可或缺的工具。本章详细解析了固定效应与随机效应的选择标准，包括随机截距模型、随机斜率模型以及斜率与截距的协方差结构建模。读者将学习如何利用这些模型准确估计不同分组间的差异和变异来源，特别是在纵向数据分析（Longitudinal Data Analysis）和生物统计学中的应用。我们提供了针对非正态响应变量（如计数数据、二元响应）的广义线性混合模型（GLMMs）的实现策略。 3. 贝叶斯统计推断的实践路径： 本书提供了一条从频率学派思维向贝叶斯框架过渡的实用路线图。内容涵盖了MCMC（Markov Chain Monte Carlo）算法（如Metropolis-Hastings, Gibbs Sampling）在复杂模型参数估计中的应用。重点在于先验信息的选择与合理性检验，以及如何解释后验分布。特别针对高维参数空间和模型选择中的贝叶斯模型平均（BMA）进行了深入探讨，强调其在量化不确定性方面的优势。 第二部分：时间序列与空间数据的高级处理 面对具有内在时间依赖性或空间自相关性的数据，传统独立同分布（IID）假设的模型将失效。本部分聚焦于如何精确捕捉这些依赖结构。 1. 复杂时间序列模型的精细构建： 除了标准的ARIMA族模型，本书详细讲解了状态空间模型（State-Space Models）在时间序列分解中的应用，包括动态线性模型（DLMs）和卡尔曼滤波器的实际操作。对于非平稳序列，我们深入研究了协整（Cointegration）检验（如Johansen检验）的条件与应用，以及如何构建向量自回归模型（VAR）和向量误差修正模型（VECM）来分析多个时间序列间的长期均衡关系和短期动态调整。 2. 空间计量经济学与地统计学导论： 空间数据的分析要求我们考虑地理邻近性带来的影响。本部分涵盖了空间滞后模型（SAR）、空间误差模型（SEM）的估计与检验。对于连续性空间数据的插值与变异性分析，我们详细介绍了克里金法（Kriging）的不同类型（普通、至高、泛克里金）及其变异函数（Variogram）的理论构建和模型拟合，帮助读者精确地估计和预测空间场数据。 第三部分：面向大规模数据的机器学习集成与模型融合 现代分析常常要求整合统计学的严谨性与机器学习的预测能力。本部分关注如何构建具有统计学解释力的集成预测系统。 1. 树模型与梯度提升的深度挖掘： 详细阐述了决策树（CART, C4.5）的工作原理，并着重分析了随机森林（Random Forests）在处理高维特征和非线性交互时的优势。随后，我们深入探讨了梯度提升机（GBM）和XGBoost/LightGBM等现代优化版本，侧重于参数调优策略（如学习率、树的深度、子样本比例）对模型偏差-方差权衡的影响。 2. 模型融合与提升预测性能： 本章讨论了如何通过堆叠（Stacking）和混合（Blending）技术，将来自不同算法（如线性模型、SVM、神经网络）的预测结果进行最优组合。关键在于设计一个“元学习器”（Meta-Learner）来学习如何权衡基础模型的预测结果，从而在保持一定程度可解释性的同时，最大化整体预测精度。 3. 高性能计算与并行化策略： 针对内存密集型和计算密集型的分析任务，本部分提供了关于数据分区、分布式计算框架下统计模型（尤其是迭代优化算法）的并行化实现方案，确保读者能够有效应对 TB 级数据的处理挑战。 结论：从洞察到决策的转化 本书的最终目标是培养读者将复杂的统计分析结果转化为清晰、可操作的商业或科学决策的能力。我们强调了模型验证的严格性、结果的可视化表达以及对模型假设的持续监控，确保每一次数据驱动的决策都是基于最可靠的分析基础之上的。全书结构严谨，注重实践案例的支撑，是寻求突破传统统计分析瓶颈的专业人士的必备参考资料。

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