书目信息 |
| 题名： |
复杂数据统计方法
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| 作者： | 吴喜之 ， 张敏 编著 | |
| 分册： | ||
| 出版信息： | 北京 中国人民大学出版社 2022.07 |
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| 页数： | 337页 | |
| 开本： | 26cm | |
| 丛书名： | 基于R应用的统计学丛书 | |
| 单 册： | ||
| 中图分类： | C819 | |
| 科图分类： | ||
| 主题词： | 统计分析--tong ji fen xi--应用软件 | |
| 电子资源： | ||
| ISBN： | 978-7-300-30726-8 | |
| 000 | 01586nam 2200289 450 | |
| 001 | 481745 | |
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| 200 | 1 | @a复杂数据统计方法@Afu za shu ju tong ji fang fa@e基于R与Python@d= Statistical methods on complex data with R and python@f吴喜之, 张敏编著@zeng |
| 205 | @a第4版 | |
| 210 | @a北京@c中国人民大学出版社@d2022.07 | |
| 215 | @a337页@d26cm | |
| 225 | 2 | @a基于R应用的统计学丛书@Aji yu r ying yong de tong ji xue cong shu |
| 320 | @a有书目 (第331-337页) | |
| 330 | @a全书包括引言和三个部分, 共13章。第一部分“经典统计篇”共6章: (1) 经典线性模型。 (2) 广义线性模型方法。 (3) 纵向数据 (多水平模型、面板数据) 。 (4) 多元时间序列。 (5) 路径建模/结构方程建模。 (6) 无监督学习: 经典多元分析。第二部分“机器学习篇”共5章: (1) 决策树及组合算法。 (2) 神经网络简介。 (3) 支持向量机及最近邻方法。 (4) 关联规则分析。 (5) 贝叶斯网络。第三部分“软件基础篇”有1章: 基本软件: R和Python.本书各章节完全独立, 根据不同数据形式及目标介绍相应的方法, 尽量用文字和较少的数学公式对各种方法的原理予以直观介绍并引导读者做进一步的阅读, 最后介绍R和Python的基本使用方法。 | |
| 410 | 0 | @12001 @a基于R应用的统计学丛书 |
| 510 | 1 | @aStatistical methods on complex data with R and python@zeng |
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| 905 | @a河南城建学院图书馆@dC819@eW899=4 | |
| 复杂数据统计方法：基于R与Python= Statistical methods on complex data with R and python/吴喜之, 张敏编著.-第4版.-北京：中国人民大学出版社，2022.07 |
| 337页；26cm.-(基于R应用的统计学丛书) |
| ISBN 978-7-300-30726-8：CNY49.00 |
| 全书包括引言和三个部分, 共13章。第一部分“经典统计篇”共6章: (1) 经典线性模型。 (2) 广义线性模型方法。 (3) 纵向数据 (多水平模型、面板数据) 。 (4) 多元时间序列。 (5) 路径建模/结构方程建模。 (6) 无监督学习: 经典多元分析。第二部分“机器学习篇”共5章: (1) 决策树及组合算法。 (2) 神经网络简介。 (3) 支持向量机及最近邻方法。 (4) 关联规则分析。 (5) 贝叶斯网络。第三部分“软件基础篇”有1章: 基本软件: R和Python.本书各章节完全独立, 根据不同数据形式及目标介绍相应的方法, 尽量用文字和较少的数学公式对各种方法的原理予以直观介绍并引导读者做进一步的阅读, 最后介绍R和Python的基本使用方法。 |
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正题名：复杂数据统计方法
索取号：C819/W899=4
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| 1 | 1594031 | 215940310 | 社科库509/509社科库 55排8列6层/ [索取号:C819/W899=4] | 在馆 | |
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