Categorical Data Analysis

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出版者:Wiley-Interscience
作者:Alan Agresti
出品人:
页数:734
译者:
出版时间:2002-7-22
价格:USD 170.00
装帧:Hardcover
isbn号码:9780471360933
丛书系列:Wiley Series in Probability and Statistics
图书标签:
  • 统计学
  • categorical
  • statistics
  • 统计
  • 统计基础
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  • regression
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  • 数据分析
  • 分类数据
  • 统计建模
  • 回归分析
  • 方差分析
  • 列联表
  • 广义线性模型
  • 统计推断
  • R语言
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具体描述

Review

"...a highly satisfactory text on methods for categorical response variables...more complete and technical [than the First Edition]..." -- IIE Transactions on Quality and Reliability Engineering

"...this classic book is substantially modified and expanded..." -- International Journal of General Systems, Vol. 32, 2003

"...written in a highly scientific but vivid style, intelligible for all researchers in that field...simply expressed, grand..." -- Zentralblatt Math, 2004

“…the essential reference text for statisticians…comprehensive and readable…” (Statistical Methods in Medical Research, Vol. 14, 2005)

"...careful, thorough, up-to-date volume...the new content and emphases in the second edition are sufficient to justify its purchase even by someone who already owns the first edition." (Journal of the American Statistical Association, June 2004)

"I liked this revised edition and recommend it highly to statisticians and graduate students." (Journal of Statistical Computation & Simulation, March 2004)

"...a highly satisfactory text on methods for categorical response variables...more complete and technical [than the First Edition]..." (IIE Transactions on Quality and Reliability Engineering)

"If you own the 1E, you absolutely need to upgrade to the 2E. If you do any analysis of categorical data, this is an essential desktop reference..." (Technometrics, Vol. 45, No. 1, February 2003)

"...this classic book is substantially modified and expanded..." (International Journal of General Systems, Vol. 32, 2003)

"...it is a total delight reading this book, which should be considered as the current standard textbook for teaching analysis of categorical data." (Pharmaceutical Research, Vol. 20, No. 6, June 2003)

"...written in a highly scientific but vivid style, intelligible for all researchers in that field...simply expressed, grand..." (Zentralblatt Math, 2004)

the essential reference text for statisticians comprehensive and readable (Statistical Methods in Medical Research, Vol. 14, 2005) "...careful, thorough, up to date volume...the new content and emphases in the second edition are sufficient to justify its purchase even by someone who already owns the first edition." (Journal of the American Statistical Association, June 2004) "I liked this revised edition and recommend it highly to statisticians and graduate students." (Journal of Statistical Computation & Simulation, March 2004) "...a highly satisfactory text on methods for categorical response variables...more complete and technical [than the First Edition]..." (IIE Transactions on Quality and Reliability Engineering) "If you own the 1E, you absolutely need to upgrade to the 2E. If you do any analysis of categorical data, this is an essential desktop reference..." (Technometrics, Vol. 45, No. 1, February 2003) "...this classic book is substantially modified and expanded..." (International Journal of General Systems, Vol. 32, 2003) "...it is a total delight reading this book, which should be considered as the current standard textbook for teaching analysis of categorical data." (Pharmaceutical Research, Vol. 20, No. 6, June 2003) "...written in a highly scientific but vivid style, intelligible for all researchers in that field...simply expressed, grand..." (Zentralblatt Math, 2004) Each chapter ahs been extensively rewritten...gives an overview of methods for analyzing categorical data, both older, now standard methods, and methods developed in recent years. (Quarterly of Applied Mathematics, Vol. LXI, No. 2, June 2003)

《非线性系统辨识与控制》 内容简介 本书系统深入地探讨了非线性动力学系统在建模、辨识、状态估计与控制设计中的理论基础、前沿方法与工程应用。在现代工程领域,从航空航天、生物医学到复杂工业过程,系统行为的非线性特性日益凸显,精确理解和有效控制这些系统已成为关键挑战。《非线性系统辨识与控制》正是为应对这些挑战而精心构建的综合性教材与参考专著。 全书结构严谨,逻辑清晰,内容涵盖了从基础理论到尖端算法的完整链条。全书分为四个主要部分:系统基础与建模、非线性系统辨识、状态估计与滤波、以及先进控制设计。 第一部分:系统基础与建模 本部分为后续复杂分析奠定坚实的数学基础。首先回顾了线性时不变(LTI)系统理论的局限性,引入非线性系统的基本概念,如相空间、平衡点、极限环、稳定性和李雅普诺夫稳定性理论。重点阐述了描述非线性系统的数学工具,包括常微分方程(ODE)描述、状态空间表示以及非线性系统的基本分析方法,如小信号线性化(Jacobian 线性化)和基于级数的展开法。 随后,详细介绍了非线性系统的结构化建模方法。这包括基于物理原理的建模(如牛顿-欧拉法、拉格朗日力学在机械系统中的应用),以及更具通用性的数据驱动建模技术。特别地,深入探讨了结构化模型识别(如基于模块化和组件组合的建模)与非结构化模型识别(如基于神经网络和核方法的函数逼近)的对比与选择策略。 第二部分:非线性系统辨识 辨识是理解系统行为和设计有效控制器的先决条件。本部分聚焦于如何从实验数据中精确地估计非线性系统的参数和结构。 首先,系统回顾了经典最小二乘法(LS)在线性系统中的应用,并将其推广至非线性最小二乘问题,讨论了病态问题和正则化技术(如Tikhonov正则化)。随后,本书的核心内容之一——非线性参数估计展开论述。我们详细分析了迭代优化算法(如高斯-牛顿法、列文伯格-马夸特法)在线性化模型下的应用,并探讨了全局优化策略(如遗传算法、粒子群优化)在应对多模态误差曲面时的优势与局限。 针对具有复杂动态特性的系统,本书引入了非线性子空间辨识方法(如Hankel 奇异值分解在识别NARMAX模型中的应用)。此外,系统地介绍了基于核方法的辨识技术,如支持向量回归(SVR)在辨识高维非线性系统中的表现,以及如何结合系统结构信息(如物理约束)来提高辨识的准确性和泛化能力。对于涉及不确定性的辨识问题,探讨了鲁棒辨识的概念。 第三部分:状态估计与滤波 在许多实际应用中,系统的全部状态变量无法直接测量,必须通过传感器数据和系统模型进行估计。本部分是关于非线性状态估计的综合论述。 首先回顾了卡尔曼滤波(KF)在线性系统中的成功,并深入分析了KF在线性化假设下应用于非线性系统的误差来源。核心内容聚焦于扩展卡尔曼滤波(EKF)和无迹卡尔曼滤波(UKF)。EKF的推导基于一阶泰勒展开,本书详细分析了其在强非线性情况下的精度损失。UKF则通过确定性采样点(Sigma Points)来精确捕捉均值和协方差,避免了雅可比矩阵的计算,其性能和鲁棒性得到了详尽的比较和论证。 对于高度非线性的系统,传统的基于高斯假设的滤波方法可能失效。因此,本书详细介绍了粒子滤波(PF)及其变体。PF基于蒙特卡洛模拟,通过大量粒子集来近似后验概率密度函数,特别适用于处理多峰或非对称的噪声分布情况。书中给出了粒子滤波的顺序重要性采样(SIR)算法、自适应退化处理,以及在计算资源受限环境下的稀疏采样技术。 第四部分:先进控制设计 在准确的辨识模型和可靠的状态估计基础上,本部分致力于设计能够在复杂非线性环境下保证性能和稳定性的控制器。 我们从经典的反馈线性化理论入手,详细阐述了输入-输出线性化和状态反馈线性化的条件与步骤,并讨论了存在零动态或模型误差时的鲁棒性设计。 随后,重点介绍了模型预测控制(MPC)在非线性系统中的应用。非线性MPC(NMPC)通过在每一步求解一个在线优化问题来实现前馈、反馈和约束处理的统一。本书详细分析了NMPC的实时求解挑战,包括优化问题的非凸性、收敛性保证以及求解器的选择与实现。 最后,探讨了几种前沿的基于Lyapunov函数的稳定性保证方法。这包括反步法(Backstepping),它提供了一种系统性的、递归的控制器设计流程,确保设计出的闭环系统具有全局渐近稳定性。同时,也引入了滑模控制(SMC),它以其对模型不确定性和外部扰动的强鲁棒性而著称,并讨论了如何利用SMC来消除或减轻传统SMC中存在的颤振现象。 本书的特点在于理论的深度与工程实践的紧密结合。每一章都配备了丰富的案例研究和基于MATLAB/Simulink的仿真示例,帮助读者将抽象的数学概念转化为具体的工程解决方案。本书适合高等院校的控制科学、自动化、机械工程、航空航天等专业的高年级本科生、研究生以及从事复杂系统建模与控制的工程技术人员和研究人员参考使用。 总而言之,《非线性系统辨识与控制》旨在提供一个全面、深入且实用的知识体系,使读者能够驾驭和掌控现实世界中无处不在的非线性挑战。

作者简介

甭说了吧,categorical data analysis方面的书,不看Alan Agresti 的,还看谁的呢?呵呵

目录信息

读后感

评分

这本书真的很好。我读了很大一部分,没有完全读完。许多我之前学generalized linear model遇到的困难在这本书上多少都会提到,例如各类ordinal regression的情况。我们知道在心理学,计量经济学等学科,许多时候信息依赖于问卷调查之类的评分。这方面的统计信息如何做推断一直...

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这本书真的很好。我读了很大一部分,没有完全读完。许多我之前学generalized linear model遇到的困难在这本书上多少都会提到,例如各类ordinal regression的情况。我们知道在心理学,计量经济学等学科,许多时候信息依赖于问卷调查之类的评分。这方面的统计信息如何做推断一直...

评分

这本书真的很好。我读了很大一部分,没有完全读完。许多我之前学generalized linear model遇到的困难在这本书上多少都会提到,例如各类ordinal regression的情况。我们知道在心理学,计量经济学等学科,许多时候信息依赖于问卷调查之类的评分。这方面的统计信息如何做推断一直...

评分

这本书真的很好。我读了很大一部分,没有完全读完。许多我之前学generalized linear model遇到的困难在这本书上多少都会提到,例如各类ordinal regression的情况。我们知道在心理学,计量经济学等学科,许多时候信息依赖于问卷调查之类的评分。这方面的统计信息如何做推断一直...

评分

这本书真的很好。我读了很大一部分,没有完全读完。许多我之前学generalized linear model遇到的困难在这本书上多少都会提到,例如各类ordinal regression的情况。我们知道在心理学,计量经济学等学科,许多时候信息依赖于问卷调查之类的评分。这方面的统计信息如何做推断一直...

用户评价

评分

我之前只买了这个作者introduction那本。那本没什么用。这本好。

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书很好,但于我而言,最重要的是那段日子记忆

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书很好,但于我而言,最重要的是那段日子记忆

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我之前只买了这个作者introduction那本。那本没什么用。这本好。

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统计学多了也不喜欢了…还是我太弱

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