Soft Computing for Knowledge Discovery and Data Mining pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer US

作者:Maimon, Oded; Rokach, Lior;

出品人:

页数:434

译者:

出版时间:2009-11-23

价格:USD 99.00

装帧:Paperback

isbn号码:9781441943514

丛书系列:

图书标签:

• Soft Computing
• Knowledge Discovery
• Data Mining
• Machine Learning
• Artificial Intelligence
• Fuzzy Logic
• Neural Networks
• Genetic Algorithms
• Data Analysis
• Pattern Recognition

现代统计方法在科学研究中的应用 在当今飞速发展的科学技术领域，数据已成为驱动创新和理解复杂现象的核心要素。无论是天体物理学中海量观测数据的分析，生物医学研究中基因组学和蛋白质组学数据的解读，还是社会科学中大规模调查数据的挖掘，统计学都扮演着至关重要的角色。本书旨在深入探讨一系列现代统计方法，并详细阐述它们在不同科学研究领域的实际应用，帮助研究者们从纷繁复杂的数据中提取有价值的见解，从而推动科学前沿的进步。 本书并非仅仅罗列枯燥的数学公式和理论框架，而是力求以清晰易懂的方式，结合丰富的案例研究，展示统计方法如何转化为解决实际科学问题的有力工具。我们将首先回顾统计学的基础概念，但重点将放在那些对现代数据分析至关重要的进阶主题。这包括但不限于： 第一部分：现代统计学基础与建模 概率论与统计推断的现代视角： 在此部分，我们将重新审视概率论的基本原理，并将其与现代统计推断方法相结合。我们将深入探讨贝叶斯统计的框架，理解先验知识在数据分析中的作用，以及它如何提供比传统频率派方法更灵活的推断途径。这对于处理小样本、不确定性量化以及构建复杂模型至关重要。我们还将讨论最大似然估计、矩估计等经典方法，并着重强调它们在处理高维数据时的局限性以及如何通过正则化等技术加以克服。 线性与广义线性模型： 尽管线性模型是统计学的基石，但其应用远未过时。本书将介绍如何有效地构建和解释多元线性回归模型，包括变量选择、模型诊断以及异方差和自相关等问题的处理。随后，我们将拓展到广义线性模型（GLMs），学习如何处理非正态分布的响应变量，如二项分布（逻辑回归）、泊松分布（泊松回归）等，这在医学、生态学和经济学等领域有着广泛的应用。 非参数统计方法： 当数据不满足参数模型的假设时，非参数方法就显得尤为重要。本书将介绍秩和检验（如 Wilcoxon 检验、Kruskal-Wallis 检验）、核密度估计等核心非参数技术。我们将重点探讨它们在数据探索、假设检验以及构建无需严格模型假设的预测模型中的优势，特别是在处理具有偏态、多峰或存在异常值的数据集时。 模型选择与模型评估： 在复杂的科学研究中，选择最适合数据的模型至关重要。本书将详细介绍信息准则（如 AIC、BIC）以及交叉验证等模型选择技术，并探讨它们在防止过拟合和低估模型泛化能力方面的作用。同时，我们将讨论各种模型评估指标，如 R²、均方误差、AUC 等，并分析在不同研究场景下如何选择最恰当的评估标准。 第二部分：面向复杂数据的统计建模技术 时间序列分析： 许多科学现象都随时间演变，如气候变化、金融市场波动、疾病传播等。本书将深入介绍时间序列数据的基本特征，如趋势、季节性、周期性和自相关性。我们将学习 ARIMA 模型、状态空间模型以及更现代的向量自回归（VAR）模型，并探讨如何进行时间序列的预测、异常检测以及因果关系分析。 生存分析： 在医学、工程和生命科学等领域，我们经常关心事件发生的时间，例如患者的生存时间、设备的失效时间等。本书将详细介绍生存函数、风险函数、Kaplan-Meier 曲线以及 Cox 比例风险模型。我们将学习如何处理截尾数据，进行多因素的生存分析，以及如何比较不同组别的生存率。 空间统计： 许多研究问题天然具有空间维度，如地理学、流行病学、环境科学等。本书将介绍空间数据的基本概念，包括空间自相关性（如 Moran's I）和空间异质性。我们将学习普通克里金法、协克里金法等插值技术，以及空间回归模型，如空间滞后模型和空间误差模型，以解决空间依赖性带来的挑战。 聚类分析与降维技术： 在探索性数据分析阶段，识别数据中的内在结构至关重要。本书将深入介绍各种聚类算法，包括层次聚类、K-means 聚类以及基于密度的聚类方法，并讨论如何选择合适的聚类数量和评估聚类结果。同时，我们将探讨主成分分析（PCA）、因子分析以及多维尺度分析（MDS）等降维技术，学习如何将高维数据投影到低维空间，以便可视化和简化后续分析。 第三部分：统计方法在特定科学领域的应用实践 生物医学数据分析： 从基因组学到临床试验，统计学在生物医学研究中发挥着核心作用。本书将展示如何应用统计方法分析基因表达数据、识别疾病标志物、评估新药的疗效以及进行流行病学调查。我们将讨论例如二项分布、泊松分布以及生存分析在这些领域的具体应用。 环境与地球科学数据分析： 气候变化、自然灾害、资源管理等问题都依赖于海量环境和地球科学数据的统计分析。本书将介绍如何利用时间序列分析预测气候模式，使用空间统计分析污染物的扩散，以及如何通过回归模型理解影响环境因素的相互作用。 社会与经济科学数据分析： 调查数据、经济指标、行为模式等社会与经济科学的研究对象往往包含复杂的相互关系。本书将展示如何应用回归分析、时间序列分析以及聚类技术来理解社会现象、预测经济趋势、评估政策效果以及识别消费群体。 工程与制造数据分析： 在质量控制、故障诊断、性能优化等工程领域，统计方法是不可或缺的工具。本书将介绍如何利用过程控制图、回归分析来监测和改进生产过程，以及如何运用生存分析预测设备寿命。 本书的编写风格将注重理论与实践的结合。每介绍一种新的统计方法，我们都会提供清晰的数学阐述，并紧随其后给出具体的应用示例。这些示例将取材于真实的科学研究场景，并通过流行的统计软件（如 R、Python 的相关库）进行演示，帮助读者理解如何在实际操作中应用这些方法。我们将鼓励读者积极动手实践，通过代码示例掌握数据分析的流程。 本书的目标读者是那些希望提升自身数据分析能力，并将其应用于科学研究的本科生、研究生、博士后以及专业研究人员。无论您是统计学专业的学生，还是来自其他领域的科研工作者，只要您对如何从数据中发现知识感兴趣，本书都将为您提供宝贵的指导和启发。通过阅读本书，您将不仅能够理解各种现代统计方法的原理，更重要的是，您将掌握将这些强大的工具应用于解决您所面临的科学难题的能力，最终成为一名更具洞察力的数据科学家。

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