Applied Data Analytic Techniques for Turning Points Research pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:Cohen, Patricia 编

出品人:

页数:256

译者:

出版时间:2008-3

价格:$ 152.55

装帧:

isbn号码:9780805854510

丛书系列:

图书标签:

数据分析
转向点研究
统计建模
因果推断
纵向数据
时间序列分析
增长曲线模型
混合模型
研究方法
量化研究

下载链接在页面底部

facebook linkedin mastodon messenger pinterest reddit telegram twitter viber vkontakte whatsapp 复制链接

想要找书就要到小哈图书下载中心

qciss.net

立刻按 ctrl+D收藏本页

你会得到大惊喜!!

具体描述

This innovative volume demonstrates the use of a range of statistical approaches that examine "turning points" (a change in direction, magnitude, or meaning) in real data. Analytic techniques are illustrated with real longitudinal data from a variety of fields. As such the book will appeal to a variety of researchers including: Developmental researchers interested in identifying factors precipitating turning points at various life stages. Medical or substance abuse researchers looking for turning points in disease or recovery. Social researchers interested in estimating the effects of life experiences on subsequent behavioral changes. Interpersonal behavior researchers looking to identify turning points in relationships. Brain researchers needing to discriminate the onset of an experimentally produced process in a participant. The book opens with the goals and theoretical considerations in defining turning points. An overview of the methods presented in subsequent chapters is then provided. Chapter goals include discriminating "local" from long-term effects, identifying variables altering the connection between trajectories at different life stages, locating non-normative turning points, coping with practical distributional problems in trajectory analyses, and changes in the meaning and connections between variables in the transition to adulthood. From an applied perspective, the book explores such topics as antisocial/aggressive trajectories at different life stages, the impact of imprisonment on criminal behavior, family contact trajectories in the transition to adulthood, sustained effects of substance abuse, alternative models of bereavement, and identifying brain changes associated with the onset of a new brain process. Ideal for advanced students and researchers interested in identifying significant change in data in a variety of fields including psychology, medicine, education, political science, criminology, and sociology.

《数据驱动的决策艺术：复杂系统分析与前沿实践》图书简介在当今这个信息爆炸、瞬息万变的时代，从商业竞争到社会治理，再到科学探索，对复杂系统进行深入理解和有效预测已成为决定成败的关键。本书《数据驱动的决策艺术：复杂系统分析与前沿实践》并非探讨特定领域的数据应用，而是旨在为读者构建一个全面、系统的分析框架，教授如何运用最前沿的数据科学工具和方法论，揭示隐藏在海量信息背后的深层模式、驱动力与未来趋势。本书的核心关注点在于方法的普适性、理论的严谨性以及实践的创新性。我们着重于讲解那些能够应用于任何复杂、非线性、动态变化系统中的通用分析范式，无论是金融市场的波动、生态系统的演变，还是城市交通的拥堵，抑或是组织效能的提升，这些方法论都能提供强大的洞察力。第一部分：理解复杂性的数据视角本部分为全书奠定了理论基础。我们首先深入剖析了“复杂系统”的本质特征：非线性和涌现性。在此基础上，我们探讨了传统统计学在处理高维度、非平稳数据时的局限性，并引出了现代数据分析必须具备的思维转变——从相关性挖掘到因果机制的探寻。数据基础与特征工程的艺术：强调数据清洗、降维与特征构造在高阶分析中的决定性作用。重点介绍如何从原始、噪声数据中提炼出具有高信息熵的关键变量，特别是针对时间序列数据的多尺度分解技术。信息论与复杂性度量：引入熵、互信息、复杂度（如Kolmogorov复杂度、Lempel-Ziv复杂度）等概念，用以量化系统的无序程度、信息含量以及预测难度。这为后续模型选择提供了客观的衡量标准。网络科学的视角：将复杂系统视为节点与连接的集合。详细讲解如何运用图论工具，如中心性度量（介数、特征向量中心性）、模块化分析和社群发现算法，来识别系统中的关键枢纽、信息流动的路径以及潜在的脆弱环节。第二部分：动态系统建模与预测范式复杂系统的一个核心特征是其随时间演化的动态性。本部分将重点聚焦于如何构建能够捕捉时间依赖性和反馈回路的数学模型。非线性动力学与混沌理论入门：介绍诸如洛伦兹吸引子、Logistic映射等经典模型，帮助读者理解“蝴蝶效应”在数据中的体现，以及如何区分真正的随机性与受限的确定性混沌。状态空间模型与卡尔曼滤波：阐述如何利用状态空间方法对不可直接观测的系统内部状态进行估计。深入剖析扩展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF）在处理高噪声、非线性观测方程时的应用，这对于实时监测和状态跟踪至关重要。代理人基础模型（ABM）的构建与仿真：当系统行为源于大量独立智能体（如消费者、细胞、交通工具）的相互作用时，ABM成为强大的工具。本章将指导读者如何定义代理人的规则集、交互机制，并通过大规模仿真来观察宏观层面的涌现现象，而非依赖自上而下的宏观方程。第三部分：前沿机器学习在非稳态数据中的应用传统机器学习模型往往假设数据是独立同分布（IID）的，这在处理真实世界的复杂时间序列时是远远不够的。本部分聚焦于提升模型对时间、空间和结构变化的适应性。深度学习在序列建模中的突破：详细介绍长短期记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）以及Transformer架构，重点在于如何设计能够捕获长程依赖关系和上下文信息的网络结构。特别讨论时间卷积网络（TCN）在处理多尺度时间特征时的优势。因果推断与结构学习：区别于单纯的预测，本书强调对“为什么”的探究。系统介绍Pearl的do-calculus、反事实分析以及基于约束的因果发现算法（如PC算法、FCI算法），以期在观察数据中构建更可靠的因果图谱。迁移学习与领域适应：鉴于在许多关键领域（如新兴疾病、新技术市场）数据获取困难，本部分探讨如何利用源领域的数据训练模型，并通过领域适应技术将其知识有效迁移到目标系统，以克服小样本和数据分布漂移的挑战。第四部分：从洞察到干预的闭环数据的最终价值在于指导行动。本部分讨论如何将分析结果转化为可执行的策略，并建立评估反馈机制。鲁棒性与脆弱性分析：探讨如何通过模拟压力测试（如随机故障注入、系统性冲击）来量化系统的鲁棒性边界。讲解如何利用敏感性分析，识别哪些输入变量的变化会对输出产生不成比例的影响。强化学习在系统控制中的部署：针对需要持续优化决策的动态环境，本书介绍如何将强化学习（RL）框架应用于复杂系统的实时控制，包括状态定义、奖励函数设计以及在仿真环境中的策略探索与优化。可解释性（XAI）与决策透明度：强调复杂的模型必须是可信赖的。介绍LIME、SHAP值等技术，指导分析师如何向决策者清晰地解释高维模型做出特定判断的依据，从而促进有效的人机协作与决策采纳。本书面向希望在金融工程、运营管理、公共政策、环境科学或任何涉及动态、高维数据分析的专业人士。它提供的不只是工具箱，更是一种系统性的思维范式，教导读者如何在不确定性中寻找结构，在混乱中建立秩序，最终实现更精准的洞察和更优化的决策。通过对这些跨学科方法的掌握，读者将能够自信地驾驭复杂性，将原始数据转化为驱动变革的核心力量。