在职攻读硕士学位全国联考 英语考试大纲2010 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:国务院学位委员会办公室

出品人:

页数:280

译者:

出版时间:1970-1

价格:25.00元

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isbn号码:9787502366957

丛书系列:

图书标签:

• 英语考试
• 在职研究生
• 硕士联考
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深入解析与备考策略：《面向应用的高级统计分析与数据挖掘实务指南》 图书简介 本书旨在为理工科、经济管理类专业的研究生及高年级本科生提供一套全面、深入且极具操作性的高级统计分析与数据挖掘实务指南。我们深知，在当今数据爆炸的时代，掌握扎实的统计学理论基础与前沿的数据挖掘技术，是进行高质量学术研究和解决复杂实际问题的关键能力。本书避开了纯理论的繁冗推导，而是专注于如何将复杂的统计模型和算法有效地应用于真实世界的数据集，实现从数据清洗到模型解释的全过程闭环。 全书结构严谨，内容涵盖了从描述性统计的深化应用到尖端机器学习模型的构建与评估，力求在深度和广度上达到完美的平衡。我们特别强调R语言和Python两大主流数据分析工具的实战应用，每一章节的关键模型和方法都配有详尽的代码示例和案例分析，确保读者能够“学以致用”。 第一部分：统计学基础的再深化与回归分析的精进 本部分着眼于夯实读者在统计学核心概念上的理解，并将其提升到更适合高级应用研究的层面。 第一章：概率论与数理统计的实践应用。我们将回顾参数估计（矩估计、极大似然估计）、假设检验（Neyman-Pearson 准则、似然比检验）的底层逻辑，并着重讲解如何在复杂的实验设计中选择恰当的统计检验方法，例如，非参数检验（如Wilcoxon秩和检验、Kruskal-Wallis H 检验）在数据不满足正态性或方差齐性时的应用场景与解读。 第二章：线性回归模型的超越与诊断。回归分析是统计建模的基石。本书不仅覆盖了多元线性回归的最小二乘估计，更深入探讨了异方差性（Heteroscedasticity）的处理（如使用稳健标准误、加权最小二乘法），多重共线性（Multicollinearity）的识别与矫正（如岭回归Ridge Regression、LASSO）。此外，我们详细介绍了回归模型的残差分析和诊断图谱，强调模型假设的检验是确保回归结果可靠性的生命线。 第三章：广义线性模型（GLM）的广泛应用。针对非正态分布的响应变量，GLM提供了强大的建模框架。我们将详细剖析Logistic回归在二分类问题（如市场份额、用户流失预测）中的应用、Poisson回归在计数数据（如事件发生频率）中的应用，并探讨负二项分布模型在过度分散计数数据中的优势。对于模型的拟合优度检验（如Deviance、AIC/BIC）和系数的解释，我们提供了清晰的实操指南。 第二部分：高级建模技术与非线性关系处理 本部分将引导读者进入更复杂的数据结构和非线性模型的构建领域，这是现代数据分析的重点。 第四章：方差分析（ANOVA）与实验设计理论。超越单因素方差分析，本书详述了双因素及多因素方差分析、重复测量方差分析（Repeated Measures ANOVA）的原理。重点聚焦于因子设计（Factorial Designs），包括如何设计高效的实验以分离主效应和交互效应，并探讨协方差分析（ANCOVA）如何通过控制协变量来提高统计功效。 第五章：时间序列分析的基础与应用。对于具有时间依赖性的数据，时间序列模型至关重要。我们引入平稳性概念，并系统介绍ARIMA（自回归滑动平均模型）的建立流程，包括差分、自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）的识别。此外，对季节性时间序列，我们将深入讲解SARIMA模型的参数确定与预测精度评估。 第六章：非参数统计方法的实践指南。在许多实际应用中，数据分布未知或样本量较小，此时非参数方法是首选。本书系统介绍了秩和检验、中位数检验以及非参数回归方法（如局部加权回归LOWESS/LOESS），帮助读者在模型假设受限时依然能得出稳健的结论。 第三部分：数据挖掘、机器学习与预测建模 这一部分是全书的亮点，它将统计学原理与现代计算智能相结合，聚焦于预测和分类任务。 第七章：机器学习导论与模型选择标准。我们清晰地区分了监督学习、无监督学习和强化学习的基本范畴。在模型选择方面，本书重点介绍了交叉验证（Cross-Validation） 的不同策略（K折、留一法）以及偏差-方差权衡（Bias-Variance Trade-off） 的概念，为后续模型的构建奠定理论基础。 第八章：分类与判别模型。详细讲解了朴素贝叶斯分类器的概率基础，重点在于如何处理特征之间的依赖性问题。深入剖析支持向量机（SVM），包括核函数的选择（线性、多项式、RBF）及其在小样本高维数据中的优势。同时，提供了分类模型的性能评估指标，如混淆矩阵、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数和ROC曲线的构建与解释。 第九章：集成学习与提升方法。集成学习是当前数据挖掘竞赛中的主流技术。我们将聚焦于Bagging（如随机森林Random Forest） 及其如何通过增加多样性降低方差，并详细阐述Boosting（如AdaBoost和Gradient Boosting Machine, GBM） 的迭代优化过程。特别地，我们将介绍XGBoost等现代梯度提升框架，并提供其关键参数调优的实战经验。 第十章：聚类分析与降维技术。在无监督学习方面，本书侧重于探索性数据分析。K-Means、层次聚类的算法原理和适用场景被清晰对比。对于高维数据的处理，主成分分析（PCA） 的数学原理与特征提取过程被详述，并辅以实例演示如何利用PCA进行特征压缩和可视化。 配套资源与学习路径 本书所有代码示例均采用当前最新的R版本（如R 4.x）和Python库（Pandas, NumPy, Scikit-learn, Statsmodels）。每章末尾均设有“实战挑战”环节，引导读者将所学方法应用于真实世界的数据集（如UCI数据库或 Kaggle 竞赛数据），旨在培养读者独立分析和解决问题的能力，使读者能够从容应对复杂数据分析项目的各项挑战。本书是数据科学、计量经济学、应用统计学等领域研究生的必备参考书。

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