高维数据分析:第四版新增变量选择章节
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更新于2024-07-21
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"《应用多元统计分析》第四版是一本专为非数学家和实践者设计的书籍,重点介绍高维数据分析中的工具和概念。本书涵盖了描述性技术、多变量随机变量、多元技术等多个部分,新增了一章关于变量选择(Lasso、SCAD和Elastic Net)。书中通过实际练习探讨了不同领域的应用,如金融学、医学和定量营销,涉及大数据分析的关键领域。所有章节均提供R和MATLAB代码,并在附录中列出了符号和记号。"
本书是《应用多元统计分析》的第四版,作者Wolfgang Karl Härdle和Léopold Simar,旨在使非数学背景的读者也能理解和应用多元统计分析。全书分为四个部分:
1. **描述性技术**:第一章比较批次,探讨如何在高维数据中进行比较和分析。
2. **多变量随机变量**:第二章简述矩阵代数,第三章进一步深入高维,第四章介绍多变量分布,第五章讲解多元正态分布理论,第六章讨论估计理论,第七章涉及假设检验,为后续分析打下基础。
3. **多元技术**:第八章涵盖回归模型,第九章新增的变量选择章节详细介绍Lasso、SCAD和Elastic Net等方法,用于特征选择。第十章到第二十章涉及数据矩阵分解、主成分分析、因子分析、聚类分析、判别分析、对应分析、典型相关分析、多维尺度分析以及联合测量分析等多元统计方法。这些章节通过具体实例展示了在金融学、医学和营销研究中的应用。
4. **附录**:包含了符号和记号的参考,便于查阅。
书中的每个章节都配有实用的练习,提供R和MATLAB代码,帮助读者实现和理解统计分析的过程。同时,解决方案可以在Härdle和Hlavka的《多元统计:练习与解答》中找到。
本书特别适合于希望深入了解和应用多元统计分析的学者、研究人员和从业人员,特别是在大数据背景下处理高维数据的场景。通过学习,读者将能够掌握多种统计方法,进行有效的数据分析和决策。
2018-09-25 上传
2018-08-17 上传
2023-05-26 上传
2024-01-25 上传
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ramissue
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