DPS数据处理系统（第4版）（第2卷）现代统计及数据挖掘 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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唐启义 著

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• 数据挖掘
• 统计学
• 数据处理
• DPS
• 统计分析
• 数据分析
• 建模
• 算法
• 第四版
• 现代统计

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030505378

版次：1

商品编码：12086912

包装：精装

开本：32开

出版时间：2016-12-01

用纸：胶版纸

页数：504

正文语种：中文

编辑推荐

《DPS数据处理系统(第二卷):现代统计及数据挖掘(第4版)》从应用角度简要地阐述了试验设计、现代统计、数据挖掘，以及各专业领域试验统计等600多种统计分析和模型模拟方法。这一版新增加的主要内容有广义线性模型、面板数据分析、单位根检验等。

内容简介

本书从应用角度简要地阐述了现代统计学400多种实验数据统计分析和模型模拟方法，如试验设计、各类型方差分析、列联表分析及非参数检验;专业统计包括了生物测定、遗传育种、生存分析;作物品种区域试验、空间分布型、数值生态学方法等;各种回归分析、聚类分析、主成分分析、判别分析、典型相关分析、对应分析等多元分析技术;非线性回归模型参数估计、模型模拟技术;单目标和多目标线性规划、非线性规划等运筹学方法;以及状态方程、数值分析、时间序列分析、模糊数学、BP神经网络、数据挖掘、灰色理论等方法。

目录

目录

序一
序二
第四版前言
第三版前言
第二版前言
第一版前言
第三篇多元统计分析
第14章多变量统计检验
14.1多元计量资料的常用统计量
14.2多元均值检验
14.3多元方差分析简介
14.4单向完全随机设计
14.5单因素随机区组设计
14.6轮廓分析
14.7多元方差分析的线性模型方法
参考文献
第15章多元回归分析
15.1多元线性回归
15.2逐步回归分析
15.3二次多项式回归分析
15.4含定性变量的逐步回归分析
15.5积分（逐步）回归
15.6趋势面分析
15.7Tobit回归
15.8主成分回归
15.9岭回归
15.10稳健回归（M估计）
15.11分位数回归
15.12优势（主导）分析
参考文献
第16章聚类分析
16.1系统聚类分析
16.20—1型变量聚类分析
16.3动态聚类分析
16.4有序样本分类
16.5非线性映射分析
16.6两维图论聚类
参考文献
第17章判别分析
17.1两组判别
17.2Fisher线性判别
17.3逐步判别分析
参考文献
第18章多因子分析
18.1主成分分析
18.2因子分析
18.3对应分析
18.4展开法
参考文献
第19章多因变量统计分析
19.1典型相关分析
19.2双重筛选逐步回归
19.3偏最小二乘回归
19.4线性联立方程
19.5结构方程模型与路径分析
参考文献
第20章数据挖掘
20.1BP神经网络
20.2径向基函数（RBF）网络模型
20.3投影寻踪回归
20.4支持向量机（SVM）
20.5随机森林
参考文献
第四篇数学模型模拟分析
第21章回归方程模型
21.1任意非线性回归模型参数估计实现
21.2非线性回归模型参数估计方法
21.3非线性回归模型参数全局优化估计
21.4非线性回归分析实例研究
21.5二值反应变量模型参数估计
21.6有约束条件模型参数估计
21.7联立方程模型
参考文献
第22章数学模型模拟与优化
22.1模型模拟分析
22.2模型参数灵敏度分析
22.3模型优化
参考文献
第23章数学规划
23.1线性规划
23.2多目标线性规划：评价函数法
23.3多目标线性规划：逐步宽容约束法
23.4多目标线性规划：分层评价法
23.5整数规划及混合整数规划
23.6指派问题匈牙利法
23.7运输问题
23.8非线性规划
23.9投入产出分析
23.10目标规划
参考文献
第24章状态空间模型
24.1线性控制系统能控性
24.2线性控制系统能观性
24.3连续线性状态方程离散化
24.4离散状态方程求解
参考文献
第五篇时间序列分析
第25章时间序列趋势分析
25.1常用时间序列趋势分析
25.2时间序列数据游程检验
25.3最优气候均态模型
25.4均值生成函数预测模型
25.5马尔可夫链
25.6多元时空序列马尔可夫链分析
参考文献
第26章时间序列周期分析
26.1谐波分析
26.2小波分析
26.3奇异谱分析
26.4时间序列周期方差分析外推法
26.5季节性水平模型
26.6季节性交乘趋势模型
26.7季节性叠加趋势模型
参考文献
第27章平稳时间序列分析
27.1取样间隔与插值处理
27.2数据序列突变点的检测
27.3数据序列统计特性估计
27.4单位根检验
27.5差分自回归移动平均（ARIMA）模型
参考文献
第28章其他时间序列模型
28.1季节—周期组合模型
28.2多变量时间序列CAR模型
28.3门限自回归模型
28.4独立分量分析
参考文献

好的，这是为您准备的一份图书简介，该书名为《DPS数据处理系统（第4版）（第2卷）现代统计及数据挖掘》，但简介内容将完全聚焦于其他领域，避免提及您提供的书名中的任何主题（如DPS、数据处理、统计、数据挖掘等）。 --- 《环境科学前沿：全球气候变化与区域生态响应》 导论：人类世的挑战与生态系统的边界 本书旨在全面、深入地剖析当前全球环境科学领域最紧迫的议题——人类活动对地球自然系统产生的不可逆转的影响，并重点探讨气候变化背景下，不同区域生态系统所展现出的复杂适应与脆弱性。我们不再将环境问题视为孤立的自然现象，而是置于社会经济活动和地质历史的宏大背景下进行审视。 本书的结构设计，从宏观的地球系统动力学入手，逐步聚焦于微观的生物地球化学循环与物种适应机制，最终落脚于政策制定与可持续管理实践。 第一部分：地球系统动力学与气候驱动力 本部分致力于构建理解全球环境变化的理论框架。 第一章：地质时间尺度上的气候波动 我们首先回顾了过去数百万年地球气候的自然变率，包括米兰科维奇旋回（Milankovitch Cycles）如何驱动冰期与间冰期的更替。通过对深海沉积物岩芯和冰芯数据的解读，阐明了自然因素在气候系统中的基础作用，为区分自然基线与人为驱动力奠定基础。探讨了自然气候系统（如海洋环流、火山活动）对大气成分的反馈机制。 第二章：温室气体的人为来源与大气化学 详细分析了自工业革命以来，二氧化碳、甲烷、一氧化二氮等主要温室气体的排放源头，包括能源生产、农业活动、土地利用变化及工业过程。深入讨论了大气层中气溶胶的辐射强迫效应，特别是硫酸盐气溶胶对太阳辐射的遮蔽作用及其对区域降水模式的潜在影响。考察了碳循环中自然汇（如森林和海洋）的饱和临界点。 第三章：海洋热量吸收与海平面上升的物理机制 海洋作为地球气候系统的主要热缓冲器，其作用至关重要。本章聚焦于海洋热含量（OHC）的长期观测数据，分析了热量向下层水体输送的深层环流模式（如大西洋经向翻转环流AMOC）的变化。同时，对冰盖（格陵兰和南极）的质量平衡模型进行了批判性评估，量化了热膨胀与冰川融化对全球平均海平面上升的相对贡献。 第二部分：区域生态响应与生物多样性压力 在理解了驱动力之后，本书的第二部分将焦点转向生态学前沿，探讨气候变化如何重塑生物群落的结构与功能。 第四章：森林生态系统的碳汇功能与火灾风险 深入研究了全球北方森林、热带雨林和温带森林在不同压力下的响应。分析了气温升高和降水格局改变对树木生理过程（如光合作用和蒸腾作用）的影响。重点关注了极端天气事件，特别是野火频率和强度的增加，如何将森林从碳汇转变为碳源，并讨论了耐火性物种的演替潜力。 第五章：淡水生态系统对水文变化的敏感性 河流、湖泊和湿地是气候变化最直接的受害者之一。本章考察了冰川融化速率变化对下游径流的影响，以及蒸发增强导致的湖泊水位下降和水质盐度升高问题。讨论了温水对淡水物种生存的“热应激”效应，以及干旱加剧对湿地微生物群落结构（特别是甲烷排放）的反馈。 第六章：山地生态系统与垂直梯度响应 高山地区由于其独特的气温梯度，被视为气候变化的“放大器”。本章分析了物种在垂直分布上的迁移模式（“爬升”现象）。探讨了雪线后退和永久冻土融化对高山植被、特有动物群落（如高原哺乳动物）生存空间的挤压，以及由此引发的生物多样性丧失风险。 第三部分：跨尺度反馈、风险评估与管理策略 本书的收官部分侧重于综合分析和面向未来的解决方案。 第七章：生物地球化学循环的非线性反馈 本章超越线性的理解，探讨了复杂的正反馈机制。重点分析了永久冻土融化释放的古老碳（碳-14校正的古老有机物）对全球碳预算的贡献，以及海洋酸化对钙化生物（如珊瑚和浮游生物）的影响如何破坏海洋食物链的基石。讨论了云层变化和气溶胶-云间相互作用的不确定性，这是未来气候预测中的关键挑战。 第八章：气候脆弱性与社会适应性评估 将环境科学与社会科学融合，评估了特定地理区域（如低洼三角洲、干旱农业区）的综合脆弱性指数。这包括对生态系统服务功能（如水净化、作物授粉）退化风险的量化。引入了“基于生态系统的方法”（EbA）作为适应策略的核心，强调保护和恢复自然生态系统在减轻灾害风险中的作用。 第九章：政策制定与跨界治理的未来 最后，本书探讨了将科学认识转化为有效行动的途径。审视了当前国际气候协定框架下的区域实施挑战，特别关注了在缺乏统一监管的跨界河流流域、海洋生态区中如何实现公平有效的资源管理。强调了在能源转型过程中，确保“公正转型”对生态系统恢复同样重要，从而为下一代环境科学家、政策制定者提供坚实的知识基础与批判性思维工具。 --- 目标读者： 环境科学、地理学、生态学、资源管理等相关专业的高年级本科生、研究生，以及从事气候政策研究和生态保护工作的专业人士。 本书特色： 强调跨学科的整合性分析，拒绝单一模型的简化论，聚焦于最新的观测数据和复杂的系统反馈机制。

评分☆☆☆☆☆

这本书的阅读体验是充满挑战但极富回报的。它给我的感觉不像是在读一本“操作手册”，更像是在攻读一本严谨的学术专著。我最欣赏的是它在探讨数据挖掘技术时，始终保持着一种批判性的视角，而不是简单地将每一种算法视为万能的银弹。例如，在讨论聚类分析时，作者不仅介绍了K-means的原理，还深入分析了其对初始质心敏感的问题，并引入了层次聚类和基于密度的DBSCAN作为补充，强调了根据数据几何结构选择算法的重要性。对于初学者来说，这本书的难度系数无疑是偏高的，因为它要求读者具备一定的数学成熟度来消化那些密集的公式推导和证明过程。我甚至需要经常暂停下来，在笔记本上重新推导一遍作者给出的定理，才能真正理解其背后的逻辑。但这正是它的魅力所在——它逼迫你主动思考，而不是被动接受。这本书没有提供任何现成的“速赢”策略，但它提供了一种思考问题的方法论，这比任何一行代码都更加宝贵，它教会了我如何构建一个可靠、透明且具有科学严谨性的数据分析流程。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计得非常沉稳大气，深蓝色的底色配上金色的字体，一看就是那种内容扎实、值得深入研究的专业书籍。我拿到手的时候，首先被它的厚度震住了，沉甸甸的，这感觉就像手里捧着一座知识的金矿。我本来是希望能找到一些关于如何快速搭建数据看板、实现可视化分析的捷径，毕竟现在市场上的很多工具书都倾向于“快速上手”的路径。然而，翻开前几页我就意识到，这本《DPS数据处理系统（第4版）（第2卷）现代统计及数据挖掘》走的完全是另一条路线。它不是教你点鼠标就能出图的“傻瓜式”教程，而是在构建一个坚实的数据科学理论基础。作者花费了大量的篇幅来解释回归分析背后的数学原理，以及如何正确地选择统计模型，而不是直接套用现成的公式。我特别欣赏它对“假设检验”的深入剖析，书中细致地讲解了I类错误和II类错误在实际业务决策中的影响，这对于我们这些需要向管理层汇报决策依据的人来说，简直是醍醐灌顶。虽然初读起来会感到有些吃力，需要搭配其他基础数学背景知识来理解，但一旦你攻克了这些理论堡垒，你会发现自己对数据的理解深度提升了一个层次，不再满足于表面的数字游戏。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我购买这本书的初衷是想学习如何将深度学习模型应用于客户行为预测，毕竟现在“AI”是绕不开的话题。然而，当我翻阅到关于“数据挖掘”的章节时，我发现本书的重点似乎更倾向于“可解释性”和“稳健性”，而不是一味追求最高的预测精度。比如，书中花了整整一章的篇幅来探讨决策树和随机森林的偏置-方差权衡，并详细对比了梯度提升机（GBM）在处理小样本数据时的过拟合风险。这让我开始反思，我们团队过去是不是过于迷信那些参数动辄上亿的黑箱模型了。这本书的价值在于，它像一个严谨的导师，不停地提醒你：模型不是越复杂越好，而是越能解释、越能被审计越好。它没有直接给出TensorFlow或PyTorch的最新代码库教程，而是把重心放在了如何理解支撑这些复杂模型的底层统计学概念上，比如贝叶斯推断的实际应用。这种基础的训练，虽然不能让我立即去部署一个最新的Transformer模型，但它确保了我在构建任何预测系统时，都能从根本上理解模型为什么会做出这样的判断，这在需要严格合规审查的行业里，简直太重要了。

评分☆☆☆☆☆

作为一名长期在金融行业摸爬滚打的数据分析师，我处理过的数据集往往伴随着高频波动和复杂的非线性关系，对于那些只停留在描述性统计层面的工具书，我早就失去了兴趣。这本《DPS数据处理系统（第4版）（第2卷）现代统计及数据挖掘》的第二卷，恰如其分地切入了现代统计学的核心，尤其是关于时间序列分析和多元统计方法的阐述，给了我极大的启发。我原本试图通过一些开源库的默认设置来处理季节性趋势分解，效果总是差强人意。但书里详细对比了ARIMA模型和更先进的状态空间模型在处理异常值和长期依赖性时的优劣，特别是它用实际案例展示了如何根据残差的自相关图来优化模型的参数设置，这个细节的处理，体现了作者深厚的实战经验。坦白说，这本书的章节编排逻辑非常严密，从基础的概率分布过渡到复杂的机器学习模型，每一步都走得有理有据，不像某些教材那样为了堆砌内容而东拉西扯。虽然书中的例子多偏向于传统工业和生物统计领域，但我成功地将书中的模型框架迁移到了我们处理的交易数据上，最终发现它帮助我识别出了一些之前被忽略的微弱信号，这直接转化为了一种竞争优势。

评分☆☆☆☆☆

我对市面上很多号称“现代”的数据挖掘书籍感到失望，因为它们的内容往往停留在上一个时代的经典算法上，对近十年来的理论突破鲜有提及。但《DPS数据处理系统（第4版）（第2卷）》的这部分内容，展现出了作者紧跟前沿的视野。我尤其关注了关于非参数统计方法的讨论，在面对无法确定数据分布特性的复杂数据集时，传统的参数检验常常失效。书中对核密度估计（KDE）的精细讲解，以及如何选择合适的核函数和平滑参数，为我提供了一个强有力的非参数替代方案。更令人耳目一新的是，书中对“大数据集下的统计推断”的探讨，它没有简单地将传统理论套用到大表上，而是讨论了抽样偏差、分布式计算对推断有效性的影响。我记得书中举了一个关于在线A/B测试的例子，如何调整P值来应对多重比较的问题，这个在互联网产品迭代中是至关重要的陷阱。总而言之，这本书的广度和深度远超我的预期，它成功地弥补了我知识体系中，从传统统计学到现代数据挖掘过渡地带的断层。