简介
本书采用成分数据的对数比变换，以成分数据的协方差结构为分析基础，遵循成分数据单形空间的对数衬度等理论性质，采用有效的建模方法解决成分数据分析中的诸多特殊困难，并通过等价算法实现建模的求解，完成成分数据在预测以及相关关系分析等方面的工作。
目录
目录
第1章 绪论
1.1 研究的背景和意义
1.2 成分数据分析方法概述
1.3 偏最小二乘分析技术概述
1.4 本书的研究内容和结构安排
第2章 成分数据分析基础
2.1 成分数据的概念
2.2 成分数据分析的特殊困难
2.3 成分数据分析基础
2.4 小结
第3章 成分数据预测建模
3.1 基于变换的成分数据预测方法
3.2 非线性偏最小二乘回归方法
3.3 成分数据预测建模步骤
3.4 成分数据预测模型的评价
3.5 小结
第4章 成分数据回归分析
4.1 一元普通数据关于一元成分数据的线性回归方法
4.2 一元成分数据关于一元成分数据的线性回归方法
4.3 一元成分数据关于多元成分数据的线性回归方法
4.4 小结
第5章 成分数据偏最小二乘通径分析
5.1 偏最小二乘通径分析
5.2 成分数据的偏最小二乘通径分析
5.3 小结
第6章 应用研究——北京市三次产业就业结构需求分析
6.1 北京市就业需求研究概述
6.2 三次产业就业结构的需求预测
6.3 三次产业就业结构关于GDP结构的回归分析
6.4 三次产业就业结构关于投资结构和GDP结构的回归分析
6.5 三次产业的投资结构、GDP结构、就业结构的路径关联分析
6.6 相关建议措施
6.7 小结
主要参考文献
第1章 绪论
1.1 研究的背景和意义
1.2 成分数据分析方法概述
1.3 偏最小二乘分析技术概述
1.4 本书的研究内容和结构安排
第2章 成分数据分析基础
2.1 成分数据的概念
2.2 成分数据分析的特殊困难
2.3 成分数据分析基础
2.4 小结
第3章 成分数据预测建模
3.1 基于变换的成分数据预测方法
3.2 非线性偏最小二乘回归方法
3.3 成分数据预测建模步骤
3.4 成分数据预测模型的评价
3.5 小结
第4章 成分数据回归分析
4.1 一元普通数据关于一元成分数据的线性回归方法
4.2 一元成分数据关于一元成分数据的线性回归方法
4.3 一元成分数据关于多元成分数据的线性回归方法
4.4 小结
第5章 成分数据偏最小二乘通径分析
5.1 偏最小二乘通径分析
5.2 成分数据的偏最小二乘通径分析
5.3 小结
第6章 应用研究——北京市三次产业就业结构需求分析
6.1 北京市就业需求研究概述
6.2 三次产业就业结构的需求预测
6.3 三次产业就业结构关于GDP结构的回归分析
6.4 三次产业就业结构关于投资结构和GDP结构的回归分析
6.5 三次产业的投资结构、GDP结构、就业结构的路径关联分析
6.6 相关建议措施
6.7 小结
主要参考文献
成分数据多元分析方法研究
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