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简介
本书自面世以来，得到了广大读者的支持和鼓励。第三版根据需要做了一些修正、改动及增补，在第七章补充了Granger因果检验，增加了非线性时间序列一节。本书读者对象包括统计学、应用统计学、经济学、数学、应用数学、精算、环境、计量经济学、生物医学等专业的本科生、硕士及博士生，各领域的教师和实际工作者。本书对第二版做了相当大的增补, 并且重新安排了章节. 除了对前两版中发现的错误做出改正之外, 主要增加了贝叶斯网络、 定序变量的比例优势模型、调查问卷的垃圾比例计算等内容. 总共增加将近三分之一的篇幅. 和第二版一样, 第三版的排版是笔者通过\LaTeX{}软件实现的.
目录
前言
第一章 引言
第二章 横截面数据回归: 经典方法
第三章 横截面数据回归: 机器学习方法
第四章 横截面数据分类: 经典方法
第五章 横截面数据分类: 机器学习方法
第六章 横截面数据: 计数或有序因变量
第七章 纵向数据(多水平模型、面板数据)
第八章 多元分析
第九章 多元数据的关联规则分析
第十章 调查数据中垃圾比例的计算
第十一章 路径建模(结构方程建模)数据的PLS分析
第十二章 贝叶斯网络
第十三章 多元时间序列数据
附录 练习: 熟练使用R软件
参考文献
第一章 引言
第二章 横截面数据回归: 经典方法
第三章 横截面数据回归: 机器学习方法
第四章 横截面数据分类: 经典方法
第五章 横截面数据分类: 机器学习方法
第六章 横截面数据: 计数或有序因变量
第七章 纵向数据(多水平模型、面板数据)
第八章 多元分析
第九章 多元数据的关联规则分析
第十章 调查数据中垃圾比例的计算
第十一章 路径建模(结构方程建模)数据的PLS分析
第十二章 贝叶斯网络
第十三章 多元时间序列数据
附录 练习: 熟练使用R软件
参考文献
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