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简介
本书提供了非线性复杂系统中数据处理的分段、分解、综合、降维四类技术，给出了实现上述技术的变点分析、季节调整、组合预测、综合评价及投影跟踪等统计新方法.这些方法是科研和应用人员榨取数据信息、描述复杂系统的有效工具.书中深入浅出地介绍了每种方法的思想、原理和程序步骤，通过实例讨论并比较各种方法的特点与应用效果.
本书可供科研人员、大专院校数理统计系师生阅读.
目录
前言
第一章 系统结构变化的判断和检验
1. 1 变点探索分析
1. 2 均值变点分析
1. 3 概率变点分析
1. 4 模型变点分析
1. 5 变点分析的实际应用
第二章 系统结构的分解和季节调整
2. 1 数据复杂结构的基本分析
2. 2 季节调整滤波的主要方法
2. 3 季节调整的数学工具
2. 4 季节调整的加工和检验
2. 5 x-11程序的季节调整步骤
2. 6 季节调整的应用实例
第三章 复杂系统的综合描述
3. 1 综合描述的主要类型和方法
3. 2 组合预测方法与应用
3. 3 综合指标与集团因素的编制与应用
第四章 高维数据的降维技术
4. 1 pp方法概述
.4. 2 pp主成分分析
4. 3 pp回归分析
4. 4 pp分类(判别)
4. 5 小结
第五章 多指标复杂系统的调控、预警和监测
5. 1 复杂系统指标体系的建立
5. 2 系统输出的识别和监测
5. 3 应用实例
附表
参考文献
第一章 系统结构变化的判断和检验
1. 1 变点探索分析
1. 2 均值变点分析
1. 3 概率变点分析
1. 4 模型变点分析
1. 5 变点分析的实际应用
第二章 系统结构的分解和季节调整
2. 1 数据复杂结构的基本分析
2. 2 季节调整滤波的主要方法
2. 3 季节调整的数学工具
2. 4 季节调整的加工和检验
2. 5 x-11程序的季节调整步骤
2. 6 季节调整的应用实例
第三章 复杂系统的综合描述
3. 1 综合描述的主要类型和方法
3. 2 组合预测方法与应用
3. 3 综合指标与集团因素的编制与应用
第四章 高维数据的降维技术
4. 1 pp方法概述
.4. 2 pp主成分分析
4. 3 pp回归分析
4. 4 pp分类(判别)
4. 5 小结
第五章 多指标复杂系统的调控、预警和监测
5. 1 复杂系统指标体系的建立
5. 2 系统输出的识别和监测
5. 3 应用实例
附表
参考文献
非线性系统中数据处理的统计方法
- 名称
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