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S-PLUS实用统计分析【杨晋浩 主编】.PDF
书号： 978-7-81114-327-0
出版时间：2007.2
作者： 杨晋浩主编
开本：16开
装帧： 平装
版次：1版
定价：28
《S-PLUS 实用统计分析》内容简介：<br/>S-PLUS是由美国Insightful公司提供,其核心语言是S语言。S语言由大名鼎鼎的贝尔实验室开发,曾获得著名的“美国计算机协会优秀软件奖”,而其他获此殊荣的是大名鼎鼎的TCP/IP、UNIX与网上浏览器的创始人MOSAIC。S-PLUS具有功能强大的、友好的集成化图形界面,非常适合作为各类专业的或非专业用户进行数据统计分析乃至更深入的数据的挖掘工具。本书主要介绍通过S-PLUS界面和简单语句(程序段)可以实现数据分析的功能。内容包括:S-PLUS使用基础知识和利用图形、统计量进行数据探索的知识和方法;回归分析、决策树、聚类分析、实验设计与方差分析,以及时间序列分析等统计模型的使用情景和用S-PLUS实现的方法。本书对于涉及的统计和其他数学模型,尽可能地用描述性语言介绍其基本思想、应用情景,然后结合案例介绍使用方法。本书设计的读者对象是:企业数据分析岗位职工培训、高校数学建模培训参考、S-PLUS基础认证培训、准备应用S-PLUS解决实际问题的研究人员和学生。
第1章 S-PLUS简介及其基本操作
1.1 S-PLUS 简介
1.2 S-PLUS图形界面
1.3 S语言基础
1.4 数据整理和数据接口
习题
第2章 探索性数据分析
2.1 一维数据的描述性分析
2.2 多维数据的描述性分析
2.3 多维数据图
2.4 样本检验
习题
第3章 回归分析
3.1 线性回归
3.2 鲁棒MM回归
3.3 鲁棒LTS回归
3.4 逐步线性回归
3.5 广义可加模型
3.6 局部（Loess）回归
3.7 非线性回归
3.8 广义线性模型
3.9 对数线性（Poisson）回归
3.10 Logistic回归
3.11 概率单位回归
习题（数据说明见附录，数据从网站下载
第4章 树型回归和分类模型
4.1 树型模型（Tree Models）
4.2 使用树型模型
4.3 树型模型工具（Tree Tools）
4.4 使用树型模型工具
习题
第5章 聚类分析
5.1 聚类分析概述
5.2 计算相异度（Compute Dissimilarities）
5.3 K-平均算法（K-Means Clustering）
5.4 PAM算法（Partitioning Around Medoids）
5.5 模糊聚类（Fuzzy Clustering）
5.6 合并层次聚类（Agglomerative Hierachical Clustering）
5.7 分裂层次聚类（Divisive Hierachical Clustering）
5.8 单一聚类（Monothetic Clustering）
习题
第6章 实验设计与方差分析技术
6.1 实验设计
6.2 方差分析技术简介
习题
第7章 时间序列分析7.1 简介
7.2 （偏）自相关函数
7.3 ARIMA模型
7.4 滞后图
7.5 频谱图（Spectrum Plot）
习题
附录 支持习题所需的数据说明
超星转PDF，有点不清楚。