《复杂数据统计方法：基于R与Python基于R应用的统计学丛书》[68M]百度网盘|pdf下载|亲测有效

图书基本信息
图书名称	复杂数据统计方法：基于R与Python（第4版）/基于R应用的统计学丛书
作者	吴喜之,张敏
定价	49元
出版社	中国人民大学出版社
ISBN	9787300307268
出版日期	2022-07-01
字数	517000
页码	337
版次
装帧	平装
开本	16开
商品重量

内容提要

《复杂数据统计方法：基于R与Python（第4版）/基于R应用的统计学丛书》特色：
　　数据主导的学习方式有助于读者理解数据科学的本质，读者可以通过分析数据学会多种统计方法的应用。
　　《复杂数据统计方法：基于R与Python（第4版）/基于R应用的统计学丛书》以数据形式为导向，对应不同的数据形式介绍可能使用的一些统计方法。这些统计方法可能属于不同的模型和统计方向，但只要适用于同一类数据，《复杂数据统计方法：基于R与Python（第4版）/基于R应用的统计学丛书》就尽量都予以介绍，以此启发读者探索及创新。
　　《复杂数据统计方法：基于R与Python（第4版）/基于R应用的统计学丛书》初版以来，在广大读者的支持和鼓励下，10年间不断更新。第4版在第3版的基础上做了增补及修正，并且重新安排了部分章节。
　　《复杂数据统计方法：基于R与Python（第4版）/基于R应用的统计学丛书》始终坚持以下特色：
　　用实际数据做案例，这些数据都是真实的，有理论及应用方面的背景，而且能从网上下载。
　　书中所有结论都可以通过Python与R软件得出，并给出所有例子的代码。
　　没有太多数学公式，但能让读者直观理解各种方法的含义。
　　宗旨是训练处理不同数据的动手能力，而不是面面俱到地告知所有细节。
　　《复杂数据统计方法：基于R与Python（第4版）/基于R应用的统计学丛书》适合用作统计学、应用统计学、经济学、数学、应用数学、精算、环境、计量经济学、生物医学等专业本科生、硕士生及博士生的教材，也可作为各领域的实际工作者的参考用书。

章引言
部分经典统计篇
第2章经典线性模型
第3章广义线性模型方法
第4章纵向数据 (多水平模型、面板数据)
第5章多元时间序列
第6章路径建模/结构方程建模
第7章无监督学习：经典多元分析
第二部分机器学习篇
第8章决策树及组合算法
第9章神经网络简介
0章支持向量机及最近邻方法
1章关联规则分析
2章贝叶斯网络
第三部分软件基础篇
3章基本软件： R和Python
参考文献

作者介绍

吴喜之北京大学数学力学系本科毕业，北卡罗来纳大学统计学博士。中国人民大学统计学院教授，博士生导师。曾在南开大学、北京大学、加利福尼亚大学、北卡罗来纳大学等多所学府执教。
张敏云南财经大学统计学博士，现就职于重庆工商大学。以作者公开发表了CSSCI/CSCD/SCI多篇文章，主持或参与国家及省部级课题多项，以第二作者出版关于数据科学的教材多部。

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