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吴喜之,卢纹岱,朱红兵
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应用时间序列分析:基于 R 和 Python 吴喜之 刘苗 应用时间序列教材
『简体书』 作者:吴喜之刘苗 出版:机械工业出版社 日期:2025-12-01 本书通过案例讲述有关的概念和方法,不仅介绍了ARMA 模型、状态空间模型、Kalman 滤波、单位根检验和GARCH 模型等一元时间序列方法,还介绍了很多多元时间序列方法,如线性协整、门限协整、VAR 模型、Granger 因果检验、神经网络模型、可加AR 模 ... |
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SPSS统计分析(第6版)(高级版)
『简体书』 作者:朱红兵 出版:电子工业出版社 日期:2023-02-01 本书是在第5版11.8节及之后内容的基础上,基于软件SPSS 26,根据读者的反馈意见修订而成的。全书内容以统计分析应用为主,简要介绍各种统计分析方法的基本思想和基本概念;详细叙述操作方法,每种分析方法均设置了对应的例题,涉及各个领域。每个例题均从数据解释、数 ... |
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SPSS统计分析(第6版)(经典版)
『简体书』 作者:朱红兵 出版:电子工业出版社 日期:2023-02-01 本书是在上一版前11章(11.7节以前内容)的基础上,基于软件SPSS 26,根据读者的反馈意见修订而成的。本书内容以统计分析应用为主,简要介绍各种统计分析方法的基本思想和基本概念;详细叙述操作方法,对于每种统计分析方法均设置了对应的例题,涉及多个领域。每道例 ... |
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问卷调查及统计分析方法——基于SPSS(第2版)
『简体书』 作者:朱红兵 出版:电子工业出版社 日期:2025-01-01 本书以问卷调查的实例为前提,根据一般问卷调查的特点,着重讲述了问卷调查设计中应注意的基本要求,以及针对不同题型的常用统计分析方法。全书内容共9章,包括问卷调查法概述、一般问卷调查中的抽样方法、在SPSS中建立一般问卷调查的数据文件、一般调查问卷的信度分析方法、 ... |
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问卷调查及统计分析方法——基于SPSS
『简体书』 作者:朱红兵 出版:电子工业出版社 日期:2019-05-01 本书以问卷调查的实例为前提,根据一般问卷调查的特点,着重讲述了问卷调查设计中应注意的基本要求,以及针对不同题型的常用统计分析方法。全书内容共9章,包括问卷调查法概述、一般问卷调查中的抽样方法、在SPSS中建立一般问卷调查的数据文件、一般调查问卷的信度分析方法、 ... |
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SPSS统计分析(第5版)
『简体书』 作者:吴喜之,卢纹岱,朱红兵 出版:电子工业出版社 日期:2015-04-01 SPSS统计分析(第5版)》是在前4版的基础上,根据读者的反馈意见重新编写的。软件版本基于SPSS 20中文版。全书内容以统计分析应用为主,简要介绍各种统计分析方法的基本思想和基本概念;详细叙述操作方法,每种分析方法均给出对应的例题,例题涉及各个领域。每个例题 ... |
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统计的魔法:揭开统计的另一面
『简体书』 作者:吴喜之 出版:机械工业出版社 日期:2025-10-01 书通过一些故事利用理性和逻辑来剖析作为传统统计核心价值的“统计显著性’’ 以及统计学家一些 ‘‘例行做法”,让读者从不同于教科书的角度认识数理统计中的逻辑及应用中的各种问题. ... |
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旅游电子商务
『简体书』 作者:王宁、熊翠娥、朱红兵、罗志慧、熊翠威、唐春玲、陈玲、王少娜 出版:清华大学出版社 日期:2022-09-01 《旅游电子商务》包括旅游电子商务体系结构、信息技术、支付结算及安全、网络营销、管理方法和工具、旅行社电子商务、旅游中间商电子商务、酒店电子商务等旅游电子商务基本知识,并通过项目化教学,引导学生强化应用技能培养。《旅游电子商务》具有知识系统、重点突出、强调结合行 ... |
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吴喜军工作法:桥梁伸缩缝微创技术
『简体书』 作者:中华全国总工会 组织编写,吴喜军 著 出版:工人出版社 日期:2024-08-01 “优秀技术工人百工百法丛书”由100位全国各行各业的顶尖高技能人才的100种具有先进性、独特性、推广价值的技能技法、操作法或者创新方法组成,是全国总工会推进产业工人队伍建设改革的重要出版项目。 入选“优秀技术工人百工百法丛书”作者群体的工匠人才,都是全国各行 ... |
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儿童错(牙合)畸形早期矫正朱红2020观点
『简体书』 作者:朱红 出版:科学技术文献出版社 日期:2020-04-01 儿童牙齿矫正是一个长期的系统工程,从乳牙期就要开始关注孩子的牙齿健康和发育情况,一些严重的畸形如反颌,在乳牙期就要进行早期治疗。在口腔医院的正畸科,儿童患者是很常见的。本书作者为首都医科大学附属北京儿童医院口腔科主任朱红教授,她是一位在公益活动中有着很强存在感 ... |
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多元统计分析——R与Python的实现(基于R应用的统计学丛书)
『简体书』 作者:吴喜之 出版:中国人民大学出版社 日期:2019-01-01 本书基于数据驱动的思维,以R和Python作为编程工具对大量实际案例做了分析。介绍了回归、分类及各种多元分析方法(包括主成分分析、因子分析、聚类分析、典型相关分析、二元及多元对应分析、多维尺度变换分析)的概念、应用及可能的误区。 本书并不要求读者有数理统计 ... |
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贝叶斯数据分析——基于R与Python的实现(基于R应用的统计学丛书
『简体书』 作者:吴喜之 出版:中国人民大学出版社 日期:2020-07-01 贝叶斯统计是和基于频率的传统统计 频率派统计 不同的一套关于统计推断或决策 的理论、方法与实践. 本书除了介绍贝叶斯统计的基本概念之外, 还介绍了不同贝叶斯模型的数学背景、与贝叶斯模型对应的各种计算方法, 并基于数据例子来介绍如何通过各种软件实现数据分析. ... |
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Python编程训练入门——数据分析的准备(基于Python的数据分析丛书)
『简体书』 作者:吴喜之 张敏 出版:中国人民大学出版社 日期:2022-02-01 编程语言是数据科学重要的工具, 编程不是目的, 编程是为数据科学服务。我们希望通过处理数据来学习编程语言, 本书以目标导向的编程训练方式, 引导读者在使用软件完成任务过程中学会编程。当然, 我们的目标是数据分析而不是诸如漫游、动画、生成网页等其他实践, 因此, ... |
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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)
『简体书』 作者:吴喜之 张敏 出版:中国人民大学出版社 日期:2022-07-01 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。本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,本书就尽量都予以介绍,以此启发读者 ... |
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数据科学的可视化——Python与R的实现
『简体书』 作者:吴喜之 张敏 出版:高等教育出版社 日期:2023-02-01 数据可视化是以图形、图表或其他可视格式表示的数据或信息。它传达数据与图像的关系,使得趋势和模式更容易看到。本书主要分为基础篇和应用篇两部分。基础篇包括三章,第一章从案例开始理解;第二章Python基本画图技能;第三章 R基本画图技能。应用篇包括第四章有监督学习 ... |
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强化学习入门——基于Python(基于Python的数据分析丛书)
『简体书』 作者:吴喜之 张敏 出版:中国人民大学出版社 日期:2023-03-01 强化学习是机器学习的重要组成部分。本书采用理论与实践相结合的写法,从强化学习的基本概念开始,详细介绍了强化学习的算法理论和实践操作,配有Python代码实现,完整呈现强化学习算法的实践细节。通过这本书你将会: (1)理解强化学习最关键方面的问题。 (2)探 ... |
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数据科学基础——基于R与Python的实现(基于Python的数据分析丛书)
『简体书』 作者:吴喜之 张敏 出版:中国人民大学出版社 日期:2025-01-01 数据科学是在动态世界中不断发展变化的。本书旨在让读者掌握数据科学基础知识与技能,尽快进入理论与实践,奠定进一步发展的基础。 本书精选了5章内容。第1章为数据初等描述;第2章介绍传统统计基本思维方式,可作为参考;第3章系统深入地介绍有监督学习基础,包括回归及分 ... |
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应用回归及分类——基于R与Python的实现(第3版)(基于R应用的统计学丛书)
『简体书』 作者:吴喜之 张敏 出版:中国人民大学出版社 日期:2025-05-01 《应用回归及分类》第一版自2016年出版以来,经过两版的沉淀,已经成为一本全面介绍回归和分类方法的权威教材,它涵盖了从传统统计学到现代机器学习的各种内容。本书旨在为读者提供一套完整、系统的数据分析工具和方法,帮助他们更好地理解和应用回归及分类技术。 1.在回 ... |
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贝叶斯数据分析——基于R与Python的实现(第2版)(基于R应用的统计学丛书)
『简体书』 作者:吴喜之 张敏 出版:中国人民大学出版社 日期:2025-06-01 《贝叶斯数据分析——基于R与Python的实现(第2版)》特色内容: 双软件驱动,掌握前沿工具:平行使用两大主流贝叶斯编程框架——基于R平台的Stan和基于Python平台的PyMC。这种设计可以使读者根据自身编程偏好或项目环境灵活选择工具,深入理解并实践基 ... |
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多元统计分析——R与Python的实现(第2版)(基于R应用的统计学丛书)
『简体书』 作者:吴喜之 张敏 出版:中国人民大学出版社 日期:2025-09-01 本书特色: 1.语言通俗,受众广泛:采用简单通俗的语言阐述多元统计分析的基本概念,便于非数学背景的读者理解。 2.注重应用,结合案例:考虑到读者的应用需求,通过案例帮助理解各种方法的概念及计算,同时包含传统多元分析教材的多数内容及详尽数学公式,以满足不同读 ... |
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