8 (905) 200-03-37 Владивосток
с 09:00 до 19:00
CHN - 1.14 руб. Сайт - 17.98 руб.

Основная статистическая исследование Ван Цихуа, Ши Нинчхонг, президент Генг Чжи, редактор -ведущий высший образование для взрослых, культуру и образование Синьхуа Книжный магазин Тибетский лейбл

Цена: 2 210руб.    (¥122.9)
Артикул: 556031746544

Вес товара: ~0.7 кг. Указан усредненный вес, который может отличаться от фактического. Не включен в цену, оплачивается при получении.

Этот товар на Таобао Описание товара
Продавец:新华在线图书专营店
Адрес:Сычуань
Рейтинг:
Всего отзывов:0
Положительных:0
Добавить в корзину
Другие товары этого продавца
¥18.8339руб.
¥6.97126руб.
¥26.84483руб.
¥18.06325руб.
  • Информация о товаре
  • Фотографии
]]> 1

Современная статистическая исследовательская основа

делать  К:Ван Цихуа, Ши Нинчжун, под редакцией Генга Чжи
Конечно  цена:149
вне Версия общество:Science Press
Дата публикации:1 января 2010 г.
Страница  число:377
Пакет  рамка:Оплата в мягкой обложке
ISBN:9787030265159
]]> 2
Оглавление
●Предисловие к основной книге современной математики
Предисловие
Главы теория спектра случайных матричных матриц и большой анализ данных
1.1 Введение
1,2 Главный анализ случайной матрицы
1.2.1 Wigner Matrix
1.2.2 Сотрудники выборки
1.2.3 Матричный продукт
1.2.4 Асимметричная матрица
1.3 Анализ данных
1.3.1 Основная концепция
1.3.2 Статистический анализ среднего значения
1.3.3
1.3.4 Статистический анализ мутации
1.3.5.
1.3.6 Анализ
1.4 Общественные проблемы
1.4.1 о HAAR в образце совместной формирования—предполагать
1.4.2 о Трейси—Возвращение закона о видомах
1.4.3 Относительно возврата функций характерного между корнями между корнями
Рекомендации
Глава 2 Большой анализ данных и технология сокращения измерений
2.1 Введение
2.2“полный”Умный метод
2.2.1p Сердечное пространство Victoria
2.2.2 Среднее значение центра центра
2.2.3 Central Fang различное звуковое пространство
2.2.4 Техническое обслуживание метода обслуживания метода полного уменьшения размера
2.3“Идентифицировать”Центральное пространство измерения
2.3.1 Нарежьте назад возврат
2.3.2 Оценка средней дисперсии среза
2.3,3 средняя оценка значения
2.4“оценивать”Основание центра центра размера витамина
2.4.1“кусочек”оценивать
2.4.2 Другие непараметровые оценки
2.4.3DEE Метод
2.5“оценивать”Структурное измерение центра центра
2.5.1 Предисловие проверки
2.5.2baves -type Руководства по информации
2.6 Конечный язык
Рекомендации
Глава 3 Модель коэффициента изменения
3.1 Метод модели и оценки
3.1.1 Модель
3.1.2 Локальная линейная оценка
3.1.3 Оценка выборки ставок
3.1.4 Оценка прохождения полиномиальной выборки
3.2 Анализ вертикальных данных
3.2.1 Модель
3.2.2 Местная ядерная оценка
3.2.3 Локальная полиномиальная оценка
3.2.4 Оценка выборки ставок
3.2.5 Минимальный DRBB
3.2.6 Подобный опыт
3.3 Изменить коэффициент линейной модели
3.3.1 Модель
3.3.2 Локальная линейная оценка
3.3.3 Общая оценка последовательности
3.4 Линейная модель адаптивного переменного коэффициента
3.4.1 Модель
3.4.2 Метод оценки
3.5 Заключение
Рекомендации
Глава 4 Стабильный вывод модели вертикальных данных
4.1 Введение
4.1.1 Особенности структуры данных
4.1.2 Два примера
4.1.3 Введение модели
4.1.4 Читать дальше
4.2 Edge Model
4.2.1 Стабильный вывод некоторых линейных моделей
4.2.2 Стабильный вывод некоторых линейных моделей в широком смысле
4.2.3 Некоторые связанные вопросы
4.3 Модель смешанного эффекта
4.3.1 Стабильный вывод широкой линейной модели гибридного эффекта
4.3.2 Стабильная модель гибридного эффекта широкого гибридного эффекта
4.3.3 Некоторые связанные вопросы
4.4 Модель передачи
4.5 Дальнейшие перспективы
Рекомендации
Глава 5 Модель ошибок измерения и метод статистического вывода
5.1 Введение в модель ошибки измерения
5.2 Простая модель ошибок измерения в методе модели и оценки в модели
5.2.1 Простая модель ошибок измерения
5.2.2 Среднее преобразование и разложение переменных
5.2.3simex и методы exfex
5.3 Модель ошибок линейной измерения и метод стабильной оценки
5.3.1 Модель ошибок линейного измерения
5.3.2 Параметр ортогональная регрессия и метод оценки M
5.3.3 Параметр ортогональный возврат к методу оценки t -типа и алгоритм EM
5.4 Некоторые модели ошибок линейного измерения и их методы оценки параметров
5.4.1 Часть модели ошибки линейной измерения и метода оценки параметров с ошибкой измерения
5.4.2 Оценка параметров параметра линейной модели ошибок измерения с ошибками измерения во всех переменных оценках
5.4.3 Некоторые модели ошибок линейного измерения и методы оценки параметров с повторными наблюдениями
5.5 Модель ошибок измерения разнообразия и оценка ошибок измерения случайного эффекта и оценка параметров
5.5.1 Модель ошибки измерения коэффициента изменения
5.5.2 Метод оценки изменения функции коэффициента является
5.5.3 Ошибка измерения U.
5.5.4 Модель ошибки измерения случайного эффекта
5.5.5 Метод измерения случайного эффекта метода оценки модели ошибок измерения
5.6 Модель ошибок измерения со вспомогательными переменными и ее методом оценки DE -NO -NOISE
5.6.1 Модель ошибок измерения со вспомогательными переменными
5.6.2 Параметры для использования метода оценки шума
5.7 Модель ошибки измерения Опыт количества параметров в количестве параметров в количестве параметров похож на метод опыта региона
5.7.1 Линейная модель ошибок измерения среднераметровой растительный региональный метод активного метода
5.7.2 Некоторые модели ошибок линейного измерения в витамине в количестве параметров в региональном опыте похожи на аналогичный метод
5.8 Метод тестирования модели модели ошибки измерения
5.8.1 Поляризованная и пиковая популярность
5.8.2 В целом линейная модель ошибок измерения
5.8.3 Метод тестирования модели широкой линейной модели ошибок измерения
5.9 Заключение
Рекомендации
Глава 6 Пропавшие регрессионный анализ данных
6.1 Введение
6.2 Методы, обычно используемые с помощью анализа данных
6.2.1 Как аналогичный метод
6.2.2 Метод интерполяции
6.2.3 Способность обратной вероятности взвешенной вероятности
6.3 Статистический анализ модели линейной регрессии
6.3.1 Анализ минимального ежедневного мултарина в интерполяции
6.3.2 Анализ разложения аналогичного грантового фактора
6.3.3 Опыт, как анализ GRAIVE
6.3.4 Отсутствие статистического анализа данных, когда есть альтернативная переменная
6.4 Модель регрессии непараметтра и параметров
6.4.1 Непараметт интегрирован для оценки
6.4.2 Отражайте среднюю непараметрическую оценку
6.4.3 Отражая среднюю двойную стабильную оценку интерполяции
6.5 Статистический анализ некоторых линейных моделей
6.5.1. Параметры модели и непараметрические оценки деталей в условиях отсутствующих переменных
6.5.2. Отражая среднее значение переменных и оценку параметра модели и непараметровой части параметра модели и нерапаметровой части
6.6 Статистический анализ общей модели полупараметра
6.6.1 Оценка параметров модели из -за отсутствия переменных
6.6.2 отражает отсутствие переменных в рамках оценки параметров модели
6.7 Отсутствие данных в анализе выживания
Рекомендации
……
Глава 7 Статистический анализ ментальных данных
Глава 8 Причина и причина вывода и модель фигуры
Глава 9 Анализ статистической коррекции сложных заболеваний
Глава 0 Статистика Вывод равной оценки биомедицинской
Глава 1 Статистические методы вывода
Глава 2 ОБРАЗОВАНИЕ ОБЗОР: ОСНОВНАЯ ОСНОВА
3 главы тестирования и моделирования——Компьютерный тест и модель неизвестного теста
индекс
«Modern Mathematic Basic Series» опубликовала книги
]]> 3
Пунктирное содержание

краткое введение

Эта книга в основном вводит теорию спектра случайного матричного спектра и анализ данных большого масштаба, технологию большого масштабного анализа данных и сокращения измерений, модели переменных коэффициентов, стабильное вывод моделей вертикальных данных, моделей ошибок измерения и методов статистического анализа, отсутствие анализа регрессии данных,, Сложные заболевания, сложные области исследований заболеваний, такие как анализ генетической ассоциации, причинно -следственная связь и модель графика, анализ генетической ассоциации сложных заболеваний, статистические выводы биомедицинской эквивалентной оценки, статистические методы вывода под ограничениями, современные тестовые обследования и выборки и т. Д. Только вводит эти основные знания, рекомендованные в области исследований сокращения -краю, и вводят недавний новый статус развития и важные достижения в этих областях исследований режущихся краев, а также исследуют законы и направления развития научных исследований и разработок в соответствующих областях.Эта книга подходит для справки для старших студентов, аспирантов, учителей и связанных с ними научных исследователей по математике и статистике в колледжах и университетах.

]]> 4 ]]> 5