书籍详情
马克威统计分析与数据挖掘应用案例
作者:黄晖,李鸿琪 编
出版社:中国统计出版社
出版时间:2012-09-01
ISBN:9787503766206
定价:¥39.00
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内容简介
《马克威软件系列丛书:马克威统计分析与数据挖掘应用案例》包括十四篇应用案例,分别是“上海世博会客流量预测”、“扩展线性支出系统——上海市区居民消费结构实证分析”、“二值逻辑回归——马克威软件在调查问卷分析中的应用”、“误差修正模型——上海市居民消费实证分析”、“因子分析——长三角16城市社会经济发展研究”、“多元方差分析——笔记本电脑价格影响因素分析”、“面板数据模型——中国城镇居民消费研究”、“偏最小二乘回归——三次产业增加值与支出法GDP的关系分析”、“PLS路径模型——美国顾客满意度指数模型”、“RBF神经网络在上海市二手房价格评估中的应用”、“决策树在电信客户流失预测中的应用”、“贝叶斯网络在临床诊断乙肝中的应用”、“江城市宏观经济年度模型”、“北京市人口预测与分析”。
作者简介
暂缺《马克威统计分析与数据挖掘应用案例》作者简介
目录
第一章 上海世博会客流量预测
1.1 世博会简介
1.2 任务
1.3 世博会客流量特点的事前定性分析
1.4 客流量预测技术路线图
1.5 预测结果总结
第二章 扩展线性支出系统(ELES)
2.1 扩展线性支出系统及其估计
2.2 扩展线性支出系统的参数估计
2.3 案例分析——上海市区居民消费结构分析
2.4 结论与建议
2.5 马克威软件的相关操作
第三章 二值逻辑回归
3.1 二值逻辑回归的基本原理
3.2 案例分析——上海浦东新区毕业生就业情况调查
3.3 几点建议
3.4 马克威软件的二值逻辑回归操作
第四章 误差修正模型
4.1 误差修正模型(ECM)介绍
4.2 误差修正模型
4.3 案例分析——上海市居民消费实证分析
4.4 马克威软件的误差修正模型操作
第五章 因子分析
5.1 因子分析基本原理
5.2 案例分析——长三角16城市社会经济综合研究
5.3 对长三角发展的思考与建议
5.4 马克威软件的因子分析操作
第六章 方差分析模型
6.1 概述
6.2 案例分析——笔记本电脑价格方差分析模型
6.3 基本假设
6.4 数据采集与模型选定
6.5 描述性分析
6.6 应用模型
6.7 多重比较
6.8 结论与建议
6.9 马克威软件的方差分析模型操作
附件 多重比较结果
第七章 面板数据(Panel Data)模型
7.1 面板数据介绍
7.2 模型形式的设定检验
7.3 面板数据模型的估计方法
7.4 Hausman检验
7.5 案例分析——中国城镇居民消费研究
7.6 马克威软件的面板数据操作
第八章 偏最小二乘回归
8.1 偏最小二乘回归原理
8.2 案例分析——三次产业增加值与支出法GDP的关系分析
8.3 马克威软件的偏最小二乘回归操作
第九章 PLS路径模
第十章 RBF神经网络
第十一章 决策树
第十二章 贝叶斯网络
第十三章 联立方程模型的估计与模拟
第十四章 北京市常住人口预测与分析
参考文献
1.1 世博会简介
1.2 任务
1.3 世博会客流量特点的事前定性分析
1.4 客流量预测技术路线图
1.5 预测结果总结
第二章 扩展线性支出系统(ELES)
2.1 扩展线性支出系统及其估计
2.2 扩展线性支出系统的参数估计
2.3 案例分析——上海市区居民消费结构分析
2.4 结论与建议
2.5 马克威软件的相关操作
第三章 二值逻辑回归
3.1 二值逻辑回归的基本原理
3.2 案例分析——上海浦东新区毕业生就业情况调查
3.3 几点建议
3.4 马克威软件的二值逻辑回归操作
第四章 误差修正模型
4.1 误差修正模型(ECM)介绍
4.2 误差修正模型
4.3 案例分析——上海市居民消费实证分析
4.4 马克威软件的误差修正模型操作
第五章 因子分析
5.1 因子分析基本原理
5.2 案例分析——长三角16城市社会经济综合研究
5.3 对长三角发展的思考与建议
5.4 马克威软件的因子分析操作
第六章 方差分析模型
6.1 概述
6.2 案例分析——笔记本电脑价格方差分析模型
6.3 基本假设
6.4 数据采集与模型选定
6.5 描述性分析
6.6 应用模型
6.7 多重比较
6.8 结论与建议
6.9 马克威软件的方差分析模型操作
附件 多重比较结果
第七章 面板数据(Panel Data)模型
7.1 面板数据介绍
7.2 模型形式的设定检验
7.3 面板数据模型的估计方法
7.4 Hausman检验
7.5 案例分析——中国城镇居民消费研究
7.6 马克威软件的面板数据操作
第八章 偏最小二乘回归
8.1 偏最小二乘回归原理
8.2 案例分析——三次产业增加值与支出法GDP的关系分析
8.3 马克威软件的偏最小二乘回归操作
第九章 PLS路径模
第十章 RBF神经网络
第十一章 决策树
第十二章 贝叶斯网络
第十三章 联立方程模型的估计与模拟
第十四章 北京市常住人口预测与分析
参考文献
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