分布型符号数据的特征提取分析方法及应用

　　本书的主要思路是以概率论中连续随机变量的数字特征积分计算理论为基础，给出分布型符号数据的数字特征定义和线性组合计算方法，为分布型符号数据的多元统计分析方法构建统一的代数基础。在此基础上，开发了多种适用于分布型符号数据特征提取的分析研究方法，并将所提出的方法应用于学术期刊评价以及气象数据降水预测等实际问题中，同时，将此分析技术推广到某些特殊分布中，如均匀分布、正态分布等。

　　陈梅玲，首都经济贸易大学统计学院讲师，北京航空航天大学管理学博士，中国科学院数学与系统科学研究院博士后，全国工业统计学教学研究会理事、副秘书长。

第1章 绪论
1.1 背景介绍
1.2 符号数据多元分析方法概述
1.3 本书的结构安排
第2章 分布型符号数据的基本概念及数字特征
2.1 分布型符号数据的基本概念
2.2 分布型符号数据的数字特征
2.3 本章小结
第3章 分布型符号数据的线性运算
3.1 基于莫尔代数的直方图数据的线性运算
3.2 基于特征函数的分布型符号数据变量的线性组合
3.3 本章小结
第4章 分布型符号数据的主成分分析方法
4.1 概述
4.2 分布型符号数据的主成分分析方法
4.3 仿真数据研究
4.4 案例应用研究
4.5 本章小结
第5章 分布型符号数据的典型相关分析
5.1 引言
5.2 分布型符号数据表的典型相关分析
5.3 分布型符号数据典型相关分析的辅助分析技术
5.4 案例研究
5.5 本章小结
第6章 分布型符号数据的费歇尔判别分析
6.1 引言
6.2 分布型符号数据的瓦瑟斯坦平方距离测度
6.3 分布型符号数据的费歇尔判别方法
6.4 仿真研究
6.5 案例分析
6.6 本章小结
第7章 总结与展望
附录A案例数据表
附录B案例数据图l
附录C案例数据图2
参考文献