本書從應(yīng)用角度簡要地闡述了現(xiàn)代統(tǒng)計(jì)學(xué)400多種實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析和模型模擬方法，如試驗(yàn)設(shè)計(jì)、各類型方差分析、列聯(lián)表分析及非參數(shù)檢驗(yàn);專業(yè)統(tǒng)計(jì)包括了生物測定、遺傳育種、生存分析;作物品種區(qū)域試驗(yàn)、空間分布型、數(shù)值生態(tài)學(xué)方法等;各種回歸分析、聚類分析、主成分分析、判別分析、典型相關(guān)分析、對應(yīng)分析等多元分析技術(shù);非線性回歸模型參數(shù)估計(jì)、模型模擬技術(shù);單目標(biāo)和多目標(biāo)線性規(guī)劃、非線性規(guī)劃等運(yùn)籌學(xué)方法;以及狀態(tài)方程、數(shù)值分析、時(shí)間序列分析、模糊數(shù)學(xué)、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)挖掘、灰色理論等方法。
《DPS數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)(第二卷):現(xiàn)代統(tǒng)計(jì)及數(shù)據(jù)挖掘(第4版)》從應(yīng)用角度簡要地闡述了試驗(yàn)設(shè)計(jì)、現(xiàn)代統(tǒng)計(jì)、數(shù)據(jù)挖掘，以及各專業(yè)領(lǐng)域試驗(yàn)統(tǒng)計(jì)等600多種統(tǒng)計(jì)分析和模型模擬方法。這一版新增加的主要內(nèi)容有廣義線性模型、面板數(shù)據(jù)分析、單位根檢驗(yàn)等。
目錄
序一
序二
第四版前言
第三版前言
第二版前言
第一版前言
第三篇多元統(tǒng)計(jì)分析
第14章多變量統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)
14.1多元計(jì)量資料的常用統(tǒng)計(jì)量
14.2多元均值檢驗(yàn)
14.3多元方差分析簡介
14.4單向完全隨機(jī)設(shè)計(jì)
14.5單因素隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)
14.6輪廓分析
14.7多元方差分析的線性模型方法
參考文獻(xiàn)
第15章多元回歸分析
15.1多元線性回歸
15.2逐步回歸分析
15.3二次多項(xiàng)式回歸分析
15.4含定性變量的逐步回歸分析
15.5積分（逐步）回歸
15.6趨勢面分析
15.7Tobit回歸
15.8主成分回歸
15.9嶺回歸
15.10穩(wěn)健回歸（M估計(jì)）
15.11分位數(shù)回歸
15.12優(yōu)勢（主導(dǎo)）分析
參考文獻(xiàn)
第16章聚類分析
16.1系統(tǒng)聚類分析
16.20—1型變量聚類分析
16.3動態(tài)聚類分析
16.4有序樣本分類
16.5非線性映射分析
16.6兩維圖論聚類
參考文獻(xiàn)
第17章判別分析
17.1兩組判別
17.2Fisher線性判別
17.3逐步判別分析
參考文獻(xiàn)
第18章多因子分析
18.1主成分分析
18.2因子分析
18.3對應(yīng)分析
18.4展開法
參考文獻(xiàn)
第19章多因變量統(tǒng)計(jì)分析
19.1典型相關(guān)分析
19.2雙重篩選逐步回歸
19.3偏最小二乘回歸
19.4線性聯(lián)立方程
19.5結(jié)構(gòu)方程模型與路徑分析
參考文獻(xiàn)
第20章數(shù)據(jù)挖掘
20.1BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
20.2徑向基函數(shù)（RBF）網(wǎng)絡(luò)模型
20.3投影尋蹤回歸
20.4支持向量機(jī)（SVM）
20.5隨機(jī)森林
參考文獻(xiàn)
第四篇數(shù)學(xué)模型模擬分析
第21章回歸方程模型
21.1任意非線性回歸模型參數(shù)估計(jì)實(shí)現(xiàn)
21.2非線性回歸模型參數(shù)估計(jì)方法
21.3非線性回歸模型參數(shù)全局優(yōu)化估計(jì)
21.4非線性回歸分析實(shí)例研究
21.5二值反應(yīng)變量模型參數(shù)估計(jì)
21.6有約束條件模型參數(shù)估計(jì)
21.7聯(lián)立方程模型
參考文獻(xiàn)
第22章數(shù)學(xué)模型模擬與優(yōu)化
22.1模型模擬分析
22.2模型參數(shù)靈敏度分析
22.3模型優(yōu)化
參考文獻(xiàn)
第23章數(shù)學(xué)規(guī)劃
23.1線性規(guī)劃
23.2多目標(biāo)線性規(guī)劃：評價(jià)函數(shù)法
23.3多目標(biāo)線性規(guī)劃：逐步寬容約束法
23.4多目標(biāo)線性規(guī)劃：分層評價(jià)法
23.5整數(shù)規(guī)劃及混合整數(shù)規(guī)劃
23.6指派問題匈牙利法
23.7運(yùn)輸問題
23.8非線性規(guī)劃
23.9投入產(chǎn)出分析
23.10目標(biāo)規(guī)劃
參考文獻(xiàn)
第24章狀態(tài)空間模型
24.1線性控制系統(tǒng)能控性
24.2線性控制系統(tǒng)能觀性
24.3連續(xù)線性狀態(tài)方程離散化
24.4離散狀態(tài)方程求解
參考文獻(xiàn)
第五篇時(shí)間序列分析
第25章時(shí)間序列趨勢分析
25.1常用時(shí)間序列趨勢分析
25.2時(shí)間序列數(shù)據(jù)游程檢驗(yàn)
25.3最優(yōu)氣候均態(tài)模型
25.4均值生成函數(shù)預(yù)測模型
25.5馬爾可夫鏈
25.6多元時(shí)空序列馬爾可夫鏈分析
參考文獻(xiàn)
第26章時(shí)間序列周期分析
26.1諧波分析
26.2小波分析
26.3奇異譜分析
26.4時(shí)間序列周期方差分析外推法
26.5季節(jié)性水平模型
26.6季節(jié)性交乘趨勢模型
26.7季節(jié)性疊加趨勢模型
參考文獻(xiàn)
第27章平穩(wěn)時(shí)間序列分析
27.1取樣間隔與插值處理
27.2數(shù)據(jù)序列突變點(diǎn)的檢測
27.3數(shù)據(jù)序列統(tǒng)計(jì)特性估計(jì)
27.4單位根檢驗(yàn)
27.5差分自回歸移動平均（ARIMA）模型
參考文獻(xiàn)
第28章其他時(shí)間序列模型
28.1季節(jié)—周期組合模型
28.2多變量時(shí)間序列CAR模型
28.3門限自回歸模型
28.4獨(dú)立分量分析
參考文獻(xiàn)
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