偏最小二乘回歸的線性與非線性方法

定　價(jià)：￥38.00

作　者：	王惠文、吳載斌、孟潔
出版社：	國(guó)防工業(yè)出版社
叢編項(xiàng)：
標(biāo)　簽：	數(shù)理統(tǒng)計(jì)

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ISBN：	9787118044966	出版時(shí)間：	2006-09-01	包裝：	精裝
開(kāi)本：	32	頁(yè)數(shù)：	316	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　偏最小二乘回歸分析是從應(yīng)用領(lǐng)域中提出的一種新型多元數(shù)據(jù)分析方法。20多年來(lái)，它在理論和應(yīng)用方面都已經(jīng)得到迅速的發(fā)展。偏最小二乘回歸分析主要適用于多因變量對(duì)多自變量的回歸建模，并可以有效地解決許多用普通多元回歸無(wú)法解決的問(wèn)題，諸如克服變量多重相關(guān)性在系統(tǒng)建模中的不良作用以及在樣本容量小于變量個(gè)數(shù)的情況下進(jìn)行回歸建模等。而且它還可以將回歸建模、主成分分析以及典型相關(guān)分析的基本功能有機(jī)地結(jié)合起來(lái)。.1999年在國(guó)防科技圖書(shū)出版基金的資助下、本書(shū)作者之一王惠文教授曾出版了專著《偏最小二乘回歸方法及其應(yīng)用》。本書(shū)將在該專著的基礎(chǔ)上，更加全面地體現(xiàn)偏最小二乘回歸的理論與應(yīng)用的前沿發(fā)展，詳細(xì)介紹多種線性與非線性的偏最小二乘回歸方法，其中也包括作者們近年來(lái)在該領(lǐng)域的研究工作。書(shū)中首先簡(jiǎn)要介紹了多元線性回歸、主成分分析和典型相關(guān)分析的基本知識(shí)，并重點(diǎn)討論了變量多重相關(guān)性在回歸建模中的危害。在此基礎(chǔ)上，本書(shū)詳細(xì)介紹了偏最小二乘回歸的線性與非線性方法，其中包括了偏最小二乘回歸線性模型、偏最小二乘通徑分析、遞階偏最小二乘回歸模型、成分?jǐn)?shù)據(jù)回歸的建模方法和應(yīng)用技術(shù)、基于函數(shù)變換的非線性偏最小二乘回歸以及偏最小二乘logistic回歸等。此外，書(shū)中還對(duì)偏最小二乘回歸的一些相關(guān)理論做了進(jìn)一步的探討，較為深刻地展示了其理論內(nèi)涵與發(fā)展空間。為了使讀者能夠更加便捷地應(yīng)用偏最小二乘回歸方法，本書(shū)還介紹了偏最小二乘回歸專用軟件SIMCA—P的基本功能。..本書(shū)的讀者對(duì)象為經(jīng)濟(jì)、管理、社會(huì)及工程等領(lǐng)域的科研人員，以及高等院校相關(guān)專業(yè)的研究生和高年級(jí)本科生。...

作者簡(jiǎn)介

暫缺《偏最小二乘回歸的線性與非線性方法》作者簡(jiǎn)介

圖書(shū)目錄

第1章緒論
　1.1　引言
　1.2　數(shù)據(jù)表的基本知識(shí)
第2章線性回歸分析
　2.1　線性回歸模型
　2.2　最小二乘估計(jì)方法
　2.3　模型效果分析
　2.4　顯著性檢驗(yàn)
　2.5　變量篩選方法
　2.6　多重相關(guān)性問(wèn)題
第3章數(shù)據(jù)表成分的提取方法
　3.1　表內(nèi)成分的提取——主成分分析
　3.2　表間成分的提取——典型相關(guān)分析
第4章偏最小二乘回歸的線性模型
　4.1　工作目標(biāo)與計(jì)算主方法
　4.2　基本性質(zhì)
　4.3　單變量的偏最小二乘回歸
　4.4　輔助分析技術(shù)
第5章偏最小二乘線性模型的案例分析——刀具磨損的預(yù)報(bào)建模
　5.1　實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)
　5.2　計(jì)算過(guò)程
　5.3　輔助分析
　5.4　結(jié)果評(píng)價(jià)
第6章偏最小二乘的通徑模型和遞階模型
　6.1　結(jié)構(gòu)方程模型
　6.2　偏最小二乘通徑模型
　6.3　多組變量集合的評(píng)估指數(shù)構(gòu)建方法
　6.4　遞階偏最小二乘回歸模型
　6.5　成分?jǐn)?shù)據(jù)的線性回歸分析方法
第7章偏最小二乘回歸的非線性方法
　7.1　引言　
　7.2　擬線性回歸模型分析
　7.3　基于樣條變換的偏最小二乘回歸及其非線性結(jié)構(gòu)分析
　7.4　基于核函數(shù)變換的偏最小二乘回歸及其非線性結(jié)構(gòu)分析
　7.5　案例分析
　7.6　偏最小二乘的logistic回歸模型
第8章偏最小二乘回歸理論的進(jìn)一步探討
　8.1　一種更簡(jiǎn)化的計(jì)算方法
　8.2　偏最小二乘回歸模型含義的辨識(shí)方法
　8.3　參數(shù)檢驗(yàn)與自變量選擇的Bootstrap方法
　8.4　偏最小二乘回歸的缺陷和改進(jìn)
第9章 SIMCA—P軟件使用指南
　9.1　SIMCA-P軟件概況
　9.2　SIMCA-P軟件的分析功能與基本操作
　9.3　SIMCA-P軟件使用實(shí)例
參考文獻(xiàn)