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数据挖掘技术
本书是数据挖掘领域的经典著作,数年来畅销不衰。全书从技术和应用两个方面,全面、系统地介绍了数据挖掘的商业环境、数据挖掘技术及其在商业环境中的应用。自从1997年本书第1版出版以来,数据挖掘界发生了巨大的变化,其中的大部分核心算法仍然保持不变,但是算法嵌入的软件、应用算法的数据库以及用于解决的商业问题都有所演进。第2版展示如何利用基本的数据挖掘方法和技术,解决常见的商业问题。 本书涵盖核心的数据挖掘技术,包括:决策树、神经网络、协同过滤、关联规则、链接分析、聚类和生存分析等。此外,还提供了数据挖掘最佳实践、数据挖掘的最新进展和一些富有挑战性的研究课题,极具技术深度与广度。配套网站www.data-miners.com/companion提供了每章的练习和用于测试各种数据挖掘技术的数据。全书语句凝炼、清新,对复杂概念的实际应用进行了生动解释,是必不可少的数据挖掘教材。 -
深入浅出数据分析
《深入浅出数据分析》以类似“章回小说”的活泼形式,生动地向读者展现优秀的数据分析人员应知应会的技术:数据分析基本步骤、实验方法、最优化方法、假设检验方法、贝叶斯统计方法、主观概率法、启发法、直方图法、回归法、误差处理、相关数据库、数据整理技巧;正文之后,意犹未尽地以三篇附录介绍数据分析十大要务、R工具及ToolPak工具,在充分展现目标知识以外,为读者搭建了走向深入研究的桥梁。 本书构思跌宕起伏,行文妙趣横生,无论读者是职场老手,还是业界新人;无论是字斟句酌,还是信手翻阅,都能跟着文字在职场中走上几回,体味数据分析领域的乐趣与挑战。 -
量化数据分析
这是一本由学术界公认的大师和睿智的教师介绍现代社会科学研究方法的一流教材。Treiman使复杂的问题变得简单,并提供了许多实用的建议和最优的方法。本书没有复杂的数学推导,通过大量的实例领会社会科学研究的基本逻辑和设计思想,图文并茂,浅显易懂,把握前沿最新社会科学成果。《量化数据分析:通过社会研究检验想法》不只是讲授统计学——它讲授如何用统计学回答社会问题,它教会学生如何运用统计学开展一流的量化研究。 -
Common Errors in Statistics
The Fourth Edition of this tried-and-true book elaborates on many key topics such as epidemiological studies, distribution of data; baseline data incorporation; case control studies; simulations; statistical theory publication; biplots; instrumental variables; ecological regression; result reporting, survival analysis; etc. Including new modifications and figures, the book also covers such topics as research plan creation; data collection; hypothesis formulation and testing; coefficient estimates; sample size specifications; assumption checking; p-values interpretations and confidence intervals; counts and correlated data; model building and testing; Bayes' Theorem; bootstrap and permutation tests; and more. -
统计学
统计学(第5版),ISBN:9787300153841,作者:贾俊平 等 著 -
倾向值分析
本书阐述了重要的统计学原理和定理, 省略了论证, 通俗易懂, 侧重应用,是社会行为科学研究者了解当代前沿因果分析方法的重要工具书。本书系统介绍了四种用于因果分析的前沿统计方法: (1)由2000年诺贝尔经济学得主美国芝加哥大学教授杰姆斯• 海科曼(James Heckman)创立的 “样本选择模型”; (2)由美国宾夕法尼亚大学沃顿商学院著名统计学教授保罗• 罗森堡(Paul Rosenbaum)及哈佛大学著名统计学教授唐纳德•鲁宾(Donald Rubin )创立的“倾向值匹配方法”; (3)由美国哈佛大学肯尼迪政府学院教授埃尔波特• 阿贝蒂(Alberto Abadie )及哈佛大学经济学教授圭多•因本斯(Guido Imbens )创立的 “匹配估算法”; (4)由美国芝加哥大学教授杰姆斯•海科曼(James Heckman),日本东京大学经济学教授市村英彦(Hidehiko Ichimura),及美国宾夕法尼亚大学经济学教授派彻•托德(Petra Todd ) 创立的 “核心值匹配法”。该书将所有例证的Stata 操作程序和资料公布于互联网, 以方便读者练习和运用。 示例数据下载请登录:http://ssw.unc.edu/psa/