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內容簡介： 总结并延伸降维技术与变量选择技术在近几年的发展，展望大数据环境下的统计分析中两者技术的应用方式，总结展示部分自己相关研究成果与应用范围。提出了作者在该领域的5项研究成果以及在相关方面的应用效果。同时，这些研究为大数据在各学科，特别是经济学科的模型建立与使用奠定了坚实的基础。本书的内容贴近目前的学科研究热点，归纳总结了近期研究成果，有较强的学术意义；同时本书中的降维技术与变量选择技术对于经济学科大数据建模工作具有极强的应用价值。 關於作者： 中国人民大学商学院管理科学与工程系讲师，中国运筹学会排队论分会理事。统计学博士，毕业于中国科学院数学与系统科学研究院应用数学研究所。理论研究主要方向为降维理论、高维降维技术、变量选择技术、模型选择等；应用研究主要方向为商业数据分析、大数据分析方法、高维数据建模。 目錄： 序 言１ 第 一 章 降维 、 变 量 选 择 技 术 概 述 １.１ 降 维 １.２ 变 量 选 择 ６ 第 二 章 响 应 变 量 有 测 量 误 差 并 带 有 核 实 数 据 的 充 分 降 维 １１ ２.１ 核 实 数 据 简 介１２ ２.２ 研 究 背 景１４ ２.３ 基 于 经 验 条 件 分 布 的 重 抽 样 降 维 方 法 １５ ２.４ 基 于 ＳＩＲ 方 法 的 核 估 计 降 维 １８ ２.５ 充 分 降 维 空 间 的 维 数 估 计 １９ ２.６ 数 值 模 拟 ２０ ２.７ 主 要 定 理 证 明 ３１ 第 三 章 无 模 型 假 定 变 量 选 择 的 线 性 替 代 变 量 法 ４１ ３.１ 研 究 背 景 ４２ ３.２ 线 性 替 代 变 量 法（ ＬＳＶ） 及其 渐 近 性 质 ４４ ３.３ 数 值 模 拟 ４８ ３.４ 实 证 分 析 ５８ ３.５ 主 要 定 理 证 明 ５８ 第 四 章 协 变 量 有 测 量 误 差 并 带 有 核 实 数 据 下 对 广 义 线 性 模 型 的 检 验 问 题 ６３ ４.１ 研 究 背 景 ６４

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