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內容簡介： 本书在成分数据的近似零值插补， 以及因变量和自变量均为成分数据的回归分析， 包括多元线性回归、异方差线性回归和偏很小二乘回归方面均展开了较为详细的论述。全书共分为六章，内容包括：引言、成分数据的准备工作、成分数据的近似零值处理方法、基于成分因变量和成分自变量的多元线性回归模型、基于成分因变量和成分自变量的异方差线性回归模型、基于成分因变量和成分自变量的偏很小二乘回归模型. 本书的研究成果进一步完善了成分数据回归分析的研究. 提出的模型是直接基于成分数据的 Aitchison 几何结构来建立的， 为阐释经济学现象、研究代谢组学中生化指标与代谢物之间的相互依赖关系具有重要意义。 關於作者： 陈佳佳，女，博士。山西河津人。2012年毕业于山西大学数学科学学院统计学专业获学士学位，同年推免为本院统计学专业硕士研究生，之后进行硕博连读，于2018年获山西大学基础数学专业博士学位。现主要从事成分数据分析及中医*统计分析研究。以作者发表学术论文5篇，其中SCI收录4篇; 主持3项科研项目。 目錄： 第1章 引言 1.1 成分数据的研究背景和意义 1.2 成分数据分析方法的回顾 第2章 成分数据的准备工作 2.1 成分数据的Aitchison几何结构 2.2 成分数据的坐标表示 2.3 单形上的矩阵乘积运算 2.4 成分数据的中心和方差 第3章 成分数据的近似零值处理方法 3.1 基于核密度的成分数据近似零值替换方法 3.2 高维成分数据近似零值的Q型聚类回归插补方法 3.3 本章小结 第4章 基于成分因变量和成分自变量的多元线性回归模型 4.1 单形上的多元线性回归模型 4.2 基于等距对数比率坐标的多元线性回归模型 4.3 模型的参数推论 4.4 实例分析 4.5 本章小结 第5章 基于成分因变量和成分自变量的异方差线性回归模型 5.1 异方差线性回归模型的参数估计 5.2 异方差线性回归模型的参数推论 5.3 模拟分析 5.4 实例分析 5.5 本章小结 第6章 基于成分因变量和成分自变量的偏小二乘回归模型 6.1 基于对称对数比率系数的偏小二乘回归模型 6.2 单形上的偏小二乘回归模型 6.3 实例分析 6.4 本章小结 参考文献 作者介绍

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