基于Excel的地理数据分析
出版时间:
2010-04
版次:
1
ISBN:
9787030271822
定价:
48.00
装帧:
平装
开本:
16开
纸张:
胶版纸
页数:
276页
字数:
409千字
正文语种:
简体中文
42人买过
-
《基于Excel的地理数据分析》面向地理问题，基于Excel软件，叙述大量数学方法的应用思路和过程。内容涉及回归分析、主成分分析、聚类分析、判别分析、时(空)问序列分析、Markov链、R/S分析、线性规划、层次分析、灰色系统(3M(1，N)建模和预测方法等。通过模仿《基于Excel的地理数据分析》介绍的计算过程，读者可以加深对有关数学方法的认识和理解，并且掌握很多Excel的应用技巧。
这本书虽然是以地理数据为分析对象展开论述，但所涉及的内容绝大多数为通用方法。只要改变数据的来源，书中论述的计算流程完全可以应用到其他领域。
《基于Excel的地理数据分析》的初稿和修改稿先后在北京大学城市与环境专业研究生中试用八年，可供地理学、生态学、环境科学、地质学、经济学、城市规划学乃至医学、生物学等领域的学生、研究人员和工程技术人员阅读和参考。 前言
第1章一元线性回归分析
1.1模型的初步估计
1.2详细的回归过程
1.3回归结果详解
1.4预测分析
第2章多元线性回归分析
2.1多元回归过程
2.2多重共线性分析
2.3借助线性回归函数快速拟合
2.4统计检验临界值的查询
第3章逐步回归分析
3.1数据预备工作
3.2变量引入的计算过程
3.3参数估计和模型建设
3.4模型参数的进一步验证
3.5模型检验
第4章非线性回归分析
4.1常见数学模型
4.2常见实例——一变量的情形
4.3常见实例——一变量化为多变量的情形
4.4常见实例——多变量的情形
第5章主成分分析
5.1计算步骤
5.2相关的验证工作
5.3主成分分析与因子分析的关系
第6章系统聚类分析
6.1计算距离矩阵
6.2聚类过程
6.3聚类结果评价
第7章距离判别分析
7.1数据的预处理
7.2计算过程
7.3判别函数检验
7.4样品的判别与归类
7.5利用回归分析建立判别函数
7.6判别分析与因子分析的关系
第8章自相关分析
8.1自相关系数
8.2偏自相关系数
8.3偏自相关系数与自回归系数
8.4自相关分析
第9章自回归分析
9.1样本数据的初步分析
9.2自回归模型的回归估计
9.3数据的平稳化及其自回归模型
第10章周期图分析
10.1时间序列的周期图
10.2周期图分析的相关例证
10.3多元回归的验证
第11章时空序列的谱分析(自谱)
11.1周期数据的频谱分析
11.2空间数据的波谱分析
第12章功率谱分析(实例)
12.1实例分析1
12.2实例分析2
12.3实例分析3
12.4实例分析4
12.5实例分析5
12.6实例分析6
第13章Markov链分析
13.1问题与模型
13.2逐步计算
13.3编程计算
第14章R/S分析
14.1计算Hurst指数的基本步骤
14.2自相关系数和R/S分析
第15章线性规划求解(实例)
15.1实例分析1
15.2实例分析2
15.3实例分析3
15.4实例分析4
15.5实例分析5
15.6实例分析6
15.7实例分析7
第16章层次分析法
16.1问题与模型
16.2计算方法之一——方根法
16.3计算方法之二——和积法
16.4计算方法之三——迭代法
16.5结果解释
第17章GM(1，1)预测分析
17.1方法之一——最小二乘运算
17.2方法之二——线性回归法
第18章GM(1，N)预测分析
18.1方法之一——最小二乘运算
18.2方法之二——线性回归法
参考文献
后记
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内容简介:
《基于Excel的地理数据分析》面向地理问题，基于Excel软件，叙述大量数学方法的应用思路和过程。内容涉及回归分析、主成分分析、聚类分析、判别分析、时(空)问序列分析、Markov链、R/S分析、线性规划、层次分析、灰色系统(3M(1，N)建模和预测方法等。通过模仿《基于Excel的地理数据分析》介绍的计算过程，读者可以加深对有关数学方法的认识和理解，并且掌握很多Excel的应用技巧。
这本书虽然是以地理数据为分析对象展开论述，但所涉及的内容绝大多数为通用方法。只要改变数据的来源，书中论述的计算流程完全可以应用到其他领域。
《基于Excel的地理数据分析》的初稿和修改稿先后在北京大学城市与环境专业研究生中试用八年，可供地理学、生态学、环境科学、地质学、经济学、城市规划学乃至医学、生物学等领域的学生、研究人员和工程技术人员阅读和参考。
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目录:
前言
第1章一元线性回归分析
1.1模型的初步估计
1.2详细的回归过程
1.3回归结果详解
1.4预测分析
第2章多元线性回归分析
2.1多元回归过程
2.2多重共线性分析
2.3借助线性回归函数快速拟合
2.4统计检验临界值的查询
第3章逐步回归分析
3.1数据预备工作
3.2变量引入的计算过程
3.3参数估计和模型建设
3.4模型参数的进一步验证
3.5模型检验
第4章非线性回归分析
4.1常见数学模型
4.2常见实例——一变量的情形
4.3常见实例——一变量化为多变量的情形
4.4常见实例——多变量的情形
第5章主成分分析
5.1计算步骤
5.2相关的验证工作
5.3主成分分析与因子分析的关系
第6章系统聚类分析
6.1计算距离矩阵
6.2聚类过程
6.3聚类结果评价
第7章距离判别分析
7.1数据的预处理
7.2计算过程
7.3判别函数检验
7.4样品的判别与归类
7.5利用回归分析建立判别函数
7.6判别分析与因子分析的关系
第8章自相关分析
8.1自相关系数
8.2偏自相关系数
8.3偏自相关系数与自回归系数
8.4自相关分析
第9章自回归分析
9.1样本数据的初步分析
9.2自回归模型的回归估计
9.3数据的平稳化及其自回归模型
第10章周期图分析
10.1时间序列的周期图
10.2周期图分析的相关例证
10.3多元回归的验证
第11章时空序列的谱分析(自谱)
11.1周期数据的频谱分析
11.2空间数据的波谱分析
第12章功率谱分析(实例)
12.1实例分析1
12.2实例分析2
12.3实例分析3
12.4实例分析4
12.5实例分析5
12.6实例分析6
第13章Markov链分析
13.1问题与模型
13.2逐步计算
13.3编程计算
第14章R/S分析
14.1计算Hurst指数的基本步骤
14.2自相关系数和R/S分析
第15章线性规划求解(实例)
15.1实例分析1
15.2实例分析2
15.3实例分析3
15.4实例分析4
15.5实例分析5
15.6实例分析6
15.7实例分析7
第16章层次分析法
16.1问题与模型
16.2计算方法之一——方根法
16.3计算方法之二——和积法
16.4计算方法之三——迭代法
16.5结果解释
第17章GM(1，1)预测分析
17.1方法之一——最小二乘运算
17.2方法之二——线性回归法
第18章GM(1，N)预测分析
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18.2方法之二——线性回归法
参考文献
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