複雜數據統計方法--基於R的套用（第三版）

內容簡介

本書自面世以來，得到了廣大讀者的支持和鼓勵。第三版根據需要做了一些修正、改動及增補，在第七章補充了Granger因果檢驗，增加了非線性時間序列一節。本書讀者對象包括統計學、套用統計學、經濟學、數學、套用數學、精算、環境、計量經濟學、生物醫學等專業的本科生、碩士及博士生，各領域的教師和實際工作者。

本書對第二版做了相當大的增補，並且重新安排了章節. 除了對前兩版中發現的錯誤做出改正之外，主要增加了貝葉斯網路、定序變數的比例優勢模型、調查問卷的垃圾比例計算等內容. 總共增加將近三分之一的篇幅. 和第二版一樣，第三版的排版是筆者通過\LaTeX軟體實現的.

前言

第一章引言

第二章橫截面數據回歸：經典方法

第三章橫截面數據回歸：機器學習方法

第四章橫截面數據分類：經典方法

第五章橫截面數據分類：機器學習方法

第六章橫截面數據：計數或有序因變數

第七章縱向數據(多水平模型、面板數據)

第八章多元分析

第九章多元數據的關聯規則分析

第十章調查數據中垃圾比例的計算

第十一章路徑建模(結構方程建模)數據的PLS分析

第十二章貝葉斯網路

第十三章多元時間序列數據

附錄練習：熟練使用R軟體

參考文獻

吳喜之，北京大學數學力學系本科，美國北卡羅來納大學統計博士。中國人民大學統計學院教授，博士生導師。曾在美國加利福尼亞大學、北卡羅來納大學以及南開大學、北京大學等多所著名學府執教。