Exploring Data Tables, Trends, and Shapes pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:John Wiley & Sons Inc

作者:Hoaglin, David C. (EDT)/ Mosteller, Frederick (EDT)/ Tukey, John Wilder (EDT)

出品人:

页数:527

译者:

出版时间:2006-3

价格:896.00元

装帧:Pap

isbn号码:9780470040058

丛书系列:

图书标签:

数据分析
数据可视化
数据表格
趋势分析
数据模式
统计学
数据科学
商业智能
数据报告
信息图表

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具体描述

WILEY-INTERSCIENCE PAPERBACK SERIES The Wiley-Interscience Paperback Series consists of selected books that have been made more accessible to consumers in an effort to increase global appeal and general circulation. With these new unabridged softcover volumes, Wiley hopes to extend the lives of these works by making them available to future generations of statisticians, mathematicians, and scientists. "Exploring Data Tables, Trends, and Shapes (EDTTS) was written as a companion volume to the same editors' book, Understanding Robust and Exploratory Data Analysis (UREDA). Whereas UREDA is a collection of exploratory and resistant methods of estimation and display, EDTTS goes a step further, describing multivariate and more complicated techniques . . . I feel that the authors have made a very significant contribution in the area of multivariate nonparametric methods. This book [is] a valuable source of reference to researchers in the area."-Technometrics "This edited volume . . . provides an important theoretical and philosophical extension to the currently popular statistical area of Exploratory Data Analysis, which seeks to reveal structure, or simple descriptions, in data . . . It is . . . an important reference volume which any statistical library should consider seriously."-The Statistician This newly available and affordably priced paperback version of Exploring Data Tables, Trends, and Shapes presents major advances in exploratory data analysis and robust regression methods and explains the techniques, relating them to classical methods. The book addresses the role of exploratory and robust techniques in the overall data-analytic enterprise, and it also presents new methods such as fitting by organized comparisons using the square combining table and identifying extreme cells in a sizable contingency table with probabilistic and exploratory approaches. The book features a chapter on using robust regression in less technical language than available elsewhere. Conceptual support for each technique is also provided.

探索数据结构、模式与演变：洞察信息世界的罗盘本书深入剖析了现代信息生态系统中数据组织的复杂性、趋势的动态性以及形态的结构性。我们不再仅仅关注静态的数据呈现，而是着重于如何通过精妙的分析框架，将原始信息转化为可操作的洞察。第一部分：数据结构的精细化解构本部分聚焦于理解信息如何在最基础的层面上被构建、存储和相互关联。我们不再将数据视为孤立的单元，而是将其视为一个多维度的网络。第一章：超维数据模型的构建我们首先探讨传统二维表格（如关系型数据库）的局限性，并转向更具适应性和表现力的多维数据模型。这包括对张量代数在数据表示中的应用进行详尽的论述。我们将详细解析如何利用高阶张量来捕获多变量之间的复杂交互，例如在用户行为分析、基因组数据分析或大规模气候模拟中，信息并非简单地以行和列存在，而是存在于多个相互依赖的维度之中。张量分解与降维技术：重点介绍主成分分析（PCA）在高维空间中的局限性，并引入非负矩阵分解（NMF）和奇异值分解（SVD）的现代变体，用以发现数据潜在的、具有物理或语义意义的因子。图论在数据结构中的重塑：探讨数据点之间关系的显式建模。不同于仅记录属性，我们强调构建和操作复杂的知识图谱。内容涵盖节点嵌入技术（如Node2Vec, GCNs）如何将拓扑结构信息编码为向量，从而使基于网络的推理成为可能。第二章：时序数据的深度分层组织时间序列数据是现实世界中普遍存在的挑战。本章旨在超越简单的线性时间轴，深入研究具有周期性、突变点和多尺度特征的时序结构。分形与自相似性在时间序列中的体现：分析赫斯特指数（Hurst Exponent）在判断时间序列长期记忆性方面的应用。我们将展示如何通过分形维数来区分随机游走和具有结构性记忆过程的信号。事件序列与过程建模：引入点过程（Point Processes）理论，特别是霍克斯过程（Hawkes Processes），用于建模自我激发事件流（如金融交易、社交媒体爆发）。重点在于如何估计触发核函数，从而预测下一次事件发生的时间和概率。第二部分：趋势的动态捕获与预测本部分将分析如何从静止的数据快照中提取演变的方向性力量，并建立可靠的预测机制。第三章：非线性趋势的识别与平滑现实世界中的趋势很少是线性的。本章致力于开发工具来识别和量化数据中的非线性变化，避免传统回归模型产生的过度简化。局部加权回归（LOESS/LOWESS）的优化：详细讨论带宽选择策略，如何根据数据局部密度和噪声水平动态调整平滑窗口，以避免欠拟合或过度平滑。非参数趋势检验：介绍曼-肯德尔检验（Mann-Kendall Test）及其变体，用于在不依赖特定分布假设的情况下，量化趋势的统计显著性，特别适用于环境科学和水文数据分析。第四章：多尺度趋势的叠加与解耦一个数据集往往是多种时间尺度的趋势叠加的结果，例如长期气候变化叠加季节性波动和短期异常事件。经验模态分解（EMD）及其改进：深入阐述EMD如何将复杂信号分解为一系列本征模态函数（IMFs），每个IMF代表一个特定的振荡尺度。我们还会探讨集合经验模态分解（EEMD）如何解决模态混叠问题。频率域分析的深化：从传统的傅里叶变换（FFT）转向小波分析（Wavelet Analysis）。重点介绍连续小波变换（CWT）和离散小波变换（DWT）在时频局部化分析中的优势，尤其是在捕捉瞬态特征和突变点方面。第三部分：形态的抽象与可解释性数据的“形状”不仅仅是其在二维图上的视觉表现，更是其底层生成过程的几何表征。本部分旨在从数据形状中提取高级别的、可解释的特征。第五章：形状描述子的提取与比较本章关注如何将复杂的数据形态转化为紧凑且具有区分度的数值描述符，以便于形态间的相似性搜索和分类。统计形状分析（Statistical Shape Analysis）：介绍 Procrustes 分析在标准化形状差异方面的应用，用于比较和对齐具有不同位移、旋转和尺度的形态样本。拓扑数据分析（TDA）导论：引入持久同调（Persistent Homology）的概念，用以量化数据集的“洞”（holes）、“连通分量”（connected components）等拓扑特征。这是理解高维数据集中内在孔洞结构的关键工具，与传统度量方法形成互补。第六章：形态的生成模型与异常检测理解数据形状的生成机制，是预测未来形态和识别异常形态的基础。变分自编码器（VAEs）在形态学习中的应用：探讨如何训练深度生成模型来学习数据形状的潜在空间（Latent Space）。通过操纵潜在向量，我们可以平滑地插值不同形状之间的过渡，并理解哪些维度控制着核心的形态变化。基于形态的异常识别：定义“正常形状分布”，并利用核密度估计或基于流的生成模型来量化新观测数据与已知形态空间的偏离程度。这在识别传感器故障、罕见疾病影像或欺诈性交易模式时尤为有效。全书贯穿着对数据伦理和模型透明度的强调，确保所揭示的趋势和结构不仅在数学上严谨，而且在实际应用中具有可信度和可解释性。它为研究人员和从业者提供了一套强大的理论工具箱，用以驾驭信息爆炸时代的复杂性。