具体描述
《现代统计研究基础》主要介绍随机矩阵谱理论及大维数据分析、大规模数据分析及降维技术、变系数模型、纵向数据模型的稳健推断、测量误差模型及其统计分析方法、缺失数据回归分析、复杂疾病的基因关联分析、因果推断与图模型、复杂疾病的基因关联分析、生物医学等价性评价问题的统计推断、约束下的统计推断方法、现代试验设计与抽样调查等研究领域。不仅介绍进入这些前沿研究领域所必备的基础知识，而且介绍这些前沿研究领域的最新发展状况及有关重要成果，探索有关领域的科学研究发展规律与发展方向。
《现代统计研究基础》适合高等院校数学与统计专业的高年级大学生、研究生、教师及相关科研工作者阅读参考。
作者简介
目录信息
前言
第1章 随机矩阵谱理论及大维数据分析
第2章 大规模数据分析及降维技术
第3章 变系数模型
第4章 纵向数据模型的稳健推断
第5章 测量误差模型及其统计推断方法
第6章 缺失数据回归分析
第7章 复发事件数据的统计分析
第8章 因果推断与图模型
第9章 复杂疾病基因的统计关联分析
第10章 生物医学等价评价问题的统计推断
第11章 约束下的统计推断方法
第12章 抽样调查：研究基础与未来发展
第13章 试验设计和建模——计算机试验及模型未知的试验
索引
· · · · · · (收起)
第1章 随机矩阵谱理论及大维数据分析
第2章 大规模数据分析及降维技术
第3章 变系数模型
第4章 纵向数据模型的稳健推断
第5章 测量误差模型及其统计推断方法
第6章 缺失数据回归分析
第7章 复发事件数据的统计分析
第8章 因果推断与图模型
第9章 复杂疾病基因的统计关联分析
第10章 生物医学等价评价问题的统计推断
第11章 约束下的统计推断方法
第12章 抽样调查：研究基础与未来发展
第13章 试验设计和建模——计算机试验及模型未知的试验
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· · · · · · (收起)
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