经济管理数据、模型与计算 方法、实现及案例2025|PDF|Epub|mobi|kindle电子书版本百度云盘下载

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第一部分 绪论1

第1章 经济管理中数据特征和数据处理的任务1

1.1 数据特征与分类1

1.2 经济管理中的数据处理方法2

1.3 经济管理中数据处理的任务2

1.4 数据处理的步骤4

第二部分 数据处理的经典统计分析方法6

第2章 线性回归分析6

2.1 引言6

2.2 一元线性回归7

2.3 多元线性回归16

2.4 非线性回归22

2.5 应用实例24

第3章 时间序列分析38

3.1 引言38

3.2 ARMA时间序列45

3.3 ARMA时间序列的建模与预测46

3.4 ARMA模型的参数估计52

3.5 应用实例68

第4章 经济管理中数据异常点与结构变化判断分析71

4.1 数据处理中的异常点分析71

4.2 数据处理中的数据结构特征分析（一）77

4.3 数据处理中的数据结构特征分析（二）80

4.4 应用实例85

第5章 经济管理中复杂数据处理的结构分解方法90

5.1 线性趋势90

5.2 指数趋势92

5.3 周期趋势94

第6章 经济管理中复杂数据建模的综合方法98

6.1 复杂数据建模的指标综合方法（1）——主成分分析98

6.2 复杂数据建模的指标综合方法（2）——聚类分析105

6.3 复杂数据处理的模型综合——组合预测117

6.4 数据包络分析121

6.5 应用实例130

第7章 实证研究方法及数据处理——结构方程模型140

7.1 引言140

7.2 因子分析141

7.3 路径分析152

7.4 结构方程模型方法159

7.5 结构方程模型的应用实例164

第三部分 经济管理中复杂数据处理的智能化方法176

第8章 生物智能化的不确定信息处理方法——模糊数据处理176

8.1 模糊聚类分析176

8.2 模糊模式识别184

8.3 模糊综合评判186

8.4 应用实例188

第9章 生物体智能产生的结构仿生方法——人工神经网络195

9.1 引言195

9.2 人工神经网络的结构设计202

9.3 人工神经网络的学习机理212

9.4 应用实例228

第10章 生物智能化的过程仿生算法——模拟进化计算233

10.1 引言233

10.2 遗传算法的设计与实现243

10.3 遗传算法在经济管理中的应用案例272

参考文献289