本资源为《大数据数学基础》(R语言描述)的优化版,包含完整的源数据和代码。本书详细介绍了在科学研究中广泛应用的数据微积分、统计学、线性代数、数值计算以及应用多元统计分析等基础知识。全书分6章:第1章探讨了大数据与数学、数学与R的关系;第2章介绍了微积分的基础,包括极限、导数、微分、不定积分和定积分的应用;第3章涵盖了线性代数的基础,包括行列式、矩阵运算、特征分解和奇异值分解;第4章介绍了统计学的基础,包括数据分布特性、概率论、随机变量的数字特征、参数估计和假设检验;第5章讨论了数值计算的基础,包括插值方法、函数逼近与拟合以及非线性方程(组)求根;第6章介绍了常用的多元统计分析方法,包括回归分析、聚类分析、判别分析、主成分分析、因子分析和典型相关分析。所有例子均使用R语言进行分析求解,并配有章节习题。
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