统计学习基础推理与预测技巧

数据分析领域的经典教材，涵盖统计学基础、数据挖掘、推理和预测。 包含：- 英文原版（第二版）- 中文译本（第一版）- 英文版习题答案（数学公式与语言无关）

统计学习要素：数据挖掘、推理与预测是机器学习领域中的重要资源，涵盖了广泛的相关内容。

统计学习基础 这本资源深入探讨了统计学习的核心概念，涵盖数据挖掘和机器学习的各个方面。

数据挖掘、推理和预测的必备指南，深入浅出解析统计学习原理，揭示数据背后的奥秘。

基础统计学笔记详细记录了数据的收集、分析和解释过程。通过对数据的整理和分析，帮助我们理解数据背后的规律和特征，从而做出准确的决策。笔记涵盖了数据类型、抽样方法、概率论、统计量和参数估计等关键知识点，总共78页，为学习统计学的学生提供了一份完整的学习资料。

《ArcGIS地理统计学习手册》是一本专注于GIS（地理信息系统）中地理统计分析技术的教程。作为业界领先的GIS软件，ArcGIS提供强大的地理统计分析功能，为用户开辟了处理和理解空间数据的新途径。地理统计学是统计学的一个分支，专门研究地理现象的空间变异性。通过这种方法，我们可以更深入地了解空间模式、趋势和关系。地理统计分析的核心在于建立空间数据的随机性和空间依赖性模型。ArcGIS中的地理统计工具包括多种方法，如普通克里金、简单克里金和反距离加权法等插值方法，半变异函数用于评估空间依赖性，变程定义数据的空间结构范围，核函数处理随机噪声或非空间变异部分，方向性分析揭示特定方向上的空间模式，格网数据分析构建连续的表面模型，多变量地理统计分析识别变量之间的空间关联，地理统计建模预测未知区域的属性值，不确定性评估量化预测值的不确定性，优化与模拟工具用于参数优化和假设检验。《ArcGIS地理统计学习手册》提供了深入学习ArcGIS进行地理统计分析的详细步骤指导和案例研究，适用于GIS初学者和专业人士，帮助读者掌握实际操作技巧。

对于初学者而言，这些内容应该能够提供一定的支持。

Ken A. Aho编写的R语言统计分析教程，为生物学家提供了基础与应用统计学的理论和实践指导。

欢迎使用2021年春季的ECO 395M课程，这门课程是UT-Austin经济学硕士项目中针对数据挖掘与统计学习的课程。所有课程材料均可在GitHub页面获取。详细信息包括作业要求、阅读材料和行政安排。办公时间安排如下：詹姆斯：美国中部时间，每周一和周三上午8:30至9:30；Rui：美国中部时间，每周二下午7:00。课程涵盖数据管理、R编程语言、可复制分析、Git版本控制、数据可视化和工作流程。