统计预测

这本书是数据挖掘领域的经典教材，目前还少见中文翻译版，是学习数据挖掘的必备参考资料。

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。

土壤盐分对植物生长有限制作用，降低了农作物的产量并导致土壤退化。本研究利用Landsat TM多光谱数据分析了突尼斯南部盐渍土壤的情况。研究采用主成分分析（PCA）和聚类分析，确定了最相关的光谱指数，快速预测受盐影响的土壤区域。共收集了66个土壤样本，用于验证地面真实数据。研究发现，电导率与近红外光谱和短波红外光谱的光谱指数高度相关。不同的光谱指数被应用于Landsat数据的光谱带。统计数据显示，近波段和短波红外波段（波段4、波段5和波段7）与盐度指数（SI 5和SI 9）之间的相关性最强。聚类分析揭示了电导率EC与光谱指数（如abs4、abs5、abs7和si5）之间的显著相关性。主成分分析结合了遥感数据的反射带和光谱盐度指数，显示出第一主成分与可见域的光谱带和盐度指数相关性最高，第二主成分与近红外和短波红外的光谱指数紧密相关。总体而言，电导率EC与第二主成分（PC2）呈高度负相关（R2 = -0.72），而与第一主成分（PC1）的相关性较弱。

页岩气储集空间与储层矿物特征密切相关。本研究以四川盆地东缘龙马溪组页岩为对象，结合矿物组成、微量元素及地球化学测试结果，利用低温氮气吸附法和高分辨率成像技术，采用多元统计分析方法建立了页岩孔容预测方程。研究分析了孔隙分布特征及其影响因素。研究结果显示，龙马溪组中部和底部页岩组分含量差异显著，生物成因的自生石英是底部石英含量高的主要原因。页岩主要呈现纳米级孔隙，其中2~5 nm孔隙占主导，贡献率在64.2%~70.1%之间。本研究建立的页岩组分含量与孔容预测模型具有高度显著性。脆性矿物孔、黏土矿物片间孔及其粒内孔是富黏土矿物页岩的主要孔隙类型，呈微缝状，小于2 nm孔隙不发育。有机质含量是影响页岩孔容大小的主要控制因素，有机质孔的面积率介于8.8%~12.5%之间。有机质含量及成熟度是影响小于2 nm微孔发育的主要因素，而大于50 nm孔隙的发育则受黏土矿物、石英及长石含量的控制。

在人体感染艾滋病毒后，CD4淋巴细胞数量下降，同时CD8淋巴细胞增加。本研究基于艾滋病人初始感染状况，进行了详细的统计分析与预测，以探索治疗方法。

IBM SPSS Statistics是全球主流的数据预测统计分析软件之一，从其基本概念入手，详细介绍了在数据分析流程中的各个应用。通过实际问题的案例分析和典型算法结合，展示了如何利用IBM SPSS Statistics进行建模及数据预测分析。该软件在调查统计、市场研究、医学统计以及政府企业的数据分析应用中广泛应用，全球拥有约28万用户，涵盖通讯、医疗、银行和证券等多个行业。

为了提升对复杂波动过程的预测能力，本研究结合物理模型与统计方法，探索了“波动方程-Gauss过程”模型。通过误差分析，将波动方程理论预测与实际数据的偏差分解为三部分，并采用Gauss过程模型进行拟合：第一部分拟合为正交预测因子的线性组合，涵盖了外力与初边值条件引起的误差；第二部分拟合为Gauss过程项，考虑了模型假设不准确与数值解收敛性等因素；第三部分拟合为白噪声，代表测量误差。该模型的预测因子作为波动过程的基函数组，体现了波动的物理本质，对外界影响不敏感。基于实验数据的预测效果验证了模型的可靠性与有效性。

应用线性回归模型后，连接训练数据、测试数据和输出端口。运行后，即可获得热燃油的预测结果。 下一步，加载计算器操作符，对热燃油进行求平均值和求和，运行后得到统计汇总的结果。

随着大数据技术的进步，银行经济预测和金融统计分析在当前背景下显得更加重要和复杂。大数据技术的引入使得银行业能够更精确地预测经济趋势和分析金融数据，从而提高决策效率和市场应变能力。