statistical models

统计建模与R软件 一、知识点概览 本教材《统计建模与R软件》主要介绍了统计学的基本理论及其在R语言中的应用。通过本书的学习，读者将能够掌握如何利用R软件进行数据处理、统计分析及模型构建等技能。 二、核心知识点详解 1.1 统计基础知识 1.1.1 随机试验随机试验是指结果不能预先确定的试验。例如，掷一枚硬币的结果可能是正面或反面，这无法事先确切预测。随机试验具有以下特点：- 可重复性：可以多次重复相同的试验。- 不确定性：每次试验的结果是不确定的。- 可观察性：试验的结果是可以观察到的。 1.1.2 样本空间与样本点- 样本空间（Ω）：随机试验所有可能结果的集合称为样本空间。- 样本点（ω）：

This book provides a comprehensive guide to utilizing R for data analysis and creating effective graphical representations. Through practical examples, readers will gain a deep understanding of R's statistical functionalities, with a particular emphasis on its powerful visualization capabilities.

HLM is a statistical analysis tool commonly used in fields such as sociology and psychology. Similar to Mplus, it is particularly effective for analyzing hierarchical data, which is frequent in social science research. HLM allows for the examination of multilevel data structures, enabling researcher

数据挖掘——概念、模型、方法和算法。PDF版本，国外经典教材，清华大学出版社出版。

数据库是信息时代的核心，它是组织、管理和存储大量数据的系统，使得数据的访问和分析变得高效、可靠。将深入探讨数据库概论，包括基本概念、关系模型、关系运算理论、关系数据库的规范化设计、数据库设计与ER模型以及数据库的存储结构。 我们从第1章数据库概论.ppt开始。数据库（Database，简称DB）是一个有组织、可共享、具有特定格式的数据集合。它分为层次型、网络型、关系型和非关系型等多种类型。其中，关系型数据库是最常见的一种，它基于关系模型，用二维表格表示数据，每个表格称为一个表或关系。 第2章关系模型和关系运算理论.ppt讲解了关系模型的概念。关系模型由关系数据结构、关系操作集合和关系完整性约束

Matlab分时代码油田钻井的开源模型，该存储库包含油田钻井过程的开源模型，包括独立的代码示例，这些代码基于钻探的几个子过程，包括用于预测压力的液压系统、钻柱动力学、拉拔工作、钻速和定向钻探。模型已经存在，并可用于其他环境，例如MATLAB。仓库支持开放源代码模型、数据和案例研究计划，如出版物《为油田钻井挑战创建开放源代码模型、测试用例和数据》 （SPE-194082-MS）中所述。

数据挖掘——概念、模型、方法和算法 DATA MINING Concepts，Models，Methods，and Algorithms（美）Mehmed Kantardzic著，闪四清、陈茵程、雁等译，清华大学出版社

R 是一种 开源免费 的统计计算和图形环境，由新西兰奥克兰大学的 Ihaka 和 Gentleman 在 1993 年初步开发，并于 1995 年在 GNU 公共许可证（GPL）下发布。R 的设计深受 S 语言 及其环境的影响，其中大部分 S 语言编写的代码可以在 R 中 无需修改地运行。 核心团队：如今，R 的核心团队由 17 名成员组成，其中包括 John Chambers，他们负责不断维护和更新该系统。 丰富的功能：R 提供了广泛的统计计算功能，涵盖 线性和非线性建模、经典统计检验、时间序列分析、分类和聚类 等方法。此外，R 具备强大的图形功能，能够 创建高质量数据可视化。 扩展性：R

《统计学习基础》是由斯坦福大学的三位统计学教授Trevor Hastie、Robert Tibshirani和Jerome Friedman合著的一本权威参考书。该书涵盖了统计学习、数据挖掘、机器学习和生物信息学的核心概念，将这些知识整合在统一的理论框架中。随着信息技术的发展，海量数据在医学、生物、金融等领域涌现，为数据分析提出了巨大挑战。本书通过系统的介绍帮助读者理解并应对这些挑战。书中内容包括监督学习（如预测）、非监督学习，神经网络、支持向量机、分类树和提升方法，后者首次在书中得到详细论述。新增主题涉及图模型、随机森林、集成方法等，另有专章讨论了处理宽数据的方法，如多重测试与假发现率。本书

2020年国家统计局地区数据SQL和代码实现；包括SQL及地址详细到社区；2020年国家统计最权威最全面的社区数据。