MARC状态：订购 文献类型：中文图书 浏览次数：10
- 题名/责任者:
- 大规模网络数据分析与空间自回归模型/黄丹阳著
- 出版发行项:
- 北京:科学出版社,2022.01
- ISBN及定价:
- 978-7-03-070750-5 精装/CNY128.00
- 载体形态项:
- 184页:图;24cm
- 丛编项:
- 数据科学的方法与应用丛书
- 个人责任者:
- 黄丹阳 著
- 学科主题:
- 网络信息资源-数据处理
- 中图法分类号:
- G255.76
- 一般附注:
- 中国人民大学2021年度“中央高校建设世界一流大学（学科）和特色发展引导专项资金”支持 中国人民大学应用统计科学研究中心 中国人民大学统计学院
- 责任者附注:
- 黄丹阳，北京大学光华管理学院博士，中国人民大学统计学院副教授，中国人民大学杰出青年学者，北京大数据协会理事会副秘书长、常务理事，全国工业统计学教学研究会青年统计学家协会理事。主持国家自然科学基金、北京市社会科学基金等多项科研课题，曾获北京市优秀人才培养资助。长期从事复杂网络建模、大型网络计算、超高维数据分析等方向的理论研究工作。研究论文发表于国内外权威期刊，包括《统计研究》《管理世界》以及JournaloftheAmericanStatisticalAssociationJournal，ofEconometrics，JournalofBusinessandEconomicStatistcs等。
- 提要文摘附注:
- 本书的主要内容包括网络数据的定义及相关指标、大规模网络中的链路预测、网络聚类分析、网络数据中的空间自回归模型、大规模网络数据中的模型估计方法、网络数据中的空间自回归模型的拓展及应用、网络中的空间自回归模型的其他研究方向等。
- 使用对象附注:
- 本书适用于统计学学者、对网络数据分析感兴趣并且具备一定统计学基础的研究生、高年级本科生
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