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）

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

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

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。

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。

统计学习的经典教材《统计学基础：数据挖掘、推理与预测》，真的是前端甚至全栈想了解算法建模时的宝藏资源。十四章内容，按部就班讲得清楚，从线性回归、分类、SVM，到神经网络、聚类、PCA，真的是应有尽有。我当初第一次接触lasso和boosting，就是看它理解的，配套例子也挺生活化，不枯燥。像模型评估那几章讲的交叉验证、模型平均，和做 A/B 测试时的思路还挺像，能直接套过来用。如果你经常要和数据打交道，比如搞可视化、做前端图表展示，这本书会让你更懂背后的逻辑，也方便和数据团队对接。哦对了，作者是 Hastie 和 Tibshirani 两位大神，还有 Friedman，斯坦福老牌统计大牛，靠谱

MSI521 的统计作业其实挺锻炼人的。从数据清洗、单变量，到建回归模型再优化，步骤清晰、节奏合理。对新手来说，有点挑战，但一步步来就能上手。重点在于你得真动手、真思考，靠复制粘贴是混不过去的。数据是城市房价相关的，做得好的话，基本能搭出一套还不错的预测模型。要是你熟点 SPSS、Excel 或 SAS 这些工具，那就更省力了。不会也没关系，作业里有不少提示，按流程来就行。有几个点要注意：模型解释要写清楚，不能只跑个结果就交差。还有，整个作业要求不能用 AI 工具辅助写报告哦，这点要留意，别搞乌龙。实在做不下去了？可以看看这几个参考资料，像SPSS 回归或者城市房价预测模型，都挺有的。你如果对

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。