文章分类 - 决策与统计学习
摘要：第七周：因子分析方法——每周一讲多变量分析 因子分析及spss操作
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摘要：转载自 代码学习者01 主成分分析（PCA）原理详解 （转载请注明出处） 转载自 代码学习者01 主成分分析（PCA）原理详解 转载自 代码学习者01 主成分分析（PCA）原理详解 转载自 代码学习者01 主成分分析（PCA）原理详解 （转载请注明出处） （转载请注明出处） 一、简介 PCA（Pri
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摘要：机器学习知识体系 机器学习与数据挖掘的学习路线图 国外牛人总结的机器学习领域的框架、库以及软件 原文出处： IT经理网 机器学习无疑是当前数据分析领域的一个热点内容。很多人在平时的工作中都或多或少会用到机器学习的算法。本文为您总结一下常见的机器学习算法，以供您在工作和学习中参考。 机器学习知识体系
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摘要：图示评审技术GERT https://wenku.baidu.com/view/0cf7e11ffad6195f312ba600.html 系统建模：随机网络（GERT）模型
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摘要：http://www.cnblogs.com/little-YTMM/
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摘要：基于SPC和数据挖掘的总装过程质量控制研究 【作 者】周小敏 【学位授予单位】中国科学院沈阳自动化研究所 【学位名称】硕士 【导师姓名】彭威 【学位年度】2007 【摘 要】对于一个企业来说，质量是产品和服务的生命。质量受企业生产经营管理活动中多种因素的影响，是企业各项工作的综合反映。目前企业产品质
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摘要：Handbook of Game Theory with Economic Applications Chapter 23 Differential games Economic applications http://www.docin.com/p-513473123.html
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摘要：微观经济学第2章微观经济学基本方法与供求分析 http://wenku.baidu.com/view/59276f580740be1e650e9a85.html 1·微观经济学的中心理论是价格理论。2·基本理论：消费者行为理论、生产理论、分配理论、一般均衡理论、市场理论、产权理论、福利经济学、管理理
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摘要：粗糙集理论介绍(转) 面对日益增长的数据库，人们将如何从这些浩瀚的数据中找出有用的知识？我们如何将所学到的知识去粗取精？什么是对事物的粗线条描述什么是细线条描述？ 粗糙集合论回答了上面的这些问题。要想了解粗糙集合论的思想，我们先要了解一下什么叫做知识？假设有8个积木构成了一个集合A，我们记：A={x
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摘要：Granular Computing（粒计算） Granular Computing（粒计算） http://blog.csdn.net/chl033/article/details/4137964 http://blog.csdn.net/chl033/article/details/413796
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摘要：常见的主观赋权法有：专家评判法和层次分析法；常见的客观赋权法有：粗糙集、变异系数法、相关系数法、熵值法和坎蒂雷赋权法。主观赋权法的弊端是过分依赖专家的意见；客观赋权法的弊端是过分依赖统计或数学的定量方法，而忽视了评价指标的主观定性分析。因此，比较科学的做法是将主观与客观结合起来，一般常用乘法或线性综
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摘要：1. 经济学的主干课程： 政治经济学、西方经济学、计量经济学、国际经济学、货币银行学、公共财政学、会计、统计 2. 函数包括，生产、需求、消费、货币、宏观经济函数 3. 实证分析（Positive research）西方经济学属于其中的理论研究 | 规范研究（normative research）例
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摘要：系统工程： （1）系统分析 （2）系统建模 （3）系统预测——为科学的推断和决策提供可靠的依据 （4）优化、仿真——决策支持 （5）评价（价值关系）——评价是方案选优和决策的基础 （6）系统决策——通过对系统的分析、系统建模、系统方案规划和评价后，就要将各种行动方案及其后果信息提供给决策者，让他们根
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摘要：项目策划、可行性研究与经济评价三者关系 建设项目经济评价是项目建议书和可行性研究报告的重要组成部分，是项目决策科学化的重要手段。 项目建议书是项目投资者进行项目策划时向有关上级部门、领导提出要求建设某一项目的建议性文件，也是投资者决策前对拟建项目的轮廓性设想。它主要是从宏观上分析投资项目建设的必要性
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摘要：什么是数据挖掘 数据挖掘(Data Mining)，又称为数据库中的知识发现(Knowledge Discovery in Database, KDD)，就是从大量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程，简单的说，数据挖掘就是从大量数据中提取或“挖掘”知识。 数据挖掘相关
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摘要：一小时了解数据挖掘①：解析常见的大数据应用案例 一小时了解数据挖掘②：分类算法的应用和成熟案例解析 一小时了解数据挖掘③：详解大数据挖掘の分类技术 一小时了解数据挖掘④：商务智能原理解读の数据挖掘九大定律 一小时了解数据挖掘⑤数据挖掘步骤＆常用的聚类、决策树和CRISP-DM概念 http://ww
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摘要：编者按：在企业信息化的大背景下，数据分析技术已经成为企业应用的一个焦点，但由于历史原因，大部分人对传统的统计分析和新起的数据挖掘都不太了解。为了给大家解惑，我们请中国人民大学统计系黄向阳教授来谈谈对统计方法的常见误解。 在企业管理信息化的大背景下，数据分析技术已经成为企业应用关注的一个焦点，但由于历
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