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摘要:
在实际科学研究过程中我们常常会搜集到很多的数据,这些数据可能来自于对研究对象的各种测量或观察。但是只有数据还不够,我们需要通过数据去理解事物,因此需要根据数据总结出相应规律。为了揭示这些数据背后所遵循的规律,我们可以用函数的形式对数据进行描画。例如,众所周知第谷·布拉赫通过长期观测积累了大量有关行星运行的第一手数据,在此基础上开普勒给出了“开普勒三定律”,直到牛顿最终通过万有引力定律给出了行星之间相互作用关系的函数表达。可见,对原始数据进行统计研究,进而提出数据所遵循的函数形式,这对于各门科学都具有重要的指导意义。这就是统计学中函数估计所涉及到的内容,而本书则正是介绍该领域最新进展的一本专著。
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部分函数型线性回归模型
函数型数据
预平滑
相合性
内容分析
关键词云
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文献信息
篇名 密度的函数估计回归模型和过程
来源期刊 国外科技新书评介 学科 数学
关键词 函数估计 回归模型 开普勒三定律 密度 万有引力定律 科学研究 长期观测 函数表达
年,卷(期) 2012,(5) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 3-3
页数 1页 分类号 O212.1
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作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 张志斌 中国科学院计算技术研究所 82 365 9.0 19.0
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研究主题发展历程
节点文献
函数估计
回归模型
开普勒三定律
密度
万有引力定律
科学研究
长期观测
函数表达
研究起点
研究来源
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引文网络交叉学科
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期刊影响力
国外科技新书评介
月刊
北京市海淀区中关村北四环西路33号
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