隨著大數據時代的來臨，統計學的發展進入了一個新的階段。既給統計學科帶來發展壯大機會的同時，也給統計學科帶來重大的挑戰。本書將總結和提出大數據時代統計學所面臨的幾大重點問題，並從這幾個重點問題出發分為五部分，其主要內容如下：    1. 大數據下的統計理論體繫    2. 大數據下的數據集綜合分析    3. 大數據下的高維變量選擇等

●第一章 大數據下的統計理論體繫1.1 背景與意義1.2 文獻回顧與評述1.3 大數據及其對統計學科的影響1.4 從統計學到數據科學範式的興起1.5 大數據背景下的統計學科建設1.6 總結與展望參考文獻第二章 大數據下的數據集整合分析2.1 背景和意義2.2 綜述2.3 AFT在異構性模型的整合分析2.4 對癌癥結果中多維度組學數據的整合分析2.5 多亞型癌癥預後數據整合分析2.6 基於對比懲罰的高通量癌癥研究整合分析2.7 總結與展望參考文獻第三章 大數據下的高維變量選擇方法3.1 背景和意義3.2 高維數據的群組變量選擇方法3.3 基於自適應稀疏組Lasso的雙層變量選擇3.4 基於網絡結構Logistic模型的企業信用風險預警3.5 用懲罰方法來識別兩部分模型的比例結構3.6 總結與展望參考文獻第四章 大數據下的統計方法並行計算4.1 背景和意義4.2 綜述4.3 基於Map-Reduce的馬爾可夫毯貝葉斯網絡學習4.4 基於Hadoop的並行關聯規則挖掘方法4.5 基於分類問題的特征排序算法4.6 模糊時間序列預測模型4.7 精準營銷決策框架4.8 總結及展望參考文獻第五章 大數據下的統計方法應用——網絡輿情分析5.1 背景和意義5.2 網絡輿情分析研究方法5.3 網絡輿情分析中的主題發現5.4 網絡輿情分析中的關聯分析5.5 網絡輿情分析中的情感傾向性分析5.6 應用研究5.7 總結與展望參考文獻

    從統計學科與計算機科學的性質認知,大數據是指那些超過傳統數據繫統處理能力、超出經典統計思想研究範圍、不借用網絡無法用主流軟件工具及技術進行單機分析的復雜數據的集合,對於這一數據集合,在一定的條件下和合理的時間內,我們可以通過現代計算機技術和創新的統計方法,有目的地進行設計、獲取、管理、分析,揭示隱藏在其中的有價值的模式和知識。    《大數據：統計理論、方法與應用》共分五章，其內容包括大數據下的統計理論體繫、大數據下的數據集整合分析、大數據下的高維變量選擇方法、大數據下的統計方法並行計算和大數據下的統計方法應用——網絡輿情分析。    本書內容新穎，取材國內外資料，同時認真總結了作者近年來的科研成果，重點反映統計學對大數據發展的影響，突出五大特點： &n等

朱建平，富，謝邦昌，馬雙鴿，張德富，方匡南，潘璠 著