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非線性回歸分析與SAS智能化實現(xiàn)
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本書概述了回歸分析的概念、分類、簡單直線、曲線回歸分析和多重線性回歸分析、復雜固定模式和非固定模式曲線回歸分析、單水平和多水平多重曲線回歸分析。每種回歸分析方法都介紹了分析目的、數(shù)據(jù)結構(問題與數(shù)據(jù))、切入點(分析與解答)、統(tǒng)計模型(計算原理)、分析步驟(含SAS實現(xiàn))。在固定模式單水平非線性回歸分析中,涉及的統(tǒng)計模型有:二項型和三項型指數(shù)曲線模型,Logistic、Gompertz和Richards生長曲線模型,BleasdaleNelder、Halliday和FarazdaghiHarris產量密度曲線模型;在非固定模式單和多水平多重非線性回歸分析中,涉及的統(tǒng)計模型有:二值結果變量定性資料單、多水平Logistic、Probit和互補雙對數(shù)回歸模型;多值有序結果變量定性資料單、多水平累積Logistic、Probit和互補雙對數(shù)回歸模型;多值名義結果變量定性資料單、多水平擴展Logistic回歸模型,計數(shù)資料單、多水平Poisson和負二項回歸模型。在上述各情況下,還給出了同類問題的比較研究和SAS智能化實現(xiàn)及結果解釋。注:與本書配套的SASPAL軟件放在華信教育資源網www.hxedu.com.cn上,請按其內的“安裝和使用說明”操作。

胡良平 高輝編著 ·數(shù)學 ·13萬字

數(shù)學建模與數(shù)學規(guī)劃:方法、案例及編程實戰(zhàn)(Python+COPT/Gurobi實現(xiàn))
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本書主要從數(shù)學規(guī)劃的視角出發(fā),系統(tǒng)地介紹了數(shù)學優(yōu)化問題建模和求解的相關理論、方法、實際案例,以及基于Python和數(shù)學規(guī)劃求解器(COPT和Gurobi)的編程實戰(zhàn)。全書共分為四部分。第一部分為基本理論和建模方法,重點介紹了數(shù)學規(guī)劃模型分類和建模方法(包括邏輯約束與大M建模方法、線性化方法)以及計算復雜性理論。第二部分為建模案例詳解,通過理論、案例和實戰(zhàn)相結合的方式,詳細介紹了如何利用各種建模方法和數(shù)學規(guī)劃求解器對實際生產活動中的優(yōu)化問題進行建模和求解。這部分內容豐富,案例翔實,代碼完整,旨在提高讀者的實戰(zhàn)能力。第三部分和第四部分聚焦于編程實戰(zhàn),主要講解如何使用COPT和Gurobi求解器進行數(shù)學規(guī)劃模型的編程求解。這兩部分內容涵蓋了調用數(shù)學規(guī)劃求解器的各種高級用法,可以滿足讀者實現(xiàn)定制化求解的需求。本書適合用作運籌學、數(shù)學建模、最優(yōu)化理論、離散優(yōu)化等相關課程的高年級本科生、研究生的參考教材,也可供從事數(shù)學規(guī)劃、運籌學、物流與供應鏈等領域的科研人員、算法開發(fā)人員,以及各類數(shù)學建模競賽的參賽者閱讀。

劉興祿 賴克凡 杉數(shù)求解器COPT團隊主編 ·數(shù)學 ·15.9萬字

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