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是一本详细介绍利用Surpac进行地质统计学矿体建模不可多得的教程

证券公司A客户细分及差异化服务方案设计 1：主要方法 （1）计算变量 （2）分组分级量化 （3）K个独立样本非参数检验 （4）降维-最优尺度的分析方法 （5）独立样本T检验 （6）分析描述探索 2：分析内容 （1）客户各自然或社会属性对客户投资各类出、入据的影响 （2）各投资偏好等级与顾客入据、出据的关联 （3）客户各自然或社会属性值对应的估计总体投资偏好(具体数值)及其所属的偏好等级 （4）各投资偏好等级对应的顾客各属性区间估计

基于心理-统计学相结合的“拖延症”用户识别模型，何明，马海平，随着信息技术的发展，电脑及互联网正逐步渗透到人们生活的各个方面，给人们带来便利的同时，也带来了更多网络信息

CRC Generalized Additive Models An Introduction with R 2nd Edition，统计学经典教程，值得推荐的。

（三）趋势外推法 趋势外推法亦称长期趋势预测法，它是根据本章第3节介绍的构造时间数列长期趋势方程，进行外推预测。 （四）时间数列的自相关性和自回归预测法  1.时间数列的自相关性 设y1，y2，…，yt，…，yn为一个时间数列Y的n个观察值。把前后相邻两期的观察值一一配对，便有（n-1）对数据 。 y1，y2，…，yt，…，yn-1 y2，y3，…，yt+1，…，yn x y

本文是帕克.莫兰小传——献给伟大的统计学家，空间统计学先驱莫兰同学 我们前面说了空间分布模式有随机、聚集和离散三种，不过这三种说法都是所谓的“定性”的称谓，而在分析里面，我们更需要的是“定量”。 复杂的多个数据，采用某种方法汇总成一个数值来对这些数据进行统一描述，这种做法被认为是统计学赖以存在的经典用法——比如平均数或者中位数等。那么空间分布模式，也可以有这种能力，就是通过一个指数来进行整体描述，这个指数，就是我们今天要说的莫兰指数（Moran‘s I）。 啥叫“指数”呢？我们在日常生活中，实际上也经常听到各种“指数”，比如新闻里面天天会播报的道琼斯指数： 小科普：道琼斯指数最早是在188