平行數據的分析圖書

❶ 我想報考業務數據分析師，請問該看那些書籍呢

誰說菜鳥不會數據分析 全套圖書
數據分析師企業的賢內助

❷ 面板數據的計量經濟分析的圖書目錄

第1章面板數據計量經濟分析概述
§1.1面板數據及其應用研究
§1.2靜態面板數據計量經濟學理論研究
§1.3動態面板數據計量經濟學理論研究
§1.4面板數據的單位根檢驗研究
§1.5面板數據的協整檢驗研究
第2章面板數據及其回歸模型
§2.1面板數據
§2.2面板數據回歸模型
第3章混合回歸模型
§3.1混合回歸模型的估計
§3.2混合回歸模型的設定檢驗
§3.3混合回歸模型應用
第4章固定效應模型
§4.1個體固定效應模型
§4.2時點固定效應回歸模型
§4.3時點個體固定效應回歸模型
第5章隨機效應回歸模型
§5.1個體隨機效應模型
§5.2個體時間隨機效應模型
§5.3固定效應模型和隨機效應模型設定檢驗
第6章變系數回歸模型
§6.1似不相關回歸模型（SUR）
§6.2隨機系數回歸模型（RCR模型）
§6.3面板數據隨機系數模型
§6.4時點個體隨機系數模型（Hsiao模型）
第7章動態面板數據回歸模型
§7.1 自回歸面板數據模型
§7.2動態面板數據模型的估計
§7.3存在外生變數的動態面板數據模型
§7.4 動態面板數據模型應用
第8章 面板數據的向量自回歸模型
§8.1 個體固定效應面板數據向量自回歸模型
8.1.1 面板數據向量自回歸模型
8.1.2 模型假設
§8.2 PVAR模型的2SLS估計
8.2.1 模型識別
8.2.2 PVAR模型的GLS估計
8.2.3 個體固定效應PVAR模型的2SLS估計
§8.3 PVAR（1）模型
8.3.1 PVAR（p）模型
8.3.2 隨機效應PVAR（1）模型的QML估計
8.3.3 固定效應PVAR（1）模型的GMM估計
第9章 離散選擇面板數據模型
§9.1 面板數據的二元選擇模型
§9.2 隨機效應離散選擇模型
第10章 面板單位根檢驗綜述
§10.1 縱剖面獨立的面板單位根檢驗及其應用
§10.2 時間序列同期相關的面板單位根檢驗及其應用
§10.3 因素分解模型的面板單位根檢驗及其應用
§10.4 時間序列協整的面板單位根檢驗及其應用
§10.5 結構突變的面板單位根檢驗
§10.6 面板單位根檢驗理論研究的文獻概述
第11章 面板數據的漸近理論
§11.1 序貫極限和聯合極限
§11.2 一類特殊的序貫極限和聯合極限
§11.3 面板數據的泛函中心極限定理
第12章 縱剖面時間序列獨立的面板單位根檢驗
§12.1 同質面板的單位根檢驗
12.1.1 LL檢驗
12.1.2 LLC檢驗
§12.2 異質面板的單位根檢驗
12.2.1 IPS檢驗
12.2.2 組合p值檢驗
§12.3 t-bar-GLS檢驗
12.3.1 GLS退勢
12.3.2 t-bar-GLS統計量
12.3.3 t-bar-GLS檢驗的小樣本性質
§12.4 Smith的面板單位根檢驗
§12.5 面板數據單位檢驗應用
第13章 縱剖面時間序列相關的面板單位根檢驗
§13.1 SUR-ADF單位根檢驗
13.1.1 AJ檢驗（Abuaf-Jorion檢驗）
13.1.2 SUR-DF檢驗
13.1.3 MADF檢驗
13.1.4 FPS檢驗
§13.2 SUR-ADF-GLS檢驗
13.2.1 SUR-ADF-GLS檢驗
13.2.2 SUR-ADF-GLS檢驗的小樣本性質
§13.3 自舉推斷方法
13.3.1 自舉推斷
13.3.2 Maddala和Wu的自舉檢驗
§13.4 面板單位根K檢驗
13.4.1 模型與假設
13.4.2 面板單位根K檢驗
13.4.3 統計量的漸近分布
13.4.4 自舉K檢驗
13.4.5 自舉K檢驗的小樣本性質
§13.5 誤差分量模型的面板單位根檢驗
13.5.1 誤差分量模型的IPS檢驗
13.5.2 二維誤差分量模型的單位根檢驗
§13.6 因子分析模型的面板單位根檢驗
13.6.1 PANIC檢驗
13.6.2 PANIC單位根檢驗的小樣本性質
13.6.3 MP檢驗
§13.7 面板單位根的SN檢驗
13.7.1 模型設定與假設
13.7.2 時間序列的工具變數估計的t統計量
13.7.3 面板單位根的SN檢驗
13.7.4 面板SN檢驗的小樣本性質
§13.8 縱剖面序列協整的面板單位根檢驗
13.8.1 面板縱剖面序列協整對LL檢驗的影響.
13.8.2 面板單位根檢驗推斷PPP不可靠
13.8.3 ILR檢驗
第14章 面板數據的協整檢驗
§14.1 面板數據協整檢驗研究綜述
14.1.1 面板協整檢驗的理論研究
14.1.2 面板協整檢驗的應用研究
§14.2 面板數據的虛假回歸
14.2.1 模型和假設
14.2.2 序貫極限下常見統計量的漸近分布
§14.3 基於殘差的面板數據協整檢驗
14.3.1 同質面板數據的協整檢驗
14.3.2 異質面板數據的協整檢驗
§14.4 異質面板數據的LR-bar協整檢驗
14.4.1 異質面板數據的LR-bar統計量
14.4.2 LR-bar統計量的漸近分布
§14.5 面板數據協整檢驗的小樣本性質比較
14.5.1 數據生成系統
14.5.2 蒙特卡洛模擬結果
§14.6 PVEC模型與協整檢驗
14.6.1 PVEC模型
14.6.2 PVEC模型的協整假設
14.6.3 PVEC模型協整向量的極大似然估計
14.6.4 PVEC模型的協整檢驗統計量IR及其漸近分布.
14.6.5 PVEC模型協整檢驗LR統計量的小樣本性質
§14.7 存在協整關系零假設的協整檢驗
14.7.1 模型與假設
14.7.2 LM統計量及其漸近分布
§14.8 面板數據協整檢驗的應用
附錄A 線性代數基礎
附錄B 概率論與數理統計基礎
附錄C 廣義矩估計
附錄D BretLseh和Pagan的LM統計量計算程序
附錄E Hansman檢驗程序（cp_ip.prg）
附錄F t-bar-GLS檢驗小樣本性質的Matlab程序
附錄G SUR-ADF-GLS檢驗的蒙特卡洛模擬程序
參考文獻
後記

❸ 請問在分析化學中平行數據與平行實驗的完整名詞解釋是什麼

平行數據是有平行試驗得到的.
在做化學分析時，因為各種反應的條件不完全相同，如各種反應液時間長短，反應時的氣候不一致，操作時時間的控制等多種因素的影響，為了確保數據的准確性，同一條件下一次性做3-4個同一個實驗，看數據的精密度，取平均值等。這3-4個實驗就是平行實驗.通常情況下也可以做兩個實驗，為確保數據真實可靠，化學分析時同做標准物質....

❹ 入門Python數據分析，請問看什麼書籍

如果你已經決定學習Python數據分析，但是之前沒有編程經驗，那麼，這6本書將會是你的正確選擇。

《Python科學計算》

從發行版的安裝開始，這本書將科學計算及可視化的常見函數庫，如numpy、scipy、sympy、matplotlib、traits、tvtk、mayavi、opencv等等，都進行了較為詳細地介紹。由於涉及面太廣，可能對於單個函數庫來說還不夠深入，但是這本書能夠讓人快速上手，全面了解科學計算所用到的常用函數庫。進而在此基礎上選擇自己需要的函數庫進行深入學習，相對來說要容易得多。

《NumPyBeginner's Guide 2nd》/《Python數據分析基礎教程：NumPy學習指南（第2版）》

面向新手的一本Numpy入門指南。整本書可謂是短小精幹，條理清晰，將Numpy的基礎內容講得清清楚楚明明白白。此書的作者還寫過一本《NumPyCookbook》/《NumPy攻略：Python科學計算與數據分析》，但這本書相比於前者，就顯得結構有些雜亂，內容上也有些不上不下，如果要看的話，建議看完第一本再來看這本。在這里還想順便吐槽一下這兩本書的中文書名翻譯。為了能夠多賣幾本，出版社也是蠻拼的，想方設法都要跟數據分析幾個字掛上鉤，就好像現在某些書總要扯上雲和大數據一樣。此外，還有一本《LearningSciPy for Numerical and Scientific Computing》的書，可以作為SciPy的入門教程來學習（似乎還沒出中文版）。

《Pythonfor Data Analysis》/《利用Python進行數據分析》

這本書也是從numpy講起，側重於數據分析的各個流程，包括數據的存取、規整、可視化等等。此外，本書還涉及了pandas這個庫，有興趣的可以看看。

《MachineLearning in Action》/《機器學習實戰》

Python機器學習的白盒入門教程，著重於講解機器學習的各類常用演算法，以及如何用Python來實現它們。這是一本教你如何造輪子的書，但是造出來的輪子似乎也不怎麼好用就是了。不過，對於立志要造汽車的人們來說，了解一下輪子的結構和原理，還是十分必要的。此外，打算閱讀此書之前，如果各位的高數線代概率論都忘得差不多了的話，還是先補一補比較好。

《BuildingMachine Learning Systems with Python》/《機器學習系統設計》

Python機器學習的黑盒入門教程。如果說上一本書是教你如何組裝輪子的話，這本書就是直接告訴你怎麼把輪子轉起來以及如何才能轉得更好。至於輪子為什麼能轉起來，請參閱上一本書。另外，可以配合《Learning scikit-learn:Machine Learning in Python》這本書來閱讀（暫無中文版）。這本書是針對Python的機器學習庫scikit-learn進行專門講解的一本書，100頁左右，可以作為官方文檔的拓展讀物。

《Pythonfor Finance》

教你用Python處理金融數據的一本書，應該是中國人寫的，Packt出版，不過似乎現在還沒有中文版。比起前面幾本書，這本書專業性要強一些，側重於金融數據分析。這本書我還沒怎麼看，也寫不出什麼更詳細的介紹。之所以把它列出來，是因為在查資料的時候發現，O'Reilly年底似乎也准備出一本《Python for Finance》。看來Python真的是越來越火了。

❺ 關於「平行空間」的書籍

時間簡史：http://52vcc.com/html/science/physics/2009/0416/29.html

❻ excel數據分析圖書哪些比較好

網路一下：EXCELHOME.NET 有視頻講解 也有圖書介紹和圖書內容講解

❼ 數據分析方法5種的圖書信息

書 名: 數據分析方法5種
作者：尤恩·蘇爾李
出版社： 格致出版社，上海人民出版社
ISBN: 9787543219007
出版時間： 2011年10月17日
開本： 16開
定價: 75.00元

❽ 平行看幾本書是否是一種有效的讀書方法

個人覺得不行，一本書都是有自己的風格和不同的內容，同時看會影響到自己思考和接納觀點。

❾ 我想找一些數據分析，數據挖掘方面的技術書籍，有沒有什麼推薦的

http://ishare.iask.sina.com.cn/f/13671866.html 數據挖掘導論.pdf
http://ishare.iask.sina.com.cn/f/12865777.html 統計方法與數據分析導論_R.Lyman Ott & Michael Longnecker.pdf

❿ spss分析，兩種處理5個平行,每個平行有30個樣本該怎麼進行分析

可以使用隨機區組方差分析解決該類問題，望採納