平行数据的分析图书

❶ 我想报考业务数据分析师，请问该看那些书籍呢

谁说菜鸟不会数据分析 全套图书
数据分析师企业的贤内助

❷ 面板数据的计量经济分析的图书目录

第1章面板数据计量经济分析概述
§1.1面板数据及其应用研究
§1.2静态面板数据计量经济学理论研究
§1.3动态面板数据计量经济学理论研究
§1.4面板数据的单位根检验研究
§1.5面板数据的协整检验研究
第2章面板数据及其回归模型
§2.1面板数据
§2.2面板数据回归模型
第3章混合回归模型
§3.1混合回归模型的估计
§3.2混合回归模型的设定检验
§3.3混合回归模型应用
第4章固定效应模型
§4.1个体固定效应模型
§4.2时点固定效应回归模型
§4.3时点个体固定效应回归模型
第5章随机效应回归模型
§5.1个体随机效应模型
§5.2个体时间随机效应模型
§5.3固定效应模型和随机效应模型设定检验
第6章变系数回归模型
§6.1似不相关回归模型（SUR）
§6.2随机系数回归模型（RCR模型）
§6.3面板数据随机系数模型
§6.4时点个体随机系数模型（Hsiao模型）
第7章动态面板数据回归模型
§7.1 自回归面板数据模型
§7.2动态面板数据模型的估计
§7.3存在外生变量的动态面板数据模型
§7.4 动态面板数据模型应用
第8章 面板数据的向量自回归模型
§8.1 个体固定效应面板数据向量自回归模型
8.1.1 面板数据向量自回归模型
8.1.2 模型假设
§8.2 PVAR模型的2SLS估计
8.2.1 模型识别
8.2.2 PVAR模型的GLS估计
8.2.3 个体固定效应PVAR模型的2SLS估计
§8.3 PVAR（1）模型
8.3.1 PVAR（p）模型
8.3.2 随机效应PVAR（1）模型的QML估计
8.3.3 固定效应PVAR（1）模型的GMM估计
第9章 离散选择面板数据模型
§9.1 面板数据的二元选择模型
§9.2 随机效应离散选择模型
第10章 面板单位根检验综述
§10.1 纵剖面独立的面板单位根检验及其应用
§10.2 时间序列同期相关的面板单位根检验及其应用
§10.3 因素分解模型的面板单位根检验及其应用
§10.4 时间序列协整的面板单位根检验及其应用
§10.5 结构突变的面板单位根检验
§10.6 面板单位根检验理论研究的文献概述
第11章 面板数据的渐近理论
§11.1 序贯极限和联合极限
§11.2 一类特殊的序贯极限和联合极限
§11.3 面板数据的泛函中心极限定理
第12章 纵剖面时间序列独立的面板单位根检验
§12.1 同质面板的单位根检验
12.1.1 LL检验
12.1.2 LLC检验
§12.2 异质面板的单位根检验
12.2.1 IPS检验
12.2.2 组合p值检验
§12.3 t-bar-GLS检验
12.3.1 GLS退势
12.3.2 t-bar-GLS统计量
12.3.3 t-bar-GLS检验的小样本性质
§12.4 Smith的面板单位根检验
§12.5 面板数据单位检验应用
第13章 纵剖面时间序列相关的面板单位根检验
§13.1 SUR-ADF单位根检验
13.1.1 AJ检验（Abuaf-Jorion检验）
13.1.2 SUR-DF检验
13.1.3 MADF检验
13.1.4 FPS检验
§13.2 SUR-ADF-GLS检验
13.2.1 SUR-ADF-GLS检验
13.2.2 SUR-ADF-GLS检验的小样本性质
§13.3 自举推断方法
13.3.1 自举推断
13.3.2 Maddala和Wu的自举检验
§13.4 面板单位根K检验
13.4.1 模型与假设
13.4.2 面板单位根K检验
13.4.3 统计量的渐近分布
13.4.4 自举K检验
13.4.5 自举K检验的小样本性质
§13.5 误差分量模型的面板单位根检验
13.5.1 误差分量模型的IPS检验
13.5.2 二维误差分量模型的单位根检验
§13.6 因子分析模型的面板单位根检验
13.6.1 PANIC检验
13.6.2 PANIC单位根检验的小样本性质
13.6.3 MP检验
§13.7 面板单位根的SN检验
13.7.1 模型设定与假设
13.7.2 时间序列的工具变量估计的t统计量
13.7.3 面板单位根的SN检验
13.7.4 面板SN检验的小样本性质
§13.8 纵剖面序列协整的面板单位根检验
13.8.1 面板纵剖面序列协整对LL检验的影响.
13.8.2 面板单位根检验推断PPP不可靠
13.8.3 ILR检验
第14章 面板数据的协整检验
§14.1 面板数据协整检验研究综述
14.1.1 面板协整检验的理论研究
14.1.2 面板协整检验的应用研究
§14.2 面板数据的虚假回归
14.2.1 模型和假设
14.2.2 序贯极限下常见统计量的渐近分布
§14.3 基于残差的面板数据协整检验
14.3.1 同质面板数据的协整检验
14.3.2 异质面板数据的协整检验
§14.4 异质面板数据的LR-bar协整检验
14.4.1 异质面板数据的LR-bar统计量
14.4.2 LR-bar统计量的渐近分布
§14.5 面板数据协整检验的小样本性质比较
14.5.1 数据生成系统
14.5.2 蒙特卡洛模拟结果
§14.6 PVEC模型与协整检验
14.6.1 PVEC模型
14.6.2 PVEC模型的协整假设
14.6.3 PVEC模型协整向量的极大似然估计
14.6.4 PVEC模型的协整检验统计量IR及其渐近分布.
14.6.5 PVEC模型协整检验LR统计量的小样本性质
§14.7 存在协整关系零假设的协整检验
14.7.1 模型与假设
14.7.2 LM统计量及其渐近分布
§14.8 面板数据协整检验的应用
附录A 线性代数基础
附录B 概率论与数理统计基础
附录C 广义矩估计
附录D BretLseh和Pagan的LM统计量计算程序
附录E Hansman检验程序（cp_ip.prg）
附录F t-bar-GLS检验小样本性质的Matlab程序
附录G SUR-ADF-GLS检验的蒙特卡洛模拟程序
参考文献
后记

❸ 请问在分析化学中平行数据与平行实验的完整名词解释是什么

平行数据是有平行试验得到的.
在做化学分析时，因为各种反应的条件不完全相同，如各种反应液时间长短，反应时的气候不一致，操作时时间的控制等多种因素的影响，为了确保数据的准确性，同一条件下一次性做3-4个同一个实验，看数据的精密度，取平均值等。这3-4个实验就是平行实验.通常情况下也可以做两个实验，为确保数据真实可靠，化学分析时同做标准物质....

❹ 入门Python数据分析，请问看什么书籍

如果你已经决定学习Python数据分析，但是之前没有编程经验，那么，这6本书将会是你的正确选择。

《Python科学计算》

从发行版的安装开始，这本书将科学计算及可视化的常见函数库，如numpy、scipy、sympy、matplotlib、traits、tvtk、mayavi、opencv等等，都进行了较为详细地介绍。由于涉及面太广，可能对于单个函数库来说还不够深入，但是这本书能够让人快速上手，全面了解科学计算所用到的常用函数库。进而在此基础上选择自己需要的函数库进行深入学习，相对来说要容易得多。

《NumPyBeginner's Guide 2nd》/《Python数据分析基础教程：NumPy学习指南（第2版）》

面向新手的一本Numpy入门指南。整本书可谓是短小精干，条理清晰，将Numpy的基础内容讲得清清楚楚明明白白。此书的作者还写过一本《NumPyCookbook》/《NumPy攻略：Python科学计算与数据分析》，但这本书相比于前者，就显得结构有些杂乱，内容上也有些不上不下，如果要看的话，建议看完第一本再来看这本。在这里还想顺便吐槽一下这两本书的中文书名翻译。为了能够多卖几本，出版社也是蛮拼的，想方设法都要跟数据分析几个字挂上钩，就好像现在某些书总要扯上云和大数据一样。此外，还有一本《LearningSciPy for Numerical and Scientific Computing》的书，可以作为SciPy的入门教程来学习（似乎还没出中文版）。

《Pythonfor Data Analysis》/《利用Python进行数据分析》

这本书也是从numpy讲起，侧重于数据分析的各个流程，包括数据的存取、规整、可视化等等。此外，本书还涉及了pandas这个库，有兴趣的可以看看。

《MachineLearning in Action》/《机器学习实战》

Python机器学习的白盒入门教程，着重于讲解机器学习的各类常用算法，以及如何用Python来实现它们。这是一本教你如何造轮子的书，但是造出来的轮子似乎也不怎么好用就是了。不过，对于立志要造汽车的人们来说，了解一下轮子的结构和原理，还是十分必要的。此外，打算阅读此书之前，如果各位的高数线代概率论都忘得差不多了的话，还是先补一补比较好。

《BuildingMachine Learning Systems with Python》/《机器学习系统设计》

Python机器学习的黑盒入门教程。如果说上一本书是教你如何组装轮子的话，这本书就是直接告诉你怎么把轮子转起来以及如何才能转得更好。至于轮子为什么能转起来，请参阅上一本书。另外，可以配合《Learning scikit-learn:Machine Learning in Python》这本书来阅读（暂无中文版）。这本书是针对Python的机器学习库scikit-learn进行专门讲解的一本书，100页左右，可以作为官方文档的拓展读物。

《Pythonfor Finance》

教你用Python处理金融数据的一本书，应该是中国人写的，Packt出版，不过似乎现在还没有中文版。比起前面几本书，这本书专业性要强一些，侧重于金融数据分析。这本书我还没怎么看，也写不出什么更详细的介绍。之所以把它列出来，是因为在查资料的时候发现，O'Reilly年底似乎也准备出一本《Python for Finance》。看来Python真的是越来越火了。

❺ 关于“平行空间”的书籍

时间简史：http://52vcc.com/html/science/physics/2009/0416/29.html

❻ excel数据分析图书哪些比较好

网络一下：EXCELHOME.NET 有视频讲解 也有图书介绍和图书内容讲解

❼ 数据分析方法5种的图书信息

书 名: 数据分析方法5种
作者：尤恩·苏尔李
出版社： 格致出版社，上海人民出版社
ISBN: 9787543219007
出版时间： 2011年10月17日
开本： 16开
定价: 75.00元

❽ 平行看几本书是否是一种有效的读书方法

个人觉得不行，一本书都是有自己的风格和不同的内容，同时看会影响到自己思考和接纳观点。

❾ 我想找一些数据分析，数据挖掘方面的技术书籍，有没有什么推荐的

http://ishare.iask.sina.com.cn/f/13671866.html 数据挖掘导论.pdf
http://ishare.iask.sina.com.cn/f/12865777.html 统计方法与数据分析导论_R.Lyman Ott & Michael Longnecker.pdf

❿ spss分析，两种处理5个平行,每个平行有30个样本该怎么进行分析

可以使用随机区组方差分析解决该类问题，望采纳