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本书共12章，具体包括SPSS的入门知识概述、数据文件管理、参数检验、非参数检验、统计分析、相关分析、回归分析、聚类分析、降维分析、刻度分析、生存分析和综合案例应用等内容，读者学后可以融会贯通、举一反三，快速掌握SPSS的相关操作技巧。

本书以多传感器数据融合为对象，详细介绍了多传感器数据融合的基本原理及应用技术。重点内容包括：传感器的理论基础及基本特性、多源检测融合的基本概念与应用、多源属性融合的基本概念与应用、多源状态参数估计原理及应用等。

本书围绕产品退化数据的统计建模问题，考虑实际中不同的退化环境与数据特点，包括产品的异质性、使用环境的动态性、测量的随机性等因素，发展了一系列基于Wiener随机过程的退化模型。针对每一类模型，本书对模型的性质、模型参数估计、模型验证等方面问题进行了深入讨论，并通过多种实际退化数据验证所提模型的有效性。本书总结与发展了作

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内容提要：随着数据采集技术以及存储技术的不断进步，现代科学研究和实践中需要处理和分析的数据已经从单一来源向多个来源转变。在医学研究、生物信息、市场研究、金融风险管理、气象环境科学等诸多重要领域，多源数据的现象普遍存在，在带来巨大机遇的同时也给统计分析建模带来了全新的挑战。针对这一国际前沿问题，本书主要介绍作者最近几年在

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互联网的出现使人们第一次能够访问大量的数据。比如,社交网络Facebook中的友谊图和互联网网站之间的链接图。这两幅图都包含超过10亿个节点,代表巨大的数据集。如果要使用这些数据集,就必须对其进行处理和分析。然而,仅仅是它们的大小就使得这种处理非常具有挑战性。特别是,为处理中等规模的数据集而开发的经典算法和技术,在面对

本书建立了统一的基于粒计算的概念和算法框架，并将这些概念和算法用于数据分析和系统建模；讨论了粒计算的前沿和热点问题，如信息粒的编码与解码、信息粒的表示和构建、基于信息粒度最优分配的粒度模糊模型的建立、基于粒度模型的异常值检测、基于信息粒的预测模型设计、模型可解释性的研究等。本书内容涵盖了数据挖掘和粒计算的诸多前沿问题，