目 录__eol__第1章 金融统计分析案例 （1）__eol__案例1 两权分离度、银行债务与终极控制股东行为关系的实证分析—基于面板门限模型 （1）__eol__一、案例背景 （1）__eol__二、面板门限模型 （1）__eol__三、案例设计 （3）__eol__四、实证设计与分析 （4）__eol__五、案例小结 （8）__eol__案例2 研发投入对企业绩效影响的门限效应—基于创业板上市公司的实证研究 （9）__eol__一、案例背景 （9）__eol__二、理论模型 （9）__eol__三、研究设计 （10）__eol__四、实证分析 （12）__eol__五、案例小结 （22）__eol__案例3 债务融资对终极控制股东侵占行为影响的差异性研究—基于企业生命周期视角 （23）__eol__一、案例背景 （23）__eol__二、似无相关回归模型 （23）__eol__三、数据样本与研究设计 （24）__eol__四、实证检验与结果分析 （26）__eol__五、案例小结 （31）__eol__案例4 基于VAR模型的投资者情绪与股市收益率关系的实证分析 （33）__eol__一、案例背景 （33）__eol__二、VAR模型及相关理论 （33）__eol__三、实证分析 （36）__eol__四、案例小结 （42）__eol__第2章 经济统计分析案例 （43）__eol__案例1 长三角城市群一体化水平分析—基于面板数据的聚类分析 （43）__eol__一、案例背景 （43）__eol__二、测度方法与理论模型 （44）__eol__三、指标选取与数据来源 （46）__eol__四、数据分析 （48）__eol__五、案例小结 （60）__eol__案例2 发展地理标志农产品对农村减贫的影响分析—来自CFPS的经验证据 （62）__eol__一、案例背景 （62）__eol__二、数据与变量说明 （62）__eol__三、计量分析及其结果 （65）__eol__四、案例小结 （69）__eol__案例3 社会消费品零售总额的因素分析 （70）__eol__一、案例背景 （70）__eol__二、理论分析与研究内容 （70）__eol__三、影响因素分析 （70）__eol__四、社会消费品零售总额的预测 （72）__eol__五、案例小结 （77）__eol__第3章 机器学习方法案例 （78）__eol__案例1 基于数据挖掘的广州市二手房价格分析 （78）__eol__一、案例背景 （78）__eol__二、数据来源 （78）__eol__三、描述性统计分析 （79）__eol__四、基于随机森林的房价重要变量分析 （81）__eol__五、基于神经网络的房价预测 （83）__eol__六、案例小结 （84）__eol__案例2 基于支持向量机和决策树的糖尿病预测模型构建与分析 （85）__eol__一、案例背景 （85）__eol__二、相关机器学习模型介绍 （85）__eol__三、实验数据探索和处理 （87）__eol__四、数据挖掘预测模型构建 （90）__eol__五、模型对比分析结果 （93）__eol__六、案例小结 （94）__eol__案例3 基于决策树的量化择时策略研究 （95）__eol__一、案例背景 （95）__eol__二、技术指标和分类决策树 （95）__eol__三、基于决策树的量化择时系统 （96）__eol__四、实验分析 （100）__eol__五、案例小结 （105）__eol__第4章 生物医学统计分析案例 （106）__eol__案例1 大气臭氧暴露与心血管疾病死亡风险关系的实证分析—基于贝叶斯时空模型 （106）__eol__一、案例背景 （106）__eol__二、理论分析与研究内容 （106）__eol__三、模型设定 （107）__eol__四、实证设计与分析 （110）__eol__五、案例小结 （117）__eol__案例2 温度变化下登革热发病数预估—以2019年广东省为例 （118）__eol__一、案例背景 （118）__eol__二、研究方法 （118）__eol__三、模型分析 （121）__eol__四、案例小结 （124）__eol__第5章 变量选择与预测模型案例 （125）__eol__案例1 基于同源寻踪LASSO的组变量选择方法及其在光谱数据中的应用 （125）__eol__一、案例背景 （125）__eol__二、理论和算法 （126）__eol__三、数据和软件 （130）__eol__四、实证分析结果与讨论 （131）__eol__五、案例小结 （137）__eol__案例2 基于MTDGM(1,N)模型的社会消费品零售总额区间数预测 （139）__eol__一、案例背景 （139）__eol__二、理论分析与研究内容 （139）__eol__三、模型设定 （139）__eol__四、实证设计与分析 （144）__eol__五、案例小结 （148）__eol__案例3 基于MTIGM(1,1)模型和BP神经网络的客运量区间数预测 （149）__eol__一、案例背景 （149）__eol__二、理论分析与研究内容 （149）__eol__三、模型设定 （150）__eol__四、实证设计与分析 （153）__eol__五、案例小结 （157）__eol__案例4 基于MARGM(1,N)模型的第三产业总量三元区间数预测 （158）__eol__一、案例背景 （158）__eol__二、理论分析与研究内容 （158）__eol__三、模型设定 （158）__eol__四、案例小结 （166）__eol__案例5 偏最小二乘法模型预测区间构造及在分子描述符数据上的应用 （167）__eol__一、案例背景 （167）__eol__二、符号 （168）__eol__三、理论与算法 （168）__eol__四、模拟数据与真实数据分析 （170）__eol__五、案例小结 （175）__eol__参考文献 （176）