改进的高维非线性偏最小二乘回归模型及应用

　　1  绪论
　　1.1  引言
　　1.2  研究综述
　　1.3  基本思路与研究方法
　　1.4  主要内容及创新之处
　　本章小结
　　2  偏最小二乘回归的理论基础
　　2.1  引言
　　2.2  偏最小二乘回归模型
　　2.3  辅助分析技术
　　本章小结
　　3  改进的非线性偏最小二乘回归模型
　　3.1  引言
　　3.2  传统的非线性偏最小二乘回归
　　3.3  改进的非线性偏最小二乘回归模型
　　3.4  与其他回归方法的比较分析
　　本章小结
　　4  二叉树降维方法
　　4.1  引言
　　4.2  二叉树降维方法
　　4.3  案例分析
　　4.4  降维二叉树评价方法
　　4.5  回归模型的降维方法
　　本章小结
　　5  特异点识别方法
　　5.1  引言
　　5.2  第1主成分t1/u1散点图
　　5.3  T2椭圆、T2椭球及T2超椭球
　　5.4  高维空间谱系图
　　本章小结
　　6  R语言
　　6.1  引言
　　6.2  应用案例
　　本章小结
　　7  总结与研究趋势
　　7.1  总结
　　7.2  研究趋势展望
　　参考文献
　　附录
　　附录1：作者近期发表的与本书内容有关的学术论文
　　附录2：沿渤海海岸带56个观测站点中13个站点的生态数据
　　附录3：2008年天津市各区县经济发展指标
　　后记

　　    郭建校，1971年生，洲北省赵县人。天津人学管理科学与工程专业博士研究生毕业，教授，现为天津外国语大学国际商学院教师。主要研究领域为评价与预测、数据挖掘、模式识别、管理信息系统等。近年来，主持和参与省部级以上级别课题7项，在国内外刊物与国际学术会议上发表论文15篇，其中三大检索、CSSCI核心期刊论文8篇。

　　    《改进的高维非线性偏最小二乘回归模型及应用》是以论述改进的非线性偏最小二乘回归模型的理论、方法及应用为主的专著，也论述了在回归建模之前的数据预处理方法。主要论述了一种改进的非线性偏最小二乘回归模型、高维空问的特异点识别方法、二叉树降维方法和降维二叉树评价方法等。书中论述的理论和方法使用R语言进行了实证分析。所述内容可作为评价、预测和控制研究而应用于各领域，具有广泛的应用前景。