中国园林分类图典

章节摘录

插图：第1章　引论统计模型诊断是20世纪70年代中期发展起来的统计学领域一个新的研究方向，其主要目的是评价统计模型的适当性以及识别数据中可能存在的异常值和强影响点。在模型适当性的评价方面，线性模型中目前主要采用残差分析来判断模型拟合的好坏。异常值的识别主要在一定的异常模型假设下进行统计检验。而影响点的识别主要是研究数据点f或数据集）对我们关注的某个内容的影响程度并识别数据中的特殊结构，这项工作也称之为影响分析。统计模型诊断可以为统计模型的改进提供重要的参考信息。在某些领域中，异常值及影响点还可以为我们提供某些特殊信息：如在地质找矿中，异常值及影响点可能对应着矿产资源富集信息；而在经济领域，异常的出现还可能是某种预警信息的表现。本书主要讨论多水平模型中异常值和影响点的识别，但主要集中于多水平线性模型。本章主要给出统计模型诊断中涉及的基本概念和方法。l.1节主要回顾了异常值及影响点识别的发展及相关概念；l.2节给出了本书中经常使用的一些矩阵知识；1.3节以线性模型为例，介绍了标准线性模型中数据删除法及相关结果；l.4节是关于局部影响分析的介绍。1.1.1异常值1.1基本概念异常值对我们现代人来说并不陌生，我们甚至不自觉地会采用一些手段来处理现实生活中出现的异常现象。最典型的就是在体育比赛中对裁判打分的平均算法——去掉一个最高分和最低分，再作平均。人们对异常值的认识可以追朔到l6世纪，Bernoulli提到：“在200多年前，人们丢掉异常值的处理方法已经是常见的现象。”处理和识别异常值的统计方法可追溯到l850年。虽然异常值的识别和处理方法在现代已经发展很快，但是对异常值的定义依然有不同的理解和争论。例如Edgeworth（1887）认为：不一致观测值（discordant observation）可以定义为那些与所在样本中其他数据点遵从的频率规则flaw of frequency）不一致的观测值。82年后，Grubbs（1969）又这样表述：一个异常的观测值，即异常值，是严重偏离所在样本其他数据点的观测值。这些表述实质上认为异常值是有目的的、后验的．这种有目的性的识别异常值的方法，一般只能在数据中的异常值可以预先通过视觉观察时才能使用（在一元小样本中较多）。事实上，对样本量较大或较为复杂的数据集，比如回归、多元数据、试验设计等，预先观察到异常值是很困难的．因此，就有在观察到异常值之前制定一种客观的准则，这种准则大多依赖于异常值模型（outlier model）。由于近几年来强调统计建模的重要性，许多研究者认为异常值是那些来自于非目标总体（某种统计模型）的观察值．Hawkins（1980）给出了一种比较明确的定义：异常值是指污染的观测值或不一致观测值的总称。不一致观测值是指那些让调查者感到吃惊或有较大偏差的数据点。而污染的观测值是指来自非目标总体的观测值。

内容概要

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书籍目录

第一章  园林类型  自然风景园林  杭州西湖  扬州瘦西湖  皇家园林  北京北海  北京颐和园  承德避暑山庄  北京故宮乾隆花园  北京故宫御花园  北京南苑团河行宫  北京万寿寺行宫  陵墓园  明十三陵  礼制坛庙园  北京太庙  北京社稷坛  北京孔庙  北京天坛  山东曲阜孔庙  王府园林  北京恭王府花园  北京摄政王府花园  寺庙园林  北京潭柘寺  北京碧云寺  北京白云观  宅园园林  苏州拙政园  苏州网师园  苏州怡园  苏州留园  ……第二章  园林景观设计术语第三章  园林成景类型第四章  园林中的掇山置石造景第五章  园林中的理水造景第六章  园林中的花木造景第七章  园林墻体装饰第八章  园林铺地装饰第九章  园林彩画装饰第十章  园林中的装饰雕塑第十一章  园林中的匾额与楹联第十二章  园林建筑的木装修第十三章  园林中的家具第十四章  园林中的室内陈设品第十五章  园林中的建筑

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作者简介

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