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大规模广义加性模型的统计计算
本书为英文版学术著作。本书深入探讨了针对大规模数据集,如何运用先进的统计计算方法构建并优化广义加性模型(GAMs),以有效解析复杂时空数据的内在规律。本书以英国历史黑烟监测数据为案例,展示了如何通过GAMs捕捉空气污染(如黑烟)在时间与空间上的动态变化模式,并揭示了气象条件、地理位置、人类活动等多种因素对空气质量的影响机制。书中不仅详细介绍了模型构建的理论基础、算法优化策略,还通过实战案例展示了数据处理、模型拟合、结果解释及预测应用的全过程。
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