道路工程数据分析原理与方法（Principles and Methods of Data Analytics in Pavemen--聚文网

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内容简介

本教材介绍道路工程领域数据分析的原理与方法，涵盖基本的数据统计描述和显著性检验，针对试验数据的方差分析及试验设计，传统的线性、多项式、非线性回归分析，针对特殊因变量的逻辑回归、计数数据模型、生存分析、时间序列、随机过程，针对多元数据的主成分分析、因子分析、聚类分析等无监督机器学习方法，以及决策树、支持向量机、神经网络、判别分析等有监督机器学习方法。本教材梳理数据分析的知识体系，介绍各类数据分析方法的原理，并结合实例讲解如何应用这些数据分析方法解决道路工程领域的实际问题。本教材可作为道路工程及交通基础设施相关专业的本科生和研究生教材，或从事道路工程及交通基础设施运维相关工作的工程技术人员的参考书目。

1 路面性能数据 1.1 路面性能评价指标 1.2 长期路面性能数据库思考题 2 数据分析基础 2.1 随机变量 2.2 数据描述 2.3 参数估计 2.4 假设检验 2.5 例混凝土强度显著性检验思考题 3 试验设计与方差分析 3.1 试验设计 3.2 方差分析概念与假定 3.3 单因素试验方差分析 3.4 双因素试验方差分析 3.5 正交试验设计方差分析 3.6 例3.1 混凝土强度可重复双因素试验方差分析 3.7 例3.2 罩面抗裂性能交互正交设计方差分析思考题 4 回归分析 4.1 一元线性回归 4.2 多元线性回归 4.3 线性回归诊断 4.4 逐步回归 4.5 多项式回归 4.6 非线性回归 4.7 例4.1 养护效益线性回归 4.8 例4.2 平整度多项式预测 4.9 例4.3 平整度非线性预测模型思考题 5 逻辑回归 5.1 二项逻辑回归 5.2 多项逻辑回归 5.3 广义线性模型 5.4 例养护措施开裂概率逻辑回归思考题 6 计数数据模型 6.1 计数数据模型 6.2 零膨胀模型 6.3 例横向裂缝发展零膨胀模型思考题 7 生存分析 7.1 数据删失 7.2 描述函数 7.3 非参数法 7.4 半参数法 7.5 参数法 7.6 例路面修补耐久性生存分析思考题

道路工程数据分析原理与方法 （Principles and Methods of Data Analytics in Pavemen

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