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(data envelopment analysis) FRONT41-xp1

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简介：
本研究运用数据包络分析（Data Envelopment Analysis, DEA）方法评估了多个决策单元的相对效率，并探讨了影响其绩效的关键因素。 数据包络分析（DEA）是一种研究具有多个输入和输出的“生产部门”，以同时达到“规模有效”与“技术有效”的理想且高效的方法。

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  • (data envelopment analysis) FRONT41-xp1
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    本研究运用数据包络分析（Data Envelopment Analysis, DEA）方法评估了多个决策单元的相对效率，并探讨了影响其绩效的关键因素。 数据包络分析（DEA）是一种研究具有多个输入和输出的“生产部门”，以同时达到“规模有效”与“技术有效”的理想且高效的方法。
     
  • FIFA 19 Player Data Analysis: A Python Project for Data Cleaning and Analysis...
    优质
    本项目运用Python进行《FIFA 19》玩家数据的清洗与分析，旨在挖掘游戏中球员性能指标的相关规律和趋势。 FIFA 19是由EA Sports开发的足球模拟视频游戏。该款游戏旨在为玩家提供冠军级别的体验，无论是场内还是场外。其中最引人注目的是由欧洲冠军联赛（UEFA Champions League）领衔的一系列增强功能和改进的游戏机制，让球员能够更好地控制球距。这是EA Sports在FIFA官方系列中的第26个作品。
     
  • Multivariate Data Analysis (7th Edition)
    优质
    《Multivariate Data Analysis》第七版是一本全面介绍多元数据分析方法及其应用的经典教材，适用于商学和管理领域的研究与实践。 《Hair Multivariate Data Analysis》（第七版）是一本经典的多变量数据分析教科书。这本书详细介绍了多种统计方法及其在实际问题中的应用，并提供了大量的案例研究来帮助读者理解和掌握这些技术。书中涵盖了回归分析、因子分析、聚类分析等多种重要的多变量统计技术，是学习和研究多变量数据的重要参考资料。
     
  • Functional MRI Data Analysis Handbook
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    《Functional MRI Data Analysis Handbook》是一本全面介绍功能磁共振成像数据分析方法和技术的手册，适合科研人员和学生参考学习。 功能性磁共振成像（fMRI）已成为研究脑功能最流行的手段之一。《功能磁共振图像数据分析手册》为处理fMRI数据提供了一种全面且实用的介绍方法。该书尽量减少专业术语，解释了用于分析fMRI数据的基本概念，并侧重于领域内常用的技巧。书中介绍了常用的数据分析软件包（如FSL、SPM和AFNI）所采用的方法背景知识，同时探讨了一些最新的前沿技术，例如模式分类分析、连接模型及静息态网络分析等。无论是初学者还是经验丰富的研究人员都能从本书中获得如何使用fMRI数据进行科学研究的深入且有效的知识，并能更熟练地运用fMRI数据分析软件。
     
  • Spectral Analysis of Signal Data (英)
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    Spectral Analysis of Signal Data是一篇专注于分析信号数据频谱特性的学术文章，探讨了信号处理中的关键技术和应用。 《信号的光谱分析》由Petre及Randolph合著。这本书深入探讨了信号处理中的频域特性分析方法和技术，为读者提供了关于如何利用频谱技术来理解、设计以及优化各种通信系统的重要知识。
     
  • Reliability Data Analysis Using Statistical Methods
    优质
    《Reliability Data Analysis Using Statistical Methods》一书专注于通过统计方法分析可靠性数据，为工程师和研究人员提供详尽的数据处理与解读技术。 《Statistical Methods for Reliability Data》是一本关于可靠性数据分析的经典书籍。这本书详细介绍了如何使用统计方法来分析和解释可靠性数据，为工程师、科学家以及从事产品开发与质量控制的人员提供了宝贵的指导和支持。书中涵盖了从基础理论到高级应用的各种主题，包括但不限于寿命分布模型的选择、加速寿命试验的设计及分析等重要内容。
     
  • Statistical Analysis of High-Dimensional Data
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    本研究探讨了高维数据分析中的统计方法，涵盖了变量选择、降维和多重比较等问题，并提出了有效的算法以提高数据处理效率与准确性。 Statistics for High-Dimensional Data focuses on methods, theory, and applications related to high-dimensional data analysis. This work explores various techniques used in handling datasets with a large number of variables or features, providing both theoretical insights and practical approaches to the challenges posed by such data.
     
  • Spline Models in Observational Data Analysis
    优质
    Spline Models in Observational Data Analysis探讨了样条模型在观测数据分析中的应用，包括非参数回归、平滑技术及其统计推断方法。文章深入分析了如何利用样条函数提高数据拟合的灵活性与准确性。 经典数学书籍以及信号分析与计算数学领域的优质资源。
     
  • Data Analysis in the Life Sciences
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    《Data Analysis in the Life Sciences》是一本探讨生命科学领域数据分析方法与应用的专业书籍，旨在帮助科研人员和学生掌握数据驱动研究的核心技能。 作者感谢Alex Nones在不同阶段审阅了手稿，并感谢Karl Broman贡献了“避免的图表”部分以及Stephanie Hicks设计了一些练习题。 这本书的概念是在哈佛X课程的教学过程中形成的，这些课程由Heather Sternshein协调进行。我们非常感激所有学生的问题和反馈帮助改进了本书的内容。这些课程的部分资金来自NIH资助项目R25GM114818。我们对美国国家卫生研究院的支持表示衷心的感谢。 特别感谢那些通过GitHub拉取请求编辑过这本书的人：vjcitn, yeredh, stefan, molx, kern3020, josemrecio, hcorrada, neerajt, massie, jmgore75, molecules, lzamparo, eronisko和obicke。 封面图片的来源是波多黎各埃尔尤昆国家森林中的La Mina瀑布，由Ron Kroetz拍摄。
     
  • Spatial Data Analysis Using Statistical Methods
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    《Spatial Data Analysis Using Statistical Methods》是一本专注于空间数据分析的统计方法论著作，深入探讨了如何利用统计工具解析地理分布数据，为研究者和实践者提供了强大的分析手段。 研究空间数据分析的统计方法面临一系列在统计科学领域内较为独特的挑战。与其他学科相比，空间统计学融合了通常在不同课程中单独教授的各种理念、方法和技术。掌握空间统计需要运用应用统计学、数理统计、线性模型理论、回归分析、时间序列和随机过程等领域的工具。此外，理解空间数据还需要一种特别的思维方式，即专注于空间数据的独特特征，并使用专门设计用于处理此类数据的分析工具。