第一部分 绪论 1
第1章 经济管理中数据特征和数据处理的任务 1
1.1 数据特征与分类 1
1.2 经济管理中的数据处理方法 2
1.3 经济管理中数据处理的任务 2
1.4 数据处理的步骤 4
第二部分 数据处理的经典统计分析方法 6
第2章 线性回归分析 6
2.1 引言 6
2.2 一元线性回归 7
2.3 多元线性回归 16
2.4 非线性回归 22
2.5 应用实例 24
第3章 时间序列分析 38
3.1 引言 38
3.2 ARMA时间序列 45
3.3 ARMA时间序列的建模与预测 46
3.4 ARMA模型的参数估计 52
3.5 应用实例 68
第4章 经济管理中数据异常点与结构变化判断分析 71
4.1 数据处理中的异常点分析 71
4.2 数据处理中的数据结构特征分析（一） 77
4.3 数据处理中的数据结构特征分析（二） 80
4.4 应用实例 85
第5章 经济管理中复杂数据处理的结构分解方法 90
5.1 线性趋势 90
5.2 指数趋势 92
5.3 周期趋势 94
第6章 经济管理中复杂数据建模的综合方法 98
6.1 复杂数据建模的指标综合方法（1）——主成分分析 98
6.2 复杂数据建模的指标综合方法（2）——聚类分析 105
6.3 复杂数据处理的模型综合——组合预测 117
6.4 数据包络分析 121
6.5 应用实例 130
第7章 实证研究方法及数据处理——结构方程模型 140
7.1 引言 140
7.2 因子分析 141
7.3 路径分析 152
7.4 结构方程模型方法 159
7.5 结构方程模型的应用实例 164
第三部分 经济管理中复杂数据处理的智能化方法 176
第8章 生物智能化的不确定信息处理方法——模糊数据处理 176
8.1 模糊聚类分析 176
8.2 模糊模式识别 184
8.3 模糊综合评判 186
8.4 应用实例 188
第9章 生物体智能产生的结构仿生方法——人工神经网络 195
9.1 引言 195
9.2 人工神经网络的结构设计 202
9.3 人工神经网络的学习机理 212
9.4 应用实例 228
第10章 生物智能化的过程仿生算法——模拟进化计算 233
10.1 引言 233
10.2 遗传算法的设计与实现 243
10.3 遗传算法在经济管理中的应用案例 272
参考文献 289