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商務統計學基礎(從不確定性到人工智慧)

作者：王漢生//王菲菲|責編:劉雲
出版社：北京大學
ISBN：9787301336878

出版日期：2023/03/01
裝幀：平裝
頁數：334

人民幣：RMB 89 元售價：元

內容大鋼

    在大數據時代背景下，統計學作為數據分析領域的基礎，被應用於各行各業，其方法發揮著重要作用。為了更廣泛地普及統計學知識，培養更多的統計學人才，本書應運而生。
    作為入門級圖書，本書內容安排如下。第1章從不確定性出發，講述統計學和不確定性的關係，以及統計學中用於描述不確定性的各種概率模型。第2章是參數估計，系統講述統計學中矩估計和極大似然估計兩種常用的參數估計方法，並基於兩種方法介紹各種常見概率分佈中參數的點估計和區間估計。第3章是假設檢驗，首先從不確定性的角度探討實際中的各種決策問題，幫助讀者理解假設檢驗的思想和應用場景，然後系統介紹假設檢驗的方法論及各種常見推廣。第4章是回歸分析，首先介紹回歸分析的思想和廣泛的應用場景，然後系統地介紹各類常用模型，從線性回歸到廣義線性回歸，最終落腳到兩種機器學習演算法（決策樹、神經網路）。
    本書特彆強調實際應用，因此各個章節都輔以大量的實際案例，在介紹統計學基礎知識的同時培養讀者使用統計學方法解決實際問題的能力。

作者介紹

王漢生//王菲菲|責編:劉雲

第一章  不確定性的描述
  1.1  從不確定性出發
  1.2  連續型數據
  1.3  正態概率密度
  1.4  t-分佈
  1.5  指數分佈
  1.6  0-1分佈
  1.7  泊松分佈
第2章  參數估計
  2.1  矩估計
  2.2  極大似然估計
  2.3  正態分佈均值的區間估計
  2.4  正態分佈方差的區間估計
  2.5  其他分佈參數的區間估計
    指數分佈
    0-1分佈
    泊松分佈
    一般分佈的均值
    案例演示
    兩樣本問題
  2.6  樣本量計算
    指數分佈
    泊松分佈
    0-1分佈
    一般分佈
第3章  假設檢驗
  3.1  不確定性與決策
  3.2  兩種不同類型的錯誤
  3.3  為什麼推翻原假設
  3.4  關於均值的假設檢驗問題
  3.5  假設檢驗的各種推廣
    雙樣本檢驗
    方差檢驗
    雙單邊檢驗
  3.6  假設檢驗中的p值
  3.7  假設檢驗中的樣本量計算
    單邊假設檢驗
    雙邊假設檢驗
    雙單邊假設檢驗
第4章  回歸分析
  4.1  回歸分析是什麼
  4.2  數據類型與回歸模型
    第一式：線性回歸
    第二式：0-1回歸
    第三式：定序回歸
    第四式：計數回歸
    第五式：生存回歸
  4.3  線性回歸模型
    案例介紹
    描述分析

    理論模型
    關於隨機噪音的討論
    參數估計
    假設檢驗
  4.4  時間序列模型
  4.5  0-1回歸模型
    案例介紹
    描述分析
    模型描述
    參數估計與統計推斷
  4.6  決策樹模型
  4.7  神經網路模型

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