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創新統計思維--讓數據說話(新工科新商科統計與數據科學系列教材)

  • 作者：編者:呂書龍//劉文麗|責編:牛曉麗
  • 出版社：電子工業
  • ISBN：9787121468100
  • 出版日期：2023/12/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：336
人民幣：RMB 79 元      售價：元
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內容大鋼
    本書遵循統計研究的思維特點，提出了工具思維、直觀思維、隨機思維、發散思維、探究思維、優化思維、工程思維與決策思維8種思維，並配套相應的問題結合R軟體展開探討。本書具有兩個特點：一個是聚焦問題驅動和方法研究，將內容集中在學科基本問題的統計研究與隨機模擬上；另一個是聚焦數據驅動和模型研究，將內容集中在實際問題的統計建模與數據處理上。
    本書可作為高等院校理工、經濟、統計、管理等高年級本科生、碩士和博士研究生學習統計計算及應用概率統計等相關課程的教材，也可以作為相關學科和工程技術人員的參考書。
作者介紹
編者:呂書龍//劉文麗|責編:牛曉麗
目錄
第1章  工具思維：R語言是一把利器
  1.1  為何選擇R語言
  1.2  如何學習R語言
    1.2.1  學習R語言的五點小建議
    1.2.2  RGui軟體的初步使用
  1.3  R語言的語法注意點
  1.4  R語言的數據類型與輸入/輸出
    1.4.1  數據類型
    1.4.2  輸入/輸出
  1.5  R語言的流程式控制制與執行效率
    1.5.1  分支控制
    1.5.2  循環控制
  1.6  R語言的表達式與環境
    1.6.1  R語言的表達式
    1.6.2  R語言的運行環境
  1.7  R語言的函數設計
    1.7.1  函數的定義
    1.7.2  帶特殊參數的函數
    1.7.3  嵌套函數
    1.7.4  遞歸函數
    1.7.5  關於腳本和函數調用
    1.7.6  按引用傳遞參數
    1.7.7  管道運算
  1.8  R語言提供的系列函數與數據集
    1.8.1  17個系列函數
    1.8.2  內置的數據集
  1.9  實例分析——疫情數據的爬取
  思考與練習
第2章  直觀思維：數據可視化
  2.1  可視化的形式
  2.2  比較的可視化
    2.2.1  分組報表
    2.2.2  分組統計圖
    2.2.3  分組多圖
    2.2.4  有條件分組繪圖
  2.3  占比的可視化
    2.3.1  平麵餅圖與3D餅圖
    2.3.2  條形比例圖
    2.3.3  金字塔圖
  2.4  趨勢的可視化
    2.4.1  時間序列
    2.4.2  極限相關
  2.5  分佈的可視化
    2.5.1  數據的位置分佈
    2.5.2  數據的形態分佈
    2.5.3  數據的空間分佈
    2.5.4  數據的降維可視化
  2.6  關係的可視化
    2.6.1  調和曲線圖與聚類
    2.6.2  相關性的可視化

    2.6.3  散布圖
  2.7  實例分析——人口數據的可視化
  思考與練習
第３章  隨機思維：隨機數與隨機模擬
  3.1  隨機數發生器
    擴展閱讀
  3.2  概率極限理論的模擬
    3.2.1  大數定律
    3.2.2  中心極限定理
  3.3  Monte-Carlo隨機模擬方法及應用
    3.3.1  圓周率π的估計
    3.3.2  函數積分的模擬計算
    3.3.3  產品合格率問題
    3.3.4  投資決策問題
  3.4  樣本獨立同分佈的模擬
  3.5  抽樣分佈漸近正態性的模擬
    3.5.1  問題描述
    3.5.2  求使用正態分佈替代的最小自由度
  3.6  抽樣定理的模擬
    3.6.1  格里汶科定理
    3.6.2  單正態總體的抽樣分佈
    3.6.3  雙正態總體的抽樣分佈
    3.6.4  非正態總體的抽樣分佈
  3.7  混合分佈的模擬
  3.8  多維分佈的模擬
  3.9  排列組合的抽樣
  3.10  實例分析——微信搶紅包
    3.10.1  紅包分配演算法
    3.10.2  紅包金額的數字特徵
    3.10.3  紅包分配的隨機模擬
  思考與練習
第4章  發散思維：參數估計問題
  4.1  常見點估計方法的比較
  4.2  非參數逆向思維估計法
  4.3  區間估計的實現方法
  4.4  區間估計中的計算問題
  4.5  Bootstrap方法
  4.6  混合分佈參數的EM估計
  4.7  眾數的估計方法
  4.8  中位數的區間估計
  4.9  經驗分佈函數的區間估計
  4.10  參數估計的綜合與模擬
  4.11  實例分析——傳染病潛伏期的估計
  思考與練習
第5章  探究思維：假設檢驗問題
  5.1  檢驗p值的解析
  5.2  基於Bootstrap思想的檢驗p值估計法
  5.3  假設檢驗與區間估計之間的互推
  5.4  基於Q-Q圖的分佈擬合優度檢驗
  5.5  同分佈族的直觀檢驗方法

  5.6  2χ檢驗法的非常規探討
  5.7  基於距離的分佈擬合優度2χ檢驗
  5.8  連續總體的獨立性檢驗
  5.9  置換檢驗
  5.10  實例分析——關於圓周率π的檢驗問題
  思考與練習
第6章  優化思維：回歸分析問題
  6.1  回歸模型概述
  6.2  擬合度的解析
  6.3  過擬合的正則化校正
  6.4  尋找合適的回歸模型
  6.5  組合回歸模型
  6.6  分類與回歸
    6.6.1  Logistic回歸模型
    6.6.2  Probit回歸模型
    6.6.3  Poisson計數回歸模型
    6.6.4  過度離勢問題
  6.7  實例分析——無配對樣本回歸
    6.7.1  問題再現
    6.7.2  模型構建與應用
  思考與練習
第7章  工程思維：圖像處理中的統計問題
  7.1  灰度圖像的生成
  7.2  灰度圖像的直方圖
  7.3  圖像二值化方法
    7.3.1  OTSU二值化演算法
    7.3.2  K-means聚類二值化演算法
  7.4  圖像匹配
  7.5  圖像特徵提取
    7.5.1  梯度方向直方圖
    7.5.2  圖像HOG計算
  7.6  初識機器學習
  7.7  實例分析——圖像分類
    7.7.1  讀取數據集
    7.7.2  圖像的描述性統計
    7.7.3  機器學習模型
  思考與練習
第8章  決策思維：文本挖掘中的統計問題
  8.1  中文分詞與詞雲可視化
  8.2  分詞的實現演算法
  8.3  樸素貝葉斯決策
    8.3.1  文本中的貝葉斯概率
    8.3.2  概率計算的簡化
    8.3.3  實例計算
  8.4  實例分析——酒店評價的統計分析
    8.4.1  探索性分析
    8.4.2  貝葉斯決策
  思考與練習

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