商务统计学基础:从不确定性到人工智能 入门级统计学教程 零基础起步商务统计

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2023-02
版次: 1
ISBN: 9787301336878
定价: 89.00
装帧: 平装
开本: 16开
纸张: 胶版纸
页数: 342页
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  • 在大数据时代背景下,统计学作为数据分析领域的基础,被应用于各行各业,其方法发挥着
      重要作用。为了更广泛地普及统计学知识,培养更多的统计学人才,《商务统计学基础:从不确定性到人工智能》应运而生。
      作为入门级图书,《商务统计学基础:从不确定性到人工智能》内容安排如下。第 1 章从不确定性出发,讲述统计学和不确定性的关
      系,以及统计学中用于描述不确定性的各种概率模型。第 2 章是参数估计,系统讲述统计学中矩
      估计和极大似然估计两种常用的参数估计方法,并基于两种方法介绍各种常见概率分布中参数的
      点估计和区间估计。第 3 章是假设检验,首先从不确定性的角度探讨实际中的各种决策问题,帮
      助读者理解假设检验的思想和应用场景,然后系统介绍假设检验的方法论及各种常见推广。第 4
      章是回归分析,首先介绍回归分析的思想和广泛的应用场景,然后系统地介绍各类常用模型,从
      线性回归到广义线性回归,最终落脚到两种机器学习算法(决策树、神经网络)。
      《商务统计学基础:从不确定性到人工智能》特别强调实际应用,因此各个章节都辅以大量的实际案例,在介绍统计学基础知识的同
      时培养读者使用统计学方法解决实际问题的能力。 王汉生 王菲菲

    ---------------------------- 

    王汉生,北京大学光华管理学院商务统计与经济计量系,教授,博导,系主任。1998年北京大学数学学院概率统计系本科毕业,2001年美国威斯康星大学麦迪逊分校统计系博士毕业。2003年加入光华至今。国家杰出青年基金获得者,全国工业统计学教学研究会青年统计学家协会创始会长,美国统计学会(ASA)Fellow,国际统计协会(ISI)Elected Member,英国皇家统计协会(RSS)、美国数理统计协会(IMS)、泛华国际统计协会(ICSA)的当选会员。著有《数据思维》《数据资产论》(中国人民大学出版社出版)。

    王菲菲,中国人民大学副教授,主要研究方向及代表性成果:感兴趣的研究方向包括文本挖掘、大规模数据分析等,曾在《中国科学(数学)》等国内外高水平期刊发表20余篇文章。 第1章 不确定性的描述

    1.1 从不确定性出发 / 002 

    1.2? 连续型数据 / 012 

    1.3 正态概率密度 / 023 

    1.4? t- 分布 / 037 

    1.5 指数分布 / 048 

    1.6? 0-1 分布 / 059 

    1.7 泊松分布 / 069 

    第2章 参数估计

    2.1 矩估计 / 081 

    2.2 极大似然估计 / 090 

    2.3 正态分布均值的区间估计 / 101 

    2.4 正态分布方差的区间估计 / 113 

    2.5 其他分布参数的区间估计 / 125 ??

    指数分布 / 125 ??

    0-1 分布 / 129 ??

    泊松分布 / 131 ??

    一般分布的均值 / 133 ??

    案例演示 / 134 ??

    两样本问题 / 135 

    2.6 样本量计算 / 138 ??

    指数分布 / 145 ??

    泊松分布 / 147 ??

    0-1 分布 / 149 ??

    一般分布 / 151

    第3章假设检验

    3.1 不确定性与决策 / 155 

    3.2 两种不同类型的错误 / 167 

    3.3 为什么推翻原假设 / 180 

    3.4 关于均值的假设检验问题 / 188 

    3.5 假设检验的各种推广 / 200 ??

    双样本检验 / 200 ??

    方差检验 / 204 ??

    双单边检验 / 209 

    3.6 假设检验中的 p 值 / 213 

    3.7 假设检验中的样本量计算 / 222 ??

    单边假设检验 / 223 ??

    双边假设检验 / 226 ??

    双单边假设检验 / 230 

    第4章回归分析

    4.1 回归分析是什么 / 237 

    4.2 数据类型与回归模型 / 248 ??

    第一式:线性回归 / 248 ??

    第二式:0-1 回归 / 252 ??

    第三式:定序回归 / 254 ??

    第四式:计数回归 / 258 ??

    第五式:生存回归 / 260 

    4.3 线性回归模型 / 266 ??

    案例介绍 / 266 ??

    描述分析 / 268 ??

    理论模型 / 272 ??

    关于残差的讨论 / 274 ??

    参数估计 / 275 ??

    假设检验 / 279 

    4.4 时间序列模型 / 283 

    4.5 0-1 回归模型 / 297 ??

    案例介绍 / 297 ??

    描述分析 / 299 ??

    模型描述 / 302 ??

    参数估计与统计推断 / 306 

    4.6 决策树模型 / 311 

    4.7 神经网络模型 / 322
  • 内容简介:
    在大数据时代背景下,统计学作为数据分析领域的基础,被应用于各行各业,其方法发挥着
      重要作用。为了更广泛地普及统计学知识,培养更多的统计学人才,《商务统计学基础:从不确定性到人工智能》应运而生。
      作为入门级图书,《商务统计学基础:从不确定性到人工智能》内容安排如下。第 1 章从不确定性出发,讲述统计学和不确定性的关
      系,以及统计学中用于描述不确定性的各种概率模型。第 2 章是参数估计,系统讲述统计学中矩
      估计和极大似然估计两种常用的参数估计方法,并基于两种方法介绍各种常见概率分布中参数的
      点估计和区间估计。第 3 章是假设检验,首先从不确定性的角度探讨实际中的各种决策问题,帮
      助读者理解假设检验的思想和应用场景,然后系统介绍假设检验的方法论及各种常见推广。第 4
      章是回归分析,首先介绍回归分析的思想和广泛的应用场景,然后系统地介绍各类常用模型,从
      线性回归到广义线性回归,最终落脚到两种机器学习算法(决策树、神经网络)。
      《商务统计学基础:从不确定性到人工智能》特别强调实际应用,因此各个章节都辅以大量的实际案例,在介绍统计学基础知识的同
      时培养读者使用统计学方法解决实际问题的能力。
  • 作者简介:
    王汉生 王菲菲

    ---------------------------- 

    王汉生,北京大学光华管理学院商务统计与经济计量系,教授,博导,系主任。1998年北京大学数学学院概率统计系本科毕业,2001年美国威斯康星大学麦迪逊分校统计系博士毕业。2003年加入光华至今。国家杰出青年基金获得者,全国工业统计学教学研究会青年统计学家协会创始会长,美国统计学会(ASA)Fellow,国际统计协会(ISI)Elected Member,英国皇家统计协会(RSS)、美国数理统计协会(IMS)、泛华国际统计协会(ICSA)的当选会员。著有《数据思维》《数据资产论》(中国人民大学出版社出版)。

    王菲菲,中国人民大学副教授,主要研究方向及代表性成果:感兴趣的研究方向包括文本挖掘、大规模数据分析等,曾在《中国科学(数学)》等国内外高水平期刊发表20余篇文章。
  • 目录:
    第1章 不确定性的描述

    1.1 从不确定性出发 / 002 

    1.2? 连续型数据 / 012 

    1.3 正态概率密度 / 023 

    1.4? t- 分布 / 037 

    1.5 指数分布 / 048 

    1.6? 0-1 分布 / 059 

    1.7 泊松分布 / 069 

    第2章 参数估计

    2.1 矩估计 / 081 

    2.2 极大似然估计 / 090 

    2.3 正态分布均值的区间估计 / 101 

    2.4 正态分布方差的区间估计 / 113 

    2.5 其他分布参数的区间估计 / 125 ??

    指数分布 / 125 ??

    0-1 分布 / 129 ??

    泊松分布 / 131 ??

    一般分布的均值 / 133 ??

    案例演示 / 134 ??

    两样本问题 / 135 

    2.6 样本量计算 / 138 ??

    指数分布 / 145 ??

    泊松分布 / 147 ??

    0-1 分布 / 149 ??

    一般分布 / 151

    第3章假设检验

    3.1 不确定性与决策 / 155 

    3.2 两种不同类型的错误 / 167 

    3.3 为什么推翻原假设 / 180 

    3.4 关于均值的假设检验问题 / 188 

    3.5 假设检验的各种推广 / 200 ??

    双样本检验 / 200 ??

    方差检验 / 204 ??

    双单边检验 / 209 

    3.6 假设检验中的 p 值 / 213 

    3.7 假设检验中的样本量计算 / 222 ??

    单边假设检验 / 223 ??

    双边假设检验 / 226 ??

    双单边假设检验 / 230 

    第4章回归分析

    4.1 回归分析是什么 / 237 

    4.2 数据类型与回归模型 / 248 ??

    第一式:线性回归 / 248 ??

    第二式:0-1 回归 / 252 ??

    第三式:定序回归 / 254 ??

    第四式:计数回归 / 258 ??

    第五式:生存回归 / 260 

    4.3 线性回归模型 / 266 ??

    案例介绍 / 266 ??

    描述分析 / 268 ??

    理论模型 / 272 ??

    关于残差的讨论 / 274 ??

    参数估计 / 275 ??

    假设检验 / 279 

    4.4 时间序列模型 / 283 

    4.5 0-1 回归模型 / 297 ??

    案例介绍 / 297 ??

    描述分析 / 299 ??

    模型描述 / 302 ??

    参数估计与统计推断 / 306 

    4.6 决策树模型 / 311 

    4.7 神经网络模型 / 322
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