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內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　在大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下，統(tǒng)計(jì)學(xué)作為數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的基礎(chǔ)，被應(yīng)用于各行各業(yè)，其方法發(fā)揮著重要作用。為了更廣泛地普及統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)，培養(yǎng)更多的統(tǒng)計(jì)學(xué)人才，《商務(wù)統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)：從不確定性到人工智能》應(yīng)運(yùn)而生。作為入門級(jí)圖書，《商務(wù)統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)：從不確定性到人工智能》內(nèi)容安排如下。第 1 章從不確定性出發(fā)，講述統(tǒng)計(jì)學(xué)和不確定性的關(guān)系，以及統(tǒng)計(jì)學(xué)中用于描述不確定性的各種概率模型。第 2 章是參數(shù)估計(jì)，系統(tǒng)講述統(tǒng)計(jì)學(xué)中矩估計(jì)和極大似然估計(jì)兩種常用的參數(shù)估計(jì)方法，并基于兩種方法介紹各種常見概率分布中參數(shù)的點(diǎn)估計(jì)和區(qū)間估計(jì)。第 3 章是假設(shè)檢驗(yàn)，首先從不確定性的角度探討實(shí)際中的各種決策問題，幫助讀者理解假設(shè)檢驗(yàn)的思想和應(yīng)用場(chǎng)景，然后系統(tǒng)介紹假設(shè)檢驗(yàn)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(yīng)用場(chǎng)景，然后系統(tǒng)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(jī)器學(xué)習(xí)算法（決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）。《商務(wù)統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)：從不確定性到人工智能》特別強(qiáng)調(diào)實(shí)際應(yīng)用，因此各個(gè)章節(jié)都輔以大量的實(shí)際案例，在介紹統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)知識(shí)的同時(shí)培養(yǎng)讀者使用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法解決實(shí)際問題的能力。

作者簡(jiǎn)介

　　王漢生王菲菲：：：：：：：王漢生，北京大學(xué)光華管理學(xué)院商務(wù)統(tǒng)計(jì)與經(jīng)濟(jì)計(jì)量系，教授，博導(dǎo)，系主任。1998年北京大學(xué)數(shù)學(xué)學(xué)院概率統(tǒng)計(jì)系本科畢業(yè)，2001年美國(guó)威斯康星大學(xué)麥迪遜分校統(tǒng)計(jì)系博士畢業(yè)。2003年加入光華至今。國(guó)家杰出青年基金獲得者，全國(guó)工業(yè)統(tǒng)計(jì)學(xué)教學(xué)研究會(huì)青年統(tǒng)計(jì)學(xué)家協(xié)會(huì)創(chuàng)始會(huì)長(zhǎng)，美國(guó)統(tǒng)計(jì)學(xué)會(huì)（ASA）Fellow，國(guó)際統(tǒng)計(jì)協(xié)會(huì)（ISI）Elected Member，英國(guó)皇家統(tǒng)計(jì)協(xié)會(huì)（RSS）、美國(guó)數(shù)理統(tǒng)計(jì)協(xié)會(huì)（IMS）、泛華國(guó)際統(tǒng)計(jì)協(xié)會(huì)（ICSA）的當(dāng)選會(huì)員。著有《數(shù)據(jù)思維》《數(shù)據(jù)資產(chǎn)論》（中國(guó)人民大學(xué)出版社出版）。王菲菲，中國(guó)人民大學(xué)副教授，主要研究方向及代表性成果：感興趣的研究方向包括文本挖掘、大規(guī)模數(shù)據(jù)分析等，曾在《中國(guó)科學(xué)（數(shù)學(xué)）》等國(guó)內(nèi)外高水平期刊發(fā)表20余篇文章。

圖書目錄

第1章不確定性的描述
1.1 從不確定性出發(fā) / 002
1.2? 連續(xù)型數(shù)據(jù) / 012
1.3 正態(tài)概率密度 / 023
1.4? t- 分布 / 037
1.5 指數(shù)分布 / 048
1.6? 0-1 分布 / 059
1.7 泊松分布 / 069
第2章參數(shù)估計(jì)
2.1 矩估計(jì) / 081
2.2 極大似然估計(jì) / 090
2.3 正態(tài)分布均值的區(qū)間估計(jì) / 101
2.4 正態(tài)分布方差的區(qū)間估計(jì) / 113
2.5 其他分布參數(shù)的區(qū)間估計(jì) / 125 ??
指數(shù)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 ??
兩樣本問題 / 135
2.6 樣本量計(jì)算 / 138 ??
指數(shù)分布 / 145 ??
泊松分布 / 147 ??
0-1 分布 / 149 ??
一般分布 / 151

第3章假設(shè)檢驗(yàn)
3.1 不確定性與決策 / 155
3.2 兩種不同類型的錯(cuò)誤 / 167
3.3 為什么推翻原假設(shè) / 180
3.4 關(guān)于均值的假設(shè)檢驗(yàn)問題 / 188
3.5 假設(shè)檢驗(yàn)的各種推廣 / 200 ??
雙樣本檢驗(yàn) / 200 ??
方差檢驗(yàn) / 204 ??
雙單邊檢驗(yàn) / 209
3.6 假設(shè)檢驗(yàn)中的 p 值 / 213
3.7 假設(shè)檢驗(yàn)中的樣本量計(jì)算 / 222 ??
單邊假設(shè)檢驗(yàn) / 223 ??
雙邊假設(shè)檢驗(yàn) / 226 ??
雙單邊假設(shè)檢驗(yàn) / 230
第4章回歸分析
4.1 回歸分析是什么 / 237
4.2 數(shù)據(jù)類型與回歸模型 / 248 ??
第一式：線性回歸 / 248 ??
第二式：0-1 回歸 / 252 ??
第三式：定序回歸 / 254 ??
第四式：計(jì)數(shù)回歸 / 258 ??
第五式：生存回歸 / 260
4.3 線性回歸模型 / 266 ??
案例介紹 / 266 ??
描述分析 / 268 ??
理論模型 / 272 ??
關(guān)于殘差的討論 / 274 ??
參數(shù)估計(jì) / 275 ??
假設(shè)檢驗(yàn) / 279
4.4 時(shí)間序列模型 / 283
4.5 0-1 回歸模型 / 297 ??
案例介紹 / 297 ??
描述分析 / 299 ??
模型描述 / 302 ??
參數(shù)估計(jì)與統(tǒng)計(jì)推斷 / 306
4.6 決策樹模型 / 311
4.7 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 / 322