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isbn号码:9787111034353

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《量化分析与决策优化：现代管理新视野》 本书旨在为广大读者呈现一套系统而前沿的量化分析方法论，重点探讨如何运用现代化的量化工具和技术，为企业管理、科学研究及社会经济发展提供更精准、更科学的决策支持。全书涵盖了从基础统计理论到高级建模技术的广泛内容，力求在理论深度与实践应用之间取得平衡，帮助读者建立起一套 robust 的量化思维框架。 第一部分：量化分析基础与核心概念 本部分将从根本上梳理量化分析的理论基石。我们首先回顾概率论和数理统计的核心概念，包括但不限于随机变量、概率分布、期望、方差、抽样理论、参数估计和假设检验。在此基础上，我们将深入探讨回归分析的原理与应用，重点解析线性回归、多元回归以及非线性回归模型，并详细介绍模型诊断、残差分析、多重共线性处理等关键技术，确保读者能够准确构建和评估回归模型。此外，我们还会介绍相关性分析、方差分析（ANOVA）等基础统计工具，为后续更复杂的分析打下坚实基础。 第二部分：时间序列分析与预测模型 在动态变化的环境中，对未来趋势的准确预测至关重要。本部分将聚焦时间序列分析，介绍描述时间序列特征的常用方法，如平稳性检验、自相关与偏自相关分析。我们将系统讲解 ARIMA、SARIMA 等经典时间序列模型，并在此基础上引入更现代化的模型，如 GARCH 模型用于波动性建模，以及状态空间模型和卡尔曼滤波在状态估计与预测中的应用。本书还会讨论指数平滑法、Holt-Winters 方法等，并结合实际案例演示如何在金融、经济、生产制造等领域进行精准的短期和长期预测。 第三部分：多元数据分析与降维技术 面对日益庞大和复杂的数据集，如何有效地提取信息成为一大挑战。本部分将深入探讨多元数据分析的技术。主成分分析（PCA）和因子分析（FA）将被详细阐述，旨在帮助读者理解如何通过降维来捕捉数据中的主要变异性，降低数据维度，从而简化模型构建和提高计算效率。此外，聚类分析（包括 K-Means、层次聚类等）将被介绍，用于发现数据中的自然分组结构。我们将重点关注判别分析和分类模型，如逻辑回归、支持向量机（SVM）以及决策树，帮助读者学习如何构建分类器以区分不同的样本。 第四部分：实验设计与因果推断 科学的实验设计是获取可靠结论的前提。本部分将系统介绍实验设计的原理与方法，包括完全随机设计、区组设计、析因设计等。我们将重点关注如何在控制变量、随机化和重复实验等方面进行优化，以最大程度地减少偏差和提高实验的统计效力。此外，本书将触及因果推断的理念，探讨如何在观察性研究中近似模拟实验条件，例如倾向性评分匹配（PSM）、工具变量法（IV）等，以更严谨地评估干预措施的效果。 第五部分：优化方法与决策支持系统 量化分析的最终目的是支持更优的决策。本部分将介绍一系列强大的优化技术。线性规划、整数规划和非线性规划将被详细讲解，并提供实际应用案例，如资源分配、生产计划、供应链优化等。我们将介绍蒙特卡洛模拟方法，展示其在风险评估、不确定性分析和系统仿真中的强大能力。此外，本书还将探讨决策树分析、层次分析法（AHP）以及模糊逻辑在多标准决策问题中的应用，帮助读者构建能够处理复杂性和不确定性的决策支持系统。 第六部分：数据挖掘与机器学习入门 本部分将为读者打开数据挖掘和机器学习的入口。我们将介绍关联规则挖掘（如 Apriori 算法）、序列模式挖掘等无监督学习技术，用于发现数据中的潜在模式。在监督学习方面，我们将更深入地介绍回归和分类算法，包括 K 近邻（KNN）、朴素贝叶斯以及集成学习方法（如随机森林、梯度提升），并探讨模型评估指标（如准确率、精确率、召回率、F1 分数、AUC）和交叉验证等技术。本书旨在帮助读者理解这些技术的原理，并能将其应用于解决实际问题。 第七部分：统计软件应用与可视化 理论知识的掌握需要通过实践来巩固。本部分将重点介绍主流的统计分析软件，如 R 语言或 Python（配合 NumPy, SciPy, Pandas, Scikit-learn 等库）在数据处理、建模和可视化方面的强大功能。我们将通过丰富的代码示例，演示如何导入、清洗、转换数据，执行各种统计分析和机器学习算法，以及如何生成清晰、直观的图表（如散点图、折线图、箱线图、热力图等）来展示分析结果。 总而言之，《量化分析与决策优化：现代管理新视野》是一本集理论性、系统性和实践性于一体的著作。它不仅能够帮助读者建立起扎实的量化分析基础，更能引导读者掌握解决复杂问题的先进方法，从而在瞬息万变的商业和科研环境中做出更明智、更具竞争力的决策。本书适合管理学、经济学、金融学、工程学、计算机科学等领域的研究者、学生以及希望提升自身数据分析和决策能力的从业人员。

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