Statistics, Data Analysis, and Decision Modeling pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Prentice Hall

作者:James R Evans

出品人:

页数:512

译者:

出版时间:2002-7-15

价格:USD 77.33

装帧:Paperback

isbn号码:9780130675538

丛书系列:

图书标签:

Statistics
Data Analysis
Decision Modeling
Business Analytics
Quantitative Analysis
Probability
Regression
Modeling
Data Science
Optimization

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具体描述

《统计学、数据分析与决策建模》一书，旨在为读者提供一套严谨而实用的工具，以应对当今复杂多变的世界中，从海量数据中提取有价值信息并做出明智决策的挑战。本书内容涵盖了统计学的核心理论，深入浅出地介绍了数据分析的方法，并系统阐述了决策建模的构建与应用。第一部分：统计学基础本书的开篇，我们首先构建坚实的统计学理论基础。我们将从描述性统计入手，讲解如何有效地概括和呈现数据集的特征。这包括了各种度量指标，例如均值、中位数、众数、标准差、方差以及四分位数等，帮助读者理解数据的中心趋势、离散程度和分布形态。我们还会探讨可视化技术，如直方图、箱线图、散点图和饼图等，强调如何通过直观的图表来揭示数据的模式和关系。随后，我们将转向概率论。读者将学习到概率的基本概念、随机变量及其概率分布，包括离散概率分布（如二项分布、泊松分布）和连续概率分布（如正态分布、指数分布）。对这些分布的理解是进行推断性统计和建模的基础。推断性统计是本书的重点之一。我们将介绍抽样分布的概念，以及中心极限定理的重要性。在此基础上，读者将学习如何进行参数估计，包括点估计和区间估计，了解置信区间的构建原理及其在量化不确定性中的作用。本书还将详细阐述假设检验，从基本的Z检验、T检验，到卡方检验、F检验，涵盖了单样本、两样本以及多样本的各种检验场景。读者将学习如何正确地提出和检验假设，理解P值和显著性水平的含义，并掌握如何解读检验结果以支持或否定研究假说。第二部分：数据分析方法在掌握了统计学的基础后，本书将重点转向实际的数据分析技术。我们首先深入回归分析。从简单的一元线性回归开始，我们将逐步引导读者理解回归模型的基本假设、参数估计（最小二乘法）、模型拟合优度（R方）以及残差分析。随后，我们将扩展到多元线性回归，探讨如何处理多个预测变量，理解多重共线性、虚拟变量的使用以及模型选择的策略。本书还将介绍分类数据分析，重点关注逻辑回归。读者将学习如何对二元或多元因变量进行建模，理解Odds Ratio的含义，以及如何在实际中应用逻辑回归进行预测和风险评估。此外，我们还会涵盖方差分析（ANOVA），用于比较三个或更多组的均值是否存在显著差异。读者将了解单因素ANOVA和双因素ANOVA的原理、F检验的应用以及事后检验的方法。为了应对更复杂的数据结构，本书还会简要介绍时间序列分析的基本概念，包括趋势、季节性、周期性以及自相关性，并介绍一些基础的时间序列模型，如ARIMA模型，以帮助读者理解和分析随时间变化的数据。第三部分：决策建模在掌握了数据分析的工具后，本书的最后一部分将引导读者将这些知识应用于实际的决策过程。决策建模是将数据驱动的洞察转化为可操作决策的艺术。我们将从决策树开始，这是一种直观且强大的决策工具，能够清晰地展示不同决策选项及其可能结果和概率。读者将学习如何构建和解释决策树，并将其应用于不确定性下的决策分析。本书还将探讨优化技术，特别是线性规划。读者将学习如何将实际问题转化为线性规划模型，包括目标函数和约束条件的设定，并理解如何使用图解法和单纯形法等方法求解最优解，以实现资源的最优配置和效用最大化。此外，我们还将介绍仿真技术，如蒙特卡洛模拟。通过重复随机抽样来模拟各种可能情况，读者可以评估不同决策方案在不确定性下的潜在风险和回报，从而做出更稳健的决策。本书还将强调模型评估与选择的重要性。读者将学习如何根据问题的性质和数据的特点，选择最合适的统计模型和决策模型，并掌握评估模型预测能力和泛化能力的方法。总结《统计学、数据分析与决策建模》是一本面向广泛读者的综合性著作。无论您是学生、研究人员还是寻求提升决策能力的专业人士，本书都将为您提供一套强大而实用的知识体系。通过理论讲解、方法介绍和案例分析的结合，本书旨在帮助您自信地驾驭数据，洞察模式，并最终做出更明智、更有效的决策。本书强调理论与实践相结合，鼓励读者将所学知识应用于解决现实世界中的各种挑战。