統計預測和決策（第五版） [Statistical Forecasting and Decision-Making] pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

徐國祥 編

圖書標籤:

• 統計預測
• 決策分析
• 時間序列分析
• 預測方法
• 計量經濟學
• 數據分析
• 管理科學
• 運籌學
• 風險管理
• 商業分析

齣版社： 上海財經大學齣版社

ISBN：9787564223243

版次：5

商品編碼：11876926

包裝：平裝

叢書名： “十二五”普通高等教育本科國傢級規劃教材

外文名稱：Statistical Forecasting and Decision-Making

開本：16開

齣版時間：2016-01-01

用紙：膠版紙

頁數：347

內容簡介

　　參與編寫的包括全國十幾所“985”院校、“211”重點院校及著名財經類院校的院長、教授、博導及知名學者，學術造詣深厚，既有卓越的教學科研經驗，又有豐富的教材編寫經驗。
　　教材采用全新立體化模式，教學配套實用、精美。“一主三副”（一本主教材、一本配套習題集、一套教學課件、一批網絡資源）的創新設計將學習途徑全方位覆蓋。不僅方便教師教學，而且更能全麵提高學生的綜閤應用能力。

作者簡介

　　徐國祥，經濟學博士，國傢二級教授，博士生導師，現任上海財經大學統計與管理學院講席教授、上海財經大學應用統計研究中心主任。先後榮獲享受國務院政府特殊津貼專傢、上海市模範教師、教育部“新世紀優秀人纔”、財政部跨世紀學科帶頭人、上海市曙光學者和曙光跟蹤學者、教育部優秀青年教師、上海市優秀青年教師、國傢統計局全國優秀統計教師等稱號。兼任國傢社科基金學科規劃評審組專傢、教育部高等學校統計學類專業教學指導委員會副主任委員、國傢統計局統計教材編審委員會委員、中國統計學會常務理事、中國統計教育學會常務理事、中國金融學會金融統計研究專業委員會副會長、上海市統計學會副會長、上海證券交易所指數專傢委員會委員和中證指教有限公司專傢委員會委員、上海社會調查研究中心上海財經大學分中心主任等職。
　　徐國祥教授一直從事統計學理論和方法、經濟統計學、金融統計學、統計指數理論及應用等教學和研究工作，並在這一領域已經取得一批有影響力的研究成果。主持並承擔國傢社科基金項目6項、省部級項目39項。有些研究成果獲得中央領導和上海市領導的高度重視，並獲得重要批示多次。主持地方政府職能部門、上海證券交易所、上海期貨交易所、銀行、證券公司和大型集團公司等橫嚮課題40多項。在國傢重要刊物上發錶科研論文82篇。齣版教材、專著20多部。獲財政部、教育部、國傢統計局、上海市等省部級教學和科研優秀成果奬26項，其中一等奬6項、二等奬11項、三等奬9項。專著《統計指數理論、方法與應用研究））入選國傢哲學社會科學成果文庫。徐國祥教授主持的國傢社科基金等項目“統計指數理論的發展與應用研究”“證券指數體係及其應用研究”“債券指數編製研究”的研究成果分彆獲中華人民共和國國傢統計局課題類優秀成果一等奬。《（金融指數産品創新及其風險控製研究》（2009年）獲教育部人文社會科學優秀著作二等奬。
　　徐圖樣教授主編的《統計學》和《統計學學習指導與習題》獲教育部“十一五”和“十二五”國傢級規劃教材，《統計學》於2011年獲上海市優秀教材一等奬，《金融統計學》於2010年獲國傢統計局全國優秀統計教材一等奬，《統計預測和決策》被教育部列為“十-五”和“十二五”國傢級規劃教材，“統計預測和決策”課程被評為上海市精品課程。

內頁插圖

目錄

第五版前言
第四版前言
第三版前言
第二版前言
第一版前言
第一章 統計預測概述
第一節 統計預測的概念和作用
第二節 統計預測方法的分類及其選擇
第三節 統計預測的原則和步驟
本章小結
思考與練習

第二章 定性預測法
第一節 定性預測概述
第二節 德爾菲法
第三節 主觀概率法
第四節 定性預測的其他方法
第五節 情景預測法
本章小結
思考與練習

第三章 迴歸預測法
第一節 一元綫性迴歸預測法
第二節 多元綫性迴歸預測法
第三節 非綫性迴歸預測法
第四節 應用迴歸預測法應注意的問題
本章小結
思考與練習

第四章 時間序列分解法和趨勢外推法
第一節 時間序列分解法
第二節 趨勢外推法概述
第三節 多項式麯綫趨勢外推法
第四節 指數麯綫趨勢外推法
第五節 生長麯綫趨勢外推法
第六節 麯綫擬閤優度分析
本章小結
思考與練習

第五章 時間序列平滑預測法
第一節 一次移動平均法
第二節 一次指數平滑法
第三節 綫性二次移動平均法
第四節 綫性二次指數平滑法
第五節 二次麯綫指數平滑法
第六節 溫特綫性與季節指數平滑法
本章小結
思考與練習

第六章 自適應過濾法
第一節 自適應過濾法概述
第二節 自適應過濾法的應用
第三節 電子計算機在自適應過濾法中的應用
本章小結
思考與練習

第七章 平穩時間序列預測法
第一節 平穩時間序列預測法概述
第二節 時間序列的自相關分析
第三節 單位根檢驗和協整檢驗
第四節 ARMA模型的建模
第五節 時間序列的案例分析
本章小結
思考與練習

第八章 乾預分析模型預測法
第一節 乾預分析模型概述
第二節 單變量乾預分析模型的識彆與估計
第三節 乾預分析模型的應用實例
本章小結
思考與練習

第九章 景氣預測法
第十章 灰色預測法
第十一章 狀態空間模型和卡爾曼濾波
第十二章 預測精度測定與預測評價
第十三章 統計決策概述
第十四章 風險型決策方法
第十五章 貝葉斯決策方法
第十六章 不確定型決策方法
第十七章 多目標決策法
思考與練習參考答案
附錄
參考文獻

前言/序言

　　《統計預測和決策（第四版）》一書自2012年8月齣版以來，在全國各高等院校有關專業以及教師和學生中樹立瞭口碑，2014年10月被國傢教育部評為“十二五”普通高等教育本科國傢級規劃教材，2015年4月被上海市教育委員會評為上海普通高校優秀教材，2013年10月被評為第三屆中國大學齣版社圖書奬優秀教材奬一等奬。
　　2013～2017年教育部高等學校統計學類專業教學指導委員會製定的《統計學類專業本科教學質量國傢標準》對“統計預測和決策”這門必修課程提齣瞭基本要求，其內容應包括預測問題概述、定性預測、情景預測、自適應過濾法、乾預分析模型、景氣預測法、組閤預測、預測精度測定與預測評價、風險型預決策、貝葉斯決策、完全不確定性決策和多目標決策等。為瞭適應這一新的要求，順應時代發展的需要，我們對《統計預測和決策》（第四版）進行再次修訂、補充和完善，齣版瞭第五版，以滿足日益增長的教學需要。第五版的教材內容涵蓋瞭《統計學類專業本科教學質量國傢標準》對《統計預測和決策>這門必修可能所提齣的全部內容。
　　本書第五版由上海財經大學統計與管理學院博士生導師、上海財經大學應用統計研究中心主任徐國祥教授主編並主筆。上海財經大學統計與管理學院博士生邱昶參與瞭本書第五版及其教學課件（PowerPoint）的修訂、補充和完善。
　　限於水平，本書第五版若有不盡人意之處，懇切希望廣大教師和同學們提齣寶貴意見，以使其更臻完善。

《統計預測與決策》（第五版） 本書深入探討瞭統計學在預測和決策領域的核心應用，為讀者提供瞭嚴謹的理論基礎和實用的方法論。本書旨在幫助讀者理解數據背後的模式，並基於這些模式做齣更明智、更具前瞻性的決策。 核心內容涵蓋： 數據探索與預處理： 本章是所有統計分析的基石。我們將從基本的數據可視化技術開始，學習如何通過圖錶直觀地理解數據的分布、趨勢和異常值。接著，我們將深入研究各種數據清洗和轉換的方法，包括處理缺失值、異常值檢測與處理、數據標準化與歸一化等，確保輸入模型的原始數據具有高質量，能夠支撐後續的準確分析。此外，還會介紹特徵工程的基本概念，講解如何從原始數據中提取或構建更有信息量的變量，以提升模型的預測能力。 時間序列分析基礎： 時間序列數據在商業、金融、經濟、氣象等眾多領域都極為常見。本章將全麵介紹時間序列分析的基本概念，包括平穩性、自相關性、偏自相關性等核心特性。讀者將學習如何識彆時間序列中的趨勢、季節性和周期性成分，並掌握分解這些成分的常用方法。此外，還將引入平滑技術，如移動平均法和指數平滑法，作為理解和預測時間序列的初步工具，為後續更復雜的模型打下基礎。 經典時間序列模型： 在掌握瞭基礎概念後，我們將深入講解一係列經典且廣泛應用的時間序列預測模型。其中包括自迴歸（AR）、移動平均（MA）和它們的組閤模型（ARMA），以及處理非平穩時間序列的差分方法（ARIMA）。我們將詳細闡述這些模型的原理、參數估計、模型診斷和選擇方法，並提供實際案例，展示如何將這些模型應用於實際的預測任務中。 高級時間序列模型與方法： 隨著數據復雜性的增加，需要更強大的工具來捕捉時間序列的動態。本章將介紹更高級的模型，如自迴歸滑動平均模型（ARIMA）、季節性自迴歸滑動平均模型（SARIMA），以及嚮量自迴歸（VAR）模型，後者尤其適用於分析多個相互關聯的時間序列。此外，還會探討狀態空間模型和卡爾曼濾波等更靈活的建模框架，以及利用機器學習方法，如循環神經網絡（RNN）及其變體（LSTM、GRU）來處理復雜的非綫性時間序列數據。 迴歸分析及其應用： 迴歸分析是建立變量之間數量關係的一種強大工具，在預測和解釋方麵扮演著至關重要的角色。本章將詳細介紹簡單綫性迴歸和多元綫性迴歸模型，包括模型的假設、參數估計（最小二乘法）、模型檢驗（t檢驗、F檢驗）以及模型的解釋。我們將重點關注如何診斷迴歸模型的診斷（殘差分析、多重共綫性等），並介紹如何處理分類變量（虛擬變量）。此外，還會初步介紹非綫性迴歸和廣義綫性模型（GLM），以應對更廣泛的預測場景。 模型評估與選擇： 構建模型隻是第一步，如何客觀地評估模型的性能並選擇最優模型是至關重要的。本章將係統介紹各種模型評估指標，包括均方誤差（MSE）、均方根誤差（RMSE）、平均絕對誤差（MAE）、平均絕對百分比誤差（MAPE）等，並解釋它們的適用場景。我們將深入探討模型過擬閤和欠擬閤的問題，並介紹交叉驗證、赤池信息準則（AIC）和貝葉斯信息準則（BIC）等模型選擇技術，以確保我們選擇的模型既能良好地擬閤訓練數據，又具有良好的泛化能力。 預測的決策支持： 統計預測的最終目的是服務於決策。本章將橋接預測模型和實際決策過程。我們將討論如何將預測結果轉化為可操作的信息，如何考慮預測的不確定性，以及如何在存在不確定性的情況下進行風險評估。此外，還將介紹決策樹、貝葉斯決策理論等輔助決策的方法，並探討如何結閤預測結果和業務目標來製定最佳策略，最終實現優化決策。 機器學習在預測中的應用： 機器學習的快速發展為預測提供瞭更多可能性。本章將介紹一些常用的機器學習算法在預測任務中的應用，包括決策樹、隨機森林、梯度提升機（如XGBoost、LightGBM）以及支持嚮量機（SVM）。我們將解釋這些模型如何工作，以及它們在處理復雜數據和非綫性關係方麵的優勢。此外，還將簡要介紹集成學習的思想，以及如何利用這些模型來提升預測的準確性和魯棒性。 商業案例與實戰： 理論結閤實際纔能更好地掌握知識。本章將通過一係列精心挑選的商業案例，展示如何將本書所學的統計預測和決策方法應用於實際問題。這些案例將涵蓋市場需求預測、銷售預測、風險管理、客戶流失預測等多個領域，讓讀者親身體驗數據分析的完整流程，學習如何將理論知識轉化為解決實際業務挑戰的工具。 本書適閤統計學、經濟學、管理學、金融學、數據科學等相關專業的學生，以及需要運用統計方法進行預測和決策的各行業專業人士。通過學習本書，讀者將能夠更自信地駕馭數據，做齣更精準、更具價值的預測和決策。

評分☆☆☆☆☆

這本書的齣現，無疑為我打開瞭統計預測和決策領域的一扇新大門。在閱讀之前，我對這一領域的理解還比較零散，缺乏一個係統性的認識。《統計預測和決策》（第五版）則以其清晰的邏輯結構、嚴謹的學術論證和豐富的實戰案例，為我構建瞭一個完整的知識體係。我尤其欣賞書中對不同預測模型的詳盡解讀，它不僅僅介紹瞭模型的數學原理，更重要的是深入分析瞭模型在實際應用中的錶現，以及如何根據具體問題選擇和優化模型。例如，在講解綫性迴歸模型時，作者不僅解釋瞭模型的基本形式和參數估計方法，還深入探討瞭多重共綫性、異方差等問題，並提供瞭相應的處理方法。更讓我感到驚喜的是，本書對“決策”這一環節的重視。作者強調，預測的最終目的是為瞭支持決策，因此，本書花瞭大量的篇幅來討論如何將預測結果轉化為實際的決策方案，如何進行成本效益分析，以及如何管理和規避預測帶來的風險。書中提供的決策框架和優化算法，為我提供瞭一個清晰的思路，讓我能夠更有效地利用預測信息來指導我的業務決策。這本書不僅提升瞭我對統計預測的理解，更重要的是，它教會瞭我如何利用數據來做齣更明智、更科學的決策。

評分☆☆☆☆☆

當我第一次接觸到《統計預測和決策》（第五版）這本書時，我內心充滿瞭期待，希望它能為我提供一個全新的視角來理解統計學在實際決策中的應用。而事實證明，我的期待得到瞭極大的滿足。本書不僅僅是一本教科書，更像是一位經驗豐富的導師，循循善誘地引導我一步步深入理解預測的精髓。作者在講解每一個模型時，都力求做到通俗易懂，即使是復雜的統計概念，也能通過清晰的語言和恰當的例子得到很好的解釋。我特彆喜歡書中關於時間序列分析的部分，它不僅涵蓋瞭傳統的平穩性檢驗、季節性分解等內容，更深入地探討瞭非平穩時間序列的處理方法，以及如何構建更具解釋力的模型。書中對於模型診斷的詳細介紹，例如殘差分析、自相關性檢驗等，也為我掌握如何判斷模型好壞提供瞭有力的工具。讓我印象深刻的是，作者並沒有止步於模型的介紹，而是花瞭大量的篇幅來討論“決策”這一環節。如何將預測結果轉化為實際可行的決策，如何權衡預測誤差帶來的風險，這些都是本書的核心內容。書中提齣的各種決策框架和優化方法，為我提供瞭一個清晰的行動指南，讓我不再為如何利用預測結果而感到迷茫。總而言之，這本書是一部高質量的學術著作，其嚴謹的邏輯、豐富的案例和深刻的洞察，無疑會成為統計學和決策科學領域的重要參考。

評分☆☆☆☆☆

《統計預測和決策》（第五版）這本書，對我而言，不僅僅是一次閱讀體驗，更是一次思維的洗禮。我一直對如何將看似抽象的統計學與具體的決策過程聯係起來感到睏惑，而這本書則為我提供瞭完美的答案。作者以其深厚的學術功底和豐富的實踐經驗，將復雜的統計概念化繁為簡，並生動地呈現在讀者麵前。我印象深刻的是書中關於模型構建的章節，它不僅僅介紹瞭各種模型的算法，更重要的是深入分析瞭每種模型背後的統計原理、假設條件以及適用範圍。例如，在講解時間序列模型時，作者詳細闡述瞭 ARIMA 模型、指數平滑法等方法的原理，並對比瞭它們在處理不同類型時間序列數據時的優缺點。更讓我驚喜的是，本書對“決策”這一環節的深入探討。作者強調，預測的最終目的是為瞭支持決策，因此，本書花瞭大量的篇幅來討論如何將預測結果轉化為實際的決策方案，如何權衡預測的準確性和決策的成本，以及如何應對預測帶來的不確定性。書中提供的決策樹、濛特卡洛模擬等方法，為我提供瞭一個強大的工具箱，能夠幫助我在復雜多變的環境中做齣更明智的決策。這本書無疑是一本集理論深度和實踐指導於一體的優秀著作，它將是我未來工作中不可或缺的參考。

評分☆☆☆☆☆

《統計預測和決策》（第五版）這本書，簡直是一場思維的盛宴，它以一種前所未有的方式，將我帶入瞭統計預測的迷人世界。我通常對枯燥的數學公式敬而遠之，但這本書卻讓我發現，原來統計學可以如此生動有趣，並且與我們的生活和工作息息相關。作者巧妙地將抽象的統計概念，通過一係列生動的案例和翔實的圖錶呈現齣來，使得復雜的理論變得易於理解。我尤其喜歡書中關於數據可視化在預測中的應用部分，它展示瞭如何通過直觀的圖形來揭示數據背後的模式和趨勢，從而為模型選擇和結果解釋提供有力的支持。書中對各種預測模型的介紹，並非簡單的羅列，而是深入地探討瞭它們的適用場景、假設條件以及在實際應用中可能遇到的挑戰。我印象深刻的是，作者在講解每一個模型時，都會引用現實世界中的例子，比如金融市場的波動預測、銷售額的季節性變化分析等，這讓我能夠將書本知識與實際工作聯係起來，從而更好地理解和運用所學內容。此外，書中對決策分析的論述，讓我認識到預測的價值最終體現在其對決策的指導作用。如何基於預測結果做齣最優決策，如何量化決策過程中的不確定性，這些都是本書的亮點，也為我提供瞭許多寶貴的啓示。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我最大的啓發，在於它讓我深刻理解瞭“預測”與“決策”之間密不可分的聯係。在很多情況下，我們往往將預測看作是一個獨立的過程，而忽略瞭它最終是為瞭服務於決策。而《統計預測和決策》（第五版）則恰恰強調瞭這一點，它將預測模型的研究與決策分析有機地結閤起來，為讀者提供瞭一個全麵的框架。我印象最深刻的是書中關於模型選擇和驗證的章節，作者詳細介紹瞭各種統計指標和檢驗方法，幫助我們客觀地評估模型的優劣，避免主觀臆斷。從簡單的均方誤差到更復雜的AIC、BIC準則，再到交叉驗證等技術，本書都進行瞭清晰的闡述，讓我能夠更好地理解如何選擇最適閤特定問題的模型。更讓我驚喜的是，本書對於不確定性量化和風險管理的討論。在現實世界中，沒有任何預測是百分之百準確的，因此，理解和管理預測中的不確定性至關重要。書中介紹的置信區間、預測區間，以及各種情景分析方法，都為我提供瞭量化和管理風險的有效工具。這些內容對於我在工作中進行項目評估、風險預判等方麵，都産生瞭深遠的影響。這本書不僅僅是一本關於統計學的書籍，更是一本關於如何利用數據做齣更好決策的書籍，它為我提供瞭一個全新的思考方式。

評分☆☆☆☆☆

這本書無疑是一本裏程碑式的著作，它以其深刻的理論闡述和嚴謹的實證分析，為統計預測和決策領域的研究者和實踐者提供瞭一個堅實的理論框架和豐富的實踐指導。從我翻開第一頁開始，就被其宏大的視角和細緻的入微所吸引。作者不僅僅是羅列公式和方法，而是將統計學原理與實際決策過程緊密地聯係起來，展現瞭理論的強大生命力。書中對各種預測模型的介紹，從經典的ARIMA模型到現代的機器學習算法，都進行瞭詳盡的解讀，不僅解釋瞭模型的數學基礎，更重要的是深入剖析瞭它們在不同場景下的適用性、優缺點以及如何根據具體問題進行模型選擇和優化。我尤其欣賞書中關於模型評估和選擇的章節，它提供瞭一套係統的方法論，幫助讀者避免“ overfitting ”等常見陷阱，確保預測結果的可靠性和魯棒性。此外，書中對不確定性處理的討論也十分到位，它強調瞭預測本身就帶有不確定性，並提供瞭量化和管理這種不確定性的工具，這對於做齣審慎的決策至關重要。對於那些希望在復雜環境中做齣數據驅動決策的專業人士來說，這本書絕對是一筆寶貴的財富，它能夠顯著提升你的分析能力和決策水平，讓你在瞬息萬變的商業世界中占據優勢。

評分☆☆☆☆☆

當我拿到《統計預測和決策》（第五版）這本書時，我並沒有預料到它能給我帶來如此大的改變。我一直認為統計預測是一個偏嚮理論和數學的領域，可能與我的實際工作距離較遠。但這本書的齣版，徹底打破瞭我的這種觀念。作者以一種非常接地氣的方式，將復雜的統計學理論與實際決策場景相結閤，讓我看到瞭統計預測在現實世界中的巨大價值。我尤其喜歡書中對各種預測模型的詳細講解，從傳統的迴歸模型到現代的機器學習算法，作者都進行瞭深入的剖析，並結閤瞭大量的實際案例。例如，在講解時間序列預測時，作者不僅介紹瞭ARIMA模型，還深入探討瞭 Prophet 模型在處理帶有明顯季節性和節假日效應的數據時的優勢，這對於我分析公司銷售數據非常有幫助。更讓我印象深刻的是，本書對“決策”部分的重視。作者強調，預測的最終目的是為瞭支持決策，因此，本書花瞭很多篇幅來討論如何將預測結果轉化為實際的決策方案，如何權衡預測的準確性和決策的成本，以及如何應對預測帶來的不確定性。書中提供的決策框架和優化算法，為我提供瞭一個清晰的思路，讓我能夠更有效地利用預測信息來指導我的業務決策。這本書無疑是一本集理論深度和實踐指導於一體的優秀著作。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我帶來的最大震撼，在於它能夠如此深刻地揭示統計學預測的“藝術”與“科學”並存的本質。在很多人的認知裏，預測似乎更多地依賴於直覺和經驗，但《統計預測和決策》（第五版）卻嚮我展示瞭如何用嚴謹的數學工具和科學的方法論來駕馭這種不確定性。書中對於不同預測模型的比較分析，我看得尤為仔細。從綫性迴歸的簡單有效，到邏輯迴歸在分類問題上的強大錶現，再到更加復雜的貝葉斯方法和集成學習的精妙之處，作者都進行瞭深入淺齣的講解。我尤其欣賞作者在介紹每一個模型時，都會強調其背後的統計學原理，以及在何種假設下模型能夠取得最佳效果。這種“知其然，更知其所以然”的講解方式，讓我對預測的理解上升到瞭一個新的高度。更重要的是，書中對“決策”部分的關注，完全顛覆瞭我過去將預測視為獨立過程的認知。作者強調，預測的最終目的是為瞭支持決策，因此，如何將預測的不確定性融入決策過程，如何計算不同決策選項的預期收益和風險，這些都成為瞭本書的重點。書中提齣的風險管理和情景分析方法，對於我在工作中評估項目可行性、製定應對策略等方麵，提供瞭極具價值的思路。這本書不僅僅是一本理論書籍，更是一本實踐指南，它能夠幫助我將抽象的統計概念轉化為具體的行動方案。

評分☆☆☆☆☆

我不得不承認，在閱讀《統計預測和決策》（第五版）之前，我對統計預測的理解還停留在比較基礎的層麵。然而，這本書的齣現，徹底改變瞭我對這個領域的認知。它以一種係統化、結構化的方式，為我構建瞭一個完整的統計預測和決策知識體係。從基礎的統計概念，到復雜的模型構建，再到最終的決策支持，本書都進行瞭非常詳盡的講解。我特彆欣賞書中對不同統計模型的深度剖析，它不僅僅介紹瞭模型的公式和算法，更重要的是解釋瞭模型背後的邏輯和假設，以及在什麼情況下使用哪種模型會更有效。例如，在講解時間序列模型時，作者詳細闡述瞭ARIMA模型、指數平滑法等方法的原理，並對比瞭它們在處理不同類型時間序列數據時的優缺點。更讓我感到驚喜的是，本書對“決策”部分的強調。作者認為，預測的最終目的是為瞭做齣更好的決策，因此，本書花瞭大量篇幅來探討如何將預測結果轉化為實際決策，如何進行成本效益分析，以及如何管理和規避預測帶來的風險。書中提供的決策樹、濛特卡洛模擬等方法，為我提供瞭一個強大的工具箱，能夠幫助我在復雜多變的環境中做齣更明智的決策。這本書的價值，不僅僅在於其豐富的理論內容，更在於它能夠將理論與實踐緊密地結閤起來，為讀者提供切實可行的解決方案。

評分☆☆☆☆☆

這本書的魅力在於，它不僅僅是傳授知識，更是在培養一種數據驅動的思維方式。在閱讀《統計預測和決策》（第五版）的過程中，我逐漸意識到，統計預測並非僅僅是關於數學公式的推導，而是關於如何理解數據、洞察模式，並最終利用這些洞察來做齣更明智的決策。作者在書中對於模型評估和選擇的講解，尤其讓我受益匪淺。他詳細介紹瞭各種評估指標的含義和適用場景，並強調瞭在實際應用中，不能僅僅依賴單一指標，而是需要綜閤考慮模型的解釋性、預測精度以及計算效率等因素。例如，在講解迴歸模型的擬閤優度時，作者不僅解釋瞭 R-squared 的概念，還深入探討瞭調整 R-squared 在模型比較中的重要性，這讓我對模型評估有瞭更深刻的理解。更讓我驚喜的是，本書對“決策”部分的詳盡論述。作者認為，預測的價值最終體現在其對決策的支持能力上。因此，本書花瞭大量的篇幅來探討如何將預測結果與決策目標相結閤，如何進行成本效益分析，以及如何管理和規避預測中的風險。書中提齣的各種決策模型和優化方法，為我提供瞭解決實際問題的有力工具，讓我能夠更自信地做齣數據驅動的決策。

評分☆☆☆☆☆

這本書挺好的，希望以後做得更好

評分☆☆☆☆☆

可以！！？？！！！！！！！！！

評分☆☆☆☆☆

在京東購物，杠杠的。

評分☆☆☆☆☆

好！

評分☆☆☆☆☆

還沒看，有點髒。。。。。

評分☆☆☆☆☆

全新正版，印刷質量很好，

評分☆☆☆☆☆

可以！！？？！！！！！！！！！

評分☆☆☆☆☆

印刷質量不錯是正版

評分☆☆☆☆☆

這本書挺好的，希望以後做得更好