統計預測與決策 9787030569943 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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陳華友 著

圖書標籤:

• 統計學
• 預測
• 決策分析
• 管理科學
• 運籌學
• 數據分析
• 概率論
• 統計建模
• 商業決策
• 風險管理

店鋪： 韻讀圖書專營店

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030569943

商品編碼：29915050482

包裝：平裝

齣版時間：2018-04-01

圖書基本信息
圖書名稱	統計預測與決策	作者	陳華友
定價	59.00元	齣版社	科學齣版社
ISBN	9787030569943	齣版日期	2018-04-01
字數		頁碼
版次	1	裝幀	平裝
開本		商品重量	0.4Kg

內容簡介

本書主要介紹常用的統計預測與決策方法。統計預測方法主要包括定性統計預測、統計迴歸預測、時間序列分解法和趨勢外推法、馬爾可夫預測、平穩時間序列預測、模糊時間序列預測、灰色係統預測、神經網絡預測和組閤預測方法；決策方法主要包括不確定型決策、風險型決策、多目標決策和序貫決策等。本書注重闡述統計預測與決策模型的基本原理和方法，使之具有的係統性和新穎性；同時也介紹瞭各類模型的特點和適用範圍，並給齣應用案例，突齣學以緻用。另外，每章都配有適量的習題，部分習題具有的拓展性。

作者簡介

目錄

編輯推薦

文摘

序言

好的，這是一份關於《統計預測與決策 9787030569943》的圖書簡介，內容將圍繞統計學原理、預測方法和決策製定過程展開，詳述其涵蓋的核心主題與應用領域，力求內容豐富、專業且自然。 --- 圖書簡介：《統計預測與決策》 導論：理解不確定性與優化選擇 在當今這個信息爆炸、變化迅速的時代，無論是企業管理、經濟規劃，還是科學研究和日常生活，麵對的都是充斥著不確定性的復雜環境。如何從海量數據中提煉齣有效信息，如何準確預測未來趨勢，以及如何基於這些預測做齣最優化的決策，是擺在所有決策者麵前的核心挑戰。《統計預測與決策》一書，正是為係統地解決這些關鍵問題而構建的理論與實踐的橋梁。 本書並非僅僅羅列統計公式或算法，而是著重於構建一個完整的、從數據收集到最終決策落地的分析框架。它旨在培養讀者一種“量化思維”，即運用嚴謹的統計學工具來審視現實世界中的隨機性、規律性與因果關係，從而實現從“憑感覺”到“憑數據”的轉變。 第一部分：統計學基礎與數據準備 成功預測和有效決策的前提是紮實的數據基礎和對統計學基本概念的深刻理解。本書首先迴顧瞭概率論和數理統計的核心原理，為後續的進階內容打下堅實的基礎。 數據采集與描述性統計： 我們詳細探討瞭如何設計閤理的抽樣方案以確保數據的代錶性，如何識彆和處理數據中的異常值、缺失值。描述性統計部分，則超越瞭簡單的均值和標準差，深入分析瞭數據的分布形態（如偏度、峰度）、集中趨勢與離散程度，並強調瞭可視化技術（如直方圖、箱綫圖、散點圖矩陣）在初步洞察數據結構中的關鍵作用。 概率分布模型： 書中係統梳理瞭常見的概率分布，包括正態分布、二項分布、泊鬆分布等，並特彆關注瞭它們在實際問題中的適用場景，例如，如何判斷某個過程更適閤用哪種分布進行建模。同時，對大數定律和中心極限定理的深入探討，解釋瞭統計推斷的理論基石。 統計推斷的核心： 推斷性統計是連接樣本與總體的橋梁。本書詳細闡述瞭參數估計（點估計與區間估計）的方法，強調瞭置信區間在量化估計不確定性方麵的價值。假設檢驗部分，則清晰地界定瞭零假設與備擇假設的構建邏輯，並對比瞭 $t$ 檢驗、 $chi^2$ 檢驗、ANOVA（方差分析）等主流檢驗方法的適用條件與操作步驟，確保讀者能夠準確地從數據中得齣可靠的結論。 第二部分：時間序列預測的理論與實戰 在涉及經濟、金融、庫存管理等領域時，數據的觀測往往是按時間順序排列的序列，這要求使用專門的時間序列分析方法。《統計預測與決策》將時間序列分析提升到瞭核心地位。 時間序列的分解與平穩性： 首先，我們學習如何將復雜的時間序列分解為趨勢項、季節項、周期項和隨機波動項。平穩性是許多經典預測模型的先決條件，書中詳盡介紹瞭檢驗序列平穩性的方法（如 ADF 檢驗），以及非平穩序列的差分、對數轉換等預處理技術。 經典預測模型： 從最基礎的移動平均法、指數平滑法（包括一次、二次、三次平滑）講起，本書逐步過渡到更為強大的 ARIMA（自迴歸積分移動平均）模型傢族。對 $AR(p)$、 $MA(q)$、 $ARMA(p,q)$ 模型的結構、識彆（通過 ACF 和 PACF 圖）和參數估計進行瞭詳盡的闡述。對於具有季節性的數據，則重點講解瞭 SARIMA 模型的構建流程。 前沿預測方法與模型選擇： 除瞭經典模型，書中也探討瞭更復雜的時序模型，例如 GARCH 模型在波動率預測中的應用，以及狀態空間模型和卡爾曼濾波的基本思想。在模型比較與選擇方麵，本書引入瞭 AIC、BIC 等信息準則，指導讀者如何科學地在多個候選模型中選齣最優預測工具。最後，通過具體的預測誤差指標（如 RMSE, MAE, MAPE）來評估模型的預測精度，確保決策的可靠性。 第三部分：迴歸分析與多元關係建模 現實世界中的許多現象都不是由單一因素決定的，而是多種變量相互作用的結果。迴歸分析正是揭示和量化這些復雜關係的核心工具。 綫性迴歸的深度剖析： 本部分從最基礎的簡單綫性迴歸開始，擴展到多元綫性迴歸。我們不僅僅關注於最小二乘法的求解，更深入地分析瞭模型假設（如殘差的正態性、同方差性、獨立性）的檢驗，以及如何通過多重共綫性、異方差性等問題診斷來提升模型的穩健性。變量選擇技術，如逐步迴歸法、全子集迴歸，也是本部分的重要內容。 廣義綫性模型（GLM）： 鑒於現實中許多響應變量（如事件發生率、計數數據）不服從正態分布，本書係統介紹瞭廣義綫性模型的框架。重點分析瞭 Logistic 迴歸（用於二元或多元分類預測）和 Poisson 迴歸（用於計數數據預測），並展示瞭如何利用這些模型進行概率預測和風險評估。 非綫性與交互作用： 麵對變量間可能存在的非綫性關係，我們探討瞭多項式迴歸以及如何通過變量變換來近似非綫性結構。此外，交互效應項的引入，使得模型能夠捕捉到兩個或多個變量共同作用時産生的獨特影響，這對於理解復雜的管理和市場動態至關重要。 第四部分：決策製定與風險管理 統計預測的最終價值在於輔助決策。本書的最後一部分，是將統計分析結果轉化為實際行動指南的關鍵環節。 決策樹與分類： 決策樹作為一種直觀且易於解釋的分類和迴歸工具，被詳細介紹。我們探討瞭 ID3、C4.5 和 CART 等算法的原理，以及如何通過信息增益或基尼指數進行節點分裂。此外，隨機森林（Random Forests）和提升（Boosting）等集成學習方法，展示瞭如何通過組閤多個弱分類器來顯著提升預測的穩定性和準確性。 貝葉斯決策理論： 不同於傳統的頻率學派方法，貝葉斯方法將先驗知識與新數據結閤起來進行決策。本書引入瞭貝葉斯定理，並將其應用於決策分析，特彆是風險評估和不確定性下的最優選擇。風險報酬矩陣的構建，以及如何計算期望效用，為決策者提供瞭一種量化風險偏好的框架。 敏感性分析與情景規劃： 任何預測都存在誤差。因此，決策者必須理解預測結果的敏感性。本部分強調瞭敏感性分析的重要性，即考察當關鍵輸入參數發生微小變化時，最終決策結果會發生怎樣的變化。通過構建樂觀、悲觀和基準三種情景，讀者可以係統地評估決策方案在不同未來狀態下的錶現，從而製定齣更具魯棒性的策略。 總結與展望 《統計預測與決策》是一本強調方法論與應用並重的專業著作。它不僅是統計學愛好者的進階讀物，更是麵嚮經濟學、金融學、管理科學、工程技術及公共政策等領域，希望通過數據驅動進行科學決策的專業人士的實用指南。通過對本書內容的掌握，讀者將能夠自信地處理復雜數據、構建可靠的預測模型，並在充滿不確定性的環境中，做齣更具前瞻性和最優化的戰略選擇。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我拿起這本書，更多的是齣於一種對未知領域的探索欲。我一直覺得，我們生活的世界充滿瞭各種各樣的不確定性，而統計學，恰恰是一門研究如何量化和理解這些不確定性的學問。這本書的書名“統計預測與決策”聽起來就充滿瞭挑戰性，也充滿瞭吸引力。我特彆想知道，書中會如何講解那些復雜的統計模型，是會用非常抽象的數學公式，還是會通過生動形象的比喻和圖示來幫助我們理解？我希望它能有一種循序漸進的教學方式，讓像我這樣非專業背景的讀者也能慢慢消化。我尤其關注“預測”這個部分，因為我覺得，能夠對未來做齣相對準確的預測，無論是在個人生活還是工作上，都將是一項極其寶貴的技能。想象一下，如果我能通過學習書中提到的方法，更好地預判市場的走嚮，或者更準確地評估一項投資的風險，那將是多麼令人興奮的事情！我期待這本書能像一位經驗豐富的嚮導，帶領我在浩瀚的統計學海洋中找到屬於自己的航綫，而不是讓我迷失在無邊無際的概念和公式之中。

評分☆☆☆☆☆

當我看到這本書時，腦海裏立刻浮現齣許多我一直想解決的實際問題。我是一名市場研究人員，工作中經常需要處理大量的銷售數據、用戶反饋以及行業報告。如何從這些海量信息中挖掘齣有價值的洞察，並將其轉化為可執行的營銷策略，是我一直努力的方嚮。這本書的標題“統計預測與決策”讓我覺得它正是我所需要的“武林秘籍”。我特彆想知道，書中是如何講解各種統計模型，尤其是那些能夠預測未來趨勢的模型，比如用戶行為的預測，或者市場需求的波動。我希望它能提供一些清晰的步驟和方法，讓我能夠親自上手去構建和應用這些模型。更重要的是，我迫切地希望能夠學習如何將這些預測結果有效地轉化為更明智的“決策”。比如，如何根據預測的市場需求來調整生産計劃，或者如何根據用戶行為預測來優化産品推廣方案。我希望這本書能夠幫助我提升自己的專業技能，讓我能夠更自信地應對工作中遇到的各種挑戰。

評分☆☆☆☆☆

我一直以來都對那些能夠解釋世界運行規律的學問充滿好奇，統計學無疑是其中之一。這本書的名字“統計預測與決策”讓我覺得它觸及瞭科學研究和實際應用的核心。我好奇書中會如何解釋“統計”這一概念，是僅僅停留在數字和概率的層麵，還是會深入探討其背後的哲學和方法論？對於“預測”部分，我尤其感興趣的是如何處理那些看似隨機的現象，並從中提取齣可供參考的趨勢。我一直認為，人類的進步很大程度上源於對未來的洞察和規劃，而統計學無疑是實現這一目標的重要工具。至於“決策”，我希望書中能提供一些能夠將統計分析結果轉化為切實行動的指導，而不僅僅是提供數據分析的工具。我希望這本書能夠引導我思考，如何纔能更客觀、更理性地做齣選擇，避免被主觀臆斷所誤導。我期待通過閱讀這本書，能夠提升我對復雜問題的分析能力，以及在不確定環境中做齣更優決策的能力，讓我的思考和行動都更加有條理和依據。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本書的時候，我剛結束瞭一個項目，正想著如何提升自己的分析能力。之前，我接觸過一些基礎的統計學概念，但總覺得缺乏一個係統性的框架來串聯它們，也無法將理論知識很好地轉化為實際的應用。這本書的標題“統計預測與決策”正好擊中瞭我當前的痛點。我希望它能幫我建立起一個更加紮實的統計學知識體係，尤其是關於“預測”的部分，我非常想瞭解不同的預測模型是如何構建的，以及它們各自的優缺點是什麼。更重要的是，我希望這本書能夠教會我如何基於預測結果做齣更明智的“決策”。在我看來，這纔是統計學真正的價值所在。我期待書中能夠包含一些實際的案例，讓我看到如何將這些統計理論應用到真實世界的復雜問題中，比如如何分析銷售數據來優化營銷策略，或者如何利用曆史數據來預測某種産品的需求量。我希望這本書能給我一些啓發，讓我能夠更好地理解數據背後的意義，並利用這些洞察來指導我的工作，做齣更有效的決策。

評分☆☆☆☆☆

這本書封麵設計我第一眼就吸引住瞭，那種沉靜而又富有力量的藍色調，配閤著簡潔的燙金字體，總能讓人聯想到那些深邃而又充滿智慧的學術殿堂。我平時就對數據分析和模型構建有著濃厚的興趣，雖然不是專業科班齣身，但一直都在嘗試自學相關的知識。當我看到這本書的標題“統計預測與決策”時，心中就湧起一股強烈的渴望，覺得這可能正是我一直在尋找的那本能夠係統性梳理我現有知識，並引領我進入更深層次理解的寶典。我尤其好奇它會如何闡述“決策”這一部分，因為在我看來，數據分析的最終目的就是要服務於更明智的決策，而如何將冰冷的數據轉化為指導我們前進方嚮的燈塔，一直是我思考的重點。我希望這本書能夠提供一些切實可行的方法論，或者是一些經典的案例分析，讓我能夠從中汲取經驗，並在未來的實踐中有所藉鑒。我甚至幻想，這本書裏的某些章節，也許能幫助我理解那些新聞裏經常提到的“大數據時代”的真正含義，以及我們普通人在這個時代如何利用統計學這把“利器”來更好地把握機遇，規避風險。