统计预测与决策 陈华友 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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陈华友 著

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• 统计预测
• 决策分析
• 时间序列分析
• 回归分析
• 概率统计
• 运筹学
• 管理科学
• 预测方法
• 数据分析
• 陈华友

店铺： 北京群洲文化专营店

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030569943

商品编码：29772814192

包装：平装

出版时间：2018-04-01

基本信息

书名：统计预测与决策

定价：59.00元

作者：陈华友

出版社：科学出版社

出版日期：2018-04-01

ISBN：9787030569943

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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内容提要

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本书主要介绍常用的统计预测与决策方法。统计预测方法主要包括定性统计预测、统计回归预测、时间序列分解法和趋势外推法、马尔可夫预测、平稳时间序列预测、模糊时间序列预测、灰色系统预测、神经网络预测和组合预测方法；决策方法主要包括不确定型决策、风险型决策、多目标决策和序贯决策等。本书注重阐述统计预测与决策模型的基本原理和方法，使之具有的系统性和新颖性；同时也介绍了各类模型的特点和适用范围，并给出应用案例，突出学以致用。另外，每章都配有适量的习题，部分习题具有的拓展性。

目录

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作者介绍

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文摘

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序言

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好的，这里为您呈现一份关于一本虚构图书的详细简介，该书聚焦于现代商业环境下的决策科学与数据驱动策略，内容涵盖数据挖掘、风险评估、优化模型以及战略规划等核心领域。 --- 图书名称：《数据驱动的商业智慧：现代决策科学与应用策略》 作者： 李明 教授 出版社： 远景出版集团 出版年份： 2024年 内容概述 在全球商业环境日益复杂、信息爆炸的今天，仅凭经验或直觉进行决策已是步履维艰。《数据驱动的商业智慧：现代决策科学与应用策略》一书，旨在为企业管理者、数据分析师以及决策科学的研究者提供一套系统、前沿且极具实操性的决策框架。本书深度融合了统计学、运筹学、行为经济学以及信息技术的前沿成果，将复杂的理论模型转化为企业在市场竞争、资源配置、风险控制和战略转型中的实用工具。 本书的核心理念在于：优秀决策的本质，是对不确定性的有效管理与对潜在价值的精准捕捉。 我们相信，数据是理解不确定性的基础，而科学的模型是实现最优决策的桥梁。 核心章节与内容详述 全书共分为六大部分，二十章内容，结构严谨，逻辑清晰。 第一部分：决策科学的理论基石与数据基础 (Foundations) 本部分着重于为读者打下坚实的理论基础，解释为何在现代企业管理中，决策科学已成为不可或缺的核心竞争力。 第一章：从直觉到量化：现代决策范式的转型。 探讨信息时代决策环境的特征，分析传统决策模式的局限性，引入理性决策、有限理性与群体智慧的辩证关系。重点阐述了决策过程的标准化流程模型，包括问题界定、信息收集、方案生成、评估选择与执行反馈。 第二章：决策所需数据的获取、清洗与结构化。 详细介绍了高质量数据在决策中的决定性作用。内容涵盖大数据源的整合（如传感器数据、社交媒体流、交易记录等）、数据治理的原则、异常值处理技术，以及如何构建“决策就绪型”数据库。本章强调了数据质量对后续模型准确性的影响。 第三章：不确定性、风险与概率思维的构建。 深入解析了风险度量的方法，区分了已知风险、可计算风险与未知风险（黑天鹅事件）。通过贝叶斯推理、蒙特卡洛模拟等工具，教授读者如何量化和可视化不确定性，从而在信息不完全的情况下做出稳健的选择。 第二部分：预测分析与模型构建 (Predictive Modeling) 本部分聚焦于如何利用历史数据预测未来趋势，是实现前瞻性决策的关键。 第四章：时间序列分析在需求预测中的应用。 详细讲解了ARIMA、GARCH模型在金融时间序列和库存需求预测中的应用。特别关注了季节性、周期性因子对预测精度的影响及校正方法。 第五章：回归分析的深度拓展：从线性到非线性。 超越基础线性回归，系统介绍广义加性模型（GAMs）、Lasso与Ridge回归在特征选择中的优势。案例聚焦于客户流失率预测和定价弹性分析。 第六章：机器学习赋能的分类与聚类决策。 介绍支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）在客户分群、欺诈检测等二元决策问题中的实践。讨论了模型的可解释性（XAI）在商业决策中的重要性，确保模型输出的“可信度”。 第七章：高级预测：深度学习在复杂系统中的潜力。 探讨循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）在处理文本情感分析和复杂供应链预测中的应用，侧重于如何将这些尖端技术落地到企业日常运营中。 第三部分：优化决策与资源配置 (Optimization & Allocation) 本部分是本书的实操核心，重点在于如何基于预测结果，制定出资源利用率最高的行动方案。 第八章：线性规划与整数规划的实战。 详细解析单纯形法、内点法等求解算法，并结合实际案例演示生产计划优化、物流路径规划（TSP问题）和混合整数规划在排班调度中的应用。 第九章：动态规划与决策树的序列优化。 阐述动态规划如何解决具有阶段依赖性的决策问题，例如库存的最优补货策略和多阶段项目投资决策。重点在于识别子问题的最优结构。 第十章：排队论与服务系统优化。 将决策理论应用于客户服务、呼叫中心管理和生产线平衡。讲解M/M/1、M/G/c等经典排队模型，帮助管理者平衡服务质量与运营成本。 第十一章：随机优化与鲁棒性设计。 针对模型参数存在不确定性的情况，引入随机规划和两阶段优化方法，确保决策方案在多种未来情景下都能保持较好的绩效。 第四部分：决策评估与风险管理 (Evaluation and Risk) 本部分强调了决策的有效性评估，以及在压力情景下进行压力测试的重要性。 第十二章：决策树与效用理论的量化评估。 介绍决策树在多属性决策分析（MCDA）中的构建与求解，重点阐述如何将非货币化的因素（如品牌声誉、员工满意度）纳入效用函数进行量化比较。 第十三章：情景分析与敏感性测试。 教授如何构建“最好、最坏、最可能”三种情景，并通过敏感性分析来识别哪些变量对最终决策结果的影响最大，从而集中资源进行关键变量的准确估计。 第十四章：投资组合理论与风险分散决策。 结合现代投资组合理论（MPT），讨论如何利用相关性矩阵来优化企业在不同业务线或资产上的资源分配，实现风险调整后的最优回报。 第五部分：行为决策与群体智慧 (Behavioral Insights) 本书认识到决策者并非完全理性的，因此引入行为科学的视角。 第十五章：有限理性与认知偏差对决策的影响。 深入探讨锚定效应、损失厌恶、过度自信等常见认知偏差，并提供在组织层面设计“防偏差”流程的机制。 第十六章：群体决策的流程设计与激励机制。 研究如何通过德尔菲法、头脑风暴优化以及技术辅助工具，有效整合专家意见，避免“群体迷思”，提升集体决策的质量。 第六部分：战略决策与未来展望 (Strategy and Future) 第十七章：博弈论在竞争策略中的应用。 讲解囚徒困境、纳什均衡等基本概念，并将其应用于市场进入策略、定价博弈和合作联盟的形成与瓦解分析。 第十八章：决策系统的集成与企业级部署。 讨论如何将上述分散的模型和分析工具集成到一个统一的“智能决策支持系统”（IDSS）中，实现从数据采集到执行反馈的闭环管理。 第十九章：决策伦理与社会责任的量化考量。 探讨在数据驱动决策中可能出现的公平性（Fairness）和透明度（Transparency）问题，并提出量化评估企业决策对社会影响的框架。 第二十章：新兴技术对决策科学的重塑。 展望量子计算、联邦学习等技术在未来优化和预测领域的颠覆性潜力，引导读者持续关注决策科学的迭代方向。 本书的独特价值 本书并非停留在理论的堆砌，而是深度聚焦于“如何做”。每一章均配有详细的案例分析（取自跨行业的真实商业场景，如零售库存优化、金融风控建模、能源调度等）和步骤指南，旨在使读者能够立刻将所学知识转化为实际的商业价值。本书特别强调模型的解释性，确保管理者能够理解“为什么”系统推荐该决策，而非盲目相信“黑箱”输出，从而建立起人机协同的最高效决策模式。 目标读者： 企业中高层管理者（CEO, COO, CFO等） 数据分析部门负责人与资深分析师 运筹学、应用统计学专业的研究生与教师 致力于提升决策效率和风险管理能力的业务专业人士

评分☆☆☆☆☆

坦率地说，市面上关于统计学的书籍汗牛充栋，但真正能将“预测”和“决策”这两个核心环节紧密耦合的，却凤毛麟角。这本书的独特之处就在于它构建了一个完整的闭环系统。它没有把预测当成终点，而是清晰地指明了，预测的价值在于服务于后续的资源分配和战略制定。我尤其欣赏书中对于“决策树”和“风险评估”那部分的论述，它将不确定性这个难题，转化成了可以量化的指标。在我们的库存管理环节，过去常常因为对未来需求的不确定性而导致积压或缺货，这本书提供的方法论，让我可以更科学地设置安全库存水平，将“拍脑袋”的经验判断，升级为基于概率分布的理性选择。更让我惊喜的是，书中还探讨了如何处理高维数据和多重共线性等“疑难杂症”，这些都是我在实际建模中经常遇到的‘拦路虎’。作者给出的建议非常具有实操性，比如如何通过主成分分析来降低模型的复杂度和过拟合风险，这些技巧我回去马上就在自己的模型中进行了复盘和应用，感觉数据模型的“健壮性”有了质的飞跃。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和装帧质量也值得称赞，这对于需要反复查阅的工具书来说至关重要。内页的纸张选择适中，墨色清晰，长时间阅读眼睛也不会感到疲劳。更重要的是，书中大量的图表和流程图制作得非常精良，它们不仅仅是图解文字的辅助，本身就构成了信息传递的重要载体。例如，书中用一个复杂流程图清晰地梳理了从数据清洗到模型验证的每一个步骤，每个节点的输入和输出都标注得一清二楚，这简直是团队新成员培训的绝佳教材。我发现，很多统计教材在代码示例方面做得比较随意，但这本书在这方面做得非常严谨，它没有直接嵌入特定的编程语言代码，而是用一种更普适的数学语言来描述算法的逻辑，这使得这本书的生命周期更长，不会因为某个软件版本的更新而迅速过时。它聚焦于“道”，而非“术”的细节，这才是优秀工具书的关键所在。我甚至将其中几个关键的公式推导过程打印出来，贴在了工位旁，方便随时回顾和校准自己的思维模式。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的感觉是，它不仅仅是一本教科书，更像是一份沉淀了多年行业智慧的“行动指南”。它不要求读者具备深厚的数学功底，但它强烈地鼓励读者建立一种基于数据的“怀疑精神”和“探究欲望”。作者在描述如何进行模型诊断时，那种近乎苛刻的要求，让我明白，一个看似完美的模型，背后可能隐藏着巨大的风险。书中关于残差分析和模型稳健性测试的部分，我用了近一周的时间去深入消化，它让我开始重新审视过去那些“看似有效”但“解释力不足”的模型。它引导我从“能跑起来”到“跑得对、跑得稳”的转变。特别是关于贝叶斯方法的引入，虽然篇幅相对有限，但其视角为我打开了另一个看待不确定性的窗口，提示我在信息不完全的情况下，如何利用先验知识来优化当前的预测。总而言之，这本书的价值在于，它提供了一套完整的、可迭代的统计决策体系，而不是零散的知识点堆砌，对于任何希望提升决策科学性的专业人士来说，都无疑是一笔值得的投资。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书的时候，我就被它封面的设计吸引了，那种沉稳又不失现代感的风格，让我对里面的内容充满了期待。作为一名长期在业务一线摸爬滚打的市场分析师，我深知数据在决策过程中的重要性，但往往理论和实践之间总有一道难以逾越的鸿沟。这本书，从我翻开第一页开始，就展现出一种务实的气质。它没有过多纠缠于那些高深的数学推导，而是更注重如何将统计工具箱里的那些“利器”应用到实际的商业场景中去。我特别欣赏作者在讲解每一个模型时，都会配上贴近真实案例的分析过程，仿佛在手把手地教你如何庖丁解牛般地解构复杂问题。比如在处理时间序列预测时，书中对于季节性、趋势性的分解讲解得极其透彻，让我茅塞顿开，原来那些看似难以捉摸的市场波动，背后竟有如此清晰的规律可循。读完关于回归分析的那几个章节，我立刻着手优化了我们部门原有的销售预测流程，效果立竿见影，准确率提升了不止一个档次。这本书更像是我的一个资深导师，随时待命，为我提供清晰的思路和可靠的方法论支撑。它提供的不是冷冰冰的公式，而是解决实际难题的一套完整思维框架。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙事节奏把握得非常好，读起来完全没有那种枯燥的学术气息，更像是跟随一位经验丰富的向导，深入一片充满宝藏的统计迷宫。我常常在阅读时，会被书中那种深入浅出的表达方式所打动。作者在阐述一些相对抽象的概念时，总能找到极具画面感的比喻来辅助理解，这对于我这种非科班出身、但又对数据驱动决策有强烈需求的管理者来说，简直是福音。举个例子，对于“假设检验”这个我过去一直头疼的概念，书中通过一个关于新药疗效的生动故事，将“原假设”和“备择假设”的对立统一关系描绘得淋漓尽致，让我瞬间明白了我们日常A/B测试背后真正的统计学意义。它不仅仅停留在“如何做”的层面，更深入探讨了“为什么这样做”的逻辑根源。这种对底层逻辑的深挖，极大地增强了我对模型结果的信心，也让我学会了如何更批判性地去看待那些从外部“借用”过来的统计结论。每读完一章，我都有种豁然开朗的感觉，觉得自己的分析视角被拓宽了好几个维度。这本书真正教会我的，是如何用统计学的语言，去和业务世界进行高效的对话。