創新統計思維-讓數據說話 呂書龍 9787121468100 【台灣高等教育出版社】
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物品所在地：中國大陸
原出版社：電子工業
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| *數量非實際在台庫存 *完成訂單後正常情形下約兩周可抵台。 *本賣場提供之資訊僅供參考，以到貨標的為實際資訊。 印行年月：202312*若逾兩年請先於私訊洽詢存貨情況，謝謝。 台灣(台北市)在地出版社，每筆交易均開具統一發票，祝您中獎最高1000萬元。 書名：創新統計思維-讓數據說話 ISBN：9787121468100 出版社：電子工業 著編譯者：呂書龍 頁數：336 所在地：中國大陸 *此為代購商品 書號：1604080 可大量預訂，請先連絡。 內容簡介 本書遵循統計研究的思維特點，提出了工具思維、直觀思維、隨機思維、發散思維、探究思維、優化思維、工程思維與決策思維8種思維，並配套相應的問題結合R軟體展開探討。本書具有兩個特點：一個是聚焦問題驅動和方法研究，將內容集中在學科基本問題的統計研究與隨機模擬上；另一個是聚焦數據驅動和模型研究，將內容集中在實際問題的統計建模與數據處理上。 本書可作為高等院校理工、經濟、統計、管理等高年級本科生、碩士和博士研究生學習統計計算及應用概率統計等相關課程的教材，也可以作為相關學科和工程技術人員的參考書。目錄 第1章 工具思維：R語言是一把利器1 1 為何選擇R語言 1 2 如何學習R語言 1 2 1 學習R語言的五點小建議 1 2 2 RGui軟體的初步使用 1 3 R語言的語法注意點 1 4 R語言的數據類型與輸入/輸出 1 4 1 數據類型 1 4 2 輸入/輸出 1 5 R語言的流程式控制制與執行效率 1 5 1 分支控制 1 5 2 循環控制 1 6 R語言的表達式與環境 1 6 1 R語言的表達式 1 6 2 R語言的運行環境 1 7 R語言的函數設計 1 7 1 函數的定義 1 7 2 帶特殊參數的函數 1 7 3 嵌套函數 1 7 4 遞歸函數 1 7 5 關於腳本和函數調用 1 7 6 按引用傳遞參數 1 7 7 管道運算 1 8 R語言提供的系列函數與數據集 1 8 1 17個系列函數 1 8 2 內置的數據集 1 9 實例分析——疫情數據的爬取 思考與練習 第2章 直觀思維：數據可視化 2 1 可視化的形式 2 2 比較的可視化 2 2 1 分組報表 2 2 2 分組統計圖 2 2 3 分組多圖 2 2 4 有條件分組繪圖 2 3 佔比的可視化 2 3 1 平麵餅圖與3D餅圖 2 3 2 條形比例圖 2 3 3 金字塔圖 2 4 趨勢的可視化 2 4 1 時間序列 2 4 2 極限相關 2 5 分佈的可視化 2 5 1 數據的位置分佈 2 5 2 數據的形態分佈 2 5 3 數據的空間分佈 2 5 4 數據的降維可視化 2 6 關係的可視化 2 6 1 調和曲線圖與聚類 2 6 2 相關性的可視化 2 6 3 散布圖 2 7 實例分析——人口數據的可視化 思考與練習 第3章 隨機思維：隨機數與隨機模擬 3 1 隨機數發生器 擴展閱讀 3 2 概率極限理論的模擬 3 2 1 大數定律 3 2 2 中心極限定理 3 3 Monte-Carlo隨機模擬方法及應用 3 3 1 圓周率π的估計 3 3 2 函數積分的模擬計算 3 3 3 產品合格率問題 3 3 4 投資決策問題 3 4 樣本獨立同分佈的模擬 3 5 抽樣分佈漸近正態性的模擬 3 5 1 問題描述 3 5 2 求使用正態分佈替代的最小自由度 3 6 抽樣定理的模擬 3 6 1 格里汶科定理 3 6 2 單正態總體的抽樣分佈 3 6 3 雙正態總體的抽樣分佈 3 6 4 非正態總體的抽樣分佈 3 7 混合分佈的模擬 3 8 多維分佈的模擬 3 9 排列組合的抽樣 3 10 實例分析——微信搶紅包 3 10 1 紅包分配演算法 3 10 2 紅包金額的數字特徵 3 10 3 紅包分配的隨機模擬 思考與練習 第4章 發散思維：參數估計問題 4 1 常見點估計方法的比較 4 2 非參數逆向思維估計法 4 3 區間估計的實現方法 4 4 區間估計中的計算問題 4 5 Bootstrap方法 4 6 混合分佈參數的EM估計 4 7 眾數的估計方法 4 8 中位數的區間估計 4 9 經驗分佈函數的區間估計 4 10 參數估計的綜合與模擬 4 11 實例分析——傳染病潛伏期的估計 思考與練習 第5章 探究思維：假設檢驗問題 5 1 檢驗p值的解析 5 2 基於Bootstrap思想的檢驗p值估計法 5 3 假設檢驗與區間估計之間的互推 5 4 基於Q-Q圖的分佈擬合優度檢驗 5 5 同分佈族的直觀檢驗方法 5 6 2χ檢驗法的非常規探討 5 7 基於距離的分佈擬合優度2χ檢驗 5 8 連續總體的獨立性檢驗 5 9 置換檢驗 5 10 實例分析——關於圓周率π的檢驗問題 思考與練習 第6章 優化思維：回歸分析問題 6 1 回歸模型概述 6 2 擬合度的解析 6 3 過擬合的正則化校正 6 4 尋找合適的回歸模型 6 5 組合回歸模型 6 6 分類與回歸 6 6 1 Logistic回歸模型 6 6 2 Probit回歸模型 6 6 3 Poisson計數回歸模型 6 6 4 過度離勢問題 6 7 實例分析——無配對樣本回歸 6 7 1 問題再現 6 7 2 模型構建與應用 思考與練習 第7章 工程思維：圖像處理中的統計問題 7 1 灰度圖像的生成 7 2 灰度圖像的直方圖 7 3 圖像二值化方法 7 3 1 OTSU二值化演算法 7 3 2 K-means聚類二值化演算法 7 4 圖像匹配 7 5 圖像特徵提取 7 5 1 梯度方向直方圖 7 5 2 圖像HOG計算 7 6 初識機器學習 7 7 實例分析——圖像分類 7 7 1 讀取數據集 7 7 2 圖像的描述性統計 7 7 3 機器學習模型 思考與練習 第8章 決策思維：文本挖掘中的統計問題 8 1 中文分詞與詞雲可視化 8 2 分詞的實現演算法 8 3 樸素貝葉斯決策 8 3 1 文本中的貝葉斯概率 8 3 2 概率計算的簡化 8 3 3 實例計算 8 4 實例分析——酒店評價的統計分析 8 4 1 探索性分析 8 4 2 貝葉斯決策 思考與練習 詳細資料或其他書籍請至台灣高等教育出版社查詢，查後請於PChome商店街私訊告知ISBN或書號，我們即儘速上架。 |
