管理中的統計學 李茜 9787313293145 【台灣高等教育出版社】

作者簡介
李茜，上海外國語大學國際工商管理學院副教授、博士生導師，復旦大學管理學博士，一直致力於戰略管理、可持續發展、跨國公司管理相關研究，取得一系列重要研究成果。主持國家自然科學基金、教育部人文社科等國家和省部級項目，完成政府和企業多個橫向課題；在國內外頂級期刊發表高水平論文20餘篇。

目錄

上篇 數理統計基礎
第1章 概述
1 1 引言
1 2 統計分析的理論基礎
1 3 統計學在管理領域的應用
1 4 統計數據的搜集
第2章 統計量及其抽樣分佈
2 1 統計量
2 2 統計量分佈
2 3 統計三大分佈
2 4 中心極限定理和樣本均值的抽樣分佈
2 5 樣本比例的抽樣分佈
2 6 兩總體樣本均值之差的分佈
2 7 兩總體樣本比例之差的分佈
2 8 樣本方差的分佈
第3章 參數估計和假設檢驗
3 1 參數估計的基本原理
3 2 單一總體參數的區間估計
3 3 兩個總體參數的區間估計
3 4 假設檢驗的基本問題
3 5 一個總體參數的檢驗
3 6 兩個總體參數的檢驗
中篇 核心統計模型
第4章 回歸分析
4 1 變量間關係的度量
4 2 一元線性回歸
4 3 殘差分析
4 4 多元線性回歸模型
4 5 多元回歸方程的擬合優度
4 6 顯著性檢驗
4 7 多重共線性
第5章 方差分析
5 1 方差分析引論
5 2 單因素方差分析
5 3 無交互作用的雙因素方差分析
5 4 有交互作用的雙因素方差分析
第6章 廣義線性模型
6 1 廣義線性模型的基本理論和方法
6 2 Logistic回歸的方法及步驟
第7章 主成分和因子分析
7 1 主成分分析的基本原理
7 2 總體主成分及其性質
7 3 因子分析的基本原理
7 4 因子分析的求解
7 5 因子分析的示例
第8章 聚類分析
8 1 聚類分析的基本原理
8 2 系統聚類法
8 3 K-均值聚類
第9章 判別分析
9 1 判別分析的基本原理
9 2 距離判別
9 3 貝葉斯判別
9 4 費歇判別
下篇 大數據分析前沿
第10章 數據挖掘導論
10 1 數據挖掘概念
10 2 數據挖掘的過程
10 3 數據挖掘的常用方法
第11章 支持向量機
11 1 分類間隔
11 2 核函數
11 3 軟間隔和鬆弛變量的替代損失函數
第12章 樸素貝葉斯
12 1 貝葉斯決策論
12 2 極大似然估計
12 3 樸素貝葉斯分類器
第13章 決策樹
13 1 決策樹的基本原理
13 2 信息增益和ID3算法
13 3 增益比例和C4 5算法
第14章 人工神經網絡
14 1 人工神經網絡的基本原理
14 2 神經元
14 3 單層神經網絡（感知器）
14 4 兩層神經網絡（多層感知器）
14 5 多層神經網絡（深度學習）
14 6 其他常見神經網絡
參考文獻

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。