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  • 商务统计学基础 从不确定性到人工智能 王汉生,王菲菲 著 经管、励志 文轩网
  • 新华书店正版
    • 作者: 王汉生 王菲菲著
    • 出版社: 北京大学出版社
    • 出版时间:2023-02-01 00:00:00
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         https://product.suning.com/0070067633/11555288247.html

     

    商品参数
    • 作者: 王汉生 王菲菲著
    • 出版社:北京大学出版社
    • 出版时间:2023-02-01 00:00:00
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 字数:403000
    • 页数:342
    • 开本:16开
    • 装帧:平装
    • ISBN:9787301336878
    • 国别/地区:中国
    • 版权提供:北京大学出版社

    商务统计学基础 从不确定性到人工智能

    作  者:王汉生,王菲菲 著
    定  价:89
    出 版 社:北京大学出版社
    出版日期:2023年03月01日
    页  数:344
    装  帧:平装
    ISBN:9787301336878
    主编推荐

    入门级统计学教程:融合大量情景案例,轻松理解统计知识;零基础起步商务统计,培养数据价值思维

    内容简介

    在大数据时代背景下,统计学作为数据分析领域的基础,被应用于各行各业,其方法发挥着重要作用。为了更广泛地普及统计学知识,培养更多的统计学人才,本书应运而生。
    作为入门级图书,本书内容安排如下。第1章从不确定性出发,讲述统计学和不确定性的关系,以及统计学中用于描述不确定性的各种概率模型。第2章是参数估计,系统讲述统计学中矩估计和极大似然估计两种常用的参数估计方法,并基于两种方法介绍各种常见概率分布中参数的点估计和区间估计。第3章是假设检验,首先从不确定性的角度探讨实际中的各种决策问题,帮助读者理解假设检验的思想和应用场景,然后系统介绍假设检验的方法论及各种常见推广。第4章是回归分析,首先介绍回归分析的思想和广泛的应用场景,然后系统地介绍各类常用模型,从线性回归到广义线性回归,最终落脚到两种机器学习算法(决策树、神经网络)。
    本书特别强调实际应用,因此各个章节都辅以大量的null

    作者简介

    王汉生 王菲菲 ---------------------------- 王汉生,北京大学光华管理学院商务统计与经济计量系,教授,博导,系主任。1998年北京大学数学学院概率统计系本科毕业,2001年美国威斯康星大学麦迪逊分校统计系博士毕业。2003年加入光华至今。国家杰出青年基金获得者,全国工业统计学教学研究会青年统计学家协会创始会长,美国统计学会(ASA)Fellow,国际统计协会(ISI)Elected Member,英国皇家统计协会(RSS)、美国数理统计协会(IMS)、泛华国际统计协会(ICSA)的当选会员。著有《数据思维》《数据资产论》(中国人民大学出版社出版)。 王菲菲,中国人民大学副教授,主要研究方向及代表性成果:感兴趣的研究方向包括文本挖掘、大规模数据分析等,曾在《中国科学(数学)》等国内外高水平期刊发表20余篇文章。

    精彩内容

    目录
    第1章不确定性的描述
    1.1从不确定性出发/002
    1.2连续型数据/012
    1.3正态概率密度/023
    1.4t-分布/037
    1.5指数分布/048
    1.60-1分布/059
    1.7泊松分布/069
    第2章参数估计
    2.1矩估计/081
    2.2极大似然估计/090
    2.3正态分布均值的区间估计/101
    2.4正态分布方差的区间估计/113
    2.5其他分布参数的区间估计/125
    指数分布/125
    0-1分布/129
    泊松分布/131
    一般分布的均值/133
    案例演示/134
    两样本问题/135
    2.6样本量计算/138
    指数分布/145
    泊松分布/147
    0-1分布/149
    一般分布/151
    第3章假设检验
    3.1不确定性与决策/155
    3.2两种不同类型的错误/167
    3.3为什么推翻原假设/180
    3.4关于均值的假设检验问题/188
    3.5假设检验的各种推广/200
    双样本检验/200
    方差检验/204
    双单边检验/209
    3.6假设检验中的p值/213
    3.7假设检验中的样本量计算/222
    单边假设检验/223
    双边假设检验/226
    双单边假设检验/230
    第4章回归分析
    4.1回归分析是什么/237
    4.2数据类型与回归模型/248
    第一式:线性回归/248
    第二式:0-1回归/252
    第三式:定序回归/254
    第四式:计数回归/258
    第五式:生存回归/260
    4.3线性回归模型/266
    案例介绍/266
    描述分析/268
    理论模型/272
    关于残差的讨论/274
    参数估计/275
    假设检验/279
    4.4时间序列模型/283
    4.50-1回归模型/297
    案例介绍/297
    描述分析/299
    模型描述/302
    参数估计与统计推断/306
    4.6决策树模型/311
    4.7神经网络模型/322

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