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  • 正版新书]统计至简 概率统计全彩图解+微课+Python编程姜伟生978
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    • 作者: 姜伟生著 | 姜伟生编 | 姜伟生译 | 姜伟生绘
    • 出版社: 清华大学出版社
    • 出版时间:2023-10-01
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    • 作者: 姜伟生著| 姜伟生编| 姜伟生译| 姜伟生绘
    • 出版社:清华大学出版社
    • 出版时间:2023-10-01
    • 版次:1
    • 印次:2
    • 字数:1260000
    • 页数:620
    • 开本:16开
    • ISBN:9787302643562
    • 版权提供:清华大学出版社
  • 作者: 姜伟生
  • 著: 姜伟生 译
  • 装帧: 平装
  • 印次: 2
  • 定价: 258
  • ISBN: 9787302643562
  • 出版社: 清华大学出版社
  • 开本: 16开
  • 印刷时间: 暂无
  • 语种: 暂无
  • 出版时间: 2023-10-01
  • 页数: 620
  • 外部编号: 庄村57859
  • 版次: 1
  • 成品尺寸: 暂无
  • 绪论 1

    第1板块 统计 5

    第1章 概率统计全景 7

    1.1 推荐数学工具:一个线性代数小测验 8

    1.2 统计描述 9

    1.3 概率 10

    1.4 高斯 16

    1.5 随机 19

    1.6 频率派 19

    1.7 贝叶斯派 20

    1.8 椭圆三部曲 21

    第2章 统计描述 23

    2.1 统计两大工具:描述、推断 25

    2.2 直方图:单特征数据分布 26

    2.3 散点图:两特征数据分布 31

    2.4 有标签数据的统计可视化 33

    2.5 集中度:均值、质心 36

    2.6 分散度:极差、方差、标准差 38

    2.7 分位:四分位、百分位等 40

    2.8 箱型图:小提琴图、分布散点图 42

    2.9 中心距:均值、方差、偏度、峰度 44

    2.10 多元随机变量关系:协方差矩阵、相关性系数矩阵 47

    第2板块 概率 49

    第3章 古典概率模型 51

    3.1 无处不在的概率 52

    3.2 古典概率:离散均匀概率律 56

    3.3 回顾:杨辉三角和概率 64

    3.4 事件之间的关系:集合运算 65

    3.5 条件概率:给定部分信息做推断 67

    3.6 贝叶斯定理:条件概率、边缘概率、联合概率关系 70

    3.7 全概率定理:穷举法 73

    3.8 独立、互斥、条件独立 76

    第4章 离散随机变量 79

    4.1 随机:天地不仁,以万物为刍狗 80

    4.2 期望值:随机变量的可能取值加权平均 89

    4.3 方差:随机变量离期望距离平方的平均值 91

    4.4 累积分布函数(CDF):累加 94

    4.5 二元离散随机变量 95

    4.6 协方差、相关性系数 97

    4.7 边缘概率:偏求和,相当于降维 100

    4.8 条件概率:引入贝叶斯定理 101

    4.9 独立性:条件概率等于边缘概率 104

    4.10 以鸢尾花数据为例:不考虑分类标签 107

    4.11 以鸢尾花数据为例:考虑分类标签 116

    4.12 再谈概率1:展开、折叠 120

    第5章 离散分布 123

    5.1 概率分布:高度理想化的数学模型 124

    5.2 离散均匀分布:不分厚薄 125

    5.3 伯努利分布:非黑即白 128

    5.4 二项分布:杨辉三角 129

    5.5 多项分布:二项分布推广 132

    5.6 泊松分布:建模随机事件的发生次数 135

    5.7 几何分布:滴水穿石 136

    5.8 超几何分布:不放回 138

    第6章 连续随机变量 141

    6.1 一元连续随机变量 142

    6.2 期望、方差和标准差 145

    6.3 二元连续随机变量 147

    6.4 边缘概率:二元PDF偏积分 149

    6.5 条件概率:引入贝叶斯定理 151

    6.6 独立性:比较条件概率和边缘概率 153

    6.7 以鸢尾花数据为例:不考虑分类标签 154

    6.8 以鸢尾花数据为例:考虑分类标签 162

    第7章 连续分布 171

    7.1 连续均匀分布:离散均匀分布的连续版 172

    7.2 高斯分布:最重要的概率分布,没有之一 173

    7.3 逻辑分布:类似高斯分布 177

    7.4 学生t-分布:厚尾分布 179

    7.5 对数正态分布:源自正态分布 181

    7.6 指数分布:泊松分布的连续随机变量版 183

    7.7 卡方分布:若干IID标准正态分布平方和 184

    7.8 F-分布:和两个服从卡方分布的独立随机变量有关 185

    7.9 Beta分布:概率的概率 187

    7.10 Dirichlet分布:多元Beta分布 190

    第8章 条件概率 197

    8.1 离散随机变量:条件期望 198

    8.2 离散随机变量:条件方差 204

    8.3 离散随机变量的条件期望和条件方差:以鸢尾花为例 206

    8.4 连续随机变量:条件期望 215

    8.5 连续随机变量:条件方差 216

    8.6 连续随机变量:以鸢尾花为例 217

    8.7 再谈如何分割“1” 221

    第3板块 高斯 229

    第9章 一元高斯分布 231

    9.1 一元高斯分布:期望值决定位置,标准差决定形状 232

    9.2 累积概率密度:对应概率值 234

    9.3 标准高斯分布:期望为0,标准差为1 236

    9.4 68-95-99.7 法则 239

    9.5 用一元高斯分布估计概率密度 243

    9.6 经验累积分布函数 244

    9.7 QQ图:分位-分位图 245

    9.8 从距离到一元高斯分布 249

    ……

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