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统计学基础 版权信息
- ISBN：9787040583557
- 条形码：9787040583557 ; 978-7-04-058355-7
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>>
统计学基础 本书特色
★数据科学是一门新兴的正在发展的交叉科学，是研究如何有效地收集、整理、分析和利用数据的科学。数据科学需要创新的思维，并且需要综合地运用分析、建模、统计与计算的方法。 ——马志明 ★数据科学是非常贴近被会经济生活的科学，是数字经济的基础和技术支撑，是当代科学方法论的集中体现。在信息化社会，数据科学既应该是一个人的素养，也应该是一个人应掌握的技能，更是解决数据相关问题的利器。 ——徐宗本 ★数据科学是针对大数据的共性，解决大数据应用对系统和分析带来的挑战的科学。它为人工智能提供科学燃料和技术指导，为经济发展、健康医疗、科学发现、技术创新、商业管理、政府决策等带来信息能源和发展引擎。 ——范剑青
统计学基础 内容简介
《统计学基础》是为数据科学与大数据技术专业编写的统计学基础课教材，主要内容包括探索性数据分析、统计推断的估计方法、统计假设检验、数据获取与抽样调查、试验设计与因果推断简介等。 《统计学基础》首先从统计的基本规范谈起，讲述数据的信息汇总，并直观呈现；然后讲述统计推断内容，将数据提升到分布层面；*后讲述获取数据的两种方式，并嵌入因果推断知识。内容丰富，富有数据科学时代气息。 《统计学基础》可作为高等学校数据科学专业、统计学类相关专业本科生统计学课程教材或教学参考书，也可供从事大数据分析、人工智能、统计学、机器学习、图像和信号处理、计量经济学等领域的科技工作者参考。
统计学基础 目录
**章 探索性数据分析
1.1 如何看数据
1.1.1 与数据相关的基本概念
1.1.2 统计学规范
1.1.3 数据预处理
1.2 描述性统计
1.2.1 单变量情况
1.2.2 多变量情况
1.2.3 回归与曲线拟合
1.3 数据可视化
1.3.1 数据可视化的概念与规范
1.3.2 单变量的数据可视化
1.3.3 变量间关系的数据可视化
1.3.4 一份完整的分析报告
习题一
第二章 统计推断中的估计方法
2.1 概率论基础
2.1.1 概率模型
2.1.2 随机变量
2.1.3 随机变量的数字特征
2.2 统计量的分布
2.2.1 统计量及其分布
2.2.2 一般总体的渐近分布
2.3 点估计与区间估计
2.3.1 参数估计的基本概念
2.3.2 矩估计、 似然估计、M-估计以及迭代算法
2.3.3 点估计的评价准则
2.3.4 区间估计
2.4 贝叶斯方法
2.4.1 贝叶斯推断
2.4.2 先验的选择
2.4.3 两个例子
2.5 自助法
2.5.1 非参数自助法与参数自助法
2.5.2 利用自助法估计统计量精度
2.5.3 自助法在机器学习中的应用
习题二
第三章 统计假设检验
3.1 假设检验问题概述
3.1.1 费希尔显著性检验思想
3.1.2 基本概念
3.1.3 p值
3.2 正态总体参数的检验
3.2.1 均值检验
3.2.2 方差检验
3.2.3 两样本情形
3.3 NP引理和 功效检验
3.3.1 基本概念
3.3.2 NP引理
3.3.3 一致 功效检验
展开全部
统计学基础 作者简介
郭建华，东北师范大学教授、博士生导师、副校长。现任中国现场统计研究会理事长、国务院学位委员会学科评议组统计学科召集人，教育部科技委委员。国家杰出青年科学基金获得者，国际数理统计学会（IMS）会士，国际统计学会（ISI）推选会员。曾担任著名期刊JASA、《统计研究》等的编委。研究方向为统计机器学习、生物统计学、统计因果推断等。 姚方，国家高层次专家，北京大学讲席教授、统计科学中心主任。国际数理统计学会（IMS）会士，美国统计学会（ASA）会士。主要从事统计学与数据科学及其在复杂结构大数据分析中的应用等方面的研究。2014年获加拿大数学会与统计学会联合颁发的CRM-SSC奖，曾担任The Canadian Journal of Statistics主编以及JASA、AOS等的编委。 邹长亮，南开大学统计与数据科学学院教授、统计研究院院长。国家杰出青年科学基金获得者，教育部科技委委员、全国应用统计专业硕士教学指导委员会委员。曾获“全国百篇优秀博士论文”“钟家庆数学奖”，天津市自然科学一等奖和霍英东教育基金会高校青年教师一等奖等，连续入选爱思唯尔（Elsevier）“中国高被引学者”。 邓柯，清华大学统计学研究中心执行主任、长聘副教授，中国现场统计研究会计算统计分会理事长、中国青年统计学家协会副会长、中国人工智能学会智慧医疗专委会副主任委员、北京智源人工智能研究院研究员。主要从事贝叶斯统计、因果推断、机器学习等方面的研究。入选国家离层次人才计划，研究成果获国际华人数学家大会论文奖。
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