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商品簡介
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在大數據時代背景下，統計學作為數據分析領域的基礎，被應用於各行各業，其方法發揮著重要作用。為了更廣泛地普及統計學知識，培養更多的統計學人才，本書應運而生。
作為入門級圖書，本書內容安排如下。第1章從不確定性出發，講述統計學和不確定性的關係，以及統計學中用於描述不確定性的各種概率模型。第2章是參數估計，系統講述統計學中矩估計和極大似然估計兩種常用的參數估計方法，並基於兩種方法介紹各種常見概率分佈中參數的點估計和區間估計。第3章是假設檢驗，首先從不確定性的角度探討實際中的各種決策問題，幫助讀者理解假設檢驗的思想和應用場景，然後系統介紹假設檢驗的方法論及各種常見推廣。第4章是回歸分析，首先介紹回歸分析的思想和廣泛的應用場景，然後系統地介紹各類常用模型，從線性回歸到廣義線性回歸，最終落腳到兩種機器學習算法(決策樹、神經網絡)。
本書特別強調實際應用，因此各個章節都輔以大量的實際案例，在介紹統計學基礎知識的同時培養讀者使用統計學方法解決實際問題的能力。
作為入門級圖書，本書內容安排如下。第1章從不確定性出發，講述統計學和不確定性的關係，以及統計學中用於描述不確定性的各種概率模型。第2章是參數估計，系統講述統計學中矩估計和極大似然估計兩種常用的參數估計方法，並基於兩種方法介紹各種常見概率分佈中參數的點估計和區間估計。第3章是假設檢驗，首先從不確定性的角度探討實際中的各種決策問題，幫助讀者理解假設檢驗的思想和應用場景，然後系統介紹假設檢驗的方法論及各種常見推廣。第4章是回歸分析，首先介紹回歸分析的思想和廣泛的應用場景，然後系統地介紹各類常用模型，從線性回歸到廣義線性回歸，最終落腳到兩種機器學習算法(決策樹、神經網絡)。
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