统计预测与决策 9787030569943 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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陈华友 著

图书标签:

• 统计学
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• 运筹学
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• 统计建模
• 商业决策
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店铺： 韵读图书专营店

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030569943

商品编码：29915050482

包装：平装

出版时间：2018-04-01

图书基本信息
图书名称	统计预测与决策	作者	陈华友
定价	59.00元	出版社	科学出版社
ISBN	9787030569943	出版日期	2018-04-01
字数		页码
版次	1	装帧	平装
开本		商品重量	0.4Kg

内容简介

本书主要介绍常用的统计预测与决策方法。统计预测方法主要包括定性统计预测、统计回归预测、时间序列分解法和趋势外推法、马尔可夫预测、平稳时间序列预测、模糊时间序列预测、灰色系统预测、神经网络预测和组合预测方法；决策方法主要包括不确定型决策、风险型决策、多目标决策和序贯决策等。本书注重阐述统计预测与决策模型的基本原理和方法，使之具有的系统性和新颖性；同时也介绍了各类模型的特点和适用范围，并给出应用案例，突出学以致用。另外，每章都配有适量的习题，部分习题具有的拓展性。

作者简介

目录

编辑推荐

文摘

序言

好的，这是一份关于《统计预测与决策 9787030569943》的图书简介，内容将围绕统计学原理、预测方法和决策制定过程展开，详述其涵盖的核心主题与应用领域，力求内容丰富、专业且自然。 --- 图书简介：《统计预测与决策》 导论：理解不确定性与优化选择 在当今这个信息爆炸、变化迅速的时代，无论是企业管理、经济规划，还是科学研究和日常生活，面对的都是充斥着不确定性的复杂环境。如何从海量数据中提炼出有效信息，如何准确预测未来趋势，以及如何基于这些预测做出最优化的决策，是摆在所有决策者面前的核心挑战。《统计预测与决策》一书，正是为系统地解决这些关键问题而构建的理论与实践的桥梁。 本书并非仅仅罗列统计公式或算法，而是着重于构建一个完整的、从数据收集到最终决策落地的分析框架。它旨在培养读者一种“量化思维”，即运用严谨的统计学工具来审视现实世界中的随机性、规律性与因果关系，从而实现从“凭感觉”到“凭数据”的转变。 第一部分：统计学基础与数据准备 成功预测和有效决策的前提是扎实的数据基础和对统计学基本概念的深刻理解。本书首先回顾了概率论和数理统计的核心原理，为后续的进阶内容打下坚实的基础。 数据采集与描述性统计： 我们详细探讨了如何设计合理的抽样方案以确保数据的代表性，如何识别和处理数据中的异常值、缺失值。描述性统计部分，则超越了简单的均值和标准差，深入分析了数据的分布形态（如偏度、峰度）、集中趋势与离散程度，并强调了可视化技术（如直方图、箱线图、散点图矩阵）在初步洞察数据结构中的关键作用。 概率分布模型： 书中系统梳理了常见的概率分布，包括正态分布、二项分布、泊松分布等，并特别关注了它们在实际问题中的适用场景，例如，如何判断某个过程更适合用哪种分布进行建模。同时，对大数定律和中心极限定理的深入探讨，解释了统计推断的理论基石。 统计推断的核心： 推断性统计是连接样本与总体的桥梁。本书详细阐述了参数估计（点估计与区间估计）的方法，强调了置信区间在量化估计不确定性方面的价值。假设检验部分，则清晰地界定了零假设与备择假设的构建逻辑，并对比了 $t$ 检验、 $chi^2$ 检验、ANOVA（方差分析）等主流检验方法的适用条件与操作步骤，确保读者能够准确地从数据中得出可靠的结论。 第二部分：时间序列预测的理论与实战 在涉及经济、金融、库存管理等领域时，数据的观测往往是按时间顺序排列的序列，这要求使用专门的时间序列分析方法。《统计预测与决策》将时间序列分析提升到了核心地位。 时间序列的分解与平稳性： 首先，我们学习如何将复杂的时间序列分解为趋势项、季节项、周期项和随机波动项。平稳性是许多经典预测模型的先决条件，书中详尽介绍了检验序列平稳性的方法（如 ADF 检验），以及非平稳序列的差分、对数转换等预处理技术。 经典预测模型： 从最基础的移动平均法、指数平滑法（包括一次、二次、三次平滑）讲起，本书逐步过渡到更为强大的 ARIMA（自回归积分移动平均）模型家族。对 $AR(p)$、 $MA(q)$、 $ARMA(p,q)$ 模型的结构、识别（通过 ACF 和 PACF 图）和参数估计进行了详尽的阐述。对于具有季节性的数据，则重点讲解了 SARIMA 模型的构建流程。 前沿预测方法与模型选择： 除了经典模型，书中也探讨了更复杂的时序模型，例如 GARCH 模型在波动率预测中的应用，以及状态空间模型和卡尔曼滤波的基本思想。在模型比较与选择方面，本书引入了 AIC、BIC 等信息准则，指导读者如何科学地在多个候选模型中选出最优预测工具。最后，通过具体的预测误差指标（如 RMSE, MAE, MAPE）来评估模型的预测精度，确保决策的可靠性。 第三部分：回归分析与多元关系建模 现实世界中的许多现象都不是由单一因素决定的，而是多种变量相互作用的结果。回归分析正是揭示和量化这些复杂关系的核心工具。 线性回归的深度剖析： 本部分从最基础的简单线性回归开始，扩展到多元线性回归。我们不仅仅关注于最小二乘法的求解，更深入地分析了模型假设（如残差的正态性、同方差性、独立性）的检验，以及如何通过多重共线性、异方差性等问题诊断来提升模型的稳健性。变量选择技术，如逐步回归法、全子集回归，也是本部分的重要内容。 广义线性模型（GLM）： 鉴于现实中许多响应变量（如事件发生率、计数数据）不服从正态分布，本书系统介绍了广义线性模型的框架。重点分析了 Logistic 回归（用于二元或多元分类预测）和 Poisson 回归（用于计数数据预测），并展示了如何利用这些模型进行概率预测和风险评估。 非线性与交互作用： 面对变量间可能存在的非线性关系，我们探讨了多项式回归以及如何通过变量变换来近似非线性结构。此外，交互效应项的引入，使得模型能够捕捉到两个或多个变量共同作用时产生的独特影响，这对于理解复杂的管理和市场动态至关重要。 第四部分：决策制定与风险管理 统计预测的最终价值在于辅助决策。本书的最后一部分，是将统计分析结果转化为实际行动指南的关键环节。 决策树与分类： 决策树作为一种直观且易于解释的分类和回归工具，被详细介绍。我们探讨了 ID3、C4.5 和 CART 等算法的原理，以及如何通过信息增益或基尼指数进行节点分裂。此外，随机森林（Random Forests）和提升（Boosting）等集成学习方法，展示了如何通过组合多个弱分类器来显著提升预测的稳定性和准确性。 贝叶斯决策理论： 不同于传统的频率学派方法，贝叶斯方法将先验知识与新数据结合起来进行决策。本书引入了贝叶斯定理，并将其应用于决策分析，特别是风险评估和不确定性下的最优选择。风险报酬矩阵的构建，以及如何计算期望效用，为决策者提供了一种量化风险偏好的框架。 敏感性分析与情景规划： 任何预测都存在误差。因此，决策者必须理解预测结果的敏感性。本部分强调了敏感性分析的重要性，即考察当关键输入参数发生微小变化时，最终决策结果会发生怎样的变化。通过构建乐观、悲观和基准三种情景，读者可以系统地评估决策方案在不同未来状态下的表现，从而制定出更具鲁棒性的策略。 总结与展望 《统计预测与决策》是一本强调方法论与应用并重的专业著作。它不仅是统计学爱好者的进阶读物，更是面向经济学、金融学、管理科学、工程技术及公共政策等领域，希望通过数据驱动进行科学决策的专业人士的实用指南。通过对本书内容的掌握，读者将能够自信地处理复杂数据、构建可靠的预测模型，并在充满不确定性的环境中，做出更具前瞻性和最优化的战略选择。

评分☆☆☆☆☆

这本书封面设计我第一眼就吸引住了，那种沉静而又富有力量的蓝色调，配合着简洁的烫金字体，总能让人联想到那些深邃而又充满智慧的学术殿堂。我平时就对数据分析和模型构建有着浓厚的兴趣，虽然不是专业科班出身，但一直都在尝试自学相关的知识。当我看到这本书的标题“统计预测与决策”时，心中就涌起一股强烈的渴望，觉得这可能正是我一直在寻找的那本能够系统性梳理我现有知识，并引领我进入更深层次理解的宝典。我尤其好奇它会如何阐述“决策”这一部分，因为在我看来，数据分析的最终目的就是要服务于更明智的决策，而如何将冰冷的数据转化为指导我们前进方向的灯塔，一直是我思考的重点。我希望这本书能够提供一些切实可行的方法论，或者是一些经典的案例分析，让我能够从中汲取经验，并在未来的实践中有所借鉴。我甚至幻想，这本书里的某些章节，也许能帮助我理解那些新闻里经常提到的“大数据时代”的真正含义，以及我们普通人在这个时代如何利用统计学这把“利器”来更好地把握机遇，规避风险。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我拿起这本书，更多的是出于一种对未知领域的探索欲。我一直觉得，我们生活的世界充满了各种各样的不确定性，而统计学，恰恰是一门研究如何量化和理解这些不确定性的学问。这本书的书名“统计预测与决策”听起来就充满了挑战性，也充满了吸引力。我特别想知道，书中会如何讲解那些复杂的统计模型，是会用非常抽象的数学公式，还是会通过生动形象的比喻和图示来帮助我们理解？我希望它能有一种循序渐进的教学方式，让像我这样非专业背景的读者也能慢慢消化。我尤其关注“预测”这个部分，因为我觉得，能够对未来做出相对准确的预测，无论是在个人生活还是工作上，都将是一项极其宝贵的技能。想象一下，如果我能通过学习书中提到的方法，更好地预判市场的走向，或者更准确地评估一项投资的风险，那将是多么令人兴奋的事情！我期待这本书能像一位经验丰富的向导，带领我在浩瀚的统计学海洋中找到属于自己的航线，而不是让我迷失在无边无际的概念和公式之中。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书的时候，我刚结束了一个项目，正想着如何提升自己的分析能力。之前，我接触过一些基础的统计学概念，但总觉得缺乏一个系统性的框架来串联它们，也无法将理论知识很好地转化为实际的应用。这本书的标题“统计预测与决策”正好击中了我当前的痛点。我希望它能帮我建立起一个更加扎实的统计学知识体系，尤其是关于“预测”的部分，我非常想了解不同的预测模型是如何构建的，以及它们各自的优缺点是什么。更重要的是，我希望这本书能够教会我如何基于预测结果做出更明智的“决策”。在我看来，这才是统计学真正的价值所在。我期待书中能够包含一些实际的案例，让我看到如何将这些统计理论应用到真实世界的复杂问题中，比如如何分析销售数据来优化营销策略，或者如何利用历史数据来预测某种产品的需求量。我希望这本书能给我一些启发，让我能够更好地理解数据背后的意义，并利用这些洞察来指导我的工作，做出更有效的决策。

评分☆☆☆☆☆

我一直以来都对那些能够解释世界运行规律的学问充满好奇，统计学无疑是其中之一。这本书的名字“统计预测与决策”让我觉得它触及了科学研究和实际应用的核心。我好奇书中会如何解释“统计”这一概念，是仅仅停留在数字和概率的层面，还是会深入探讨其背后的哲学和方法论？对于“预测”部分，我尤其感兴趣的是如何处理那些看似随机的现象，并从中提取出可供参考的趋势。我一直认为，人类的进步很大程度上源于对未来的洞察和规划，而统计学无疑是实现这一目标的重要工具。至于“决策”，我希望书中能提供一些能够将统计分析结果转化为切实行动的指导，而不仅仅是提供数据分析的工具。我希望这本书能够引导我思考，如何才能更客观、更理性地做出选择，避免被主观臆断所误导。我期待通过阅读这本书，能够提升我对复杂问题的分析能力，以及在不确定环境中做出更优决策的能力，让我的思考和行动都更加有条理和依据。

评分☆☆☆☆☆

当我看到这本书时，脑海里立刻浮现出许多我一直想解决的实际问题。我是一名市场研究人员，工作中经常需要处理大量的销售数据、用户反馈以及行业报告。如何从这些海量信息中挖掘出有价值的洞察，并将其转化为可执行的营销策略，是我一直努力的方向。这本书的标题“统计预测与决策”让我觉得它正是我所需要的“武林秘籍”。我特别想知道，书中是如何讲解各种统计模型，尤其是那些能够预测未来趋势的模型，比如用户行为的预测，或者市场需求的波动。我希望它能提供一些清晰的步骤和方法，让我能够亲自上手去构建和应用这些模型。更重要的是，我迫切地希望能够学习如何将这些预测结果有效地转化为更明智的“决策”。比如，如何根据预测的市场需求来调整生产计划，或者如何根据用户行为预测来优化产品推广方案。我希望这本书能够帮助我提升自己的专业技能，让我能够更自信地应对工作中遇到的各种挑战。