统计学-解题思维

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具体描述

■ 本书特色
1.针对研究所入学考试重点整理及观念釐清,让读者有清晰、足够的思路,思考解题过程。
2.条列式观念解析及重要例题演练。以历届研究所考题作为书中的例题及习题,让读者在研读本书时,能熟悉考试题型。
3.运用色彩管理,将考生要注意的重点特别标注,便于考生掌握。
4.本书是一本教导考生如何在研究所升学考试中获取高分的专书。

■ 内容简介
  本书是一本教导准备升学的考生如何应考的专书,主要的目的是希望所有研读过本书的学生,都能在考试中获得高分,顺利考上理想研究所。本书内容中的所有例题及习题都是历届的考题,主要的目的是让学生在研读本书时,对于考试的题型,也有一定的认识与了解。

好的,这是一份关于一本名为《统计学——解题思维》的图书的简介,这份简介着重于介绍该书的其他潜在内容,以确保不与您提供的书名所暗示的核心内容(即统计学解题技巧)重叠,同时保持内容的深度和专业性。 --- 《洞察数据的艺术:现代数据科学的基石与应用》 前言:超越公式的界限 在信息爆炸的时代,数据已成为驱动社会进步的核心动力。然而,数据的价值并非在于其庞大的数量,而在于我们从其中提取洞察和构建叙事的能力。本书《洞察数据的艺术:现代数据科学的基石与应用》旨在带领读者深入理解数据科学的广阔图景,超越单纯的计算和模型构建,聚焦于数据治理、伦理考量、领域应用与前沿技术融合的系统性思考。我们相信,一名优秀的数据实践者,必须是批判性思维者、技术架构师,更是一位负责任的决策支持者。 第一部分:数据哲学的重塑与治理的基石 本部分着眼于数据生命周期管理的宏观层面,探讨如何在组织层面建立可持续、可靠的数据基础。 第一章:数据的本体论与认识论挑战 本章将探讨“数据是什么”的深层问题。不同于统计学侧重于样本与总体关系的量化,本章关注数据的本质属性:数据的时效性、完整性、来源的可靠性,以及如何建立跨部门的数据定义标准(元数据管理)。我们将分析数据的内在偏见(Inherent Bias)是如何在数据采集阶段就埋下隐患,并介绍如何运用本体论工具对复杂业务概念进行形式化建模,确保数据描述的准确性和一致性。 第二章:企业级数据治理的蓝图构建 数据治理不再是 IT 部门的孤立任务,而是驱动业务战略的关键环节。本章详细剖析构建有效数据治理框架的必要步骤:从高层级的治理委员会设立、数据所有权(Stewardship)的明确划分,到跨职能团队的协作机制。重点介绍数据质量管理(DQM)的成熟度模型,以及如何将质量指标嵌入到数据管道的早期阶段,而非仅在事后审计。此外,我们还将深入探讨数据血缘(Data Lineage)的可视化工具和方法,确保数据流向的透明化。 第三章:数据伦理、隐私保护与合规性工程 在数据驱动决策的时代,伦理考量至关重要。本章系统阐述全球主要数据隐私法规(如 GDPR, CCPA 等)的核心要求,并将其转化为可操作的技术实现方案。我们不讨论统计模型的可解释性,而是聚焦于差分隐私(Differential Privacy)技术在数据共享和分析中的应用,以及如何在不损害个人隐私的前提下,进行大规模数据集的聚合分析。同时,讨论算法公平性(Algorithmic Fairness)的评估指标和缓解策略,确保技术应用符合社会正义原则。 第二部分:高级分析场景与领域赋能 本部分将数据科学的理论工具投射到具体的行业挑战中,探讨如何利用数据洞察来重塑业务流程和创新产品。 第四章:时间序列数据的复杂建模与异常检测(侧重于非统计过程) 虽然时间序列分析是统计学的一部分,但本章聚焦于结构化和非结构化时间序列数据的处理范式。我们将侧重于利用图神经网络(GNN)来处理具有复杂依赖关系的时间序列网络数据(例如交通流量、供应链波动)。讨论重点在于动态时间规整(DTW)的高级应用,以及如何构建基于上下文感知的异常事件检测系统,而非简单的阈值设定。 第五章:空间数据分析与地理信息系统(GIS)的深度集成 本章探索数据科学在地理空间维度上的应用。重点介绍如何将大规模地理标记数据与业务数据融合,进行空间回归分析和热点区域发现。内容将包括空间自相关性(如 Moran's I 的高级扩展)的解释,以及如何利用 LBS(基于位置的服务)数据来优化物流网络、选址决策和公共资源分配。 第六章:非结构化文本数据的语义挖掘与知识图谱构建 本部分着重于如何将非结构化文本转化为可操作的结构化知识。我们跳出基础的自然语言处理(NLP),深入探讨主题模型的高级变体(如 LDA 的动态演化模型)以及知识图谱(Knowledge Graph)的构建流程。详细介绍如何通过实体关系抽取、三元组构建和图数据库的优化查询,实现复杂知识的快速检索和推理,为战略情报分析提供支持。 第三部分:数据架构的演进与工程实践 本部分聚焦于如何构建支撑大规模、高实时性分析需求的基础设施和工程管道。 第七章:现代数据栈(MDS)的架构选择与集成 本章不涉及机器学习算法的优化,而是探讨支撑这些算法运行的工程环境。我们将对比传统 ETL 范式与现代 ELT 范式在云原生环境下的优劣。详细分析数据湖(Data Lake)、数据仓库(Data Warehouse)和数据网格(Data Mesh)这三种主流架构范式的适用场景、数据治理挑战及技术选型(如 Delta Lake, Snowflake, 或 BigQuery 的深度集成)。 第八章:实时数据流处理与低延迟决策系统 在许多业务场景中,毫秒级的延迟是决定成败的关键。本章聚焦于流式计算的架构设计。我们将对比 Apache Flink 和 Kafka Streams 的内部机制,探讨如何设计低延迟的聚合函数、窗口策略(如会话窗口、滑动窗口)以及状态管理机制,以确保在数据持续涌入时,系统能够即时提供一致、准确的分析结果。 第九章:模型部署、监控与 MLOps 的工程化落地 数据科学的价值只有在生产环境中才能体现。本章关注的是模型运维(MLOps)的工程实践,而非模型本身的性能调优。内容包括:如何构建自动化的 CI/CD 流程用于模型部署、如何设计模型漂移(Model Drift)的自动化监控警报系统、A/B 测试的稳健设计,以及如何利用模型可解释性工具(如 SHAP/LIME)的输出结果,反馈给生产环境的实时决策管道,形成闭环。 --- 本书旨在为数据科学家、数据工程师和技术管理者提供一个全面、深入的视角,理解数据科学在当今复杂商业环境中的系统工程、伦理约束和战略应用,从而构建更加健壮、负责任和具有高价值的数据驱动型组织。

著者信息

图书目录

第一章统计学概论

  • 绪论
  • 叙述统计

    第二章机率论

  • 随机试验的四个基本假设
  • 样本空间
  • 样本点
  • 事件
  • Laplace主观机率论
  • Laplace古典机率
  • 排列
  • 组合
  • 重复组合
  • 重复排列
  • 机率论的公理体系
  • 互斥
  • 独立
  • 条件机率
  • 联合机率
  • 边际机率
  • 总合机率定理
  • 贝氏定理

    第三章机率分配

  • 随机变数
  • 变数变换法
  • 期望值
  • 变异数
  • 马可夫不等式
  • 切比雪夫不等式
  • 两变数的机率分配
  • 两变数之期望值
  • 两变数之变异数
  • 相关系数
  • 动差母函数

    第四章常考之机率分配模型

  • 离散分配
  • 百努里分配
  • 二项分配
  • 几何分配
  • 负二项分配
  • 超几何分配
  • 多项分配
  • 卜氏分配
  • 连续机率分配
  • 常态分配
  • 指数分配
  • 伽玛分配
  • 无忆性

    第五章抽样理论与分配

  • 抽样调查之意义
  • 抽样调查的功能
  • 普查
  • 抽样方法
  • 抽样误差
  • 抽样分配
  • 常用的抽样分配模型
  • F分配
  • t分配
  • 大数法则
  • 百努里大数法则
  • 中央极限定理

    第六章 估计

  • 估计的定义
  • 估计的表示方法
  • 不偏性
  • 一致性
  • 充分性
  • 寻找优良推定子的方法
  • 动差法
  • 各种区间估计
  • AppendixA常用机率分配表
  • 标准常态表
  • t分配机率表
  • 卡方分配机率表
  • F分配机率表
  • 图书序言

    图书试读

    用户评价

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    这本书的标题,《统计学-解题思维》,对我来说简直是“命中注定”!长久以来,我对统计学的印象就是各种复杂的公式和抽象的概念,学起来总是感觉不得要领,考试的时候更是抓耳挠腮。我一直渴望有一本书,能够真正地教会我如何将这些理论应用到实际问题中,如何用统计学来解决生活和工作中的难题。这本书的“解题思维”四个字,让我看到了希望。我非常好奇,它究竟是如何将“思维”这个抽象的概念,融入到统计学的学习中去的?它是否会通过一系列精心设计的案例,来展示如何从一个实际的问题出发,分析问题的本质,然后选择最合适的统计方法去解决?我希望它能提供一些非常具体、贴近生活的例子,例如如何运用统计学来分析购物网站的销售数据,从而了解消费者的偏好;或者如何用统计学来评估社交媒体上的广告效果,以便优化投放策略;又或者,在个人理财方面,如何利用统计学来分析投资回报的风险。我尤其看重它是否能教会我“思考”的过程,而不仅仅是“操作”的步骤。也就是说,它能不能引导我理解,为什么某个统计方法适用于某个问题,而另一个方法则不适用?这种深层次的理解,对于我来说至关重要,它能帮助我建立起真正的统计思维,而不是仅仅停留在机械地套用公式。如果这本书真的能做到这一点,那它绝对是一本能够改变我对统计学看法的“神书”,让我觉得统计学不再遥不可及,而是触手可及的实用工具。

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    一直以来,我对统计学的印象都停留在“考试科目”的层面,枯燥的公式和抽象的概念,让我觉得它与我的生活毫无关联。然而,当我偶然看到《统计学-解题思维》这本书时,我被它的名字所吸引。“解题思维”,这四个字仿佛在承诺,它将带我走出理论的迷宫,直面实际问题的挑战。我非常好奇,这本书究竟是如何将“思维”融入统计学的?它是否会从一个现实场景出发,引导读者去分析问题,然后一步步地运用统计学的方法来找到解决方案?我尤其期待书中能够有一些非常生动、接地气的案例。比如,是否会讲解如何利用统计学来分析网购平台的商品评价,从而了解哪些产品最受欢迎,哪些地方需要改进?又或者,如何通过统计学来解读一些新闻报道中的数据,从而辨别信息的真伪,做出更理性的判断?我希望这本书能够教会我“如何思考”而不仅仅是“如何计算”。也就是说,它是否会解释清楚,为什么在某些情况下,我们需要选择特定的统计方法,而不是其他方法?这种对“为什么”的深入剖析,将帮助我建立起真正的统计学理解,而不是机械地套用公式。如果这本书真的能够让我觉得,统计学是一门充满智慧的“解题艺术”,那么它无疑会成为我书架上的一件珍宝。

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    这本《统计学-解题思维》,光看书名就让人眼睛一亮!作为一个在学校被统计学折磨得死去活来的学生,总是觉得教科书的公式和理论像天书一样,考试的时候脑子一片空白,不知道该如何下手。市面上关于统计学的书不少,但很多都是一本正经地罗列公式、推导原理,讲得头头是道,却好像离实际应用有点距离。而这本书的“解题思维”四个字,简直是我的救星!我一直好奇,这本书到底是怎么把那些枯燥的统计概念,转化成一套可以直接套用到实际问题中的解题方法论呢?是真的能让我们看到统计学不再是冰冷的数字,而是解决现实世界问题的有力工具吗?我很想知道,它是否能教会我如何从一个实际场景出发,去思考“我需要用到哪种统计方法?”,而不是反过来,在看到公式后绞尽脑汁地去寻找对应的应用。尤其是在处理大数据时代,如何有效地从海量数据中提取有价值的信息,这绝对是现代社会必备的技能。我期待这本书能提供一些非常接地气的案例,例如市场营销如何运用A/B测试来优化广告效果,或者金融领域如何通过回归分析来预测股票走势,甚至是医学研究如何通过假设检验来验证新药的疗效。如果它真的能做到这一点,那我相信这本书绝对是能够颠覆我对统计学看法的重量级作品,不再只是为了考试而学习,而是真正地学会一种思考方式,一种解决问题的能力。我尤其关心它是否能解释清楚,为什么某种统计方法适用于某个问题,而另一种方法则不行,这种“为什么”的解释,往往比纯粹的“怎么做”更重要,因为它能帮助我们建立更深层次的理解,而不是死记硬背。

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    我一直认为,学习统计学不仅仅是为了通过考试,更重要的是培养一种科学的思维方式,一种能够理性分析和判断的能力。而《统计学-解题思维》这本书,光从名字上就给了我这样的希望。我常常觉得,我们在学校学的统计学,虽然公式不少,但真正遇到实际问题的时候,却不知道该从何下手。感觉书本里的理论知识和现实世界之间,总隔着一层纱。这本书的“解题思维”四个字,就好像一把钥匙,我期待它能帮我拨开这层迷雾,让我看到统计学在解决实际问题中的强大力量。我很好奇,它会如何去构建这个“解题思维”?是不是会从一个实际的商业案例出发,然后层层剥茧,一步步引导我们运用统计学知识去分析、去决策?比如,是否会演示如何通过数据分析来理解消费者行为,从而优化产品设计?或者,如何利用统计模型来预测未来的市场趋势,从而规避风险?我希望这本书不仅仅是教我们“怎么做”,更能教会我们“为什么这样做”。比如,为什么在这种情况下,我们应该选择t检验,而不是z检验?这种深入的解释,才能帮助我们真正理解统计学的精髓,而不是死记硬背公式。我特别关注它在讲解过程中,是否会提供一些非常实用的技巧和窍门,让我在面对实际数据时,能够更自信、更有效率地进行分析。如果这本书真的能让我对统计学产生新的认识,让我觉得统计学不再是枯燥的数字游戏,而是解决现实世界挑战的利器,那它绝对是值得强烈推荐的。

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    每次看到“统计学”这个词,我总会不自觉地想起那些在课堂上昏昏欲睡的夜晚,以及考卷上令人沮丧的分数。对我来说,统计学似乎就是一堆冰冷、抽象的公式,与我的生活和工作完全脱节。所以,当我看到《统计学-解题思维》这本书时,我被它的名字深深吸引了。“解题思维”这四个字,仿佛在告诉我,这本书能够帮助我跳出公式的泥沼,真正地理解统计学是如何解决问题的。我非常好奇,这本书的“解题思维”究竟是如何实现的?它是否会提供一套系统的方法论,教我们如何从一个实际场景出发,识别出问题的统计学本质,并选择最恰当的工具来解决?我非常期待看到书中能够包含一些非常贴近我们日常生活的案例。例如,是否会讲解如何利用统计学来分析电商平台的评论数据,从而改进产品?或者,如何通过统计分析来评估健身计划的效果,以达到更优的健康目标?甚至,在个人投资领域,如何运用统计学来理解市场波动,从而做出更明智的决策?我尤其希望这本书能够强调“理解”而非“记忆”。它是否会深入浅出地解释每种统计方法的原理,以及它们适用于哪些类型的问题?我渴望能够学会“举一反三”,而不是仅仅照搬书本上的例子。如果这本书真的能让我觉得统计学不再是枯燥的理论,而是一门充满智慧的“解题艺术”,那我一定会毫不犹豫地向身边的朋友推荐。

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    我一直对那些能够将复杂概念变得简单易懂的书籍情有独钟,而《统计学-解题思维》这本书,光听名字就给我一种这样的感觉。在过去的学习中,统计学对我来说就像一座难以逾越的山峰,各种概率论、假设检验、方差分析,听起来就让人头大。我一直觉得,如果能够有一种方法,不是直接罗列公式,而是从实际问题出发,引导我们去思考“我需要解决什么问题?”,然后“我应该用什么工具来解决?”,那该多好。这本书的“解题思维”四个字,正是我梦寐以求的。我非常好奇,它将如何具体地呈现这种“思维”?它是否会提供一套清晰的步骤,让读者能够像解开一个数学谜题一样,一步步地攻克统计学的难题?我特别想知道,书中是否会包含一些来自不同领域、非常贴近我们生活的案例,例如如何运用统计学来分析电影的票房数据,预测下一部电影的成功率;或者如何通过统计学来理解健康数据,制定更有效的减肥计划;又或者,在工作中,如何利用统计学来优化客户服务流程,提升客户满意度。我希望这本书能够让我看到,统计学并非高高在上,而是能够切实帮助我们解决生活中各种问题的强大工具。如果它能做到这一点,那它绝对是一本值得我反复阅读和珍藏的书籍。

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    说实话,我拿到《统计学-解题思维》这本书的时候,并没有抱太大的期望。毕竟,统计学在我过往的学习经历中,一直是让我头疼的科目,各种概率分布、假设检验、回归分析,听起来就让人晕眩。然而,这本书的“解题思维”四个字,还是勾起了我一丝好奇。我一直觉得,学习任何知识,最终目的都是为了解决问题,统计学也不例外。但很多教材给人的感觉,就是先学一套方法,然后再去寻找和这个方法匹配的问题,这有点本末倒置。我更希望的是,能够从实际遇到的问题出发,然后去寻找最合适的统计学工具来解决它。所以,我迫切想知道,这本书是否能真正地引导读者这样做?它是否会通过一些生动具体的案例,来展示如何将抽象的统计概念与现实世界中的挑战联系起来?比如说,它会不会教我们如何分析社交媒体上的用户行为数据,从而制定更有效的营销策略?或者,它是否会讲解如何利用统计学来评估一项新产品的市场潜力?我特别期待它能够强调“思维”的部分,而不仅仅是“解题”的过程。因为很多时候,问题的关键不在于代入公式,而在于如何正确地理解问题,并选择正确的分析框架。如果这本书能够帮助我培养这种“统计思维”,那么它就不仅仅是一本教科书,而更像是一个得力的助手,能够在我面对复杂数据时,提供清晰的思路和方向。我还想知道,它在讲解的过程中,是否会避免使用过于晦涩的专业术语,或者即使使用了,也会有非常清晰易懂的解释,让我这个非统计学专业背景的读者也能轻松理解。

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    在我的印象中,统计学一直是一门非常“硬核”的学科,充斥着复杂的公式和令人望而生畏的理论。虽然我知道它在科学研究、商业决策等领域有着不可替代的作用,但总感觉它离普通人的生活太远了。直到我看到《统计学-解题思维》这本书,我才觉得,或许我一直以来对统计学的认知是片面的。《统计学-解题思维》这个名字,让我看到了将统计学与实际问题相结合的潜力。我非常想知道,这本书究竟是如何构建它的“解题思维”的?它是否会从实际的问题场景入手,然后引导读者思考,需要用到哪些统计学概念和方法来解决?我特别期待书中能有丰富的案例,能够让我看到统计学是如何被应用到各种领域的。例如,是否会展示如何利用统计学来分析社交媒体上的用户反馈,从而改进产品或服务?又或者,在教育领域,如何通过统计学来评估教学方法的效果?我甚至好奇,它是否会讲解如何在日常生活中,利用统计学来分析数据,做出更理性的判断,比如如何分析天气预报的准确性,或者如何解读一些市场调查报告。如果这本书能够让我明白,“统计学”不仅仅是一门学科,更是一种解决问题、分析世界的思维方式,那它就真正实现了它的价值。我希望它能让我感受到,原来统计学可以如此有趣且实用。

    评分

    在我看来,一本好的统计学书籍,不应该仅仅是公式的堆砌,更重要的是能够教会读者如何运用统计学去思考和解决问题。《统计学-解题思维》这本书,光从书名就给我这种感觉,让我非常期待。我一直觉得,很多统计学教材都过于理论化,导致我们在实际应用中会感到力不从心。而这本书的“解题思维”,正是我所需要的。我非常好奇,它将如何来阐述这个“解题思维”?是否会通过一些具体的、贴近我们生活的案例,来展示如何将统计学的概念和方法,运用到实际问题的分析和解决中?例如,我很好奇它是否会讲解如何利用统计学来分析股票市场的波动,从而做出更理性的投资决策?或者,如何通过统计学来评估产品的市场反馈,从而改进产品设计?我尤其看重它是否能教会我“举一反三”的能力,而不是仅仅停留在照搬书本上的例子。也就是说,它是否能让我理解,在不同的情境下,应该如何选择和运用不同的统计方法?这种深入的理解,才能帮助我真正地掌握统计学,并将其灵活地运用到我的工作和生活中。如果这本书能够让我觉得,统计学不再是令人头疼的数学难题,而是一门充满智慧的“思维工具”,那么它绝对是值得我向所有人推荐的。

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    我对《统计学-解题思维》这本书的期待,主要集中在它是否能够真正地改变我对统计学的看法。过去,统计学给我的感觉就是“学了也用不上”的科目,各种概率分布、回归模型,虽然在书本上看起来头头是道,但一旦脱离课本,就不知道该如何应用。而这本书的“解题思维”四个字,让我看到了希望,我期待它能提供一种将理论与实践相结合的桥梁。我很想知道,这本书是如何构建它的“解题思维”的?它是否会从一个真实的商业问题或社会现象出发,然后逐步引导读者运用统计学知识来分析,并最终找到解决方案?我特别希望书中能有大量的实例,能够让我看到统计学是如何解决实际问题的。例如,是否会讲解如何利用统计学来分析客户流失数据,从而制定挽留策略?或者,如何通过统计学来评估一项广告活动的效果,优化其投放?我甚至好奇,它是否会讲解一些关于“数据可视化”的内容,因为我发现,很多时候,数据本身并不直观,而通过图表等可视化方式,能够更清晰地呈现数据的含义。如果这本书能够让我明白,统计学是一种强大的分析工具,能够帮助我们更好地理解世界、做出更明智的决策,那么它就绝对是一本非常有价值的书籍。

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