本书通过图文结合的形式,对统计学基础知识进行讲解,主要讲解了统计学基础名词、统计学解析思考方法、数据提取、信息技术与统计学、人工智能与统计学。
本书选择了贴合商务人士工作实际的统计学概念及应用,并将精简的知识介绍和生动的图解相结合,以通俗、活泼的方式讲解了统计学知识。
本书便于统计学基础薄弱的读者利用零散时间对统计学知识进行速学速记,并实际应用于工作中,也有利于对统计学知识感兴趣,或是学习相关专业的学生进行学习参考。
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书名 | 图解统计学/商务知识并不难系列 |
分类 | 经济金融-金融会计-会计 |
作者 | |
出版社 | 中国科学技术出版社 |
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简介 | 内容推荐 本书通过图文结合的形式,对统计学基础知识进行讲解,主要讲解了统计学基础名词、统计学解析思考方法、数据提取、信息技术与统计学、人工智能与统计学。 本书选择了贴合商务人士工作实际的统计学概念及应用,并将精简的知识介绍和生动的图解相结合,以通俗、活泼的方式讲解了统计学知识。 本书便于统计学基础薄弱的读者利用零散时间对统计学知识进行速学速记,并实际应用于工作中,也有利于对统计学知识感兴趣,或是学习相关专业的学生进行学习参考。 作者简介 今野纪雄,1957年生于东京。1982年毕业于东京大学理学部数学专业。1987年修完东京工业大学大学院理工学研究科博士课程学分后退学。随后担任过室兰工业大学数理科学共同讲座的教授助理、康奈尔大学数理科学研究所客座研究员,现在于横滨国立大学大学院工学研究院担任教授。主要著作有《图解拓扑学 超入门》《看漫画也能学复杂的网络结构》《看漫画也能学统计入门》《图解杂学 复杂系》《图解杂学 概率》《图解杂学 概率模型》等。 目录 第一章 统计学超基础入门知识 专栏1 可应用于诸多领域的统计学 1 像电影《黑客帝国》一样看世界?! 控制世界的数值就是数据 2 简直就像冲洗照片一样! 如果能够将数据巧妙地制作成图表,就会有所收获?! 3 平均情况出乎意料?! 要想掌握数据的特征,就必须了解除平均值以外的代表值 4 与代表值相似的数据特征!许多人都不了解的“方差”和“标准差”只是数据偏差的体现而已 5 对于统计而言必不可少的是…… 从术语角度看,概率论似乎很难理解,但如果认真分析也能够牢牢把握 6 从概率回归到统计联结概率和统计的两大关键词—“随机变量”和“概率分布” 第二章 统计学的分析思路 专栏2 与人类的直觉相悖?!不可思议的概率世界 1 被称为“统计学之王”的正态分布提供俯瞰全局的视角 1.1 正态分布与教育偏差值表示自己在整体中的位置 1.2 正态分布与金融信用卡公司的信用卡额度会运用正态分布模型 2 现实中常见的二项分布被称为“统计学王子” 二项分布与制造制造业和服务业保持高品质的秘诀是六西格玛 3 估计是一种从部分看整体、从现在到未来的超能力 二项分布与政治新闻中听到的政府支持率的变动在统计学上不会呈现出变化?! 4 通过统计来支持判断的方式即为检验 二项分布与医疗非常重要的新药临床试验,认真探究药品是真的有效还是只是偶然有效 5 相关是找出事物之间联系的名侦探 5.1 相关分析与不动产“面积”“房龄”“与车站的距离”中对房租影响最大的是……(不具有普遍性) 5.2 相关分析与制造只要把握若干要素就能够预测葡萄酒的价格! 第三章 尝试实际应用统计学知识 专栏3 数据不充分或主观判断都可以?!不可思议的贝叶斯统计学 1 汇总数据并制作图表 分析的第一步是将数据汇总制成图表 2 确认数据的分布 有没有接近正态分布的情况?!通过数据制作直方图来实现 3 分析正态分布 对接近正态分布的数据进行细致观察 4 相关系数和散点图 揭示令人惊讶的巨大发现!分析数据之间的相关性 第四章 尖端的信息技术和统计学 专栏4 可以改变信息技术未来的量子计算机 1 统计学已经成为必备素养?!尖端的信息技术与统计学密不可分 2 统计学的看点!为大数据分析提供有力工具的统计方法 3 近年来备受关注!人工智能与统计学的微妙关系 4 未来的统计学与其他领域的融合将成为重要趋势! 专栏5 统计学的发展历程和细致分类 正态分布图 后记 序言 统计学是一门与概率学 互为表里的学问 日本将棋棋手藤井聪太 (18岁)在第61届王位战 第七轮比赛第四局中,战胜 拥有王位头衔的木村一基( 47岁),以四连胜的战绩夺 得了冠军头衔,成为史上最 年轻的双冠王称号获得者。 时至今日,这依然令人记忆 犹新。 在课堂上经常有学生会 询问概率学和统计学之间的 区别。关于这个问题,我想 以“七局定胜负”为例来进行 简单的说明。 所谓“七局定胜负”是指 先取得四胜的一方即宣告胜 出。在此,我们假设藤井棋 圣和木村王位的实力相当。 换言之,藤井棋圣的获胜概 率和失败概率均为0.5。由 此可以计算出藤井棋圣在“ 七局定胜负”中获胜的概率 如下: 四胜零负的概率 0.0625=2/32; 四胜一负的概率 0.125=4/32; 四胜两负的概率 0.15625=5/32; 四胜三负的概率 0.15625=5/32。 有趣的是,在双方实力 相当的情况下,四胜三负的 概率并非最大概率且与四胜 两负的概率相同。另外,可 能有人还会注意到这四种概 率的总和不是1而是0.5。这 是因为还存在藤井棋圣失败 的概率,其计算结果如下: 三胜四负的概率 0.15625=5/32; 两胜四负的概率 0.15625=5/32; 一胜四负的概率 0.125=4/32; 零胜四负的概率 0.0625=2/32。 这四种概率的总和也是 0.5,两者相加就是1。 像这种假设藤井棋圣获 胜的概率为0.5并按照概率 规则计算四胜零负概率的学 问就被称为“概率学”。 与此不同,统计学是一 门研究问题的学问。例如, 即便藤井棋圣以四胜零负的 成绩战胜了木村王位,那么 是否就可以确定藤井棋圣获 胜的概率为0.5呢? 综上所述,概率学和统 计学这两门学问乍一看很相 似,但两者对发生事件的处 理方法是不同的。在上述事 例中,我们在讨论藤井棋圣 获胜的概率是否为0.5的时 候就会用到概率计算结果, 因此概率学可以称得上是统 计学的基础。 综上所述,概率学与统 计学是互为表里的关系。如 果读者在阅读本书时能够意 识到这一点,那么就必然可 以加深对概率的理解。 |
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