《深入浅出统计学》具有 深入浅出系列 的一贯特色,提供符合直觉的理解方式,让统计理论的学习既有趣又自然。从应对考试到解决实际问题,无论你是学生还是数据分析师,都能从中受益。本书涵盖的知识点包括:信息可视化、概率计算、几何分布、二项分布及泊松分布、正态分布、统计抽样、置信区间的构建、假设检验、卡方分布、相关与回归等等,完整涵盖AP考试范围。本书运用充满互动性的真实世界情节,教给你有关这门学科的所有基础,为这个枯燥的领域带来鲜活的乐趣,不仅让你充分掌握统计学的要义,更会告诉你如何将统计理论应用到日常生活中。
本书追溯了统计学如何误入歧途的历史(300多年),从十七世纪数学家雅各布?伯努利的开创性工作开始,一直到赌博、天文学和遗传学中对统计学的运用。作者讲述了互相竞争的统计学派之间的争斗,探讨了催生该学科的令人惊讶的人类问题(种族主义)以及使其脱轨的所有人类缺点。例如,十九世纪和二十世纪里有影响力的人发展出一种他们声称是纯粹客观的统计方法,以压制对其政治议程(包括优生学)的批评。作者对概率的数学和逻辑进行了清晰的阐述,深入浅出地将较为复杂的概念介绍给对统计方法感兴趣的读者,这些统计方法实质上构成了我们对世界的理解。他认为,我们需要采取贝叶斯方法——即在用不 信息进行推断时纳入先验知识,以解决危机。本书的内容横跨数学、哲学和文化,解释了为什么我们使用数据的方式出了问题,以及如何解决这个问
本书基于麻省理工学院开设的概率论入门课程编写,内容全面,例题和习题丰富,结构层次性强,能够满足不同读者的需求。书中介绍了概率模型、离散随机变量和连续随机变量、多元随机变量以及极限理论等概率论基础知识,还介绍了矩母函数、条件概率的现代定义、独立随机变量的和、 小二乘估计等 内容。
《贝叶斯统计学及其应用》系统地介绍了贝叶斯统计学的基础理论以及在一些领域中的应用。全书共16章,内容分为4个部分:部分,介绍贝叶斯统计学的发展和应用概况,包括第1章(绪论);第二部分,介绍贝叶斯统计学的基础理论,包括第2-6章;第三部分,介绍贝叶斯统计学在一些域中的应用,包括第7-15章;第四部分,介绍贝叶斯计算方法及有关软件,包括第16章。另外,《贝叶斯统计学及其应用》还有两个附录,附录A:贝叶斯学派开山鼻祖——托马斯·贝叶斯小传,附录B: WinBUGS软件及其基本使用介绍。《贝叶斯统计学及其应用》中的一些例题、应用案例,采用R软件,并给出了相应的代码。 《贝叶斯统计学及其应用》注重可读性,力求图文并茂;既有继承国内相关教材的传统部分,又有汲取国外相关教材中流行的直观、灵活的风格。在介绍贝叶斯
近来,被称为“数据科学家”的研究者备受关注,充分运用数据进行分析,变得越 来越重要。这种活用数据的基础便是“统计与概率”。《BR》统计与概率,不仅对于研究者,对于生活在现代社会的所有人来说都是可以在现实 生活中发挥重要作用的知识。在日常生活中,正确解读数据,从而进行合理的判断,也 是依靠概率和统计的思考方法。《BR》在本书中,以我们身边的话题作为案例,介绍以统计与概率为基础的重要数学方法, 并对于因人工智能的蓬勃发展而备受瞩目的“贝叶斯统计”,也介绍其思考方法与应用实 例。此外,本书还对概率论起源于 17 世纪欧洲的博彩问题,以及“统计大师”汉斯·罗 斯林博士的访谈、随机和随机数的深奥的问题等进行了介绍,希望与读者一同洞悉统计 与概率的本质。
本书通过大量的例子系统介绍了概率论的基础知识及其广泛应用,内容涉及组合分析、条件概率、离散型随机变量、连续型随机变量、随机变量的联合分布、期望的性质、极限定理和模拟等。各章末附有大量的练习,还在书末给出自检习题的全部解答。
由罗斯著的《应用随机过程(概率模型导论 1版)/图灵数学统计学丛书》是一部经典的随机过程著作,叙述深入浅出、涉及面广。主要内容有随机变量、条件期望、马尔可夫链、指数分布、泊松过程、平稳过程、 新理论及排队论等,也包括了随机过程在物理、生物、运筹、网络、遗传、经济、保险、金融及可靠性中的应用。特别是有关随机模拟的内容,给随机系统运行的模拟计算提供了有力的工具。本版还增加了不带左跳的随机徘徊和生灭排队模型等内容。 本书约有700道习题,其中带星号的习题还提供了解答。 本书可作为概率论与数理统计、计算机科学、保险学、物理学、社会科学、生命科学、管理科学与工程学等专业随机过程基础课教材。