统计学基础--聚文网

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内容简介

本书是为数据科学与大数据技术专业编写的统计学基础课教材，主要内容包括探索性数据分析、统计推断的估计方法、统计假设检验、数据获取与抽样调查、试验设计与因果推断简介等。全书首先从统计的基本规范谈起，讲述数据的信息汇总，并直观呈现；然后讲述统计推断内容，将数据提升到分布层面；最后讲述获取数据的两种方式，并嵌入因果推断知识。本书内容丰富，富有数据科学时代气息。本书可作为高等学校数据科学专业、统计学类相关专业本科生统计学课程教材或教学参考书，也可供从事大数据分析、人工智能、统计学、机器学习、图像和信号处理、计量经济学等领域的科技工作者参考。

第一章探索性数据分析 1.1 如何看数据 1.1.1 与数据相关的基本概念 1.1.2 统计学规范 1.1.3 数据预处理 1.2 描述性统计 1.2.1 单变量情况 1.2.2 多变量情况 1.2.3 回归与曲线拟合 1.3 数据可视化 1.3.1 数据可视化的概念与规范 1.3.2 单变量的数据可视化 1.3.3 变量间关系的数据可视化 1.3.4 一份完整的分析报告习题一第二章统计推断中的估计方法 2.1 概率论基础 2.1.1 概率模型 2.1.2 随机变量 2.1.3 随机变量的数字特征 2.2 统计量的分布 2.2.1 统计量及其分布 2.2.2 一般总体的渐近分布 2.3 点估计与区间估计 2.3.1 参数估计的基本概念 2.3.2 矩估计、最大似然估计、M-估计以及迭代算法 2.3.3 点估计的评价准则 2.3.4 区间估计 2.4 贝叶斯方法 2.4.1 贝叶斯推断 2.4.2 先验的选择 2.4.3 两个例子 2.5 自助法 2.5.1 非参数自助法与参数自助法 2.5.2 利用自助法估计统计量精度 2.5.3 自助法在机器学习中的应用习题二第三章统计假设检验 3.1 假设检验问题概述 3.1.1 费希尔显著性检验思想 3.1.2 基本概念 3.1.3 p值 3.2 正态总体参数的检验 3.2.1 均值检验 3.2.2 方差检验 3.2.3 两样本情形 3.3 NP引理和最大功效检验 3.3.1 基本概念 3.3.2 NP引理 3.3.3 一致最大功效检验

统计学基础

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