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出版者:上海交通大学出版社

作者:肖昭媛

出品人:

页数:321

译者:

出版时间:2001-1

价格:27.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787313027610

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
• 概率论
• 数理统计
• 统计分析
• 数据分析
• 回归分析
• 实验设计
• 抽样调查
• 假设检验
• 统计建模

深入探索数据之海：现代决策的基石 图书名称： 数据驱动的决策科学：从理论到实践的跨越 图书简介： 在这个信息爆炸的时代，数据已成为驱动社会进步和商业创新的核心燃料。然而，原始数据如同未经雕琢的矿石，其内在的价值和规律需要经过科学的方法提炼才能显现。本书《数据驱动的决策科学：从理论到实践的跨越》，正是一部旨在为读者构建坚实的数据分析思维框架和实用操作技能的综合性指南。它不专注于某一特定领域的应用，而是立足于跨学科的视角，全面梳理了现代决策科学所需的关键工具箱和底层逻辑。 第一部分：思维重塑——理解数据世界的底层逻辑 本书的开篇并非直接深入复杂的数学公式，而是致力于帮助读者完成“思维模式”的转换。我们探讨了信息论的基础概念，解释了数据如何承载信息，以及“熵”在量化不确定性中的核心作用。这部分内容将数据分析从一种纯粹的计算过程，提升到一种对世界复杂性的深刻理解。 我们详细剖析了因果推断（Causality）与相关性（Correlation）之间的本质区别。通过引入反事实思维（Counterfactual Thinking）和潜在结果框架（Potential Outcomes Framework），读者将学会如何设计实验（如A/B测试的严谨性要求），或在无法进行完美实验时，运用准实验方法（如断点回归、双重差分法）来剥离混杂因素（Confounders）的干扰，从而识别出真正驱动结果的机制。这不是简单的统计检验，而是对“为什么会发生”的系统性追问。 此外，本书深入讨论了贝叶斯哲学在决策中的应用。我们超越了传统的频率学派范式，强调先验信念（Prior Beliefs）在迭代学习过程中的重要性。通过构建直观的概率更新模型，读者可以理解信息如何逐步修正我们对世界的认知，这对于处理小样本、高不确定性或需要结合专家知识的复杂问题至关重要。 第二部分：工具箱的精进——从描述到预测的核心方法论 在坚实的理论基础之上，本书系统性地介绍了现代数据科学中的核心分析工具。我们侧重于这些工具背后的假设、局限性以及何时选择它们，而非仅仅罗列公式。 回归分析的精细化处理： 经典线性模型被置于更广阔的背景下考察。我们探讨了如何处理异方差性（Heteroscedasticity）、自相关性（Autocorrelation）以及高维数据带来的多重共线性问题。重点讲解了正则化回归（如Lasso和Ridge）如何作为一种优雅的变量选择和模型压缩手段，在保持预测精度的同时提升模型的泛化能力。 非参数方法的引入： 当数据分布不满足传统模型的要求时，非参数方法提供了强大的替代方案。我们详细介绍了核密度估计（Kernel Density Estimation）和广义可加模型（GAMs），后者允许我们在不预设严格函数形式的情况下，捕捉变量之间复杂的非线性关系，这在探索性分析阶段尤其有价值。 时间序列的深度解析： 针对具有时间依赖性的数据，本书涵盖了从经典的ARIMA模型到现代状态空间模型（State Space Models）的演进。特别关注了如何处理季节性、趋势分解以及如何使用卡尔曼滤波（Kalman Filtering）进行动态系统追踪和最优估计。 机器学习的决策视角： 机器学习章节的核心目标是将复杂算法视为优化决策的工具。我们对比了集成学习（如Boosting与Bagging）在降低方差和偏差之间的权衡。在模型评估方面，我们强调了校准度（Calibration）和超越准确率的指标（如AUC、PR曲线），确保模型不仅能预测“是什么”，更能反映预测的“置信度”。 第三部分：实践的桥梁——从数据到行动的转化 理论与实践的鸿沟往往是初学者最大的障碍。本书的最后一部分专注于如何将分析结果转化为可执行的商业或研究策略。 模型可解释性（XAI）的必要性： 在高风险决策场景中，仅有高精度是不够的，我们必须知道“为什么”。本书介绍了多种白盒（如线性模型系数解释）和黑盒模型解释技术，包括SHAP值和LIME，帮助分析师向利益相关者清晰、透明地传达模型决策的逻辑基础。 实验设计与稳健性检验： 我们深入探讨了如何设计能够在真实世界复杂环境中保持稳健性的分析。这包括处理数据泄漏（Data Leakage）、评估模型漂移（Model Drift）的风险，以及进行敏感性分析（Sensitivity Analysis）来量化不同假设变化对最终结论的影响程度。 数据伦理与偏差的识别： 随着数据权重的增加，对模型公平性和伦理性的考量变得至关重要。本章探讨了在数据采集、特征工程和模型训练过程中可能引入的系统性偏见（Bias），并介绍了衡量和减轻群体间差异（Disparate Impact）的量化方法，确保决策科学的公正性。 面向读者： 本书适合所有需要基于证据进行判断的专业人士，包括但不限于高级数据分析师、商业智能（BI）专家、量化研究人员、运营管理人员，以及希望系统性提升数据素养的理工科与商科高年级学生。它假设读者具备基础的代数知识，但会从原理层面引导读者掌握所需的统计和计算工具。 通过阅读《数据驱动的决策科学：从理论到实践的跨越》，读者将不再是被动地使用软件工具，而是能够主动地构建、评估和优化支撑现代复杂决策的科学框架。

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我在学习金融学的过程中，逐渐意识到统计学在风险管理、资产定价、投资组合构建等方面的重要性。然而，在学校的学习过程中，我对统计学在这些领域的实际应用感到有些模糊。《统计学理论与应用》这本书的出现，恰好填补了这一空白。我希望它能够详细介绍如何运用统计学的方法来分析股票市场的波动性，如何进行金融衍生品的定价，如何评估投资组合的风险和收益。我尤其关注书中关于时间序列分析、回归模型在金融领域的具体应用。我期待这本书不仅能提供理论上的讲解，更能提供一些实际的金融数据分析案例，让我能够将学到的知识直接应用于金融市场的实践中。我相信，通过对这本书的学习，我能够更深入地理解金融市场的运作机制，并提升我在金融领域的专业能力。

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这本书的封面设计就足够吸引人，那种简洁而富有深度的配色，加上沉静的字体，立刻给人一种专业、严谨的学术氛围。我一直对数据背后隐藏的规律和逻辑充满好奇，而统计学正是揭示这些奥秘的钥匙。拿到这本书，我第一反应就是迫不及待地想翻开它，想看看作者是如何将抽象的统计概念化为易于理解的语言，并且如何将其应用到我们生活的方方面面。从书名“统计学理论与应用”来看，它显然不是一本只停留在公式推导的理论书籍，更强调的是理论如何落地，如何解决实际问题。我期望它能教会我如何从海量数据中提取有价值的信息，如何进行科学的预测，如何规避常见的统计陷阱，以及如何更理性地看待世界。毕竟，在这个信息爆炸的时代，不具备基本的统计素养，就如同在迷雾中行走，很容易被误导。我尤其期待书中能够穿插一些经典的统计学案例，比如经济学、社会学、医学等领域的研究，通过这些鲜活的例子来理解统计方法的强大之处。这不仅仅是一本学习工具书，更是一次对思维方式的重塑。

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作为一个对美食和健康生活方式有着不懈追求的人，我越来越关注食物的营养成分、烹饪方法以及它们对人体健康的影响。我希望《统计学理论与应用》这本书能帮助我理解如何科学地分析食品数据，如何评估不同饮食习惯对健康的影响，以及如何运用统计学方法来解读营养学研究的成果。我期待书中能够提供一些关于食品安全、营养均衡、运动对健康影响等方面的统计案例。例如，如何通过统计分析来比较不同烹饪方式对维生素含量的影响，或者如何评估某种特定饮食对降低心血管疾病风险的有效性。这本书让我看到了将统计学知识应用于改善个人健康和生活品质的可能性，也让我对健康的生活方式有了更科学的认知。

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我是一名对数据分析充满热情的研究生，一直在寻找一本能够系统性地建立统计学知识体系，同时又能提供丰富应用案例的书籍。翻阅《统计学理论与应用》后，我感到它非常有潜力成为我的首选参考书。作者在开篇就非常清晰地阐述了统计学在现代科学研究中的核心地位，以及它如何渗透到我们日常决策的方方面面。我特别欣赏的是，它没有回避统计学中一些略显晦涩的理论基础，比如概率论的精髓，以及各种分布的性质，但同时又以一种循序渐进的方式，将这些理论与直观的解释和实际的图形化展示相结合，这对于我这种初学者来说至关重要。我相信，通过这本书的学习，我不仅能掌握各种统计方法的计算和应用，更能理解其背后的逻辑和原理，从而能够灵活地运用到我的论文写作和科研实践中。这本书的排版也相当考究，图文并茂，重点突出，让我在阅读过程中能够快速抓住核心概念，并方便日后回顾查阅。

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作为一名对社会现象和人类行为的复杂性感到着迷的社会学爱好者，我一直认为统计学是理解这些现象的有力工具。毕竟，社会是由无数个体组成的，而个体的行为和互动在宏观层面就构成了各种社会趋势和模式。我希望《统计学理论与应用》能够帮助我理解如何运用统计学的方法来分析社会调查数据，如何检验社会理论中的假设，以及如何用数据来支持或反驳某些社会观点。我期待书中能够包含一些社会科学领域的经典研究案例，例如关于贫困、教育、犯罪率等方面的统计分析，通过这些案例的学习，我能够更好地理解统计学在解释社会问题、制定公共政策方面的作用。这本书不仅仅是关于数字的游戏，更是关于理解我们所处的世界，理解人与人之间的关系，以及理解社会发展的规律。

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我对心理学一直有着浓厚的兴趣，尤其是对那些能够解释人类行为和心理机制的科学方法。我深知，心理学的研究往往需要依靠严谨的统计分析来支持其理论和发现。《统计学理论与应用》这本书，从书名来看，似乎能够很好地满足我的需求。我希望它能够教会我如何设计和分析心理学实验，如何理解和解释心理学研究中的各种统计指标，以及如何运用统计学的方法来探索人类的情感、认知和行为模式。我尤其期待书中能够包含一些经典的心理学研究案例，例如关于条件反射、认知偏差、人格特质等方面的统计分析。我相信，通过对这本书的学习，我能够更深入地理解心理学研究的科学性，并提升我分析和解读心理学现象的能力。

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作为一个长期在商业领域工作的专业人士，我深知数据驱动决策的重要性。然而，在实际工作中，我常常会遇到需要借助统计学工具来分析市场趋势、评估营销效果、预测销售业绩等问题。这本书的出现，对我来说无疑是一场及时雨。《统计学理论与应用》的书名就准确地抓住了我最需要的特质——既有扎实的理论基础，又有贴合实际的应用场景。我希望这本书能够帮助我提升数据分析的能力，让我能够更自信、更精准地解读那些潜藏在数字背后的商业信号。尤其是一些关于抽样方法、假设检验、回归分析等章节，我希望能深入学习，并掌握如何将其灵活地应用于商业案例中，例如如何设计有效的市场调研，如何评估广告投放的效果，以及如何构建精准的销售预测模型。这本书的出现，让我看到了将统计学理论转化为切实商业价值的希望。

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我是一名对科学探索充满热情的人，深知统计学在现代科学研究中的基石性作用。无论是物理学、化学、生物学，还是天文学，都离不开统计学方法的支持。《统计学理论与应用》这本书，以其理论与应用的结合，为我提供了一个系统学习统计学的绝佳机会。我希望它能帮助我理解如何在不同科学领域中运用概率论、假设检验、回归分析等统计工具，来分析实验数据，验证科学假说，揭示自然界的规律。我尤其期待书中能够穿插一些科学史上的重要统计学应用案例，例如DNA双螺旋结构的发现，或者宇宙大爆炸理论的证据支持。这本书的出现，让我看到了将抽象的统计理论转化为具体科学发现的桥梁。

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我一直认为，学习一门学科，尤其是像统计学这样与数学紧密相关的学科，最忌讳的就是死记硬背公式。好的教材应该能够引导读者理解概念的本质，并且教会读者如何运用这些概念来解决实际问题。从《统计学理论与应用》的目录来看，它涵盖了统计学从基础到进阶的各个重要分支，并且在章节安排上，似乎非常注重理论与实践的结合。我尤其看重它是否能提供足够多的练习题，并且这些题目是否能够真实反映我们在学习和工作中可能遇到的情境。我相信，只有通过大量的练习和思考，才能真正将统计学的知识内化为自己的能力。《统计学理论与应用》的文字风格，从我初步翻阅的感受来看，比较严谨又不失生动，能够将复杂的统计概念解释得清晰易懂。我期待它能成为我深入理解和掌握统计学的重要伙伴。

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我一直认为，教育的本质是促进个体的成长和发展，而如何科学地评估教育的效果，如何改进教学方法，这些都需要借助统计学的力量。作为一名教育工作者，我非常渴望能够系统地学习统计学知识，以便更好地理解和运用在教育研究和实践中。《统计学理论与应用》这本书的理论与应用相结合的定位，正是我的需求所在。我希望它能教会我如何设计有效的教育实验，如何分析学生的学习数据，如何评估教学策略的有效性，以及如何运用统计学的方法来解释教育现象。我期待书中能够提供一些教育领域的经典案例，例如关于不同教学方法对学生学习成绩影响的分析，或者关于影响学生学业成就的因素的统计研究。这本书的出现，让我看到了将统计学理论转化为提升教育质量的实践力量。

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