概率论与数理统计应用案例评析 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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周华任，刘守生 编

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• 概率论
• 数理统计
• 应用案例
• 统计分析
• 数据分析
• 高等教育
• 教材
• 理工科
• 概率模型
• 统计推断

出版社： 东南大学出版社

ISBN：9787564164034

版次：1

商品编码：11913704

包装：平装

开本：16开

出版时间：2016-03-01

用纸：胶版纸

页数：183

字数：228000

正文语种：中文

内容简介

　　《概率论与数理统计应用案例评析》以生动有趣、实际可用的案例说明概率统计在彩票、金融、风险管理、决策、估算、评价、生产管理、体育、日常生活和军事等领域的应用。每个案例从背景知识、案例分析和结论分析的三个角度来阐述概率统计在实际问题中的应用。
　　《概率论与数理统计应用案例评析》可作为高等学校经管类、工科、理科各专业的辅导书，也可作为相关读者的通俗读物，也可供相关科技工作者和管理人员参考。

内页插图

目录

1 概率统计在彩票中的应用
1．1 卡当在赌博中的押宝
1．2 大英帝国的彩票问题
1．3 帕斯卡如何为赌徒分金
1．4 古典概型在福利彩票中的应用
1．5 概率统计在彩票中的应用
1．6 概率统计在电脑型体育彩票中的应用
1．7 概率统计在“安徽风采”电脑福利彩票中的应用
1．8 中奖号码的随机性
1．9 概率论在双色球活动中的应用
1．10 有没有容易中大奖的血型？

2 概率统计在金融中的应用
2．1 统计方法在银行风险评价中的应用
2．2 概率统计在经济保险问题中的应用
2．3 大数定律和中心极限定理在保险业中的应用
2．4 概率统计在健康保险业中的应用
2．5 贝努利大数定理在人寿保险中的应用
2．6 贝努利大数定理在人身意外保险中的应用
2．7 概率统计在招投标贸易中的应用
2．8 概率论与数理统计原理在投资风险报酬分析中的应用

3 概率统计在风险管理中的应用
3．1 期望与方差在投资中的应用
3．2 概率统计在风险估测中的应用
3．3 概率统计在风险评价中的应用
3．4 二项分布和泊松分布在风险评价中的应用
3．5 概率统计在风险管理决策中的应用
3．6 投资多种股票获利的概率大于投资单种股票
3．7 保险问题背后的概率诠释
3．8 概率在货源组织中的应用

4 概率统计在决策中的应用
4．1 投资项目的数学期望决策分析
4．2 概率统计在经济管理决策中的应用
4．3 基于后验概率的通信系统决策
4．4 数学期望在求职决策问题中的应用
4．5 服务网点的设置问题
4．6 顾客的购买倾向研究
4．7 公司的销售策略
4．8 贝叶斯公式在经济决策中的应用
4．9 概率统计在经济预测中的应用
4．10 概率统计在最大经济利润问题中的应用
4．11 企业扩大进货问题决策树方法

5 概率统计在估算中的应用
5．1 单位外线的安装数目
5．2 概率统计在良种优化控制中的应用
5．3 概率统计在供电管理中的应用
5．4 利用泊松分布合理安排工作岗位
5．5 概率统计在管理估算决策中的应用
5．6 概率统计在商家促销活动中的应用
5．7 概率统计在渔业中的应用
5．8 商品的储存问题
5．9 计算器加法运算的精确性
5．10 概率统计在生产显像管个数估算中的应用
5．11 概率统计在送客班车停站次数估算的应用
5．12 汽车碰到红灯前已通过的路口数
5．13 复杂系统的可靠性
5．14 参数估计在商品进货中的应用
5．15 概率统计在产品抽测次数估算的应用
5．16 随机模拟在排队系统中估算的应用
5．17 随机模拟在模拟天气状况中的应用

6 概率统计在评价中的应用
6．1 概率统计在射击水平评价中的应用
6．2 哪种引擎飞机更安全
6．3 品酒师的真假
6．4 房屋建筑构件的合格性
6．5 科学家的科学发现和年龄的关系
6．6 黄金矩形
6．7 作家写作用词风格的比较
6．8 学生成绩分析的应用
6．9 药的有效性的检验
6．10 学生的身高和体重分析
6．11 报刊亭订货问题
6．12 古典概率在苹果开箱验货中的应用

7 概率统计在生产管理中的应用
7．1 概率统计在工业生产中的应用
7．2 概率统计在生产线产品控制中的应用
7．3 概率在产品检验中的应用
7．4 概率统计在产品更新中的应用
7．5 概率统计在产品抽测中的应用
7．6 机械更新零件年龄与剩余寿命的探讨
7．7 小概率事件原理在车问停车状态的讨论

8 概率统计在体育中的应用
8．1 概率统计在体育赛制设计中的应用
8．2 概率在羽毛球连续进攻中的应用
8．3 足球点球大战的方案
8．4 田忌赛马
8．5 概率在剪刀、石头、布游戏中的应用

9 概率统计在日常生活中的应用
9．1 汽车站平均等待时间
9．2 抽签的先后顺序有关系吗？
9．3 生日问题
9．4 两人会面问题
9．5 球和盒子的配对数
9．6 打开门的次数
9．7 做一棵不灰心的大树，多次面试通过的概率会提高
9．8 数学期望在游客观光等候中的应用
9．9 员工选择休息时间的方案
9．10 为什么碰见一次骑驴偏偏就认为总是骑驴了
9．11 多次考核通过的概率
9．12 笨小鸟与聪明的鹦鹉
9．13 选择题瞎猜问题
9．14 数学期望在公园射击游戏中的应用
9．15 概率统计在团体抽血化验方案中的应用
9．16 统计学中的盐

10 概率统计在通信中的应用
10．1 方差的下限估计
10．2 脉宽调制信号的概率密度
10．3 信号的检测（假设检验）
10．4 正弦信号参数的估计（MLE）
10．5 正弦信号参数的估计（ME）
10．6 置信度的计算（大数定律）

11 概率统计在军事中的应用
11．1 仅碰运气能否打赢战争
11．2 国家需要多少洲际导弹基地
11．3 军火生产的产量问题
11．4 炮火轰击效果分析
11．5 高射炮打飞机
11．6 硝化棉用途的确定
11．7 深水炸弹击沉潜水艇的概率
11．8 炮弹的检测
11．9 军车加油优化管理
11．10 野战救援车队的路线抉择问题
11．11 军火出口产品的储存问题
11．12 概率统计在二战德军坦克数量估算中的应用
11．13 入伍前的血液检查方案
参考文献

前言/序言

好的，这是一本关于数据科学与机器学习的专业书籍的简介： --- 《数据驱动的决策：从基础理论到前沿实践》 本书简介 在信息爆炸的时代，数据已成为驱动创新的核心要素。本书旨在为读者提供一个系统、深入且高度实用的框架，用以理解和掌握数据科学的理论基础，并将其无缝应用于解决复杂的实际问题。本书的定位并非专注于概率论或数理统计的理论推导，而是侧重于如何利用这些核心工具，结合现代计算能力，构建出能够指导商业决策、优化工程流程乃至揭示科学规律的强大模型。 目标读者群 本书面向具有一定数学或统计学基础，希望将理论知识转化为实际应用能力的数据分析师、机器学习工程师、量化研究人员、以及从事数据密集型研究的科研人员和高级本科生、研究生。我们假定读者熟悉基本的微积分和线性代数概念，但不会过多纠缠于繁复的数学证明，而是将重点放在模型背后的直觉理解、适用场景的判断以及计算实现上。 核心内容与结构 全书内容被划分为四个主要部分，层层递进，从数据准备的基石到复杂模型的构建与评估。 第一部分：数据准备与探索性分析 (EDA) 的艺术 本部分强调了“垃圾进，垃圾出”的原则。优秀的数据分析始于对数据的深刻理解。我们将探讨如何处理真实世界数据中常见的挑战，如缺失值、异常值、数据不平衡性以及高维稀疏性。 数据清洗与预处理的策略： 详细介绍各种插补技术（如基于模型和基于邻域的插补），特征缩放（标准化、归一化）的适用性分析，以及如何有效处理分类变量的编码（One-Hot, Target Encoding, 嵌入向量）。 高效的探索性数据分析 (EDA)： 不仅仅是绘制图表，更关键在于解读图表所揭示的潜在关系、分布特征和数据质量问题。我们将介绍如何利用多变量可视化技术揭示隐藏的结构，并教授如何构建叙事性的数据报告。 特征工程的创造力： 本章是本书的亮点之一，它超越了基础的特征构建，深入探讨领域知识（Domain Knowledge）如何转化为强大的预测变量。我们将展示如何通过组合、转换和降维技术，最大化现有数据的预测潜力。 第二部分：核心预测模型与理论直觉 本部分聚焦于构建预测模型时的理论直觉和实际应用。我们强调理解模型选择背后的权衡（偏差-方差权衡），而非单纯套用公式。 线性模型的稳健性与局限： 深入剖析多元线性回归、逻辑斯蒂回归在实际问题中的应用边界。重点讨论正则化技术（Lasso, Ridge, Elastic Net）如何通过惩罚项控制模型复杂度，增强泛化能力。 非参数模型的威力： 探讨决策树、随机森林和梯度提升机（如XGBoost, LightGBM）的工作原理。我们将详细对比集成学习方法的优势，并讲解如何通过参数调优（如学习率、树的深度）来精细控制模型的表现。 支持向量机 (SVM) 的几何解释： 从最大化间隔的角度理解SVM，并介绍核技巧（Kernel Trick）在处理非线性可分数据中的巧妙运用。 第三部分：模型评估、选择与可解释性 构建模型只是第一步，如何客观地评估和解释模型是实现数据驱动决策的关键。 稳健的交叉验证策略： 介绍留一法、k折交叉验证、分层抽样以及时间序列数据的滚动原点验证，确保模型评估的公正性。 超越准确率的评估指标： 在实际业务场景中，仅仅依赖准确率是危险的。本书将详细解析精确率、召回率、F1分数、ROC-AUC曲线以及PR曲线的意义，并指导读者根据业务目标选择恰当的指标。 模型可解释性 (XAI) 实践： 随着模型复杂度的增加，理解“为什么”变得至关重要。本章介绍如特征重要性排序、部分依赖图 (PDP)、个体条件期望 (ICE) 图，以及SHAP (SHapley Additive exPlanations) 值的应用，帮助读者向非技术人员清晰地解释模型预测的依据。 第四部分：进阶主题与前沿应用 本部分将读者带入更广阔的数据科学领域，介绍如何处理非结构化数据和大规模问题。 降维技术的高级应用： 详细阐述主成分分析 (PCA) 的局限，并引入非线性降维技术如t-SNE和UMAP，用于数据可视化和特征提取。 时间序列的建模与预测： 介绍ARIMA家族模型的构建，以及如何结合外部回归因子（Exogenous Variables）来增强预测能力。重点讨论序列数据的交叉验证挑战。 贝叶斯方法的现代视角： 介绍贝叶斯推断的基本概念，特别是马尔可夫链蒙特卡洛 (MCMC) 方法在处理复杂概率模型时的实际操作，及其在小样本、高不确定性问题中的价值。 模型部署与监控基础： 简要介绍如何将训练好的模型转化为生产环境中的服务，以及如何设置反馈回路和漂移检测机制，确保模型在长期运行中的有效性。 本书特色 本书的每一章都辅以大量的代码示例（主要基于Python生态，如Pandas, Scikit-learn, Statsmodels, XGBoost），这些示例直接来源于金融风控、电商推荐、工业质量控制等多个行业的真实问题场景。我们致力于通过案例评析的方式，展示不同模型在特定数据结构下的表现差异，帮助读者建立起一套“看菜下碟”的模型选择哲学。本书强调实践中的调试技巧、性能优化，以及如何将统计学的严谨性融入到快速迭代的机器学习流程中。 通过阅读本书，读者将不仅掌握一系列先进的数据分析工具，更重要的是，能够培养出一种系统性的、以数据为中心的解决问题的思维模式。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我之前对概率论和数理统计的印象一直停留在大学里的课堂上，感觉那些公式和定理离日常生活很遥远，而且学起来也比较抽象。但最近看到很多关于大数据、人工智能的讨论，都离不开统计学的基础，这让我重新审视了这门学科的重要性。这本书的“应用案例评析”这个书名，让我觉得它可能是一种比较轻松有趣的方式来接触和学习概率论和数理统计。我希望这本书里能有一些大家都能理解的、生活化的案例，比如用概率论来分析彩票中奖的可能性，或者用数理统计来解释天气预报的准确性。更进一步，我希望它能深入到一些更具挑战性的领域，比如在人工智能的机器学习模型中，概率论是如何扮演核心角色的？比如，如何用贝叶斯定理来更新我们的信念？如何用统计推断来估计模型的参数？我期待作者能在评析中，将这些高深的理论巧妙地融入到具体的案例分析中，用通俗易懂的语言解释那些复杂的概念，并且能够清晰地展示这些理论是如何帮助我们解决实际问题的，而不是仅仅停留在理论层面。

评分☆☆☆☆☆

作为一名刚刚接触数据分析领域的新人，我感觉自己像是在一片知识的海洋中摸索，虽然有很多理论知识，但常常不知道如何将它们转化为解决实际问题的能力。这本书的书名，“概率论与数理统计应用案例评析”，恰好点出了我目前最迫切的需求：如何将理论与实践结合。我渴望在书中看到一些真实世界的数据集，并从中提炼出具有代表性的案例。例如，在金融风控领域，是如何利用概率模型来识别欺诈交易的？在生物信息学中，数理统计又扮演着怎样的角色，例如在基因序列分析中？我特别期待作者能够对这些案例进行细致的“评析”，不仅仅是给出解决方案，更重要的是剖析整个分析过程，包括数据预处理、模型选择、参数估计、结果解读等关键步骤。同时，我也希望作者能够提及在这些实际应用中可能遇到的挑战，以及如何克服它们，例如数据不完整、异常值处理、模型过度拟合等问题。这本书如果能提供一些清晰的图表和可视化分析结果，那就更好了，这样我能够更直观地理解数据和模型。

评分☆☆☆☆☆

我一直对那些能够解释世界运行规律的理论非常着迷，而概率论和数理统计无疑是其中最基础且应用最广泛的学科之一。之前我尝试阅读过一些概率论和数理统计的教材，但总觉得它们过于理论化，缺乏与现实世界的联系。这本书的书名，强调了“应用案例评析”，这让我眼前一亮。我非常希望能在这本书中找到一些关于如何利用概率论和数理统计来理解复杂系统，例如在城市交通流量预测、疾病传播模型构建，或者甚至是社会网络分析中。我期望作者能够不仅仅展示这些案例，更能提供深入的“评析”，解释为什么选择特定的统计模型，这些模型的假设是什么，它们在实际应用中表现如何。此外，我希望作者能够分享一些关于如何检验模型假设、如何评估模型准确度以及如何解释模型结果的经验。如果书中还能涉及一些关于统计建模中的不确定性问题，以及如何通过概率论来量化和管理这些不确定性，那将是锦上添花。总之，我希望这本书能让我看到概率论和数理统计是如何成为我们理解和改造世界的有力工具的。

评分☆☆☆☆☆

我最近在做一个关于市场营销数据分析的项目，需要用到一些统计学的知识来解读用户的行为模式，找出影响销售的关键因素。本来打算找一本纯粹的统计学教材，但又觉得教材里的理论讲得很细，但实际应用起来却不知道从何下手。偶然间看到了这本书，书名里有“应用案例”四个字，立刻就引起了我的兴趣。我希望能从这本书里找到一些关于市场细分、用户画像构建、广告投放效果评估方面的案例。比如，通过对用户购买历史数据的分析，如何运用统计模型来预测哪些用户更有可能购买某款新产品？或者，在进行 A/B 测试时，如何科学地设计实验，并用数理统计的方法来判断哪个版本的广告效果更好？我特别希望这本书能提供一些具体的代码实现或者分析流程，哪怕是伪代码或者思路上的提示，都能极大地帮助我。毕竟，理论学得再好，如果不能转化为实际操作，终究是纸上谈兵。我期待这本书能像一个经验丰富的导师一样，手把手地教我如何将概率论和数理统计的工具运用到我的工作中，让我能够更精准地理解数据，做出更明智的决策。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计挺吸引人的，书名“概率论与数理统计应用案例评析”一看就很有分量，而且“应用案例”这四个字让我觉得它不只是枯燥的理论堆砌，而是能学到实际的东西。我一直觉得数学这东西，如果不能用在解决实际问题上，学起来总是有点虚。所以，当我在书店看到这本书的时候，就觉得这可能是我一直想找的那种能连接理论和实践的读物。我希望它能包含一些金融、工程、医学或者其他热门领域的实际案例，让我看到概率论和数理统计在现实世界中的强大威力。比如，能不能讲讲它是如何帮助预测股票市场的波动的？或者在药物研发中，它是如何判断一个新药的有效性的？再或者，在一些工程项目中，它是如何进行风险评估的？如果能有这样的案例，我肯定会看得津津有味，感觉学到的知识真的有用武之地。而且“评析”这个词也让我期待，不仅仅是罗列案例，而是能有深入的分析和讲解，告诉我为什么用这个方法，这个方法的优势在哪里，有没有局限性，以及在实际应用中可能会遇到哪些问题，作者又是如何解决的。这样的评析会让我对概率论和数理统计的理解更上一层楼，不仅仅是知道怎么算，更能理解背后的逻辑和意义。

评分☆☆☆☆☆

书的内容一般般，定价小贵

评分☆☆☆☆☆

非常好非常好非常好非常好

评分☆☆☆☆☆

很好

评分☆☆☆☆☆

非常好非常好非常好非常好

评分☆☆☆☆☆

啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊

评分☆☆☆☆☆

内容一般吧，参考书。

评分☆☆☆☆☆

还可以吧，有优惠又便捷

评分☆☆☆☆☆

书的内容一般般，定价小贵

评分☆☆☆☆☆

很实用的一本概率统计参考书。