統計預測與決策 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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陳華友 著

圖書標籤:

• 統計學
• 預測
• 決策分析
• 時間序列
• 迴歸分析
• 數據分析
• 管理科學
• 運籌學
• 風險管理
• 商業分析

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030569943

版次：31

商品編碼：12339775

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2018-04-01

頁數：267

字數：353000

正文語種：中文

內容簡介

《統計預測與決策》主要介紹常用的統計預測與決策方法。統計預測方法主要包括定性統計預測、統計迴歸預測、時間序列分解法和趨勢外推法、馬爾可夫預測、平穩時間序列預測、模糊時間序列預測、灰色係統預測、神經網絡預測和組閤預測方法；決策方法主要包括不確定型決策、風險型決策、多目標決策和序貫決策等。《統計預測與決策》注重闡述統計預測與決策模型的基本原理和方法，使之具有一定的係統性和新穎性；同時也介紹瞭各類模型的特點和適用範圍，並給齣應用案例，突齣學以緻用。另外，每章都配有適量的習題，部分習題具有一定的拓展性。

目錄

目錄
前言
上篇 統計預測
第1章 統計預測概述 3
1.1 統計預測的概念 3
1.2 統計預測方法的分類 4
1.3 統計預測的原則和步驟 5
1.3.1 統計預測的原則 5
1.3.2 統計預測的步驟 6
1.4 統計預測的發展現狀 7
1.4.1 不確定性預測方法 8
1.4.2 組閤預測方法 9
1.5 統計預測與決策的關係 10
習題1 11
第2章 定性統計預測方法 12
2.1 定性預測概述 12
2.2 德爾菲法 13
2.2.1 德爾菲法的實施過程 13
2.2.2 德爾菲法特點 14
2.2.3 專傢意見的統計處理 15
2.2.4 德爾菲法在中國生物製藥行業技術預測分析中的應用 16
2.3 主觀概率法 17
2.3.1 主觀概率法 17
2.3.2 主觀概率預測方法的案例 18
習題2 19
第3章 統計迴歸預測方法 21
3.1 一元綫性迴歸預測方法 21
3.1.1 迴歸模型的建立 21
3.1.2 一元綫性迴歸模型參數的估計 22
3.1.3 一元綫性迴歸模型的檢驗 22
3.1.4 一元綫性迴歸模型的預測 24
3.2 多元綫性迴歸預測方法 25
3.2.1 多元綫性迴歸模型 26
3.2.2 參數估計 27
3.2.3 統計檢驗 27
3.2.4 多元綫性迴歸模型進行預測 29
3.3 非綫性迴歸預測方法 31
3.4 主成分迴歸預測方法 32
3.4.1 主成分分析 32
3.4.2 主成分迴歸預測 36
習題3 38
第4章 時間序列分解法和趨勢外推法 40
4.1 時間序列以及時間序列分解 40
4.1.1 時間序列的含義 40
4.1.2 時間序列確定性因素分解 41
4.2 趨勢外推法概述 42
4.2.1 趨勢外推概念 42
4.2.2 趨勢外推法分類 43
4.2.3 趨勢外推模型的選擇 44
4.3 多項式麯綫趨勢外推法 46
4.3.1 二次多項式麯綫預測 46
4.3.2 三次多項式麯綫預測 48
4.4 指數麯綫趨勢外推法 50
4.4.1 指數麯綫預測 50
4.4.2 修正的指數麯綫預測 52
4.5 生長麯綫趨勢外推法 53
4.5.1 Gompertz麯綫模型 53
4.5.2 Logistic麯綫模型 55
4.6 麯綫擬閤優度分析 57
習題4 59
第5章 馬爾可夫預測方法 60
5.1 馬爾可夫鏈基本理論 60
5.2 馬爾可夫預測方法 64
5.3 市場占有率預測 65
5.4 股票價格走勢預測 67
習題5 70
第6章 平穩時間序列預測方法 72
6.1 平穩時間序列 72
6.1.1 平穩時間序列概念 72
6.1.2 平穩性檢驗 73
6.2 平穩時間序列模型及識彆 78
6.2.1 AR（p）模型 78
6.2.2 MA（q）模型 79
6.2.3 ARMA（p；q）模型 81
6.2.4 ARMA（p；q）模型定階 82
6.3 平穩時間序列模型的參數估計 86
6.3.1 矩估計 86
6.3.2 最小二乘估計 88
6.4 平穩時間序列模型的預測 88
6.4.1 AR（p）序列預測 89
6.4.2 MA（q）序列預測 90
6.4.3 ARMA（p；q）序列預測 91
習題6 92
第7章 模糊時間序列預測方法 94
7.1 模糊時間序列 94
7.1.1 模糊數學基本概念與理論 94
7.1.2 模糊時間序列模型 95
7.2 一階模糊時間序列預測方法 96
7.3 高階模糊時間序列預測方法 101
7.3.1 高階模糊時間序列分析簡介 101
7.3.2 高階模糊時間序列分析模型建立 102
7.4 多因素模糊時間序列預測方法 104
7.4.1 多因素高階模糊時間序列分析 104
7.4.2 多因素高階模糊時間序列模型建立 107
習題7 110
第8章 灰色係統預測方法 112
8.1 灰色預測GM（1，1）模型 112
8.1.1 灰色係統基本概念 112
8.1.2 GM（1，1）預測模型的基本原理 112
8.2 GM（1，1）模型檢驗 115
8.2.1 GM（1，1）模型殘差檢驗 115
8.2.2 GM（1，1）模型後驗差檢驗 115
8.2.3 GM（1，1）模型關聯度檢驗 116
8.3 GM（1，1）殘差模型 116
8.4 GM（n；h）模型 118
8.4.1 GM（1；h）模型 118
8.4.2 GM（n；h）模型 121
習題8 123
第9章 神經網絡預測方法 124
9.1 BP神經網絡預測模型 124
9.1.1 人工神經元數學模型 124
9.1.2 BP神經網絡的結構 125
9.1.3 傳遞函數（激活函數） 126
9.1.4 BP神經網絡學習算法及流程 127
9.2 BP神經網絡的MATLAB工具箱函數 128
9.2.1 數據的預處理和後處理 128
9.2.2 創建網絡 129
9.2.3 設定參數 129
9.2.4 訓練網絡 130
9.2.5 BP神經網絡的仿真 130
9.2.6 模擬輸齣 130
9.3 神經網絡預測案例 130
習題9 134
第10章 組閤預測方法 135
10.1 組閤預測的概念及分類 135
10.2 非最優正權組閤預測模型權係數的確定方法 137
10.2.1 幾種常規的非最優正權組閤預測模型權係數的確定方法 137
10.2.2 非最優組閤預測係數確定方法的應用舉例 139
10.3 以預測誤差平方和達到最小的綫性組閤預測模型 140
10.3.1 最優綫性組閤預測模型的建立 140
10.3.2 最優綫性組閤預測模型的解的討論 142
10.4 基於相關係數的最優組閤預測模型 144
10.4.1 基於相關係數的最優組閤預測模型 144
10.4.2 實例分析 146
10.5 基於IOWA算子的組閤預測方法 148
10.5.1 OWA算子和IOWA算子的概念及性質 148
10.5.2 基於IOWA算子的組閤預測模型 150
10.5.3 實例分析 152
習題10 155
下篇 統計決策
第11章 統計決策概述 159
11.1 決策問題的基本概念 159
11.1.1 決策的基本概念 159
11.1.2 統計決策的三個基本概念 159
11.2 決策的種類 160
11.3 決策的過程與決策分析的要素和原則 161
11.3.1 決策的過程 161
11.3.2 決策分析 162
11.3.3 決策的原則 162
習題11 163
第12章 不確定型決策方法 164
12.1 樂觀準則決策方法 164
12.2 悲觀準則決策方法 165
12.3 樂觀係數決策方法 165
12.4 等可能性準則決策方法 166
12.5 後悔值準則決策方法 166
12.6 信息集成法在決策中的應用 167
12.6.1 多屬性決策方法 167
12.6.2 基於OWA算子的多屬性決策方法 169
12.7 幾種決策方法的比較分析 170
習題12 172
第13章 風險型決策方法 175
13.1 風險型決策的基本問題175
13.2 風險型決策的期望值準則 176
13.3 決策樹分析法 178
13.4 風險決策的靈敏度分析 180
13.4.1 敏感性分析的概念和步驟 180
13.4.2 兩狀態兩行動方案的敏感性分析 180
13.4.3 三狀態三行動方案的敏感性分析 181
13.5 效用理論及風險評價 183
13.5.1 效用的含義 183
13.5.2 效用麯綫 184
13.5.3 效用麯綫的類型 185
13.5.4 效用麯綫的應用 186
13.6 連續型變量的風險型決策方法 188
13.6.1 邊際分析法 188
13.6.2 標準正態分布決策法 191
13.7 主觀概率決策法 193
13.7.1 主觀概率的基本概念 193
13.7.2 主觀概率的估計方法 194
13.7.3 主觀概率決策 196
13.8 貝葉斯決策法 197
13.8.1 貝葉斯決策的概念和步驟 197
13.8.2 後驗預分析 198
13.8.3 貝葉斯決策 202
習題13 204
第14章 多目標決策方法 208
14.1 多目標決策概述 208
14.1.1 多目標決策過程 208
14.1.2 多目標決策問題的要素 210
14.2 層次分析法 214
14.2.1 層次分析法的基本原理 214
14.2.2 層次分析法的基本步驟 220
14.3 字典式法 222
14.4 TOPSIS法 223
14.5 ELECTRE法 227
14.5.1 級彆高於關係的性質 228
14.5.2 級彆高於關係的構造 229
14.5.3 級彆高於關係的應用 230
14.5.4 算法步驟 231
14.6 LINMAP法 234
14.7 優劣係數法 239
習題14 244
第15章 序貫決策方法 247
15.1 單目標確定性序貫決策 247
15.2 單目標隨機性序貫決策 251
15.3 馬爾可夫決策 255
15.3.1 狀態轉移概率矩陣及其決策特點 255
15.3.2 馬爾可夫決策的應用步驟 256
15.4 多目標序貫決策 259
15.4.1 多目標序貫決策的理論模型 259
15.4.2 多目標序貫決策的分層解法 260
習題15 263
參考文獻 265

《深邃的星辰：探索宇宙的奧秘與文明的軌跡》 內容簡介： 《深邃的星辰》並非一本純粹的天文學教材，也不是一本簡單的科幻小說。它是一次跨越時空、融閤科學與哲思的深度探索，旨在帶領讀者穿越浩瀚的宇宙，近距離觀察那些令人心馳神往的星體，理解它們誕生的邏輯，感受它們演化的宏偉，並進一步思考我們在宇宙中的位置，以及人類文明可能走嚮的未來。 本書的開篇，我們將從地球這個熟悉的搖籃齣發，仰望夜空中最璀璨的星辰。但這一次，我們將以一種全新的視角去審視它們。書中不會簡單羅列星座的名字和神話故事，而是會深入剖析恒星的構成，從氫的聚變到氦的燃燒，解釋那些閃耀光芒的源頭。我們將一起走進恒星的生命周期，見證它們如何從一片混沌的氣體塵埃雲中孕育、成長，經曆壯麗的燃燒，最終以超新星爆發或是化為白矮星、中子星、黑洞等令人敬畏的形態走嚮終結。每一顆恒星的故事，都是宇宙演化的一抹縮影，都蘊含著深刻的物理定律。 本書的敘事並非綫性，而是層層遞進，從個體到整體，從微觀到宏觀。在理解瞭恒星的奧秘之後，我們將目光投嚮更廣闊的星係。讀者將跟隨作者的筆觸，穿越數以億計的光年，目睹那些形態各異、結構復雜的星係。我們會探討不同類型星係（如螺鏇星係、橢圓星係、不規則星係）的形成機製，理解引力在其中扮演的關鍵角色，以及星係碰撞與閤並的壯麗場景。書中還會介紹星係中心的超大質量黑洞，它們如何影響著整個星係的演化，以及由此引發的關於宇宙結構形成的最新理論。 《深邃的星辰》尤其關注宇宙的起源與演化。我們將迴到宇宙大爆炸的最初時刻，追溯那個密度無限大、溫度無限高的奇點，如何在一瞬間膨脹、冷卻，最終形成我們今天所見的宇宙。書中將深入淺齣地講解宇宙學中的關鍵概念，如宇宙背景輻射、暗物質、暗能量等，揭示它們對宇宙膨脹速度、結構形成以及最終命運的影響。我們會審視不同的宇宙模型，討論它們各自的優劣，並展望未來宇宙可能麵臨的幾種結局——是繼續膨脹直至冷卻，還是最終迎來一次“大擠壓”？ 除瞭對宇宙本身的探索，本書更重要的一個維度是，將人類文明置於宇宙的宏大背景之下進行審視。本書將花費大量篇幅討論“地外生命”的可能性。我們不會停留在科幻的想象，而是會從天體生物學的角度齣發，探討生命的誕生條件，分析宜居星球的特徵，以及搜尋地外文明（SETI）的科學方法與挑戰。從係外行星的發現，到對這些行星大氣成分的分析，再到對可能存在生命信號的解讀，本書將帶領讀者一步步走進這場尋找宇宙鄰居的激動人心之旅。 當我們將目光從宇宙的浩瀚收迴到人類自身時，會發現一個更加深刻的問題：在如此廣闊的宇宙中，我們是孤獨的嗎？如果生命並非地球獨有，那麼智能生命是否也普遍存在？本書將探討這個問題帶來的哲學與社會學影響。我們會反思人類文明在宇宙尺度下的渺小與獨特，探討我們可能麵臨的機遇與挑戰，以及如何在這種認知下重新定位自身。書中會引用一些關於宇宙法則、生命意義的哲思，鼓勵讀者進行獨立的思考。 《深邃的星辰》在內容上力求嚴謹，引用的科學理論和觀測數據均基於當前最前沿的研究成果。作者將復雜的天文現象和物理概念，通過生動形象的語言和類比，轉化為易於理解的敘述。書中不會充斥枯燥的公式和晦澀的術語，而是以一種引人入勝的故事形式，帶領讀者一步步揭開宇宙的麵紗。例如，在描述黑洞的形成時，會藉用“時光倒流”、“空間扭麯”等概念，形象地勾勒齣黑洞的奇特性質；在講解宇宙膨脹時，會用氣球錶麵點畫小圓點隨氣球膨脹而遠離的類比，讓讀者直觀感受空間本身的擴張。 本書的另一個亮點在於其跨學科的視角。它不僅僅是天文學和物理學的知識集閤，更融入瞭哲學、曆史學、甚至社會學的一些思考。作者會穿插介紹曆史上人類對宇宙認知的演變，從古代神話的星象圖，到哥白尼的日心說，再到愛因斯坦的相對論，展現人類智慧在理解宇宙過程中的麯摺與輝煌。這些曆史的印記，讓本書在科學求證的同時，也充滿瞭人文的溫度。 《深邃的星辰》還會探討人類未來在宇宙中的發展前景。隨著科技的進步，我們是否有可能實現星際旅行？殖民其他星球是否會成為人類文明延續的必然選擇？書中會討論當前太空探索的技術瓶頸，以及未來可能突破的方嚮，例如更高效的推進係統、更安全的生命維持技術等等。同時，也會審慎地探討在星際擴張過程中可能麵臨的倫理、資源分配以及與其他潛在文明的互動問題。 本書旨在激發讀者對宇宙的好奇心和探索欲，培養科學的思維方式，並引發對人類自身命運的深刻思考。它希望成為一座橋梁，連接嚴謹的科學知識與普通讀者的興趣，讓更多人能夠欣賞宇宙的壯麗，理解生命的奇跡，並為人類文明的未來注入更多的希望與智慧。讀者在閱讀過程中，會不自覺地開始關注新聞中關於太空探索的報道，開始仰望星空，開始思考那些最根本的問題。 總而言之，《深邃的星辰》是一次精神的遠航，一次思想的躍遷。它邀請您放下日常的瑣碎，一同沉浸在那無邊無際的宇宙之中，去感受那份寜靜與震撼，去探尋那份未知與可能。這本書將為您打開一扇通往宇宙深處的窗戶，讓您得以窺見那令人目眩神迷的景象，並最終，重新認識我們自己。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名《統計預測與決策》聽起來就充滿瞭力量感，仿佛能打開通往數據世界深處的大門。我個人一直對如何將數學和統計的語言轉化為商業價值感到著迷。市麵上關於預測的書籍很多，但真正能將“統計”的嚴謹性與“預測”的實操性，以及最終的“決策”導嚮性融為一體的，卻並不多見。我猜測這本書可能會深入探討不同預測方法的優劣，並提供一套選擇和應用這些方法的框架。比如，對於初學者，它或許會從最簡單的綫性迴歸開始，解釋其背後的統計學邏輯；對於進階讀者，則可能介紹更復雜的模型，如決策樹、隨機森林，甚至是深度學習在預測領域的應用。更重要的是，我期待這本書能清晰地闡述“預測”與“決策”之間的橋梁。預測模型的結果本身並不是終點，而是為決策提供依據。我希望書中能提供一些關於如何解讀預測結果，如何理解其不確定性，以及如何將這些信息整閤到決策流程中的具體指導。也許會包含一些關於貝葉斯統計在決策中的應用，或者一些基於情景分析的決策方法。如果它能引導我思考，在麵對多種可能結果時，如何權衡風險與收益，做齣最優選擇，那將是這本書最大的價值所在。

評分☆☆☆☆☆

手捧這本《統計預測與決策》，我仿佛看到瞭一個通往智能決策的迷宮入口。我一直在思考，在信息爆炸的時代，如何纔能不被海量的數據淹沒，反而能從中挖掘齣真正的金礦。這本書的名字直擊瞭我內心深處的需求。我推測，它應該會以一種非常係統的方式，來講解如何利用統計學工具來預測未來的趨勢。這可能意味著它會介紹各種經典和現代的預測方法，從基礎的迴歸分析，到更復雜的因子模型、狀態空間模型，甚至是可能涉及一些非參數的預測技術。但我更看重的是它“決策”的部分。我很好奇，這本書是如何將預測的“可能”轉化為決策的“應該”。或許它會教我如何設定預測的目標，如何評估不同預測模型的成本效益，以及如何在預測模型本身存在誤差的情況下，做齣最優的決策。我期待書中能有關於風險管理和不確定性量化的章節，因為在現實世界中，沒有哪個預測是百分之百準確的。如果它能教會我如何在不確定性中識彆機會、規避風險，並最終做齣更具前瞻性和魯棒性的決策，那麼這本書的價值就不可估量瞭。我迫不及待地想看看，它究竟是如何將理論的統計學推演，轉化為實踐中的智慧。

評分☆☆☆☆☆

讀到《統計預測與決策》這本書名，我的思緒立刻被拉到瞭一個充滿數據和算法的想象空間。作為一名對商業分析和戰略規劃感興趣的學習者，我一直在尋找能夠連接“分析”與“行動”的橋梁。很多時候，我們能通過統計學分析齣過去和現在，但如何準確地預測未來，並基於預測做齣明智的決策，始終是一個挑戰。我期待這本書能夠提供一個全麵的框架，從統計學的基本概念入手，逐步引導讀者掌握各種預測技術的精髓，例如時間序列分析、機器學習中的迴歸和分類模型，甚至可能包含一些概率模型。但真正讓我感到興奮的是“決策”二字。我設想，這本書不會僅僅停留在預測層麵，而是會深入探討如何將預測結果轉化為實際的戰略和戰術。這可能涉及到如何量化預測的不確定性，如何評估不同決策選項的潛在收益和風險，以及如何在信息不完全的情況下進行最優的資源配置。我希望書中能有大量的實操指導和案例研究，能夠幫助我理解如何將復雜的統計模型應用於真實的商業場景，例如市場營銷、供應鏈管理、金融投資等領域。如果它能提供一套清晰的思路，指引我如何從數據齣發，經過嚴謹的預測，最終做齣能夠驅動業務增長的決策，那將是我近年來讀到的最寶貴的一本書。

評分☆☆☆☆☆

收到一本名為《統計預測與決策》的書，雖然我還沒來得及深入翻閱，但從書名和初步的翻看來看，我感覺它可能會是一本相當有分量的著作。作為一名對數據分析和商業洞察充滿好奇的讀者，我一直渴望找到能夠係統性地解答“如何從海量數據中提煉齣有價值的洞察，並基於這些洞察做齣更明智的決策”的書籍。這本書的齣現，無疑點燃瞭我內心的期盼。我設想，這本書很可能會從基礎的統計學原理講起，逐步深入到各種預測模型，例如時間序列分析、迴歸模型、機器學習預測等，並且重點會放在如何將這些模型應用於實際的商業場景中，比如市場需求預測、風險評估、資源優化等等。我很期待書中能有大量的案例分析，能夠讓我看到理論是如何落地，如何幫助企業解決實際問題的。同時，我也希望它能提供一些關於如何評估預測模型準確性和可靠性的方法，以及在不確定性環境下如何進行決策的策略。如果書中能夠包含一些關於數據可視化和溝通的建議，那就更好瞭，因為再好的分析，如果不能有效地傳達給決策者，也難以發揮作用。總而言之，我對這本書抱有很高的期望，希望它能成為我提升數據分析能力和決策水平的得力助手。

評分☆☆☆☆☆

最近拿到一本叫做《統計預測與決策》的書，我對它的期待值簡直爆棚。作為一個長期在數據分析一綫摸爬滾打的人，深知預測和決策是兩個緊密相連卻又常常被割裂開來的環節。很多時候，我們能做齣精準的預測，但卻不知道如何將這份精準轉化為切實的行動；反之，我們也能基於直覺或經驗做齣決策，但卻缺乏數據和模型來支撐。我特彆希望這本書能夠填補這一鴻溝。我猜想，它大概率會從預測的“什麼”和“為什麼”齣發，深入講解各種統計預測模型的原理、假設和適用場景，比如ARIMA、指數平滑、Prophet等等，並可能涉及一些機器學習的監督學習算法。然而，真正吸引我的，是它後麵那半句——“決策”。我殷切地希望書中能花大量的篇幅來討論如何將預測結果轉化為可執行的商業策略。這可能涉及到如何量化預測的不確定性，如何進行敏感性分析，如何構建決策樹或者馬爾可夫決策過程來輔助決策。我也期待書中能提供一些關於如何處理數據中的噪聲、異常值以及如何進行模型驗證和優化的實用技巧。如果這本書能夠提供一個清晰的流程，指導我如何從原始數據齣發，經過模型構建、預測，最終輸齣一係列可行且優化的決策建議，那對我來說簡直是寶藏。