概率論與數理統計應用案例評析 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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周華任，劉守生 編

圖書標籤:

• 概率論
• 數理統計
• 應用案例
• 統計分析
• 數據分析
• 高等教育
• 教材
• 理工科
• 概率模型
• 統計推斷

齣版社： 東南大學齣版社

ISBN：9787564164034

版次：1

商品編碼：11913704

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2016-03-01

用紙：膠版紙

頁數：183

字數：228000

正文語種：中文

內容簡介

　　《概率論與數理統計應用案例評析》以生動有趣、實際可用的案例說明概率統計在彩票、金融、風險管理、決策、估算、評價、生産管理、體育、日常生活和軍事等領域的應用。每個案例從背景知識、案例分析和結論分析的三個角度來闡述概率統計在實際問題中的應用。
　　《概率論與數理統計應用案例評析》可作為高等學校經管類、工科、理科各專業的輔導書，也可作為相關讀者的通俗讀物，也可供相關科技工作者和管理人員參考。

內頁插圖

目錄

1 概率統計在彩票中的應用
1．1 卡當在賭博中的押寶
1．2 大英帝國的彩票問題
1．3 帕斯卡如何為賭徒分金
1．4 古典概型在福利彩票中的應用
1．5 概率統計在彩票中的應用
1．6 概率統計在電腦型體育彩票中的應用
1．7 概率統計在“安徽風采”電腦福利彩票中的應用
1．8 中奬號碼的隨機性
1．9 概率論在雙色球活動中的應用
1．10 有沒有容易中大奬的血型？

2 概率統計在金融中的應用
2．1 統計方法在銀行風險評價中的應用
2．2 概率統計在經濟保險問題中的應用
2．3 大數定律和中心極限定理在保險業中的應用
2．4 概率統計在健康保險業中的應用
2．5 貝努利大數定理在人壽保險中的應用
2．6 貝努利大數定理在人身意外保險中的應用
2．7 概率統計在招投標貿易中的應用
2．8 概率論與數理統計原理在投資風險報酬分析中的應用

3 概率統計在風險管理中的應用
3．1 期望與方差在投資中的應用
3．2 概率統計在風險估測中的應用
3．3 概率統計在風險評價中的應用
3．4 二項分布和泊鬆分布在風險評價中的應用
3．5 概率統計在風險管理決策中的應用
3．6 投資多種股票獲利的概率大於投資單種股票
3．7 保險問題背後的概率詮釋
3．8 概率在貨源組織中的應用

4 概率統計在決策中的應用
4．1 投資項目的數學期望決策分析
4．2 概率統計在經濟管理決策中的應用
4．3 基於後驗概率的通信係統決策
4．4 數學期望在求職決策問題中的應用
4．5 服務網點的設置問題
4．6 顧客的購買傾嚮研究
4．7 公司的銷售策略
4．8 貝葉斯公式在經濟決策中的應用
4．9 概率統計在經濟預測中的應用
4．10 概率統計在最大經濟利潤問題中的應用
4．11 企業擴大進貨問題決策樹方法

5 概率統計在估算中的應用
5．1 單位外綫的安裝數目
5．2 概率統計在良種優化控製中的應用
5．3 概率統計在供電管理中的應用
5．4 利用泊鬆分布閤理安排工作崗位
5．5 概率統計在管理估算決策中的應用
5．6 概率統計在商傢促銷活動中的應用
5．7 概率統計在漁業中的應用
5．8 商品的儲存問題
5．9 計算器加法運算的精確性
5．10 概率統計在生産顯像管個數估算中的應用
5．11 概率統計在送客班車停站次數估算的應用
5．12 汽車碰到紅燈前已通過的路口數
5．13 復雜係統的可靠性
5．14 參數估計在商品進貨中的應用
5．15 概率統計在産品抽測次數估算的應用
5．16 隨機模擬在排隊係統中估算的應用
5．17 隨機模擬在模擬天氣狀況中的應用

6 概率統計在評價中的應用
6．1 概率統計在射擊水平評價中的應用
6．2 哪種引擎飛機更安全
6．3 品酒師的真假
6．4 房屋建築構件的閤格性
6．5 科學傢的科學發現和年齡的關係
6．6 黃金矩形
6．7 作傢寫作用詞風格的比較
6．8 學生成績分析的應用
6．9 藥的有效性的檢驗
6．10 學生的身高和體重分析
6．11 報刊亭訂貨問題
6．12 古典概率在蘋果開箱驗貨中的應用

7 概率統計在生産管理中的應用
7．1 概率統計在工業生産中的應用
7．2 概率統計在生産綫産品控製中的應用
7．3 概率在産品檢驗中的應用
7．4 概率統計在産品更新中的應用
7．5 概率統計在産品抽測中的應用
7．6 機械更新零件年齡與剩餘壽命的探討
7．7 小概率事件原理在車問停車狀態的討論

8 概率統計在體育中的應用
8．1 概率統計在體育賽製設計中的應用
8．2 概率在羽毛球連續進攻中的應用
8．3 足球點球大戰的方案
8．4 田忌賽馬
8．5 概率在剪刀、石頭、布遊戲中的應用

9 概率統計在日常生活中的應用
9．1 汽車站平均等待時間
9．2 抽簽的先後順序有關係嗎？
9．3 生日問題
9．4 兩人會麵問題
9．5 球和盒子的配對數
9．6 打開門的次數
9．7 做一棵不灰心的大樹，多次麵試通過的概率會提高
9．8 數學期望在遊客觀光等候中的應用
9．9 員工選擇休息時間的方案
9．10 為什麼碰見一次騎驢偏偏就認為總是騎驢瞭
9．11 多次考核通過的概率
9．12 笨小鳥與聰明的鸚鵡
9．13 選擇題瞎猜問題
9．14 數學期望在公園射擊遊戲中的應用
9．15 概率統計在團體抽血化驗方案中的應用
9．16 統計學中的鹽

10 概率統計在通信中的應用
10．1 方差的下限估計
10．2 脈寬調製信號的概率密度
10．3 信號的檢測（假設檢驗）
10．4 正弦信號參數的估計（MLE）
10．5 正弦信號參數的估計（ME）
10．6 置信度的計算（大數定律）

11 概率統計在軍事中的應用
11．1 僅碰運氣能否打贏戰爭
11．2 國傢需要多少洲際導彈基地
11．3 軍火生産的産量問題
11．4 炮火轟擊效果分析
11．5 高射炮打飛機
11．6 硝化棉用途的確定
11．7 深水炸彈擊沉潛水艇的概率
11．8 炮彈的檢測
11．9 軍車加油優化管理
11．10 野戰救援車隊的路綫抉擇問題
11．11 軍火齣口産品的儲存問題
11．12 概率統計在二戰德軍坦剋數量估算中的應用
11．13 入伍前的血液檢查方案
參考文獻

前言/序言

好的，這是一本關於數據科學與機器學習的專業書籍的簡介： --- 《數據驅動的決策：從基礎理論到前沿實踐》 本書簡介 在信息爆炸的時代，數據已成為驅動創新的核心要素。本書旨在為讀者提供一個係統、深入且高度實用的框架，用以理解和掌握數據科學的理論基礎，並將其無縫應用於解決復雜的實際問題。本書的定位並非專注於概率論或數理統計的理論推導，而是側重於如何利用這些核心工具，結閤現代計算能力，構建齣能夠指導商業決策、優化工程流程乃至揭示科學規律的強大模型。 目標讀者群 本書麵嚮具有一定數學或統計學基礎，希望將理論知識轉化為實際應用能力的數據分析師、機器學習工程師、量化研究人員、以及從事數據密集型研究的科研人員和高級本科生、研究生。我們假定讀者熟悉基本的微積分和綫性代數概念，但不會過多糾纏於繁復的數學證明，而是將重點放在模型背後的直覺理解、適用場景的判斷以及計算實現上。 核心內容與結構 全書內容被劃分為四個主要部分，層層遞進，從數據準備的基石到復雜模型的構建與評估。 第一部分：數據準備與探索性分析 (EDA) 的藝術 本部分強調瞭“垃圾進，垃圾齣”的原則。優秀的數據分析始於對數據的深刻理解。我們將探討如何處理真實世界數據中常見的挑戰，如缺失值、異常值、數據不平衡性以及高維稀疏性。 數據清洗與預處理的策略： 詳細介紹各種插補技術（如基於模型和基於鄰域的插補），特徵縮放（標準化、歸一化）的適用性分析，以及如何有效處理分類變量的編碼（One-Hot, Target Encoding, 嵌入嚮量）。 高效的探索性數據分析 (EDA)： 不僅僅是繪製圖錶，更關鍵在於解讀圖錶所揭示的潛在關係、分布特徵和數據質量問題。我們將介紹如何利用多變量可視化技術揭示隱藏的結構，並教授如何構建敘事性的數據報告。 特徵工程的創造力： 本章是本書的亮點之一，它超越瞭基礎的特徵構建，深入探討領域知識（Domain Knowledge）如何轉化為強大的預測變量。我們將展示如何通過組閤、轉換和降維技術，最大化現有數據的預測潛力。 第二部分：核心預測模型與理論直覺 本部分聚焦於構建預測模型時的理論直覺和實際應用。我們強調理解模型選擇背後的權衡（偏差-方差權衡），而非單純套用公式。 綫性模型的穩健性與局限： 深入剖析多元綫性迴歸、邏輯斯蒂迴歸在實際問題中的應用邊界。重點討論正則化技術（Lasso, Ridge, Elastic Net）如何通過懲罰項控製模型復雜度，增強泛化能力。 非參數模型的威力： 探討決策樹、隨機森林和梯度提升機（如XGBoost, LightGBM）的工作原理。我們將詳細對比集成學習方法的優勢，並講解如何通過參數調優（如學習率、樹的深度）來精細控製模型的錶現。 支持嚮量機 (SVM) 的幾何解釋： 從最大化間隔的角度理解SVM，並介紹核技巧（Kernel Trick）在處理非綫性可分數據中的巧妙運用。 第三部分：模型評估、選擇與可解釋性 構建模型隻是第一步，如何客觀地評估和解釋模型是實現數據驅動決策的關鍵。 穩健的交叉驗證策略： 介紹留一法、k摺交叉驗證、分層抽樣以及時間序列數據的滾動原點驗證，確保模型評估的公正性。 超越準確率的評估指標： 在實際業務場景中，僅僅依賴準確率是危險的。本書將詳細解析精確率、召迴率、F1分數、ROC-AUC麯綫以及PR麯綫的意義，並指導讀者根據業務目標選擇恰當的指標。 模型可解釋性 (XAI) 實踐： 隨著模型復雜度的增加，理解“為什麼”變得至關重要。本章介紹如特徵重要性排序、部分依賴圖 (PDP)、個體條件期望 (ICE) 圖，以及SHAP (SHapley Additive exPlanations) 值的應用，幫助讀者嚮非技術人員清晰地解釋模型預測的依據。 第四部分：進階主題與前沿應用 本部分將讀者帶入更廣闊的數據科學領域，介紹如何處理非結構化數據和大規模問題。 降維技術的高級應用： 詳細闡述主成分分析 (PCA) 的局限，並引入非綫性降維技術如t-SNE和UMAP，用於數據可視化和特徵提取。 時間序列的建模與預測： 介紹ARIMA傢族模型的構建，以及如何結閤外部迴歸因子（Exogenous Variables）來增強預測能力。重點討論序列數據的交叉驗證挑戰。 貝葉斯方法的現代視角： 介紹貝葉斯推斷的基本概念，特彆是馬爾可夫鏈濛特卡洛 (MCMC) 方法在處理復雜概率模型時的實際操作，及其在小樣本、高不確定性問題中的價值。 模型部署與監控基礎： 簡要介紹如何將訓練好的模型轉化為生産環境中的服務，以及如何設置反饋迴路和漂移檢測機製，確保模型在長期運行中的有效性。 本書特色 本書的每一章都輔以大量的代碼示例（主要基於Python生態，如Pandas, Scikit-learn, Statsmodels, XGBoost），這些示例直接來源於金融風控、電商推薦、工業質量控製等多個行業的真實問題場景。我們緻力於通過案例評析的方式，展示不同模型在特定數據結構下的錶現差異，幫助讀者建立起一套“看菜下碟”的模型選擇哲學。本書強調實踐中的調試技巧、性能優化，以及如何將統計學的嚴謹性融入到快速迭代的機器學習流程中。 通過閱讀本書，讀者將不僅掌握一係列先進的數據分析工具，更重要的是，能夠培養齣一種係統性的、以數據為中心的解決問題的思維模式。

評分☆☆☆☆☆

作為一名剛剛接觸數據分析領域的新人，我感覺自己像是在一片知識的海洋中摸索，雖然有很多理論知識，但常常不知道如何將它們轉化為解決實際問題的能力。這本書的書名，“概率論與數理統計應用案例評析”，恰好點齣瞭我目前最迫切的需求：如何將理論與實踐結閤。我渴望在書中看到一些真實世界的數據集，並從中提煉齣具有代錶性的案例。例如，在金融風控領域，是如何利用概率模型來識彆欺詐交易的？在生物信息學中，數理統計又扮演著怎樣的角色，例如在基因序列分析中？我特彆期待作者能夠對這些案例進行細緻的“評析”，不僅僅是給齣解決方案，更重要的是剖析整個分析過程，包括數據預處理、模型選擇、參數估計、結果解讀等關鍵步驟。同時，我也希望作者能夠提及在這些實際應用中可能遇到的挑戰，以及如何剋服它們，例如數據不完整、異常值處理、模型過度擬閤等問題。這本書如果能提供一些清晰的圖錶和可視化分析結果，那就更好瞭，這樣我能夠更直觀地理解數據和模型。

評分☆☆☆☆☆

我一直對那些能夠解釋世界運行規律的理論非常著迷，而概率論和數理統計無疑是其中最基礎且應用最廣泛的學科之一。之前我嘗試閱讀過一些概率論和數理統計的教材，但總覺得它們過於理論化，缺乏與現實世界的聯係。這本書的書名，強調瞭“應用案例評析”，這讓我眼前一亮。我非常希望能在這本書中找到一些關於如何利用概率論和數理統計來理解復雜係統，例如在城市交通流量預測、疾病傳播模型構建，或者甚至是社會網絡分析中。我期望作者能夠不僅僅展示這些案例，更能提供深入的“評析”，解釋為什麼選擇特定的統計模型，這些模型的假設是什麼，它們在實際應用中錶現如何。此外，我希望作者能夠分享一些關於如何檢驗模型假設、如何評估模型準確度以及如何解釋模型結果的經驗。如果書中還能涉及一些關於統計建模中的不確定性問題，以及如何通過概率論來量化和管理這些不確定性，那將是錦上添花。總之，我希望這本書能讓我看到概率論和數理統計是如何成為我們理解和改造世界的有力工具的。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計挺吸引人的，書名“概率論與數理統計應用案例評析”一看就很有分量，而且“應用案例”這四個字讓我覺得它不隻是枯燥的理論堆砌，而是能學到實際的東西。我一直覺得數學這東西，如果不能用在解決實際問題上，學起來總是有點虛。所以，當我在書店看到這本書的時候，就覺得這可能是我一直想找的那種能連接理論和實踐的讀物。我希望它能包含一些金融、工程、醫學或者其他熱門領域的實際案例，讓我看到概率論和數理統計在現實世界中的強大威力。比如，能不能講講它是如何幫助預測股票市場的波動的？或者在藥物研發中，它是如何判斷一個新藥的有效性的？再或者，在一些工程項目中，它是如何進行風險評估的？如果能有這樣的案例，我肯定會看得津津有味，感覺學到的知識真的有用武之地。而且“評析”這個詞也讓我期待，不僅僅是羅列案例，而是能有深入的分析和講解，告訴我為什麼用這個方法，這個方法的優勢在哪裏，有沒有局限性，以及在實際應用中可能會遇到哪些問題，作者又是如何解決的。這樣的評析會讓我對概率論和數理統計的理解更上一層樓，不僅僅是知道怎麼算，更能理解背後的邏輯和意義。

評分☆☆☆☆☆

我最近在做一個關於市場營銷數據分析的項目，需要用到一些統計學的知識來解讀用戶的行為模式，找齣影響銷售的關鍵因素。本來打算找一本純粹的統計學教材，但又覺得教材裏的理論講得很細，但實際應用起來卻不知道從何下手。偶然間看到瞭這本書，書名裏有“應用案例”四個字，立刻就引起瞭我的興趣。我希望能從這本書裏找到一些關於市場細分、用戶畫像構建、廣告投放效果評估方麵的案例。比如，通過對用戶購買曆史數據的分析，如何運用統計模型來預測哪些用戶更有可能購買某款新産品？或者，在進行 A/B 測試時，如何科學地設計實驗，並用數理統計的方法來判斷哪個版本的廣告效果更好？我特彆希望這本書能提供一些具體的代碼實現或者分析流程，哪怕是僞代碼或者思路上的提示，都能極大地幫助我。畢竟，理論學得再好，如果不能轉化為實際操作，終究是紙上談兵。我期待這本書能像一個經驗豐富的導師一樣，手把手地教我如何將概率論和數理統計的工具運用到我的工作中，讓我能夠更精準地理解數據，做齣更明智的決策。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我之前對概率論和數理統計的印象一直停留在大學裏的課堂上，感覺那些公式和定理離日常生活很遙遠，而且學起來也比較抽象。但最近看到很多關於大數據、人工智能的討論，都離不開統計學的基礎，這讓我重新審視瞭這門學科的重要性。這本書的“應用案例評析”這個書名，讓我覺得它可能是一種比較輕鬆有趣的方式來接觸和學習概率論和數理統計。我希望這本書裏能有一些大傢都能理解的、生活化的案例，比如用概率論來分析彩票中奬的可能性，或者用數理統計來解釋天氣預報的準確性。更進一步，我希望它能深入到一些更具挑戰性的領域，比如在人工智能的機器學習模型中，概率論是如何扮演核心角色的？比如，如何用貝葉斯定理來更新我們的信念？如何用統計推斷來估計模型的參數？我期待作者能在評析中，將這些高深的理論巧妙地融入到具體的案例分析中，用通俗易懂的語言解釋那些復雜的概念，並且能夠清晰地展示這些理論是如何幫助我們解決實際問題的，而不是僅僅停留在理論層麵。

評分☆☆☆☆☆

書看起來不錯，不知自己能不能讀完

評分☆☆☆☆☆

內容一般吧，參考書。

評分☆☆☆☆☆

書看起來不錯，不知自己能不能讀完

評分☆☆☆☆☆

還可以吧，有優惠又便捷

評分☆☆☆☆☆

很實用的一本概率統計參考書。

評分☆☆☆☆☆

書看起來不錯，不知自己能不能讀完

評分☆☆☆☆☆

還可以吧，有優惠又便捷

評分☆☆☆☆☆

書的內容一般般，定價小貴

評分☆☆☆☆☆

書看起來不錯，不知自己能不能讀完