商務(wù)統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)：從不確定性到人工智能

第1章 不確定性的描述
1.1 從不確定性出發(fā) / 002
1.2? 連續(xù)型數(shù)據(jù) / 012
1.3 正態(tài)概率密度 / 023
1.4? t- 分布 / 037
1.5 指數(shù)分布 / 048
1.6? 0-1 分布 / 059
1.7 泊松分布 / 069
第2章 參數(shù)估計(jì)
2.1 矩估計(jì) / 081
2.2 極大似然估計(jì) / 090
2.3 正態(tài)分布均值的區(qū)間估計(jì) / 101
2.4 正態(tài)分布方差的區(qū)間估計(jì) / 113
2.5 其他分布參數(shù)的區(qū)間估計(jì) / 125 ??
指數(shù)分布 / 125 ??
0-1 分布 / 129 ??
泊松分布 / 131 ??
一般分布的均值 / 133 ??
案例演示 / 134 ??
兩樣本問題 / 135
2.6 樣本量計(jì)算 / 138 ??
指數(shù)分布 / 145 ??
泊松分布 / 147 ??
0-1 分布 / 149 ??
一般分布 / 151

第3章假設(shè)檢驗(yàn)
3.1 不確定性與決策 / 155
3.2 兩種不同類型的錯(cuò)誤 / 167
3.3 為什么推翻原假設(shè) / 180
3.4 關(guān)于均值的假設(shè)檢驗(yàn)問題 / 188
3.5 假設(shè)檢驗(yàn)的各種推廣 / 200 ??
雙樣本檢驗(yàn) / 200 ??
方差檢驗(yàn) / 204 ??
雙單邊檢驗(yàn) / 209
3.6 假設(shè)檢驗(yàn)中的 p 值 / 213
3.7 假設(shè)檢驗(yàn)中的樣本量計(jì)算 / 222 ??
單邊假設(shè)檢驗(yàn) / 223 ??
雙邊假設(shè)檢驗(yàn) / 226 ??
雙單邊假設(shè)檢驗(yàn) / 230
第4章回歸分析
4.1 回歸分析是什么 / 237
4.2 數(shù)據(jù)類型與回歸模型 / 248 ??
第一式：線性回歸 / 248 ??
第二式：0-1 回歸 / 252 ??
第三式：定序回歸 / 254 ??
第四式：計(jì)數(shù)回歸 / 258 ??
第五式：生存回歸 / 260
4.3 線性回歸模型 / 266 ??
案例介紹 / 266 ??
描述分析 / 268 ??
理論模型 / 272 ??
關(guān)于殘差的討論 / 274 ??
參數(shù)估計(jì) / 275 ??
假設(shè)檢驗(yàn) / 279
4.4 時(shí)間序列模型 / 283
4.5 0-1 回歸模型 / 297 ??
案例介紹 / 297 ??
描述分析 / 299 ??
模型描述 / 302 ??
參數(shù)估計(jì)與統(tǒng)計(jì)推斷 / 306
4.6 決策樹模型 / 311
4.7 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 / 322