数学规划与对策论 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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页数:220

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出版时间:2002-7

价格:11.00元

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isbn号码:9787313030344

丛书系列:

图书标签:

• 数学规划
• 对策论
• 优化
• 运筹学
• 算法
• 模型
• 线性规划
• 非线性规划
• 博弈论
• 决策分析

好的，这是为您构思的一份图书简介，该书名为《应用统计学与数据分析实践》。 --- 《应用统计学与数据分析实践》 内容简介 在信息爆炸的时代，如何从海量数据中提炼出有价值的洞察，已成为科研、商业决策乃至日常工作中的核心竞争力。《应用统计学与数据分析实践》一书，正是为渴望系统掌握现代数据分析方法、并将统计学理论转化为实际操作能力的读者量身打造的专业指南。 本书旨在架起统计学理论与工程应用之间的桥梁，侧重于实用性、可操作性以及对真实世界问题的解决能力。我们深知，枯燥的数学公式往往是初学者望而却步的门槛，因此，全书的叙述风格力求清晰直观，结合大量来源于经济学、市场营销、生物医学以及工程控制等领域的案例，确保读者在理解理论的同时，能够立即上手进行数据处理与模型构建。 本书的核心结构与特色内容 本书内容涵盖了现代数据分析体系的基石，从基础描述性统计到复杂的高级建模技术，层层递进，逻辑严密。 第一部分：数据科学的基石——描述性统计与概率论 本部分为后续高级分析奠定坚实的基础。我们首先探讨了数据的类型、质量评估与清洗预处理的必要性。接着，深入讲解了描述性统计的核心工具，包括集中趋势（均值、中位数、众数）与离散程度（方差、标准差、四分位数）的精确解读，以及如何利用箱线图、直方图等可视化工具高效地揭示数据分布特征。 概率论部分聚焦于应用层面，重点讲解了随机变量、常见概率分布（正态分布、泊松分布、二项分布等）在风险评估和过程控制中的实际应用场景。尤其强调了大数定律和中心极限定理在统计推断中的核心地位。 第二部分：从样本到总体——统计推断与假设检验 这是实现数据驱动决策的关键环节。本书详细阐述了参数估计的原理，包括点估计与区间估计，并深入剖析了置信区间的实际意义。 在假设检验方面，我们采用了“问题驱动”的讲解方式。读者将学习如何严谨地构建零假设与备择假设，理解 $P$ 值的真正含义（避免常见的误解），并系统掌握各类检验： 1. 均值的比较：单样本 $t$ 检验、双样本 $t$ 检验（独立/配对）。 2. 方差的检验：卡方检验与 $F$ 检验。 3. 分类数据的分析：皮尔逊 $chi^2$ 拟合优度检验与独立性检验。 4. 非参数检验：在数据不满足正态性假设时，如何运用秩和检验等方法进行稳健的推断。 第三部分：探索关系——方差分析与线性回归模型 本部分聚焦于探索变量间的相互关系，是构建预测模型的基础。 方差分析（ANOVA）：不仅仅是检验均值差异的工具，更是一种多因素实验设计的分析框架。我们详细介绍了单因素、双因素 ANOVA 的模型构建、假设前提（正态性、方差齐性）的检验与矫正，以及交互作用的解读。 经典线性回归（OLS）：这是数据分析的“瑞士军刀”。本书对最小二乘法的原理进行了清晰的推导，并重点关注实际应用中的挑战： 模型诊断：残差分析（正态性、异方差性、自相关性）的图形化诊断方法及处理策略。 多重共线性：如何识别（VIF）并应对，如使用岭回归（Ridge Regression）或 Lasso。 变量选择：逐步回归、向后剔除法等方法的优缺点比较。 第四部分：超越线性——广义线性模型与时间序列分析 随着数据复杂性的增加，线性模型的局限性也愈发明显。本书引入了更强大的建模工具： 广义线性模型（GLM）：重点讲解了逻辑回归（Logistic Regression）在处理二元或多元分类结果时的应用，例如客户流失预测、产品购买倾向分析等。同时，也覆盖了泊松回归在计数数据分析中的应用。 时间序列分析基础：针对具有时间依赖性的数据，本书提供了初步的分析框架。内容包括平稳性检验（ADF 检验）、自相关与偏自相关函数（ACF/PACF）的解读，以及对经典 ARIMA 模型的基本介绍与应用实例。 第五部分：现代数据分析工具箱——非参数方法与计算实现 认识到现代统计软件的重要性，本书在讲解理论的同时，紧密结合主流统计软件（如 R 语言或 Python 的 Pandas/Statsmodels 库）的实现方法。 非参数统计：在数据分布未知或样本量较小时，我们介绍如 Mann-Whitney U 检验、Kruskal-Wallis 检验等非参数方法的适用场景。 重抽样方法：Bootstrap（自助法） 和 Jackknife（刀切法） 的原理与其实际用途，特别是在估计复杂统计量标准误和构建稳健置信区间方面的应用。 适用读者 理工科及商科研究生：需要扎实统计基础来支撑其毕业设计或研究课题的学员。 数据分析师与商业智能（BI）专业人员：希望将现有报表制作技能提升到模型驱动决策层面的从业者。 科研工作者：需要精确设计实验、科学分析实验数据、并撰写规范统计报告的领域专家。 对数据科学感兴趣的初学者：寻求一本内容详实、注重实践操作的入门教材。 《应用统计学与数据分析实践》致力于提供一套完整、可信赖的分析流程图，确保读者不仅“知道”统计学是什么，更能“做到”用统计学解决实际问题。通过本书的学习，读者将构建起强大的定量思维框架，从容应对复杂数据的挑战。 ---

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拿到这本书，我立刻被它厚重的质感和精美的排版所吸引。封面上那个抽象的数学符号，在我看来，就像一把开启智慧之门的钥匙。我一直对决策过程中的不确定性和风险感到好奇，尤其是当涉及到多个参与者时，他们的行为如何相互影响，最终导致一个什么样的结果，这些都让我觉得非常着迷。我希望这本书能够深入浅出地解释对策论的核心思想，比如纳什均衡、零和博弈等等，并且能够用生动的例子来阐述这些概念。我特别想知道，在信息不对称的情况下，我们如何做出更明智的决策，或者如何在合作与竞争之间找到一个微妙的平衡点。我对书中关于如何建模和分析博弈问题的部分尤为期待，希望它能提供一套系统的方法论，让我能够独立地去分析和解决类似的现实问题，而不仅仅是被动地接受书本上的结论。

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这本书的封面设计得相当沉稳，一种深邃的蓝色搭配着简洁的几何图形，仿佛预示着它所要揭示的数学世界的严谨与奥妙。我拿到这本书的时候，正是对一些现实生活中看似棘手的问题感到困惑的时候，比如如何最优地分配资源，如何在复杂的竞争环境中做出最有利的选择，甚至是如何在有限的条件下达成预期的目标。我一直觉得，数学不仅仅是数字和公式的游戏，它更是一种解决问题的思维方式，一种洞察事物本质的工具。而“数学规划与对策论”这个名字，无疑直接点中了我的痛点，让我对它充满了期待。我希望这本书能够带我走进一个逻辑清晰、条理分明的世界，让我学会如何用数学的语言去描述和分析这些现实问题，并最终找到那条最优的路径。我期待书中能有大量的案例分析，能够将抽象的理论与实际应用紧密结合，让我能真正理解这些数学工具的威力，并能在我的学习和工作中运用自如。

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这本书给我的第一印象是它极具学术深度，封面设计虽然简洁，但透露着一种严谨的气息。我最近在处理一些项目管理的问题，其中涉及到资源的优化配置和任务的优先级排序，这些都让我意识到数学规划在实际工作中的重要性。我非常希望这本书能够详细地介绍各种数学规划模型，比如线性规划、整数规划、非线性规划等等，并解释它们各自的适用范围和求解方法。我期待书中能有详细的算法介绍，让我能理解背后的原理，而不仅仅是调用现成的软件。同时，我也会关注书中对于实际案例的解析，希望能够看到如何将这些数学模型应用到实际的生产、运营、物流等领域，并获得切实的效益。我希望这本书能成为我解决实际问题的有力工具，让我能更科学、更有效地进行决策和规划。

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这本书的书名就带着一种引人入胜的魅力，它似乎承诺着一种能够揭示事物背后规律的智慧。我一直对那些能够用简洁的数学语言来解释复杂现象的理论感到着迷。比如，在经济学领域，如何理解市场博弈，如何预测股票价格的走势，这些都让我觉得对策论有着巨大的潜力。我希望这本书能够为我打开一扇通往决策科学的大门，让我能够理解那些在复杂环境中做出最优选择的逻辑。我特别好奇书中是否会涉及到一些经典博弈的案例，比如囚徒困境、海盗分金等等，并通过这些案例来阐释对策论的精髓。我也希望这本书能够引导我思考，在现实生活中，我们应该如何避免陷入劣势的博弈，如何通过策略的运用来达成自己的目标，甚至是如何去设计一些更有利于自己的规则。

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这本书的包装和装帧都显得非常专业，字体大小和行距都设计得恰到好处，阅读起来应该会非常舒适。我最近在思考一个关于供应链管理的问题，如何才能在保证客户满意度的前提下，最大限度地降低库存成本，提高整体的运营效率。这让我想到，数学规划在解决这类优化问题上可能扮演着至关重要的角色。我希望这本书能够详细地讲解各种数学规划的技术，包括但不限于目标规划、动态规划等，并提供清晰的数学模型和求解步骤。我更期待书中能有关于如何处理约束条件和不确定性因素的讲解，因为在实际应用中，这些往往是决定模型可行性和效果的关键。我希望这本书能够成为我理解和应用数学规划解决实际运营挑战的强大支撑。

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