最新質量統計技術及其應用 pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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isbn號碼:9787111034353

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• 質量統計
• 統計技術
• 數據分析
• 質量管理
• 六西格瑪
• SPC
• 過程控製
• 可靠性工程
• 應用統計
• 數據挖掘

《量化分析與決策優化：現代管理新視野》 本書旨在為廣大讀者呈現一套係統而前沿的量化分析方法論，重點探討如何運用現代化的量化工具和技術，為企業管理、科學研究及社會經濟發展提供更精準、更科學的決策支持。全書涵蓋瞭從基礎統計理論到高級建模技術的廣泛內容，力求在理論深度與實踐應用之間取得平衡，幫助讀者建立起一套 robust 的量化思維框架。 第一部分：量化分析基礎與核心概念 本部分將從根本上梳理量化分析的理論基石。我們首先迴顧概率論和數理統計的核心概念，包括但不限於隨機變量、概率分布、期望、方差、抽樣理論、參數估計和假設檢驗。在此基礎上，我們將深入探討迴歸分析的原理與應用，重點解析綫性迴歸、多元迴歸以及非綫性迴歸模型，並詳細介紹模型診斷、殘差分析、多重共綫性處理等關鍵技術，確保讀者能夠準確構建和評估迴歸模型。此外，我們還會介紹相關性分析、方差分析（ANOVA）等基礎統計工具，為後續更復雜的分析打下堅實基礎。 第二部分：時間序列分析與預測模型 在動態變化的環境中，對未來趨勢的準確預測至關重要。本部分將聚焦時間序列分析，介紹描述時間序列特徵的常用方法，如平穩性檢驗、自相關與偏自相關分析。我們將係統講解 ARIMA、SARIMA 等經典時間序列模型，並在此基礎上引入更現代化的模型，如 GARCH 模型用於波動性建模，以及狀態空間模型和卡爾曼濾波在狀態估計與預測中的應用。本書還會討論指數平滑法、Holt-Winters 方法等，並結閤實際案例演示如何在金融、經濟、生産製造等領域進行精準的短期和長期預測。 第三部分：多元數據分析與降維技術 麵對日益龐大和復雜的數據集，如何有效地提取信息成為一大挑戰。本部分將深入探討多元數據分析的技術。主成分分析（PCA）和因子分析（FA）將被詳細闡述，旨在幫助讀者理解如何通過降維來捕捉數據中的主要變異性，降低數據維度，從而簡化模型構建和提高計算效率。此外，聚類分析（包括 K-Means、層次聚類等）將被介紹，用於發現數據中的自然分組結構。我們將重點關注判彆分析和分類模型，如邏輯迴歸、支持嚮量機（SVM）以及決策樹，幫助讀者學習如何構建分類器以區分不同的樣本。 第四部分：實驗設計與因果推斷 科學的實驗設計是獲取可靠結論的前提。本部分將係統介紹實驗設計的原理與方法，包括完全隨機設計、區組設計、析因設計等。我們將重點關注如何在控製變量、隨機化和重復實驗等方麵進行優化，以最大程度地減少偏差和提高實驗的統計效力。此外，本書將觸及因果推斷的理念，探討如何在觀察性研究中近似模擬實驗條件，例如傾嚮性評分匹配（PSM）、工具變量法（IV）等，以更嚴謹地評估乾預措施的效果。 第五部分：優化方法與決策支持係統 量化分析的最終目的是支持更優的決策。本部分將介紹一係列強大的優化技術。綫性規劃、整數規劃和非綫性規劃將被詳細講解，並提供實際應用案例，如資源分配、生産計劃、供應鏈優化等。我們將介紹濛特卡洛模擬方法，展示其在風險評估、不確定性分析和係統仿真中的強大能力。此外，本書還將探討決策樹分析、層次分析法（AHP）以及模糊邏輯在多標準決策問題中的應用，幫助讀者構建能夠處理復雜性和不確定性的決策支持係統。 第六部分：數據挖掘與機器學習入門 本部分將為讀者打開數據挖掘和機器學習的入口。我們將介紹關聯規則挖掘（如 Apriori 算法）、序列模式挖掘等無監督學習技術，用於發現數據中的潛在模式。在監督學習方麵，我們將更深入地介紹迴歸和分類算法，包括 K 近鄰（KNN）、樸素貝葉斯以及集成學習方法（如隨機森林、梯度提升），並探討模型評估指標（如準確率、精確率、召迴率、F1 分數、AUC）和交叉驗證等技術。本書旨在幫助讀者理解這些技術的原理，並能將其應用於解決實際問題。 第七部分：統計軟件應用與可視化 理論知識的掌握需要通過實踐來鞏固。本部分將重點介紹主流的統計分析軟件，如 R 語言或 Python（配閤 NumPy, SciPy, Pandas, Scikit-learn 等庫）在數據處理、建模和可視化方麵的強大功能。我們將通過豐富的代碼示例，演示如何導入、清洗、轉換數據，執行各種統計分析和機器學習算法，以及如何生成清晰、直觀的圖錶（如散點圖、摺綫圖、箱綫圖、熱力圖等）來展示分析結果。 總而言之，《量化分析與決策優化：現代管理新視野》是一本集理論性、係統性和實踐性於一體的著作。它不僅能夠幫助讀者建立起紮實的量化分析基礎，更能引導讀者掌握解決復雜問題的先進方法，從而在瞬息萬變的商業和科研環境中做齣更明智、更具競爭力的決策。本書適閤管理學、經濟學、金融學、工程學、計算機科學等領域的研究者、學生以及希望提升自身數據分析和決策能力的從業人員。

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