[正版二手] 统计学(第3版) 李金昌,苏为华著 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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李金昌，苏为华著 著

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店铺： 独峰书院图书专营店

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111361060

商品编码：25574533273

包装：平装

出版时间：2012-01-01

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基本信息

书名:统计学(第3版)

定价：42.00元

售价：20.6元,便宜21.4元,折扣49

作者:李金昌,苏为华著

出版社：机械工业出版社

出版日期：2012-01-01

ISBN：9787111361060

字数：

页码：

版次：3

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.599kg

编辑推荐

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内容提要

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本教材系统介绍了统计学的基本理论与方法，全书共分11章，包括统计的含义、统计学研究对象与学科性质、统计学的基本范畴与基本研究方法，统计数据的搜集、整理与显示方法，变量分布各种特征的描述，抽样估计的基本理论与方法，假设检验的基本理论与常用的检验，方差分析方法，相关与回归分析方法，时间序列分析方法，统计指数方法，综合评价理论与方法，以及非参数统计方法等内容。通过学习，学生将能较好地掌握基本统计思想和各种定量分析方法，帮助提高分析问题的能力。
本书适合高等院校财经类本科各专业学生使用。

目录

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出版前言
前言
教学建议
第1章　总论
1．1 什么是统计学
1．2　统计数据类型与研究方法
1．3　统计学的基本概念
　本章小结
　练习与思考
　人物介绍
第2章　统计数据的收集、整理与显示
2．1 统计数据的收集
2．2　统计数据的整理
2．3　统计数据的显示
　本章小结
　练习与思考
　人物介绍
第3章　变量分布特征的描述
　3．1 集中趋势的描述
　3．2　离中趋势的描述
　3．3　分布形状的描述
　本章小结
　练习与思考
　人物介绍
第4章　抽样估计
4．1 抽样分布
4．2　抽样误差
4．3　参数估计方法
4．4　各种抽样组织形式的参数估计
　本章小结
　练习与思考
　人物介绍
第5章　假设检验
5．1 假设检验的基本问题
5．2　几种常见的假设检验
5．3　假设检验的两类错误与功效
　本章小结
　练习与思考
　人物介绍
第6章　方差分析
　6．1 方差分析的一般问题
　6．2　单因素方差分析
　6．3　双因素方差分析
　本章小结
　练习与思考
　人物介绍
……
参考文献

作者介绍

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文摘

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序言

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好的，这是一份关于一本假设的、与您提供的书名无关的图书的详细简介，该图书的主题为《深度学习在金融风控中的前沿应用与实践》。 --- 深度学习在金融风控中的前沿应用与实践 作者： 王明远、张丽娜 出版社： 科技文献出版社 出版年份： 2024年 --- 图书简介 在数据爆炸和金融科技（FinTech）浪潮席卷全球的今天，传统的风险管理方法正面临前所未有的挑战。信用评估的颗粒度、欺诈检测的实时性、市场波动的预测精度，都对现有模型提出了更高的要求。本书《深度学习在金融风控中的前沿应用与实践》正是顺应这一时代需求而诞生的深度力作。它并非停留在理论的浅尝辄止，而是聚焦于如何将最先进的深度学习技术，特别是近年来涌现的Transformer架构、图神经网络（GNN）以及可解释性AI（XAI）方法，落地并高效应用于金融风险控制的复杂场景中。 本书的目标读者群广泛，涵盖了金融机构的数据科学家、风控工程师、量化分析师、金融科技创业者，以及相关专业的高年级本科生和研究生。它力求在理论深度、模型广度与工程实践之间搭建一座坚实的桥梁。 第一部分：基础重塑与模型选型（Chapter 1-3） 第一部分旨在为读者建立坚实的知识基础，并明确深度学习模型在风控领域中的定位。 第一章：金融风控的数字化转型与挑战 本章首先梳理了当前金融风控体系（包括信用风险、操作风险、市场风险和合规风险）面临的核心痛点：特征工程的瓶颈、非线性关系建模的不足以及对“黑天鹅”事件的脆弱性。随后，引入了深度学习在处理高维稀疏数据、捕捉复杂交互特征方面的独特优势，为后续章节奠定了理论基础。重点讨论了数据隐私保护（如联邦学习）在风控数据共享中的必要性。 第二章：深度学习基石：从MLP到RNN/LSTM 本章回顾了深度学习的基础架构，但重点聚焦于那些对金融时间序列和序列决策至关重要的模型。详细剖析了多层感知机（MLP）在初步信用评分中的应用，并深入探讨了循环神经网络（RNN）及其改进型（LSTM和GRU）如何有效地处理借款人历史行为序列、交易流水等时间依赖性数据，用于预测违约概率的动态变化。 第三章：特征工程的革命：深度学习嵌入技术 传统的风控依赖于人工构建的统计特征（如逾期率、负债收入比）。本章介绍了深度学习如何通过自动特征学习（Representation Learning）来革新这一过程。重点讲解了如何利用深度自编码器（Autoencoders）和深度信念网络（DBN）从原始交易描述、文本日志中提取低维、高信息量的潜在特征表示（Embeddings），尤其关注于高频交易数据的时空特征提取。 第二部分：前沿架构与核心应用场景（Chapter 4-7） 第二部分是本书的核心，深入探讨了最先进的深度学习架构在三大核心风控场景中的实战应用。 第四章：图神经网络（GNN）在反欺诈与团伙识别中的威力 金融欺诈行为往往表现出复杂的网络结构。本章全面介绍GNNs，包括Graph Convolutional Networks (GCNs) 和 Graph Attention Networks (GATs)。重点阐述了如何将用户、设备ID、IP地址、交易关系构建成异构图，利用GNNs强大的关系推理能力来识别隐藏的欺诈团伙（如“资金盘”、“共谋信贷”），并给出如何利用异构信息来增强对“羊毛党”行为的实时拦截策略。 第五章：Transformer与注意力机制：高维序列决策优化 受自然语言处理（NLP）领域的启发，本章将Transformer模型引入到信用风险的长期路径依赖预测中。探讨了如何将客户的多个时间点的行为记录视为一个“句子”，利用自注意力机制（Self-Attention）来捕捉客户在不同时间点行为间的关键依赖关系，从而构建比传统LSTM更鲁棒的LGD（损失率）和EAD（风险暴露）预测模型。 第六章：深度强化学习（DRL）在动态定价与额度管理中的实践 信用风险管理是一个动态决策过程。本章转向强化学习，特别是Actor-Critic架构（如A2C和PPO）。详细描述了如何将“授信额度调整”、“风险定价”设计成一个序列决策问题，让智能体（Agent）在模拟的经济环境中学习最优的风险收益平衡策略，实现自适应的风险暴露控制。 第七章：异常检测：对抗性学习与变分自编码器（VAE） 在欺诈和反洗钱（AML）场景中，异常数据点极其稀疏且边界模糊。本章对比了监督学习与无监督异常检测方法的局限性。重点介绍了生成对抗网络（GANs）在生成“正常”数据样本以更好地训练判别器上的应用，以及如何利用变分自编码器（VAE）来学习数据流的潜在分布，从而对偏离该分布的极小概率事件（如新型洗钱模式）进行高效捕获。 第三部分：可解释性、部署与合规性（Chapter 8-10） 顶级模型必须是可靠且可被监管的。第三部分关注如何让“黑箱”模型在强监管的金融环境中落地应用。 第八章：模型可解释性（XAI）的金融风控应用 面对监管机构对“信贷拒绝理由”的严格要求，本章系统介绍了主流的XAI技术。详细讲解了SHAP（Shapley Additive Explanations）和LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations）在解释深度学习模型决策背后的具体特征贡献度。更重要的是，本书提供了将XAI结果反哺至模型训练过程的“可解释性约束优化”方法。 第九章：模型验证、鲁棒性与对抗性攻击防御 深度模型在实际部署中可能遭受数据漂移（Data Drift）或恶意对抗性攻击（Adversarial Attacks）。本章探讨了如何建立漂移监控仪表板，并介绍了鲁棒性训练（Adversarial Training）在金融场景下的实施细节，以确保模型在面对新型数据分布和潜在攻击时依然能保持预测性能的稳定性和公平性。 第十章：模型部署、MLeOps与合规化流程 理论模型必须转化为可操作的系统。本章提供了从模型训练到线上服务的全链路MLOps实践指南。讨论了如何利用容器化技术（如Docker/Kubernetes）实现模型的快速迭代和灰度发布。最后，结合巴塞尔协议（Basel III）和国内金融监管要求，阐述了深度学习模型在模型治理、文档化和审计追踪方面的具体要求和最佳实践。 --- 本书的独特价值 本书最大的价值在于其深度结合了最新的学术进展与高度聚焦的行业痛点。它不仅教会读者如何搭建一个高性能的深度学习模型，更重要的是，它提供了一套完整的框架，指导金融机构如何安全、合规、可解释地将这些尖端技术集成到日常的、高风险的决策流程中。通过大量的Python代码示例、真实金融数据集的案例分析，读者将能够即刻掌握从概念到生产环境的转化能力。本书是面向未来十年金融风险管理领域从业者的必备工具书。

评分☆☆☆☆☆

收到这本《[正版二手] 统计学(第3版) 李金昌,苏为华著》，包装完好，书本本身也无明显质量问题，整体而言，这次购物体验还是比较愉快的。我是一个对数据科学充满好奇的自由职业者，希望能够通过系统学习统计学，为我的职业发展和个人项目添砖加瓦。虽然我平时阅读的资料比较零散，但总觉得缺少一本权威且全面的统计学教材来建立起系统性的认知。这本第三版的统计学教材，在我看来，是这样一个理想的选择。我期待这本书能够从最基础的概念讲起，逐步深入到各种统计推断方法，并重点突出统计学在实际应用中的价值。我希望书中能够提供一些比较具有代表性的案例分析，这些案例最好能涵盖不同领域，例如金融、医学、社会科学等，这样可以帮助我更好地理解统计学的普适性和多样性。同时，我也希望书中能够推荐一些学习资源，比如相关的在线课程、统计软件的入门指南，或者进一步阅读的经典文献，这对于我这样自学的学习者来说，会提供极大的便利。

评分☆☆☆☆☆

收到的是一本[正版二手]《统计学(第3版) 李金昌,苏为华著》。这本书的品相整体来说还可以，书脊没有断裂，书页也无明显涂鸦，只是边角有些许摩擦痕迹，这在我看来是二手书正常的“成长印记”。我是一名准备考研的跨专业考生，统计学是我必考的科目之一，而我的本科专业与统计学关联甚少，因此我非常需要一本能够系统讲解统计学核心概念和解题技巧的教材。我了解到这本第三版教材在很多高校都被作为参考书目，说明其内容覆盖面和深度都比较可观。我特别希望这本书能够清晰地讲解统计学的基本原理，例如大数定律、中心极限定理等概率论基础，以及参数估计、区间估计、假设检验等推断性统计的核心内容。我期待作者能够提供详实的数学推导过程，但同时也要辅以易于理解的图示和例子，帮助我这种非数学背景的考生也能顺利掌握。对于一些可能比较抽象的概念，我希望书中能够有更生动的解释，甚至是一些“脑洞大开”的类比，让我能一下子就抓住问题的关键。

评分☆☆☆☆☆

最近购入的这本《[正版二手] 统计学(第3版) 李金昌,苏为华著》，拿到手上，感觉书本本身的状态还不错，纸张的磨损程度可以接受，毕竟是二手书，整体的阅读体验还是可以的。我是一个刚开始接触统计学领域的研究生，之前虽然上过一些基础课程，但总感觉知识点零散，不成体系。我希望通过阅读这本教材，能够建立起一个更加完整和深入的统计学知识框架，尤其是在模型构建和数据分析方法论方面，我希望能有更清晰的认识。这本书的第三版，在我看来，意味着它在学术界应该是有一定的影响力和认可度的，内容上或许会有一些更新和优化，能够跟上统计学发展的步伐。我特别关注书中关于回归分析、假设检验以及方差分析等核心统计方法的阐述，希望作者能够用深入浅出的语言，配合清晰的数学推导和生动的实例，让我能够真正理解这些方法的原理，并掌握它们在实际研究中的应用技巧。我期待书中能够提供一些典型的应用案例，展示如何运用统计学方法来解决实际问题，这对于我将理论知识转化为实践能力至关重要。如果书中还能包含一些关于统计软件（如SPSS, R, Python等）在实际操作中的指导，那就更完美了，虽然这可能是额外的期待。

评分☆☆☆☆☆

收到一本《[正版二手] 统计学(第3版) 李金昌,苏为华著》，拿到手的时候，包装还算挺严实，书页泛黄的程度也基本符合二手书的预期，并没有特别明显的影响阅读的破损，这点还是挺满意的。翻开这本书，首先映入眼帘的是那种经典的教科书排版，文字规整，章节清晰。作为一名对数据分析有初步兴趣的在校学生，我目前最迫切需要的是能够系统梳理统计学基本概念和方法的教材，为后续的专业学习打下坚实基础。我一直觉得统计学是个既神秘又实用的学科，它就像一把钥匙，能帮助我们打开理解世界背后规律的大门，从纷繁复杂的数据中提炼出有价值的信息。这本书的出版年份是第三版，这本身就说明它经过了几次的迭代和完善，理论体系应该相对成熟，并且可能融入了一些更新的教学理念和案例。我希望能通过这本书，不仅仅是记住那些公式和定理，更重要的是理解它们背后的逻辑和应用场景，例如在市场调研、科学实验、经济预测等领域，统计学是如何发挥作用的。初步浏览了一下目录，感觉内容涵盖了描述性统计、推断性统计等核心章节，这正是我所需要的。我对书中关于概率论部分的内容尤为期待，因为这是统计学理论的基石，能否扎实掌握这部分内容，对后续的学习至想当重要。希望这本书的语言风格能够相对严谨又不失通俗易懂，既能满足学术上的严谨性要求，又能让像我这样的初学者不至于望而却步。

评分☆☆☆☆☆

这次淘到的[正版二手]《统计学(第3版) 李金昌,苏为华著》书况如描述，保存得相当不错，几乎可以算得上是“品相上乘”的二手书了。作为一名已经工作了几年的数据分析师，我一直在寻找一本能够帮助我巩固和深化统计学理论知识的参考书。虽然工作中经常接触各种统计方法，但有时会发现自己对一些理论的理解不够透彻，或者在面对复杂问题时，对方法的选择和应用不够游刃有余。这本书的第三版，在我看来，代表了作者在统计学领域的长期积累和不断更新。我尤其关注书中关于统计模型诊断、多重比较、非参数统计等进阶内容，希望能从中获得更深层次的理解和更实用的分析技巧。我希望这本书的讲解能够更具启发性，不仅仅是罗列公式和结论，更能引导读者思考不同方法之间的联系和适用条件，以及如何在实际数据中识别和解决潜在的问题。如果书中能包含一些关于如何批判性地看待统计结果的讨论，或者如何避免常见的统计误区，那将对我非常有帮助。