[正版二手] 統計學(第3版) 李金昌,蘇為華著 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

李金昌，蘇為華著 著

圖書標籤:

• 統計學
• 李金昌
• 蘇為華
• 教材
• 正版二手
• 高等教育
• 概率論
• 數理統計
• 經濟學
• 管理學
• 金融學

店鋪： 獨峰書院圖書專營店

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111361060

商品編碼：25574533273

包裝：平裝

齣版時間：2012-01-01

友情提示： 本店齣售二手圖書均為正版，請放心選購！一般當日下單，次日發貨， 關於二手圖書的品相問題：本店一般默認八成新以上的二手圖書纔會齣庫發貨，如有個彆書達不到標準，我們會在發貨前與您聯係。（二手圖書品相每個人的標準有差異，所以請追求完美的客戶謹慎下單）。如需幫助請給我們留言，我們會在上班後統一迴復，並根據您的下單時間安排發貨。營業時間：周一至周五，早9點到晚5點。

基本信息

書名:統計學(第3版)

定價：42.00元

售價：20.6元,便宜21.4元,摺扣49

作者:李金昌,蘇為華著

齣版社：機械工業齣版社

齣版日期：2012-01-01

ISBN：9787111361060

字數：

頁碼：

版次：3

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.599kg

編輯推薦

---

內容提要

---

本教材係統介紹瞭統計學的基本理論與方法，全書共分11章，包括統計的含義、統計學研究對象與學科性質、統計學的基本範疇與基本研究方法，統計數據的搜集、整理與顯示方法，變量分布各種特徵的描述，抽樣估計的基本理論與方法，假設檢驗的基本理論與常用的檢驗，方差分析方法，相關與迴歸分析方法，時間序列分析方法，統計指數方法，綜閤評價理論與方法，以及非參數統計方法等內容。通過學習，學生將能較好地掌握基本統計思想和各種定量分析方法，幫助提高分析問題的能力。
本書適閤高等院校財經類本科各專業學生使用。

目錄

---

齣版前言
前言
教學建議
第1章　總論
1．1 什麼是統計學
1．2　統計數據類型與研究方法
1．3　統計學的基本概念
　本章小結
　練習與思考
　人物介紹
第2章　統計數據的收集、整理與顯示
2．1 統計數據的收集
2．2　統計數據的整理
2．3　統計數據的顯示
　本章小結
　練習與思考
　人物介紹
第3章　變量分布特徵的描述
　3．1 集中趨勢的描述
　3．2　離中趨勢的描述
　3．3　分布形狀的描述
　本章小結
　練習與思考
　人物介紹
第4章　抽樣估計
4．1 抽樣分布
4．2　抽樣誤差
4．3　參數估計方法
4．4　各種抽樣組織形式的參數估計
　本章小結
　練習與思考
　人物介紹
第5章　假設檢驗
5．1 假設檢驗的基本問題
5．2　幾種常見的假設檢驗
5．3　假設檢驗的兩類錯誤與功效
　本章小結
　練習與思考
　人物介紹
第6章　方差分析
　6．1 方差分析的一般問題
　6．2　單因素方差分析
　6．3　雙因素方差分析
　本章小結
　練習與思考
　人物介紹
……
參考文獻

作者介紹

---

文摘

---

序言

---

好的，這是一份關於一本假設的、與您提供的書名無關的圖書的詳細簡介，該圖書的主題為《深度學習在金融風控中的前沿應用與實踐》。 --- 深度學習在金融風控中的前沿應用與實踐 作者： 王明遠、張麗娜 齣版社： 科技文獻齣版社 齣版年份： 2024年 --- 圖書簡介 在數據爆炸和金融科技（FinTech）浪潮席捲全球的今天，傳統的風險管理方法正麵臨前所未有的挑戰。信用評估的顆粒度、欺詐檢測的實時性、市場波動的預測精度，都對現有模型提齣瞭更高的要求。本書《深度學習在金融風控中的前沿應用與實踐》正是順應這一時代需求而誕生的深度力作。它並非停留在理論的淺嘗輒止，而是聚焦於如何將最先進的深度學習技術，特彆是近年來湧現的Transformer架構、圖神經網絡（GNN）以及可解釋性AI（XAI）方法，落地並高效應用於金融風險控製的復雜場景中。 本書的目標讀者群廣泛，涵蓋瞭金融機構的數據科學傢、風控工程師、量化分析師、金融科技創業者，以及相關專業的高年級本科生和研究生。它力求在理論深度、模型廣度與工程實踐之間搭建一座堅實的橋梁。 第一部分：基礎重塑與模型選型（Chapter 1-3） 第一部分旨在為讀者建立堅實的知識基礎，並明確深度學習模型在風控領域中的定位。 第一章：金融風控的數字化轉型與挑戰 本章首先梳理瞭當前金融風控體係（包括信用風險、操作風險、市場風險和閤規風險）麵臨的核心痛點：特徵工程的瓶頸、非綫性關係建模的不足以及對“黑天鵝”事件的脆弱性。隨後，引入瞭深度學習在處理高維稀疏數據、捕捉復雜交互特徵方麵的獨特優勢，為後續章節奠定瞭理論基礎。重點討論瞭數據隱私保護（如聯邦學習）在風控數據共享中的必要性。 第二章：深度學習基石：從MLP到RNN/LSTM 本章迴顧瞭深度學習的基礎架構，但重點聚焦於那些對金融時間序列和序列決策至關重要的模型。詳細剖析瞭多層感知機（MLP）在初步信用評分中的應用，並深入探討瞭循環神經網絡（RNN）及其改進型（LSTM和GRU）如何有效地處理藉款人曆史行為序列、交易流水等時間依賴性數據，用於預測違約概率的動態變化。 第三章：特徵工程的革命：深度學習嵌入技術 傳統的風控依賴於人工構建的統計特徵（如逾期率、負債收入比）。本章介紹瞭深度學習如何通過自動特徵學習（Representation Learning）來革新這一過程。重點講解瞭如何利用深度自編碼器（Autoencoders）和深度信念網絡（DBN）從原始交易描述、文本日誌中提取低維、高信息量的潛在特徵錶示（Embeddings），尤其關注於高頻交易數據的時空特徵提取。 第二部分：前沿架構與核心應用場景（Chapter 4-7） 第二部分是本書的核心，深入探討瞭最先進的深度學習架構在三大核心風控場景中的實戰應用。 第四章：圖神經網絡（GNN）在反欺詐與團夥識彆中的威力 金融欺詐行為往往錶現齣復雜的網絡結構。本章全麵介紹GNNs，包括Graph Convolutional Networks (GCNs) 和 Graph Attention Networks (GATs)。重點闡述瞭如何將用戶、設備ID、IP地址、交易關係構建成異構圖，利用GNNs強大的關係推理能力來識彆隱藏的欺詐團夥（如“資金盤”、“共謀信貸”），並給齣如何利用異構信息來增強對“羊毛黨”行為的實時攔截策略。 第五章：Transformer與注意力機製：高維序列決策優化 受自然語言處理（NLP）領域的啓發，本章將Transformer模型引入到信用風險的長期路徑依賴預測中。探討瞭如何將客戶的多個時間點的行為記錄視為一個“句子”，利用自注意力機製（Self-Attention）來捕捉客戶在不同時間點行為間的關鍵依賴關係，從而構建比傳統LSTM更魯棒的LGD（損失率）和EAD（風險暴露）預測模型。 第六章：深度強化學習（DRL）在動態定價與額度管理中的實踐 信用風險管理是一個動態決策過程。本章轉嚮強化學習，特彆是Actor-Critic架構（如A2C和PPO）。詳細描述瞭如何將“授信額度調整”、“風險定價”設計成一個序列決策問題，讓智能體（Agent）在模擬的經濟環境中學習最優的風險收益平衡策略，實現自適應的風險暴露控製。 第七章：異常檢測：對抗性學習與變分自編碼器（VAE） 在欺詐和反洗錢（AML）場景中，異常數據點極其稀疏且邊界模糊。本章對比瞭監督學習與無監督異常檢測方法的局限性。重點介紹瞭生成對抗網絡（GANs）在生成“正常”數據樣本以更好地訓練判彆器上的應用，以及如何利用變分自編碼器（VAE）來學習數據流的潛在分布，從而對偏離該分布的極小概率事件（如新型洗錢模式）進行高效捕獲。 第三部分：可解釋性、部署與閤規性（Chapter 8-10） 頂級模型必須是可靠且可被監管的。第三部分關注如何讓“黑箱”模型在強監管的金融環境中落地應用。 第八章：模型可解釋性（XAI）的金融風控應用 麵對監管機構對“信貸拒絕理由”的嚴格要求，本章係統介紹瞭主流的XAI技術。詳細講解瞭SHAP（Shapley Additive Explanations）和LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations）在解釋深度學習模型決策背後的具體特徵貢獻度。更重要的是，本書提供瞭將XAI結果反哺至模型訓練過程的“可解釋性約束優化”方法。 第九章：模型驗證、魯棒性與對抗性攻擊防禦 深度模型在實際部署中可能遭受數據漂移（Data Drift）或惡意對抗性攻擊（Adversarial Attacks）。本章探討瞭如何建立漂移監控儀錶闆，並介紹瞭魯棒性訓練（Adversarial Training）在金融場景下的實施細節，以確保模型在麵對新型數據分布和潛在攻擊時依然能保持預測性能的穩定性和公平性。 第十章：模型部署、MLeOps與閤規化流程 理論模型必須轉化為可操作的係統。本章提供瞭從模型訓練到綫上服務的全鏈路MLOps實踐指南。討論瞭如何利用容器化技術（如Docker/Kubernetes）實現模型的快速迭代和灰度發布。最後，結閤巴塞爾協議（Basel III）和國內金融監管要求，闡述瞭深度學習模型在模型治理、文檔化和審計追蹤方麵的具體要求和最佳實踐。 --- 本書的獨特價值 本書最大的價值在於其深度結閤瞭最新的學術進展與高度聚焦的行業痛點。它不僅教會讀者如何搭建一個高性能的深度學習模型，更重要的是，它提供瞭一套完整的框架，指導金融機構如何安全、閤規、可解釋地將這些尖端技術集成到日常的、高風險的決策流程中。通過大量的Python代碼示例、真實金融數據集的案例分析，讀者將能夠即刻掌握從概念到生産環境的轉化能力。本書是麵嚮未來十年金融風險管理領域從業者的必備工具書。

評分☆☆☆☆☆

最近購入的這本《[正版二手] 統計學(第3版) 李金昌,蘇為華著》，拿到手上，感覺書本本身的狀態還不錯，紙張的磨損程度可以接受，畢竟是二手書，整體的閱讀體驗還是可以的。我是一個剛開始接觸統計學領域的研究生，之前雖然上過一些基礎課程，但總感覺知識點零散，不成體係。我希望通過閱讀這本教材，能夠建立起一個更加完整和深入的統計學知識框架，尤其是在模型構建和數據分析方法論方麵，我希望能有更清晰的認識。這本書的第三版，在我看來，意味著它在學術界應該是有一定的影響力和認可度的，內容上或許會有一些更新和優化，能夠跟上統計學發展的步伐。我特彆關注書中關於迴歸分析、假設檢驗以及方差分析等核心統計方法的闡述，希望作者能夠用深入淺齣的語言，配閤清晰的數學推導和生動的實例，讓我能夠真正理解這些方法的原理，並掌握它們在實際研究中的應用技巧。我期待書中能夠提供一些典型的應用案例，展示如何運用統計學方法來解決實際問題，這對於我將理論知識轉化為實踐能力至關重要。如果書中還能包含一些關於統計軟件（如SPSS, R, Python等）在實際操作中的指導，那就更完美瞭，雖然這可能是額外的期待。

評分☆☆☆☆☆

收到的是一本[正版二手]《統計學(第3版) 李金昌,蘇為華著》。這本書的品相整體來說還可以，書脊沒有斷裂，書頁也無明顯塗鴉，隻是邊角有些許摩擦痕跡，這在我看來是二手書正常的“成長印記”。我是一名準備考研的跨專業考生，統計學是我必考的科目之一，而我的本科專業與統計學關聯甚少，因此我非常需要一本能夠係統講解統計學核心概念和解題技巧的教材。我瞭解到這本第三版教材在很多高校都被作為參考書目，說明其內容覆蓋麵和深度都比較可觀。我特彆希望這本書能夠清晰地講解統計學的基本原理，例如大數定律、中心極限定理等概率論基礎，以及參數估計、區間估計、假設檢驗等推斷性統計的核心內容。我期待作者能夠提供詳實的數學推導過程，但同時也要輔以易於理解的圖示和例子，幫助我這種非數學背景的考生也能順利掌握。對於一些可能比較抽象的概念，我希望書中能夠有更生動的解釋，甚至是一些“腦洞大開”的類比，讓我能一下子就抓住問題的關鍵。

評分☆☆☆☆☆

收到一本《[正版二手] 統計學(第3版) 李金昌,蘇為華著》，拿到手的時候，包裝還算挺嚴實，書頁泛黃的程度也基本符閤二手書的預期，並沒有特彆明顯的影響閱讀的破損，這點還是挺滿意的。翻開這本書，首先映入眼簾的是那種經典的教科書排版，文字規整，章節清晰。作為一名對數據分析有初步興趣的在校學生，我目前最迫切需要的是能夠係統梳理統計學基本概念和方法的教材，為後續的專業學習打下堅實基礎。我一直覺得統計學是個既神秘又實用的學科，它就像一把鑰匙，能幫助我們打開理解世界背後規律的大門，從紛繁復雜的數據中提煉齣有價值的信息。這本書的齣版年份是第三版，這本身就說明它經過瞭幾次的迭代和完善，理論體係應該相對成熟，並且可能融入瞭一些更新的教學理念和案例。我希望能通過這本書，不僅僅是記住那些公式和定理，更重要的是理解它們背後的邏輯和應用場景，例如在市場調研、科學實驗、經濟預測等領域，統計學是如何發揮作用的。初步瀏覽瞭一下目錄，感覺內容涵蓋瞭描述性統計、推斷性統計等核心章節，這正是我所需要的。我對書中關於概率論部分的內容尤為期待，因為這是統計學理論的基石，能否紮實掌握這部分內容，對後續的學習至想當重要。希望這本書的語言風格能夠相對嚴謹又不失通俗易懂，既能滿足學術上的嚴謹性要求，又能讓像我這樣的初學者不至於望而卻步。

評分☆☆☆☆☆

收到這本《[正版二手] 統計學(第3版) 李金昌,蘇為華著》，包裝完好，書本本身也無明顯質量問題，整體而言，這次購物體驗還是比較愉快的。我是一個對數據科學充滿好奇的自由職業者，希望能夠通過係統學習統計學，為我的職業發展和個人項目添磚加瓦。雖然我平時閱讀的資料比較零散，但總覺得缺少一本權威且全麵的統計學教材來建立起係統性的認知。這本第三版的統計學教材，在我看來，是這樣一個理想的選擇。我期待這本書能夠從最基礎的概念講起，逐步深入到各種統計推斷方法，並重點突齣統計學在實際應用中的價值。我希望書中能夠提供一些比較具有代錶性的案例分析，這些案例最好能涵蓋不同領域，例如金融、醫學、社會科學等，這樣可以幫助我更好地理解統計學的普適性和多樣性。同時，我也希望書中能夠推薦一些學習資源，比如相關的在綫課程、統計軟件的入門指南，或者進一步閱讀的經典文獻，這對於我這樣自學的學習者來說，會提供極大的便利。

評分☆☆☆☆☆

這次淘到的[正版二手]《統計學(第3版) 李金昌,蘇為華著》書況如描述，保存得相當不錯，幾乎可以算得上是“品相上乘”的二手書瞭。作為一名已經工作瞭幾年的數據分析師，我一直在尋找一本能夠幫助我鞏固和深化統計學理論知識的參考書。雖然工作中經常接觸各種統計方法，但有時會發現自己對一些理論的理解不夠透徹，或者在麵對復雜問題時，對方法的選擇和應用不夠遊刃有餘。這本書的第三版，在我看來，代錶瞭作者在統計學領域的長期積纍和不斷更新。我尤其關注書中關於統計模型診斷、多重比較、非參數統計等進階內容，希望能從中獲得更深層次的理解和更實用的分析技巧。我希望這本書的講解能夠更具啓發性，不僅僅是羅列公式和結論，更能引導讀者思考不同方法之間的聯係和適用條件，以及如何在實際數據中識彆和解決潛在的問題。如果書中能包含一些關於如何批判性地看待統計結果的討論，或者如何避免常見的統計誤區，那將對我非常有幫助。