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《统计推断：面向工程和数据科学》读书随笔
目录
一、导论………………3
1.1书籍简介…………3
1.2统计推断的重要性…………………4
1.3工程与数据科学的交汇……………5
二、基本概念与原理…………6
2.1统计推断的定义……………………8
2.2基本假设与条件………9
2.3统计推断的方法论………………10
三、参数估计………………11
3.1点估计…………………12
3.1.1最大似然估计…………………13
3.1.2最小二乘估计………15
3.2区间估计……………………16
3.2.1置信区间的概念……………17
3.2.2置信区间的计算方法………………18
3.3估计量的评价标准…………………19
四、假设检验…………21
4.1假设检验的基本思想……………22
4.2假设检验的步骤…………………22
4.2.1提出假设……………………24
4.2.2选择检验统计量………………25
4.2.3确定显著性水平………………26
4.2.4进行决策…………………27
4.3常用检验方法……………………28
五、回归分析…………29
5.1回归分析概述…………………30
5.2简单线性回归……………………32
5.2.1模型建立…………………32
5.2.2模型评估……………………34
5.3多元线性回归……………………35
5.3.1模型建立………………………36
5.3.2模型评估………………………38
5.4回归诊断与模型修正………………39
六、统计学习理论…………40
6.1统计学习概述…………………41
6.2学习律与VC维………43
6.3支持向量机与决策树……………………44
6.4神经网络与集成学习……………46
七、贝叶斯统计………………47
7.1贝叶斯统计基础…………………48
7.2贝叶斯推断与后验分布…………50
7.3贝叶斯统计的应用………………51
八、统计软件与应用……………………52
8.1常用统计软件介绍………………53
8.2软件操作基础……………………54
8.3统计软件在工程与数据科学中的应用案例……56
九、总结与展望………57
9.1本书总结…………………59
9.2统计推断的发展趋势………………60
9.3面向未来的挑战与机遇…………61
一、导论
统计推断是科学进步的核心组成部分，它允许我们通过对收集的
数据进行分析和解释，从实证证据中
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