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  管理统计学
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  管理统计学
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本书深度聚焦数字经济时代的底层逻辑，将传统的统计学原理与前沿的AI技术、大数据决策场景深度融合。在内容安排上，本书以新质生产力典型领域如数字文化出海、自动驾驶、低空经济等的现实管理问题作为开篇引例，构建起“案例引领—理论深挖—AI实践”的立体化教学模式。全书涵盖了统计学及AI工具概述、统计数据的采集与管理、数据预处理与可视化、推断理论与抽样分析、参数估计与假设检验、方差分析与试验设计、线性回归模型及预测、时间序列分析及预测、多变量统计与机器学习以及AI大数据统计与管理学科实践等核心模块。

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  第1章 绪论 1
  数字赋能文化出海：AI驱动加速推进中国文化传播 1
  1.1 统计学基本概念 2
  1.2 数据分析与统计学发展历史及应用 6
  1.3 统计软件与AI智能分析 11
  1.4 本章小结 19
  第2章 统计数据的采集与管理 20
  数据要素智能治理：多源异构数据的汇聚与获取路径 20
  2.1 数据类型 21
  2.2 数据获取 28
  2.3 数据合成 44
  2.4 数据存储 53
  2.5 本章小结 56
  第3章 数据预处理与可视化 57
  低空经济数字孪生：无人机数据可视化赋能低空飞行管理 57
  3.1 数据描述 58
  3.2 数据清洗 71
  3.3 数据转换 80
  3.4 数据可视化分析 90
  3.5 本章小结 100
  第4章 推断理论与抽样分布 102
  智能制造质量解码：统计推断保障高端产业可靠性优化 102
  4.1 大数定律 103
  4.2 中心极限定理 109
  4.3 常用统计量的抽样分布 115
  4.4 本章小结 128
  第5章 参数估计与假设检验 131
  智慧医疗创新引擎：参数估计与假设检验驱动精准诊断 131
  5.1 参数的点估计方法与评价 132
  5.2 基于AI的区间估计 142
  5.3 基于AI的假设检验 157
  5.4 非参数估计与假设检验 172
  5.5 本章小结 175
  第6章 方差分析与试验设计 178
  低空物流决策科学：方差分析赋能智能调度与最优路径规划 178
  6.1 引论 179
  6.2 单因素方差分析 182
  6.3 双因素方差分析 189
  6.4 试验设计 198
  6.5 协方差分析及其应用 206
  6.6 本章小结 213
  第7章 线性回归模型及预测 216
  数字转型驱动引擎：回归分析洞察企业增长路径 216
  7.1 相关分析 217
  7.2 线性回归分析与AI 应用 227
  7.3 多元线性回归分析与AI 应用 244
  7.4 包含离散型数据的回归模型 251
  7.5 组合预测 256
  7.6 本章小结 259
  第8章 时间序列分析及预测 262
  数字经济发展洞察：时间序列解码增长动能与未来趋势 262
  8.1 时间序列的概念和指标分析 263
  8.2 基于因素分解模型的时间序列分析 271
  8.3 基于时域分析模型的时间序列分析 289
  8.4 结合机器学习的时间序列分析 298
  8.5 本章小结 304
  第9章 多变量统计与机器学习 307
  资本市场智能演进：多变量统计引领投资范式变革 307
  9.1 多变量降维与结构探索 308
  9.2 聚类算法 324
  9.3 机器学习与神经网络 338
  9.4 本章小结 353
  第10章 AI大数据统计与管理学科实践 355
  数据要素价值释放：AI赋能管理统计与智能决策变革 355
  10.1 基于用户画像的消费者行为分析 356
  10.2 金融市场风险建模 363
  10.3 财务舞弊建模与分析 375
  10.4 合成数据的生成与信用卡逾期预测 386
  10.5 本章小结 392