《统计学习基础》是由斯坦福大学的三位统计学教授Trevor Hastie、Robert Tibshirani和Jerome Friedman合著的一本权威参考书。该书涵盖了统计学习、数据挖掘、机器学习和生物信息学的核心概念,将这些知识整合在统一的理论框架中。随着信息技术的发展,海量数据在医学、生物、金融等领域涌现,为数据分析提出了巨大挑战。本书通过系统的介绍帮助读者理解并应对这些挑战。书中内容包括监督学习(如预测)、非监督学习,神经网络、支持向量机、分类树和提升方法,后者首次在书中得到详细论述。新增主题涉及图模型、随机森林、集成方法等,另有专章讨论了处理宽数据的方法,如多重测试与假发现率。本书以统计学方法为主,强调概念,并辅以丰富实例和彩色图形,帮助统计学家和工业界人士更好地理解和应用统计学习的工具和方法。
Statistical Learning Essentials A Unified Framework by Stanford Experts
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Statistical Modeling with R Software
统计建模与R软件
一、知识点概览
本教材《统计建模与R软件》主要介绍了统计学的基本理论及其在R语言中的应用。通过本书的学习,读者将能够掌握如何利用R软件进行数据处理、统计分析及模型构建等技能。
二、核心知识点详解
1.1 统计基础知识
1.1.1 随机试验随机试验是指结果不能预先确定的试验。例如,掷一枚硬币的结果可能是正面或反面,这无法事先确切预测。随机试验具有以下特点:- 可重复性:可以多次重复相同的试验。- 不确定性:每次试验的结果是不确定的。- 可观察性:试验的结果是可以观察到的。
1.1.2 样本空间与样本点- 样本空间(Ω):随机试验所有可能结果的集合称为样本空间。- 样本点(ω):样本空间中的每一个基本结果称为一个样本点。
1.1.3 随机事件随机事件是指由一个或多个样本点组成的子集。例如,在掷骰子的试验中,“出现偶数”就是一个随机事件。
1.1.4 集合的运算- 包含关系:如果所有的元素A都在B中,则称A包含于B,记作A⊆B。- 相等:如果两个集合A和B中的元素完全相同,则称A等于B,记作A=B。- 并集:两个集合A和B的所有元素构成的新集合,记作A∪B。- 交集:两个集合A和B共有的元素构成的新集合,记作A∩B。- 差集:集合A去掉B中的元素后剩下的元素集合,记作A-B。
1.1.5 概率的定义概率是对随机事件发生可能性大小的一种度量。对于任意随机事件A,其概率P(A)满足0≤P(A)≤1。若P(A)=0,则称事件A是不可能事件;若P(A)=1,则称事件A是必然事件。
1.1.6 Bayes公式Bayes公式是在已知某个条件发生的前提下计算另一个事件的概率的方法,特别适用于条件概率的计算。公式表达为:[P(A|B) = \frac{P(B|A) \cdot P(A)}{P(B)}]其中,P(A|B)表示在事件B已经发生的条件下事件A发生的概率。
1.1.7 统计分布- 离散型随机变量的分布:例如伯努利分布、二项分布等。- 连续型随机变量的分布:例如正态分布、均匀分布等。
1.1.8 伯努利分布伯努利分布是一种只有两种可能结果(成功或失败)的离散型随机变量的分布。
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