预测学有哪些书籍

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预测学，又称预测分析或预测研究，涉及统计学、经济学、心理学、社会科学等多个领域。以下是一些在预测学领域较为著名的书籍，这些书籍可以帮助你了解这一学科的理论和应用：

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1. 《预测与决策》（《Predictive Analytics: The Power to Predict Who Will Click, Buy, Lie, or Die》）- Eric Siegel

这本书提供了对预测分析的一个全面介绍，包括案例研究和实用的工具。

2. 《概率论与数理统计》（《Probability, Statistics, and Queuing Theory》）- Athanasios Papoulis, S. Unnikrishna Pillai

本书是概率论、统计学和排队论的经典教材，对预测分析的基础理论有重要影响。

3. 《大数据预测》（《Big Data: A Revolution That Will Transform How We Live, Work, and Think》）- Viktor Mayer-Schönberger, Kenneth Cukier

这本书探讨了大数据如何改变我们预测和了解世界的模式。

4. 《机器学习：概率视角》（《Machine Learning: A Probabilistic Perspective》）- Kevin P. Murphy

介绍了机器学习的基础理论，特别是概率论在机器学习中的应用。

5. 《趋势预测：理论与实践》（《Trend Analysis: Theory, Methods, and Applications》）- David M. Skelly

这本书详细介绍了趋势预测的理论和方法，以及在实际应用中的案例。

6. 《统计学习方法》（《Statistical Learning Methods》）- 李航

这本书是中国学者李航所著，适合有一定数学基础的人士，全面介绍了统计学习的方法和应用。

7. 《时间序列分析：原理与实践》（《Time Series Analysis and Its Applications》）- Robert H. Shumway, David S. Stoffer

这本书是时间序列分析的权威教材，适用于那些希望深入研究时间序列预测的人。

8. 《预测市场：理论和应用》（《Predictive Markets: A Social Science Perspective》）- Justin Wolfers, Eric R. Miller

本书讨论了预测市场的理论以及在实际应用中的表现。

9. 《非线性时间序列分析及其应用》（《Nonlinear Time Series Analysis: A Dynamical Systems Approach》）- Holger Kantz, Thomas Schreiber

本书介绍了非线性时间序列分析的理论和方法。

这些书籍覆盖了预测学的不同方面，从基础理论到实际应用，适合不同背景的读者进行学习和研究。

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