《概率論與數(shù)理統(tǒng)計》強調(diào)概率論與數(shù)理統(tǒng)計的應(yīng)用性，主要包括概率與統(tǒng)計簡介、描述統(tǒng)計學(xué)、概率論的基礎(chǔ)、隨機變量的概率分布與數(shù)字特征、幾種常見的分布、統(tǒng)計量的分布、參數(shù)估計、假設(shè)檢驗和線性回歸等內(nèi)容。書中主要統(tǒng)計計算使用Excel軟件完成。學(xué)習(xí)《概率論與數(shù)理統(tǒng)計》的主要理論僅需要讀者具有一元微積分的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)�！陡怕收撆c數(shù)理

在每章的內(nèi)容中穿插介紹了與本章內(nèi)容有關(guān)的一些背景知識或概率論與數(shù)理統(tǒng)計的應(yīng)用實例，旨在加深學(xué)生對概率統(tǒng)計內(nèi)容的了解，擴大學(xué)生的視野，每章的習(xí)題選擇也比較新穎，增加了一些與*新科技及日常生活有關(guān)的習(xí)題，有助于培養(yǎng)學(xué)生解決問題的能力，為提高學(xué)生應(yīng)用計算機解決問題的能力，附錄中介紹了概率論與數(shù)理統(tǒng)計中數(shù)學(xué)實驗的內(nèi)容，書末附有

迄今為止，代數(shù)沿襲已超過哲學(xué)家對其發(fā)展過程更深刻的探索，以至于概率往往被人認(rèn)為是數(shù)學(xué)而不是邏輯。因此，《論概率》就概率的邏輯性展開闡述，書中有很多新穎的、創(chuàng)造性的理論，并有針對性地提出概率的系統(tǒng)性理論，以希望得到得到大家的指正和補充。

獨立成分分析中的高階統(tǒng)計量方法

本書較系統(tǒng)介紹了隨機事件與概率、隨機變量及其概率分布、多維隨機變量及其概率分布、隨機變量的數(shù)字特征、大數(shù)定律與中心極限定理等概率論基本知識，以及數(shù)理統(tǒng)計的基本概念和抽樣分布、參數(shù)估計、假設(shè)檢驗、方差分析與回歸分析初步等數(shù)理統(tǒng)計的基本知識。在每章后面均配有相關(guān)內(nèi)容的Mathcad數(shù)學(xué)實驗，這不僅使學(xué)生提高了學(xué)習(xí)概率論與數(shù)

系統(tǒng)講述了如何正確地收集和描述數(shù)據(jù)，如何利用統(tǒng)計軟件MINITAB和EXCEL進行統(tǒng)計分析，以及如何解釋統(tǒng)計結(jié)果在實際應(yīng)用中的意義。本書是根據(jù)該書第14版縮編而成，對統(tǒng)計描述和推斷作了基本的介紹。

本書內(nèi)容主要有隨機事件及其概率、隨機變量及其分布、隨機變量的數(shù)字特征、極限定理初步、數(shù)理統(tǒng)計的基礎(chǔ)概念、參數(shù)估計、假設(shè)檢驗。

本書基于PyMC語言以及一系列常用的Python數(shù)據(jù)分析框架，如NumPy、SciPy和Matplotlib，通過概率編程的方式，講解了貝葉斯推斷的原理和實現(xiàn)方法。該方法常�？梢栽诒苊庖�入大量數(shù)學(xué)分析的前提下，有效地解決問題。書中使用的案例往往是工作中遇到的實際問題，有趣并且實用。作者的闡述也盡量避免冗長的數(shù)學(xué)分析，而

本書展示了如何運用數(shù)學(xué)資源中的圖論來理解復(fù)雜對數(shù)線性模型表明的關(guān)聯(lián)結(jié)構(gòu)。作者首先回顧了二向與多向列聯(lián)表的關(guān)系模式，以及這些表的對數(shù)線性模型。在介紹了圖論中的一些關(guān)鍵概念后，作者緊接著將這些思想應(yīng)用到對數(shù)線性模型的兩個圖形典型中：關(guān)聯(lián)圖和生成多重圖。利用豐富示例以及清晰解釋，作者展示了對數(shù)線性模型的兩個圖形典型如何說明模

什么是合并時間序列？正如字面上所表達的，時間序列（在一個分析單位下規(guī)律出現(xiàn)的具有時間性的觀測值）由橫截面數(shù)據(jù)（在單獨時間點上一個分析單位下的觀測值）組成的一個數(shù)據(jù)集。這些分析單位可以是學(xué)校、健康組織、商業(yè)交易、城市、國家等。為什么需要進行合并分析呢？其中一個原因在于，當(dāng)下研究者可以獲得越來越多的相關(guān)橫截面數(shù)據(jù)與時間序列