《概率論與數(shù)理統(tǒng)計》強調概率論與數(shù)理統(tǒng)計的應用性，主要包括概率與統(tǒng)計簡介、描述統(tǒng)計學、概率論的基礎、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、假設檢驗和線性回歸等內容。書中主要統(tǒng)計計算使用Excel軟件完成。學習《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)學基礎�！陡怕收撆c數(shù)理

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

迄今為止，代數(shù)沿襲已超過哲學家對其發(fā)展過程更深刻的探索，以至于概率往往被人認為是數(shù)學而不是邏輯。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內容的Mathcad數(shù)學實驗，這不僅使學生提高了學習概率論與數(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)計結果在實際應用中的意義。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)計的基礎概念、參數(shù)估計、假設檢驗。

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)學分析，而

本書展示了如何運用數(shù)學資源中的圖論來理解復雜對數(shù)線性模型表明的關聯(lián)結構。作者首先回顧了二向與多向列聯(lián)表的關系模式，以及這些表的對數(shù)線性模型。在介紹了圖論中的一些關鍵概念后，作者緊接著將這些思想應用到對數(shù)線性模型的兩個圖形典型中：關聯(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，當下研究者可以獲得越來越多的相關橫截面數(shù)據(jù)與時間序列