本書系統(tǒng)地介紹了多元統(tǒng)計分析中的經典理論和方法，重點講解了多元正態(tài)總體的參數(shù)估計和假設檢驗、聚類分析、判別分析、主成分分析、因子分析、對應分析、典型相關分析。本書力求以統(tǒng)計思想為主線，以SPSS軟件為工具，深入淺出地介紹各種多元統(tǒng)計方法的理論和應用，以大量實際問題為背景，介紹多元統(tǒng)計分析的基本概念和方法，具有很強的實用

本書根據(jù)高等學校非數(shù)學類專業(yè)“概率論與數(shù)理統(tǒng)計”課程的教學要求和教學大綱，將新工科理念與國際化深度融合，借鑒國內外優(yōu)秀教材的特點，結合山東大學數(shù)學團隊多年的教學經驗編寫完成.本書共8章，包括隨機事件與概率、隨機變量及其分布、多維隨機變量及其分布、數(shù)字特征與極限定理、統(tǒng)計量及其分布、參數(shù)估計、假設檢驗、概率論與數(shù)理統(tǒng)計在

試驗設計是近代科學發(fā)展的重要基礎理論之一。它研究不同條件下各種試驗的*優(yōu)設計準則、構造和分析的理論與方法。為適應現(xiàn)代試驗的需要，作者于2006年開始建立了一個新的*優(yōu)因子分析設計理論，包括*優(yōu)性準則、*優(yōu)設計構造，以及他們在各種不同設計類中的推廣�！�*優(yōu)因析設計理論（英）》*先給出近代試驗設計，主要是多因子試驗設計的基

本書在簡要介紹概率論知識的基礎上，著重介紹常用的數(shù)理統(tǒng)計方法和隨機過程模型，其中數(shù)理統(tǒng)計部分包含數(shù)理統(tǒng)計的基本概念、參數(shù)估計、假設檢驗、方差分析與正交試驗設計、回歸分析等；隨機過程部分包含隨機過程的基本概念、泊松過程、高斯過程與隨機微分方程、馬爾可夫鏈等。這些內容可為解決自然科學、工程技術、社會科學等領域的復雜隨機問題

貝葉斯是當前人工智能的重要基礎之一。目前市面上有關貝葉斯的書籍，大多是從工科角度去闡述貝葉斯定理的推導和應用，因此運用了非常多的煩瑣公式、定理和推導。而貝葉斯應用卻是非常廣泛的，絕不僅僅是機器學習的一個工具，還可以上升到一套科學思維方法論。本書主要以貝葉斯為核心，講授了一些重要的思維方式，包括概率思維、最大似然估計、貝

本書是高等院校概率論課程的教材,是北京大學數(shù)學教學系列叢書"《概率論》的第二版。全書共分六章，內容包括：古典概型和概率空間、隨機變量和概率分布、隨機向量及其概率分布、數(shù)學期望和方差、特征函數(shù)和概率極限定理、隨機過程簡介。每小節(jié)配有練習題，每章配有總習題，書末附有習題答案或提示，供讀者參考。本書對概率論的基本內容做了系統(tǒng)

本書從大數(shù)據(jù)概述入手，介紹了大數(shù)據(jù)的定義、特點、類型與價值，闡述了數(shù)據(jù)挖掘的基本概念，討論了大數(shù)據(jù)處理技術，然后重點講述了數(shù)據(jù)挖掘的基本算法和技術，包括聚類分析、關聯(lián)規(guī)則挖掘、決策樹和神經網絡等，最后從具體的應用場景出發(fā)，深入探討了大數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘在實際中的應用和實踐，包括金融、醫(yī)療、電子商務等領域，展望了大數(shù)據(jù)分

本書根據(jù)高等院校概率論與數(shù)理統(tǒng)計課程的最新教學大綱及考研大綱編寫而成。全書共十二章，主要介紹了概率論的基本概念、隨機變量及其分布、數(shù)學特征、樣本及抽樣分布、參數(shù)估計、假設檢驗、方差分析及回歸分析、隨機過程、平隱隨機過程、時間序列分析等，著重闡述了概率論與數(shù)理統(tǒng)計中主要內容的思想方法，力求做到理論與應用相結合。各章均包括

本書編選“概率論與數(shù)理統(tǒng)計”的各類題型，包含作者的創(chuàng)新題型，全面、典型，綜合性強；解題方法和技巧獨特，能夠很好地幫助考研學生掌握“概率論與數(shù)理統(tǒng)計”的學習方法，鍛煉學生的思維邏輯與數(shù)學能力；幫助考研學生在復習“概率論與數(shù)理統(tǒng)計”內容的基礎上不斷進階，取得優(yōu)異成績。本書也是大學生學習“概率論與數(shù)理統(tǒng)計”課程較好的輔導書。

該書是全國統(tǒng)計教材編審委員會“十四五”全國統(tǒng)計規(guī)劃系列教材之一。在前面五版的基礎上，該書做了一些修改。其中比較顯著的為：在提供r代碼的基礎上，增加了Python程序代碼；增加了再抽樣方法一章；刪除了所有國外商業(yè)軟件的代碼和說明；刪除了所有書后占有17頁的各種表格；增加了再抽樣方法一章的說明；精簡了一些內容。此外，該書在