概率論與數(shù)理統(tǒng)計是研究隨機現(xiàn)象及其統(tǒng)計規(guī)律性的學(xué)科，是高等學(xué)校各專業(yè)開設(shè)的基礎(chǔ)學(xué)科。本書系統(tǒng)地介紹了概率論與數(shù)理統(tǒng)計的概念、方法、理論及應(yīng)用。本教材的第一部分概率論部分，主要是對隨機現(xiàn)象統(tǒng)計規(guī)律演繹的研究，內(nèi)容包括：第一章隨機事件與概率，第二章隨機變量及其分布，第三章多維隨機變量及其分布，第四章隨機變量的數(shù)字特征，第五

本書介紹了概率論與數(shù)理統(tǒng)計的基本概念、理論和方法。本書主要分為兩個部分：第一部分為概率論，內(nèi)容包括隨機事件和概率，隨機變量及其分布，多維隨機變量及其分布，隨機變量的數(shù)字特征，大數(shù)定律與中心極限定理；第二部分為數(shù)理統(tǒng)計，內(nèi)容包括抽樣分布，參數(shù)估計和假設(shè)檢驗。同時，書中教學(xué)例題的配備注重了學(xué)習(xí)難度的循序漸進，并分節(jié)選編了題

本書內(nèi)容分為理論和實踐兩塊，具體如下：(1)理論部分：數(shù)據(jù)分析的核心方法是統(tǒng)計，該部分介紹了統(tǒng)計基礎(chǔ)理論和基本方法，包括了數(shù)據(jù)分析概述，數(shù)據(jù)的搜集、整理與顯示，綜合數(shù)據(jù)分析，動態(tài)數(shù)列分析等相關(guān)知識。(2)實踐部分：數(shù)據(jù)分析實踐的有效工具是Excel和SPSS，該部分通過社會調(diào)查、財務(wù)、電商、物流五個項目介紹了用這兩個軟

本書基于編者從事概率論與數(shù)理統(tǒng)計課程教學(xué)實踐和應(yīng)用研究三十多年的心得和經(jīng)驗，精選概率論與數(shù)理統(tǒng)計學(xué)科的主要內(nèi)容編著而成。全書共分概率論和數(shù)理統(tǒng)計兩部分，共計10章，內(nèi)容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、隨機變量的數(shù)字特征、大數(shù)定律與中心極限定理、樣本及抽樣理論、參數(shù)估計、假設(shè)檢驗、方差分析、回

本教材內(nèi)容包括：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，隨機變量的數(shù)字特征，大數(shù)定律和中心極限定理，數(shù)理統(tǒng)計的基本概念，參數(shù)估計，假設(shè)檢驗，回歸分析，基于MATLAB工具的數(shù)學(xué)實驗等。書末附有一系列表格、習(xí)題答案與提示、名詞索引和符號說明。本書根據(jù)本科應(yīng)用型學(xué)生的特點，教學(xué)內(nèi)容突出基本概念，基本理論，基

本書內(nèi)容包括初等概率計算、隨機變量及其分布、數(shù)字特征、多維隨機向量、極限定理、統(tǒng)計學(xué)基本概念、點估計與區(qū)間估計、假設(shè)檢驗、回歸相關(guān)分析、方差分析等。書中選入了部分在理論和應(yīng)用上重要，但一般認(rèn)為超出本課程范圍的材料，以備教者和學(xué)者選擇。本書著重基本概念的闡釋，同時，在設(shè)定的數(shù)學(xué)程度內(nèi)，力求做到論述嚴(yán)謹(jǐn)。在作者多年教學(xué)實踐

這本書從非數(shù)學(xué)的角度提供了有關(guān)實驗設(shè)計和分析的綜合處理，側(cè)重于基本概念而不是技術(shù)細(xì)節(jié)的計算。大部分討論都是根據(jù)來自眾多應(yīng)用領(lǐng)域的實例進行的。主題包括隨機化的理由和實際困難、析因?qū)嶒炛谐霈F(xiàn)的各種因素、選擇實驗的規(guī)模、進行觀察的不同目的等等。大致內(nèi)容：關(guān)鍵假設(shè)、減少錯誤的設(shè)計、如何使用補充觀察來減少錯誤、隨機化、析因?qū)嶒灥?/p>

本教材以學(xué)生為中心，為本科二年級理工科學(xué)生設(shè)計的一學(xué)期雙語課程“概率論與數(shù)理統(tǒng)計”課程教材。本書旨在培養(yǎng)學(xué)生發(fā)現(xiàn)、分析和解決隨機現(xiàn)象中實際問題的能力，及由試驗數(shù)據(jù)對總體進行統(tǒng)計推斷的技巧，能夠獨立地運用課程中的基本理論處理廣泛存在的隨機問題。本書符合林業(yè)院校本科生的實際需要。內(nèi)容旨在為讀者研究概率統(tǒng)計問題提供充足的準(zhǔn)備

本書教你如何從基于時間的數(shù)據(jù)(如日志、客戶分析和其他事件流)中獲得即時、有意義的預(yù)測。在這本通俗易懂的書中，作者通過帶有注釋的Python代碼全面演示了用于時間序列預(yù)測的統(tǒng)計和深度學(xué)習(xí)方法。全書分為四部分：第一部分介紹時間序列預(yù)測的概念；第二部分介紹使用統(tǒng)計模型進行預(yù)測；第三部分介紹使用深度學(xué)習(xí)進行大規(guī)模預(yù)測；第四部分

本書從信息流個性化推薦算法從業(yè)者的角度，闡述在資訊內(nèi)容類App中，如何搭建健壯、完善的個性化推薦算法體系，如何融合產(chǎn)品運營的專家模型和端到端的深度學(xué)習(xí)，如何平衡短期的商業(yè)化目標(biāo)和長期的用戶體驗，以及我們在多個行業(yè)頭部平臺實踐的過程中遇到的典型業(yè)務(wù)問題和解決方案，對比理論推導(dǎo)為主的機器學(xué)習(xí)書籍，本身更偏向基于行業(yè)問題的深