本書根據編者多年主講概率論與數理統(tǒng)計課程的教學經驗和現階段大學生的基本學情，并參照該課程的教學基本要求編寫。全書共分八章，主要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、隨機變量的數字特征、大數定律與中心極限定理、統(tǒng)計量及其分布、參數估計和假設檢驗。本書注意基本概念和基礎理論，特別注意基礎知識間的內在聯

本書介紹統(tǒng)計分析的Logistic回歸模型，以及擴充模型，包括Logistic回歸搭配ROC曲線，多項Logistic回歸等，通過例題分析，結合計算機統(tǒng)計軟件的應用，詳細闡述該模型原理與應用。

本教材共九章，第一章至第五章為概率論部分，以研究隨機現象的統(tǒng)計規(guī)律性為主線，為讀者提供了必要的理論基礎。第六章至八章為數理統(tǒng)計部分，主要介紹了數理統(tǒng)計的基本概念、常用分布、抽樣分布定理、參數估計與假設檢驗。第九章是Excel在概率統(tǒng)計中的應用，現在的科學發(fā)展已經越來越離不開計算機的應用，而數理統(tǒng)計是基于數據的收集、整理

本教材主要介紹了隨機過程的預備知識、離散時間馬氏鏈、可數狀態(tài)馬氏鏈、泊松過程、連續(xù)時間馬氏鏈、更新過程、布朗運動等內容。為適應應用型本科財經類相關專業(yè)突出技能與應用的要求，本書在介紹隨機過程基礎理論的前提下，著重使用圖表等多種形式，形象地展示課程的脈絡。在介紹部分難以理解的知識點時，本書附有相關的Matlab及Pyth

本書包括4個部分內容：1-4章為概率論的理論部分;5-6章為統(tǒng)計應用的基礎準備部分,介紹了大量樣本數據呈現的極限特征,以及統(tǒng)計應用中常用的四大分布及性質;7-8章為統(tǒng)計的基本應用部分,介紹了參數的點估計,區(qū)間估計以及假設檢驗問題;第9章介紹了現實中常用的統(tǒng)計方法--一元回歸分析.前8章是一般本科概率論與數理統(tǒng)計課程的基

真實世界中的序列數據隨時間推移呈爆炸式增長，如何設計面向序列數據的知識發(fā)現方法是當前研究的熱點之一。本書以深度學習和多視圖學習為理論基礎，以序列數據為研究對象，為面向序列數據分析提供多視圖的學習方法與技術，同時為典型場景下的序列數據分析提供多視圖深度學習解決方案，以期為序列數據分析、多視圖學習領域的研究及應用提供參考。

本書將概率論和統(tǒng)計推斷融合在一起，用新的觀點生動地描述了概率論在物理學、數學經濟學、化學和生物學等領域中的廣泛應用，特別闡述了貝葉斯理論的豐富應用，彌補了其他概率論和統(tǒng)計學教材的不足，全書分為兩部分：第一部分包括10章，講解抽樣理論、假設檢驗、參數估計等概率論的原理及其初級應用；第二部分包括12章，講解概率論的高級應用

本講義共分五個部分.第一部分包括前六講,簡要介紹了概率論的基本概念、結論和方法.第二部分包括第七-十講,介紹布朗運動的基本概念和性質.第三部分包括第十一-十八講,其中第十一-十五講介紹~Ito~隨機積分的概念及其重要性質,例如特別重要的Ito等距、Ito乘積法則和Ito~鏈式法則.第十六--十八講介紹Ito隨機微分方程

1、概率論基礎知識；2、基礎理論：隨機過程的引入（定義的引入、分類、平穩(wěn)過程）、離散時間的Markov鏈（定義的引入、分類、不變測度、極限定理）、最優(yōu)停時與鞅、連續(xù)時間的Markov鏈（定義的引入、Poisson過程、Renew過程、應用案例）、連續(xù)時間的隨機過程（布朗運動）、隨機分析及隨機微分方程；3、應用案例分析：

試驗設計是統(tǒng)計學最早的一個分支之一，是人們認識自然，了解自然的重要手段。在科學技術日益發(fā)展的今天，試驗設計早已深入到農業(yè)，林業(yè)，化學，生物醫(yī)藥，計算機等領域，為其發(fā)展提供重要的理論支持，并對其實際應用提供大量可執(zhí)行的操作方法。隨著各領域的飛速發(fā)展，傳統(tǒng)的實體試驗已不能滿足實際工作者的需要。計算機的飛速發(fā)展，逐漸改變了試