時(shí)間序列分析是統(tǒng)計(jì)學(xué)科的一個(gè)重要分支，它主要研究隨著時(shí)間的變化，事物發(fā)生、發(fā)展的過(guò)程，尋找事物發(fā)展變化的規(guī)律并預(yù)測(cè)未來(lái)的走勢(shì)。在日常生產(chǎn)和生活中，時(shí)間序列比比皆是，所以目前時(shí)間序列分析方法廣泛應(yīng)用于經(jīng)濟(jì)、金融、天文、氣象、海洋、物理、化學(xué)、醫(yī)學(xué)、質(zhì)量控制等諸多領(lǐng)域，成為眾多行業(yè)經(jīng)常使用的統(tǒng)計(jì)方法。本書(shū)是基于Python

本教材從實(shí)際數(shù)據(jù)應(yīng)用角度出發(fā)，結(jié)合實(shí)際生活、經(jīng)濟(jì)、金融等方面數(shù)據(jù)，將非參數(shù)統(tǒng)計(jì)方法與實(shí)際應(yīng)用相結(jié)合，強(qiáng)化理論知識(shí)及R軟件的應(yīng)用，提出解決相關(guān)問(wèn)題的具體步驟，從而使讀者能夠理解常用非參數(shù)統(tǒng)計(jì)方法的思想，并通過(guò)R軟件實(shí)現(xiàn)應(yīng)用非參數(shù)統(tǒng)計(jì)方法分析數(shù)據(jù)需求。本書(shū)的目的是希望用簡(jiǎn)明的語(yǔ)言，完整的案例分析來(lái)直觀的介紹非參數(shù)統(tǒng)計(jì)方法的

"空間和時(shí)空連續(xù)過(guò)程的建模是空間統(tǒng)計(jì)學(xué)中一個(gè)重要且具有挑戰(zhàn)性的問(wèn)題。本書(shū)詳細(xì)闡述了隨機(jī)偏微分方程（SPDE）方法用于帶有Matérn協(xié)方差結(jié)構(gòu)的連續(xù)空間過(guò)程的建模。該方法已經(jīng)在R-INLA軟件包中采用集成嵌套拉普拉斯逼近（INLA）技術(shù)進(jìn)行實(shí)現(xiàn)。本書(shū)通過(guò)使用模擬數(shù)據(jù)和真實(shí)應(yīng)用程序的示例，解釋了關(guān)于建�？臻g過(guò)程和SPDE

《互聯(lián)網(wǎng)大廠推薦算法實(shí)戰(zhàn)》介紹了互聯(lián)網(wǎng)大廠當(dāng)前采用的一些前沿推薦算法，并梳理了這些算法背后的思想脈絡(luò)與技術(shù)框架。 《互聯(lián)網(wǎng)大廠推薦算法實(shí)戰(zhàn)》總計(jì)10章，內(nèi)容涵蓋了推薦系統(tǒng)的基礎(chǔ)知識(shí)、推薦系統(tǒng)中的特征工程、推薦系統(tǒng)中的Embedding、推薦系統(tǒng)的各組成模塊（包括召回、粗排、精排與重排）所使用的算法技術(shù)、推薦算法實(shí)踐中經(jīng)

本書(shū)是在教育部制定的教學(xué)大綱基礎(chǔ)上，參照同濟(jì)大學(xué)“概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)”課程及教材建設(shè)的經(jīng)驗(yàn)和成果，按照全國(guó)碩士研究生入學(xué)統(tǒng)一考試數(shù)學(xué)一的考試大綱要求，根據(jù)作者十多年的教學(xué)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)編寫(xiě)而成．全書(shū)共分八章，包括隨機(jī)事件與概率、隨機(jī)變量及其分布、多維隨機(jī)變量及其分布、隨機(jī)變量的數(shù)字特征、大數(shù)定律及中心極限定理、統(tǒng)計(jì)量和抽樣分布

本書(shū)是在《ProbabilityandStatistics（概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)）》的基礎(chǔ)修訂而來(lái)，全書(shū)總共11章，包括：引言、隨機(jī)變量及其概率分布、數(shù)字特征、大數(shù)定律與中心極限定理、統(tǒng)計(jì)量及其概率分布、參數(shù)估計(jì)和假設(shè)檢驗(yàn)、回歸分析、方差分析、馬爾科夫鏈等內(nèi)容，本書(shū)用豐富的例子講述各種基本概念、基本理論和基本方法，在敘述上

本書(shū)在廣泛征求讀者意見(jiàn)的基礎(chǔ)上進(jìn)行編寫(xiě)，設(shè)置了一些生活中與概率統(tǒng)計(jì)相關(guān)的經(jīng)典案例、編寫(xiě)了一定數(shù)量的題目，例題和習(xí)題多采用一些在客觀世界，即自然科學(xué)、工程技術(shù)、經(jīng)濟(jì)管理領(lǐng)域和日常生活中經(jīng)常遇到的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題，希望以此來(lái)提高學(xué)生學(xué)習(xí)概率統(tǒng)計(jì)的興趣以及利用概率統(tǒng)計(jì)知識(shí)解決實(shí)際問(wèn)題的能力。本書(shū)內(nèi)容共七章，第一、二、三章介紹概率論內(nèi)

本書(shū)基于國(guó)家社科基金的項(xiàng)目基礎(chǔ)上，更加完善和系統(tǒng)對(duì)該領(lǐng)域進(jìn)行了梳理。層次模型，又稱多水平模型，是嵌套結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的建模方法。研究熱潮起于20世紀(jì)90年代，現(xiàn)已廣泛應(yīng)用于教育學(xué)、社會(huì)學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)等許多領(lǐng)域。層次模型的貝葉斯分析是統(tǒng)計(jì)學(xué)科前沿領(lǐng)域。而環(huán)境科學(xué)現(xiàn)正處于利用模型和數(shù)據(jù)進(jìn)行推斷和預(yù)測(cè)的方法論革新時(shí)代，環(huán)境學(xué)家面臨涵蓋了

本書(shū)共含七章內(nèi)容，各章內(nèi)容依次為：函數(shù)與極限、導(dǎo)數(shù)與微分、微分中值定理與導(dǎo)數(shù)的應(yīng)用、不定積分、定積分、定積分的應(yīng)用、微分方程。本書(shū)通過(guò)新穎的講義形式編排，可幫助讀者更為輕松地理解并掌握高等數(shù)學(xué)的知識(shí)體系，同時(shí)本書(shū)還具備一下幾項(xiàng)特色：一是增加了重要概念、方法、理論的微課與例題講解。二是突高等數(shù)學(xué)的基本思想和基本方法。三是

2025李擂考研數(shù)學(xué)基礎(chǔ)教案-概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)