概率論與數(shù)理統(tǒng)計同步輔導

概率論與數(shù)理統(tǒng)計

"本教材是基于“新工科”專業(yè)發(fā)展，適應應用型高校研究生數(shù)理統(tǒng)計課程教學需要和深化課程思政教學改革的需要而編寫的，是數(shù)理統(tǒng)計必修課程的主要教學資料，是學習后續(xù)課程的重要思維方法和應用工具。隨著科學技術的快速發(fā)展，實際問題的數(shù)據(jù)規(guī)模越來越大，復雜程度越來越高，數(shù)理統(tǒng)計課程對于培養(yǎng)高層次人才的大數(shù)據(jù)處理能力、抽象思維能力、科

本書是編者在多年概率論與數(shù)理統(tǒng)計教學實踐基礎上，根據(jù)高等學校工科各專業(yè)的“概率論與數(shù)理統(tǒng)計課程基本要求”編寫的，共十一章，包括隨機事件及其概率、一維隨機變量及其分布、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、數(shù)理統(tǒng)計的基本概念與抽樣分布、參數(shù)估計、假設檢驗、方差分析、回歸分析、概率論與數(shù)理統(tǒng)計在

本書內容主要包括四部分：一、介紹聚類算法及研究；二、計算智能技術介紹，主要研究人工神經(jīng)網(wǎng)絡、遺傳算法及離散Morse理論；三分別提出三種聚類模型：基于神經(jīng)網(wǎng)絡的聚類模型、基于遺傳優(yōu)化的譜聚類模型、基于Morse優(yōu)化的聚類模型。本書將神經(jīng)網(wǎng)絡、遺傳算法等計算智能技術用于聚類分析，構造聚類分析模型，研究該模型的定義及優(yōu)化方

本書是一本應用多元統(tǒng)計教材，是多元統(tǒng)計分析的實踐指南.書中介紹了各類多元統(tǒng)計分析方法，并結合SAS、SPSS和SYSTAT給出了各分析方法的實現(xiàn).本書主要側重于應用，通過使用現(xiàn)實數(shù)據(jù)集的豐富實例，闡明了何時、為什么以及如何使用數(shù)據(jù)集，便于讀者學習理解.本書條理清晰，內容精練，言簡意賅，可作為高等院校數(shù)學與應用數(shù)學、信息

《概率論期末高效復習筆記》（宋浩）

本書按照黨的二十大報告的要求，加入了相關的思政教學元素。內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等內容。注重基本概念，突出概率的直觀、嚴謹性，同時堅持應用導向、提升學生的創(chuàng)新能力。本書突出直觀的概率理論知識，注重基本概念的表述，堅持應用導向，培養(yǎng)學生的學

本書是作者編著的教材《概率論與數(shù)理統(tǒng)計》（第二版）的配套輔導用書，是教材的重要補充，供師生教學和學習參考使用。全書共分八章：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，數(shù)理統(tǒng)計的基本概念，參數(shù)估計，假設檢驗。每章內容由三部分組成：第一部分是對全章知識點的歸納總結；

本書適應了大數(shù)據(jù)時代對人才培養(yǎng)的需求，通過將數(shù)據(jù)處理技術與傳統(tǒng)的統(tǒng)計學知識相結合，在內容上設置了大數(shù)據(jù)概述與SPSS基礎知識、數(shù)據(jù)文件的建立與數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)的描述性分析、抽樣推斷與參數(shù)估計、數(shù)據(jù)可視化分析、假設檢驗、相關分析、線性回歸分析、時間序列分析與統(tǒng)計預測、編制數(shù)據(jù)分析報告十個項目。本書將理論知識與實操能力的培養(yǎng)