本書(shū)主要為考研數(shù)學(xué)概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)相關(guān)知識(shí)，還附帶習(xí)題及答案。

置信規(guī)則庫(kù)推理模型是基于數(shù)據(jù)的決策理論與方法中一個(gè)新興的分支，具有合理的知識(shí)表示方式和透明的規(guī)則推理過(guò)程，在其發(fā)展過(guò)程中分成了交集置信規(guī)則庫(kù)、并集置信規(guī)則庫(kù)和擴(kuò)展置信規(guī)則庫(kù)推理模型。依據(jù)這三個(gè)推理模型所適用數(shù)據(jù)情形的差異，本書(shū)在第一部分回顧置信規(guī)則庫(kù)推理模型的基本理論的基礎(chǔ)上，分別于第二～第四部分在小規(guī)模低維度、小規(guī)模

本書(shū)是我社正在開(kāi)發(fā)的《美國(guó)數(shù)學(xué)會(huì)經(jīng)典影印系列》中的一本，美國(guó)數(shù)學(xué)會(huì)的出版物在國(guó)際數(shù)學(xué)界享有很高聲譽(yù)，出版了很多影響廣泛的數(shù)學(xué)書(shū)。“十四五”期間計(jì)劃引進(jìn)的該學(xué)會(huì)的圖書(shū)系列涵蓋了代數(shù)、幾何、分析、方程、拓?fù)�、概率、�?dòng)力系統(tǒng)等所有主要數(shù)學(xué)分支以及新近發(fā)展的數(shù)學(xué)主題。本書(shū)是隨機(jī)分析領(lǐng)域的經(jīng)典著作，適合對(duì)隨機(jī)分析相關(guān)方向感興趣的

本書(shū)是為適應(yīng)“新文科”背景下經(jīng)管類專業(yè)大學(xué)數(shù)學(xué)教學(xué)的新需求,推進(jìn)信息技術(shù)、數(shù)字經(jīng)濟(jì)與課程教材深度融合而編寫(xiě)的概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)教材。主要內(nèi)容包括隨機(jī)事件的概率,隨機(jī)變量及其分布,隨機(jī)變量的數(shù)字特征,極限定理,樣本與抽樣分布,參數(shù)估計(jì)與假設(shè)檢驗(yàn),回歸分析與方差分析及Stata軟件在統(tǒng)計(jì)分析中的應(yīng)用。本書(shū)每章增設(shè)導(dǎo)言,引出相

2026湯家鳳考研數(shù)學(xué)概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)輔導(dǎo)講義·書(shū)課包

這是一本傳授數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)思維的社科類圖書(shū)，由現(xiàn)任東京大學(xué)人氣教授佐佐木彈所著。本書(shū)提倡讀者重新學(xué)習(xí)從小學(xué)到高中的數(shù)學(xué)，通過(guò)重溫學(xué)習(xí)過(guò)的知識(shí)，逐漸掌握一生受用的學(xué)問(wèn)，即融合“概率、統(tǒng)計(jì)學(xué)”的思考方式。作者指出，比起學(xué)習(xí)本身，學(xué)習(xí)的習(xí)慣和思考方式更重要。書(shū)中還列舉了大量練習(xí)題，如有關(guān)天氣預(yù)測(cè)和公交車的等待時(shí)間預(yù)測(cè)等生活中常見(jiàn)的

本書(shū)內(nèi)容主要分為三個(gè)部分：第一部分是理論奠基，討論非精確概率歸納邏輯形式理論及其哲學(xué)解釋，為在風(fēng)險(xiǎn)中的運(yùn)用打下必要的基礎(chǔ)。第二部分是基于非精確概率歸納邏輯的風(fēng)險(xiǎn)理論，包括風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與風(fēng)險(xiǎn)決策兩個(gè)主題。第三部分回歸邏輯理論，利用基于邏輯的風(fēng)險(xiǎn)理論的視角反過(guò)來(lái)討論傳統(tǒng)邏輯的一些元性質(zhì)。非精確概率歸納法在風(fēng)險(xiǎn)管理中具有廣泛的應(yīng)

全書(shū)共10章，第1～4章 是概率論部分，包括隨機(jī)事 件與概率、一維隨機(jī)變量、 二維隨機(jī)變量、大數(shù)定律與 中心極限定理；第5～9章是 數(shù)理統(tǒng)計(jì)部分，包括數(shù)理統(tǒng) 計(jì)基礎(chǔ)、參數(shù)估計(jì)、假設(shè)檢 驗(yàn)、方差分析、回歸分析； 第10章介紹了R語(yǔ)言軟件在 數(shù)理統(tǒng)計(jì)中的應(yīng)用。

耦合是指兩個(gè)或多個(gè)系統(tǒng)、組件或模塊之間的相互作用程度。在不同的領(lǐng)域，耦合有不同的形式和實(shí)現(xiàn)方式。馬爾可夫鏈?zhǔn)歉怕收摵蛿?shù)理統(tǒng)計(jì)中具有馬爾可夫性質(zhì)且存在于離散的指數(shù)集和狀態(tài)空間內(nèi)的隨機(jī)過(guò)程。適用于連續(xù)指數(shù)集的馬爾可夫鏈被稱為馬爾可夫過(guò)程，它是一類最重要、最常見(jiàn)的隨機(jī)過(guò)程。本書(shū)主要研究了耦合方法和馬爾可夫過(guò)程的隨機(jī)穩(wěn)定性，包

本書(shū)致力于描述和推斷多元時(shí)間序列中變量間內(nèi)生的動(dòng)態(tài)關(guān)系。作者討論了四種主要的時(shí)間序列數(shù)據(jù)建模方法，包括自回歸整合移動(dòng)平均模型、同時(shí)方程模型、誤差糾正模型和向量自回歸模型，并詳細(xì)介紹了向量自回歸模型的設(shè)定、估計(jì)和推論，格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)以及對(duì)變量之間動(dòng)態(tài)關(guān)系進(jìn)行評(píng)價(jià)的沖擊反應(yīng)函數(shù)。此外，本書(shū)為讀者提供了若干實(shí)例，從多個(gè)角