本書是在2017年出版的第1版的基礎(chǔ)上修訂而成的.全書共分8章，1~5章為概率論部分，6~8章為數(shù)理統(tǒng)計(jì)部分．主要內(nèi)容包括隨機(jī)事件及其概率、隨機(jī)變量及其分布、隨機(jī)變量的數(shù)字特征、極限定理、參數(shù)估計(jì)和假設(shè)檢驗(yàn)等． 本書以本科數(shù)學(xué)基礎(chǔ)課程教學(xué)基本要求為基礎(chǔ)，參照近年來全國碩士研究生入學(xué)統(tǒng)一考試數(shù)學(xué)大綱要求，結(jié)合作者多年來的

本書系統(tǒng)講解了多元統(tǒng)計(jì)分析的基本理論和一些常用的多元統(tǒng)計(jì)方法。本書共9章，第1章為緒論，第2~3章介紹多元統(tǒng)計(jì)推斷的基本理論，包括多元正態(tài)抽樣分布理論、參數(shù)估計(jì)和多元正態(tài)總體的假設(shè)檢驗(yàn)；第4~9章分別介紹各種常用的多元統(tǒng)計(jì)方法，包括判別分析、聚類分析、主成分分析、因子分析、對(duì)應(yīng)分析和典型相關(guān)分析。本書各種統(tǒng)計(jì)方法的算法

《概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)》是根據(jù)高等院校概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)課程教學(xué)的基本要求，結(jié)合我們多年來對(duì)概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)課程教學(xué)內(nèi)容和教學(xué)方法改革與創(chuàng)新的成果而編寫的.《概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)》主要內(nèi)容包括：概率論的基本概念、一維隨機(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)定律與中心極限定理、數(shù)理統(tǒng)計(jì)的基本概念、參數(shù)估計(jì)、

本書以隨機(jī)過程的統(tǒng)計(jì)特征和性質(zhì)為主線,旨在將實(shí)際應(yīng)用和理論推導(dǎo)聯(lián)系起來,通過概念、定理、例題、詳細(xì)的習(xí)題,盡量體現(xiàn)隨機(jī)過程的理論基礎(chǔ)及應(yīng)用價(jià)值,以保證教材的綜合性、整體性和前瞻性,從而使統(tǒng)計(jì)類專業(yè)和其他工程類專業(yè)、管理類專業(yè)的學(xué)生較為熟練地掌握隨機(jī)過程的理論和應(yīng)用.本書共九章,全書內(nèi)容包括隨機(jī)過程的基本概念、隨機(jī)過程的

本書按新時(shí)期大學(xué)數(shù)學(xué)教學(xué)大綱要求編寫而成，內(nèi)容豐富，理論嚴(yán)謹(jǐn)，思路清晰，例題典型，方法性強(qiáng).本書注重分析解題思路與規(guī)律，并與現(xiàn)實(shí)生活中的問題緊密結(jié)合，對(duì)培養(yǎng)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣及提高分析問題與解決問題的能力將起到較大作用.全書共分九章，內(nèi)容涵蓋隨機(jī)事件、一維隨機(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

利用時(shí)間序列預(yù)測(cè)技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，可以推測(cè)事物發(fā)展的未來趨勢(shì)。然而傳統(tǒng)的時(shí)間序列預(yù)測(cè)技術(shù)模型構(gòu)建簡(jiǎn)單，對(duì)于數(shù)據(jù)包含的信息挖掘與剖析不夠深入。因此，采用基于群智能優(yōu)化算法的預(yù)測(cè)理論解決時(shí)間序列分析與預(yù)測(cè)問題，是近年來的研究熱點(diǎn)之一�！痘�于群智能優(yōu)化算法的預(yù)測(cè)理論與方法的研究及應(yīng)用》闡述了基于群智能優(yōu)化算法的預(yù)測(cè)理論

本書介紹非參數(shù)統(tǒng)計(jì)的基本概念和方法,其內(nèi)容包括預(yù)備知識(shí)、U統(tǒng)計(jì)量、基于二項(xiàng)分布的檢驗(yàn)、列聯(lián)分析、秩檢驗(yàn)、檢驗(yàn)的功效與漸近相對(duì)效率、概率密度估計(jì)、非參數(shù)回歸.每一章內(nèi)容都著重闡述非參數(shù)統(tǒng)計(jì)推斷的一般處理技術(shù)和原則,并給出一些典型例子.各章后面的習(xí)題側(cè)重于應(yīng)用.本書的特點(diǎn)是側(cè)重于介紹非參數(shù)統(tǒng)計(jì)在各應(yīng)用領(lǐng)域中的常用方法,盡可

本書重點(diǎn)研究了位置數(shù)據(jù)的智能聚類學(xué)習(xí)相關(guān)模型和算法前沿，集中反映了作者近年來對(duì)空間數(shù)據(jù)聚類與智能優(yōu)化相結(jié)合的研究成果，系統(tǒng)闡述了GPS位置數(shù)據(jù)聚類學(xué)習(xí)的相關(guān)模型與算法。本書共分為7章，包括GPS位置數(shù)據(jù)聚類模型和智能優(yōu)化的關(guān)鍵技術(shù)，GPS位置數(shù)據(jù)的遺傳、模糊粒子-遺傳融合、遺傳-模糊蟻群混合自動(dòng)聚類模型與算法，基于Ma

《概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)（人工智能專用）》介紹了與人工智能密切相關(guān)的概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)的內(nèi)容。全書分成兩大部分，di一部分主要介紹概率論的知識(shí)，涵蓋概率論的基本概念、一維隨機(jī)變量及其分布、二維隨機(jī)變量及其分布，數(shù)字特征，大數(shù)定理和中心極限定理外，還增加了信息論基礎(chǔ)知識(shí)、若干集中不等式的相關(guān)知識(shí)。第二部分主要介紹常見的數(shù)理統(tǒng)計(jì)知

本書主要介紹概率論和隨機(jī)過程的基礎(chǔ)知識(shí)和基本概念，內(nèi)容包括概率論和隨機(jī)過程兩部分。第1~5章介紹概率論的基本概念及定理，主要包括隨機(jī)事件與概率、離散型隨機(jī)變量及其分布、連續(xù)型隨機(jī)變量及其分布、隨機(jī)變量的數(shù)字特征、大數(shù)定律與中心極限定理;第6章介紹隨機(jī)過程的基本概念、泊松過程、馬爾可夫過程、鞅、布朗運(yùn)動(dòng)、隨機(jī)積分和伊藤公

本書介紹了數(shù)理統(tǒng)計(jì)的基本概念、參數(shù)估計(jì)、假設(shè)檢驗(yàn)、方差分析、貝葉斯基礎(chǔ)和統(tǒng)計(jì)計(jì)算等內(nèi)容.在編寫過程中特別注重方法的實(shí)際應(yīng)用，每個(gè)理論后面都列舉了對(duì)應(yīng)的例子.同時(shí)，為了更貼近社會(huì)的現(xiàn)實(shí)需求，在每章最后一節(jié)通過例子對(duì)該章的主要內(nèi)容進(jìn)行了R語言實(shí)現(xiàn)，并列出了程序的詳細(xì)步驟.

本書研究分類數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)過程控制.近年來，統(tǒng)計(jì)過程控制的研究成果十分豐富，但大都集中在取值為具體數(shù)值的連續(xù)數(shù)據(jù).本書關(guān)注的分類數(shù)據(jù)取值為若干個(gè)類別或?qū)傩运�平，信息量較少，但在生活生產(chǎn)中極為常見.本書內(nèi)容來自作者和合作者近年來的研究成果，從一元或多元、名義或有序、獨(dú)立或自相關(guān)、相關(guān)性或因果關(guān)系等角度，系統(tǒng)地介紹了分類數(shù)據(jù)統(tǒng)

本書主要介紹了雙參數(shù)韋布爾分布模型,并從雙參數(shù)韋布爾分布在可靠性領(lǐng)域的應(yīng)用角度介紹了相關(guān)可靠性統(tǒng)計(jì)方法,包括韋布爾分布的確定方法、基于極大似然估計(jì)的可靠性統(tǒng)計(jì)方法、基于分布曲線擬合的可靠性統(tǒng)計(jì)方法、基于Bayes的可靠性統(tǒng)計(jì)方法、其他可靠性統(tǒng)計(jì)方法及改進(jìn)韋布爾分布的可靠性統(tǒng)計(jì)方法。

本書第1章主要介紹變點(diǎn)檢驗(yàn)和在線監(jiān)測(cè)的一些經(jīng)典方法，并介紹本書著重討論的厚尾時(shí)間序列模型和長記憶時(shí)間序列模型.第2,3章主要介紹檢驗(yàn)和估計(jì)厚尾時(shí)間序列模型均值變點(diǎn)和持久性變點(diǎn)的一些方法.第4,5章介紹檢驗(yàn)長記憶時(shí)間序列均值變點(diǎn)、時(shí)間趨勢(shì)項(xiàng)變點(diǎn)、方差變點(diǎn)及長記憶參數(shù)變點(diǎn)的一些方法.第6章介紹在線監(jiān)測(cè)厚尾時(shí)間序列持久性變點(diǎn)

本書是根據(jù)教育部高等學(xué)校統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)教學(xué)指導(dǎo)分委員會(huì)制定的《統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)教學(xué)規(guī)范(授經(jīng)濟(jì)學(xué)學(xué)位)》中提出的課程設(shè)置和教學(xué)內(nèi)容綱要編寫出版的系列教材之一。本書介紹數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)的統(tǒng)計(jì)思想、理論和方法，主要內(nèi)容包括總體、樣本、統(tǒng)計(jì)量等概念以及常用分布、點(diǎn)估計(jì)理論、假設(shè)檢驗(yàn)、區(qū)間估計(jì)、線性模型以及統(tǒng)計(jì)決策理論和貝葉斯推斷等。本書強(qiáng)調(diào)

本書是概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)課程的學(xué)習(xí)輔導(dǎo)書，內(nèi)容包括：概率論的基本概念、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、樣本及抽樣分布、參數(shù)估計(jì)、假設(shè)檢驗(yàn)等。每章均按章節(jié)順序從基本概念、典型例題、綜合練習(xí)三部分進(jìn)行編寫，并對(duì)典型例題進(jìn)行了分析和詳解.書后附有4套模擬試題，方便學(xué)生期末復(fù)習(xí)

本書主要介紹了統(tǒng)計(jì)和數(shù)據(jù)分析的基本知識(shí)、數(shù)據(jù)采集的操作、數(shù)據(jù)采集后的清洗加工操作、描述性統(tǒng)計(jì)分析、抽樣估計(jì)分析、統(tǒng)計(jì)指數(shù)分析、相關(guān)與回歸分析、時(shí)間序列分析、數(shù)據(jù)可視化展現(xiàn)，以及制作數(shù)據(jù)分析報(bào)告等內(nèi)容。本書采用理論結(jié)合實(shí)戰(zhàn)的方式，不僅介紹了數(shù)據(jù)分析的必要原理、方法，還充分結(jié)合了日常生活和工作中的案例，將理論加以實(shí)踐和分析

本書試圖較全面地介紹大數(shù)據(jù)技術(shù)的基本原理和方法，包括以統(tǒng)計(jì)模型為主的各類數(shù)據(jù)模型以及它們的計(jì)算方法，同時(shí)還將介紹這些方法在一些領(lǐng)域(如人工智能)中的應(yīng)用。

本書介紹了概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)的概念、原理、計(jì)算方法，以及MATLAB在數(shù)理統(tǒng)計(jì)中的應(yīng)用.在編寫中吸收了國內(nèi)外優(yōu)秀教材的優(yōu)點(diǎn)，概念講述通俗易懂，每章中附有精選的例題和習(xí)題，并且增加了數(shù)學(xué)實(shí)驗(yàn).書后附有習(xí)題參考答案，方便學(xué)生自測(cè),書中還配有二維碼，掃碼可以觀看課件、知識(shí)點(diǎn)總結(jié)及微課視頻，供學(xué)生學(xué)習(xí)提高使用.

本書是一本以介紹現(xiàn)代概率論基礎(chǔ)理論和方法為主的概率論教材。共分三部分。第1章和第2章為測(cè)度論，用較短的篇幅完整地?cái)⑹隽藴y(cè)度與積分的一般理論，包括了一般測(cè)度、Lebesgue-Stieltjes測(cè)度、Lebesgue測(cè)度、積分與期望的定義及單調(diào)收斂定理、Fatou引理、Lebesgue控制收斂定理、Fubini定理等主要