本書是嶺南師范學(xué)院2022年筑峰計(jì)劃專項(xiàng)項(xiàng)目資助的研究成果，是一本集理論方法、實(shí)踐案例及實(shí)驗(yàn)應(yīng)用為一體的概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)教材。全書注重介紹概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)的思想與方法，適當(dāng)減少數(shù)理論證的過程，強(qiáng)調(diào)隨機(jī)思想與方法的應(yīng)用，書中選用大量有實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景的案例及例題，有利于培養(yǎng)學(xué)生的實(shí)踐應(yīng)用能力。同時(shí)，本書還充分利用數(shù)據(jù)圖表及概

本書對(duì)現(xiàn)代統(tǒng)計(jì)推斷的基本概念進(jìn)行了嚴(yán)謹(jǐn)而全面的闡述，對(duì)基本概念進(jìn)行了清晰的闡述。具體內(nèi)容包括：二項(xiàng)假設(shè)檢驗(yàn)、多元假設(shè)檢驗(yàn)、復(fù)合假設(shè)檢驗(yàn)、信號(hào)檢測(cè)、凸統(tǒng)計(jì)距離、假設(shè)檢驗(yàn)的性能界限、假設(shè)檢驗(yàn)的大偏差和誤差指數(shù)、隨機(jī)過程檢測(cè)、貝葉斯參數(shù)估計(jì)、zui大似然估計(jì)、信號(hào)估計(jì)等。本書的一個(gè)顯著特點(diǎn)是大量精心構(gòu)造的例子，有助于讀者理解

本書稿用圖表法進(jìn)行的Ｅ-Ｇ篩選，使人們可以對(duì)前面得到的給出偶數(shù)的Ｇ-素?cái)?shù)對(duì)成員的數(shù)目的上下限值的公式的由來有更深刻的理解。清楚地知道數(shù)軸上那一范圍內(nèi)的自然數(shù)的行為是可以確切知道，那一范圍內(nèi)的自然數(shù)的行為是不能確切知道，這些不能確切知道的自然數(shù)的數(shù)目，正是公式所給出的上下限值的范圍，以期對(duì)在校師生進(jìn)行科研和學(xué)習(xí)提供參考和

本書從高等教育的實(shí)際出發(fā)，在教材體系和章節(jié)的安排上，嚴(yán)格遵循循序漸進(jìn)、深入淺出的教學(xué)規(guī)律，難易適度；注重案例的引入，通過案例教學(xué)對(duì)課程重點(diǎn)和難點(diǎn)進(jìn)行深化分析和訓(xùn)練，加強(qiáng)學(xué)生對(duì)知識(shí)點(diǎn)的理解和記憶，從而提高學(xué)生分析問題、解決問題的能力；內(nèi)容敘述的組織方式易于學(xué)生接受，重視對(duì)數(shù)學(xué)概念的分析；加強(qiáng)知識(shí)發(fā)生過程的探索，對(duì)得到的重

本書分為基礎(chǔ)篇和提高篇兩篇，內(nèi)容包括：隨機(jī)事件和概率、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)定律和中心極限定理、數(shù)理統(tǒng)計(jì)的基本概念、隨機(jī)事件和概率、多維隨機(jī)變量及其分布等。

本書是編者根據(jù)多年的教學(xué)實(shí)踐，按照新形勢(shì)下高等教育改革的精神，結(jié)合財(cái)經(jīng)類高校本科專業(yè)概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)的教學(xué)大綱和考試大綱編寫而成。內(nèi)容包括：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)、假設(shè)檢驗(yàn)、方差分析與回歸分析等章節(jié)的練習(xí)題和自測(cè)題

本書全面介紹貝葉斯推理與機(jī)器學(xué)習(xí)，涉及基本概念、理論推導(dǎo)和直觀解釋，涵蓋各種實(shí)用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，包括樸素貝葉斯、高斯模型、馬爾可夫模型、線性動(dòng)態(tài)系統(tǒng)等。在介紹方法的同時(shí)，強(qiáng)調(diào)概率層面的理論支持，可幫助讀者加強(qiáng)對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)本質(zhì)的認(rèn)識(shí)，其適合想要學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)中的概率方法的讀者。首先介紹概率論和圖的基礎(chǔ)概念，然后以圖模型為切入

本書采用了不相關(guān)的、來自信息論的研究，角度新穎地提出了一種證明中心極限的新方法，并對(duì)此進(jìn)行了全面描述：書中先是讀者呈現(xiàn)了熵和費(fèi)雪信息概念的基本導(dǎo)論，隨后以一系列與它們行為有關(guān)的標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試作為驗(yàn)證。在作者的獨(dú)特構(gòu)思與實(shí)證下，信息論與中心極限定理兩個(gè)看似不相干的領(lǐng)域被巧妙地聯(lián)結(jié)起來，實(shí)現(xiàn)了跨學(xué)科的科研合作。此外，書里還匯編了

本書為修訂和擴(kuò)展的新版本，新版里包括更為詳細(xì)的EM算法處理、有效的近似維特比訓(xùn)練程序描述，和基于n一最佳搜索的困惑測(cè)度和多通解碼覆蓋的理論推導(dǎo)。為了支持對(duì)馬爾可夫模型理論基礎(chǔ)的討論，還特別強(qiáng)調(diào)了實(shí)際算法的解決方案。具體來說，本書的特點(diǎn)如下：介紹了馬爾可夫模型的形式化框架；涵蓋了概率量的魯棒處理；提出了具體應(yīng)用領(lǐng)域隱馬爾

本書是《概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)》的同步輔導(dǎo)書，集長(zhǎng)期在教學(xué)科研第一線的專家的豐富教學(xué)經(jīng)驗(yàn)，按照系統(tǒng)性、結(jié)構(gòu)性、嚴(yán)謹(jǐn)性和簡(jiǎn)潔性原則進(jìn)行編著。內(nèi)容主要包括隨機(jī)事件與概率、離散型隨機(jī)變量、連續(xù)型隨機(jī)變量、隨機(jī)變量的數(shù)字特征、隨機(jī)向量和極限定理、統(tǒng)計(jì)量及其分布、參數(shù)估計(jì)、假設(shè)檢驗(yàn)、方差分析、回歸分析等。適用于普通高等教育概率論與數(shù)理