本書針對計算機科學專業(yè)的本科生,旨在揭示概率和統(tǒng)計的思想。全書共分為五部分,第I部分數(shù)據(jù)集的描述,涵蓋各種描述性統(tǒng)計量(均值、標準差、方差)、一維數(shù)據(jù)集的可視化方法,以及散點圖、相關性和二維數(shù)據(jù)集的描述;第II部分概率,內(nèi)容涵蓋離散型概率、條件概率、連續(xù)型概率、Markov不等式、Chebyshev不等式及弱大數(shù)定律等
非參數(shù)估計方法是現(xiàn)代統(tǒng)計學中的重要方法,本書主要介紹非參數(shù)密度估計、非參數(shù)回歸估計和經(jīng)驗似然方法.非參數(shù)密度估計的內(nèi)容包括核密度估計、最近鄰密度估計和頻率插值密度估計,而非參數(shù)回歸估計的內(nèi)容包括隨機設計權(quán)函數(shù)回歸估計、固定設計權(quán)函數(shù)回歸估計和混合相依樣本下的回歸估計.書中主要介紹這些估計方法的構(gòu)造和定義,以及相關的大樣
本書是《概率論與數(shù)理統(tǒng)計》(王殿坤主編)的配套學習參考資料。本書完全與教材內(nèi)容對接,共分為兩大部分。第一章到第五章為概率論部分,第六章到第九章為數(shù)理統(tǒng)計部分。每章包括基本內(nèi)容、基本要求、擴展例題與習題詳解,并且在最后為讀者設計了概率論、概率論與數(shù)理統(tǒng)計的自測題,方便讀者對自己所學的知識進行測試,及時掌握自己的學習情況。
本書是結(jié)合編者多年來的教學實踐經(jīng)驗,在教育部制訂的教學大綱的基礎上編寫而成的。全書共九章,分為兩大部分:第一章到第五章是概率論部分,包括概率論基礎、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;第六章到第九章是數(shù)理統(tǒng)計部分,包括數(shù)理統(tǒng)計的基本知識、參數(shù)估計、假設檢驗、方差分析與回歸
本書由作者根據(jù)多年的教學經(jīng)驗撰寫而成,對選入的數(shù)據(jù)分析理論和方法進行了仔細的推敲,不僅著重于數(shù)據(jù)分析的基本理論與方法的介紹,更密切結(jié)合SPSS統(tǒng)計分析軟件,系統(tǒng)、詳細地介紹本書所用方法的具體操作過程及結(jié)果。全書共8章,內(nèi)容包括數(shù)據(jù)的整理與統(tǒng)計分析、參數(shù)估計與假設檢驗、相關分析與回歸分析、趨勢外推預測分析、時間序列分析、
基于測度論和正則變化理論,本書系統(tǒng)介紹了次指數(shù)分布及相關分布的概念、例子、性質(zhì)和研究進展。這些分布都具有或部分具有一個大跳的本性,從而得以揭示獨立和相依隨機變量在卷積、隨機卷積、乘積卷積以及它們的卷積根方面的封閉性和漸近性等。這些結(jié)果在隨機游動、風險理論、Levy過程及無窮可分分布等領域的研究中發(fā)揮了重要的作用。
本書是《卡爾曼濾波與組合導航原理》的第4版,改寫和增寫了部分內(nèi)容。書中著重闡述了卡爾曼濾波基本理論,以及近10年發(fā)展起來的有關卡爾曼濾波的新理論和新方法,以及容錯組合導航設計理論和方法,另外,也有作者的部分科研成果。內(nèi)容安排上力求循序漸進,由淺入深,確保知識連貫性。為便于讀者理解概念內(nèi)涵,公式和定理一般都附有詳細推導和
本書介紹了統(tǒng)計決策方法的概念、原理和相關模型,并通過多種統(tǒng)計決策方法在經(jīng)濟、金融和管理等領域的綜合應用案例,幫助讀者提高量化分析能力和解決實際問題的能力。共分10章,主要包括統(tǒng)計決策理論概述、確定型決策、風險型決策、貝葉斯決策法、不確定型決策、灰色理論決策、博弈論決策法、多目標決策和大數(shù)據(jù)時代的決策等內(nèi)容。
概率論與數(shù)理統(tǒng)計是高等學校理工科及管理、經(jīng)濟類等絕大多數(shù)專業(yè)的必修課程,也是上述專業(yè)碩士研究生入學統(tǒng)一考試的必考科目,在考研數(shù)學中的占比很高。 本教材的編寫本著“少而精,廣而易懂”的原則,主要有以下幾個特點: 1.實用性強。在尊重教學大綱的基礎上,以應用為目標,簡明清晰地闡釋相關知識的來龍去脈,適當弱化繁難的理論證明。
本書主要內(nèi)容包含隨機事件及其概率、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、數(shù)理統(tǒng)計的基本概念、參數(shù)估計、假設檢驗等。本書注重概率統(tǒng)計的工程應用背景知識,通過介紹知識點的背景、起源和相關科學家等內(nèi)容,來激發(fā)學生的學習興趣。本書內(nèi)容上一方面精簡壓縮一些傳統(tǒng)知識點、淡化計算技巧,另一方面通過引入人工智能、