《概率論與數(shù)理統(tǒng)計(第三版)》是***一流本科課程配套教材,系統(tǒng)介紹了概率論與數(shù)理統(tǒng)計的概念、原理、計算方法,以及MATLAB在數(shù)理統(tǒng)計中的應用。在編寫中吸收了國內(nèi)外優(yōu)秀教材的優(yōu)點,概念講述通俗易懂,每章中附有精選的例題和習題,并且增加了數(shù)學實驗!陡怕收撆c數(shù)理統(tǒng)計(第三版)》還配有二維碼,掃碼可以觀看課件、知識點總結
本書是融合了紙質圖書與教學視頻等數(shù)字資源的新形態(tài)立體教輔用書,主要內(nèi)容涵蓋概率論和數(shù)理統(tǒng)計兩部分。全書按照章節(jié)順序,系統(tǒng)梳理并歸納了“概率論與數(shù)理統(tǒng)計”課程的關鍵知識點和重點內(nèi)容;精心挑選了符合課程要求且具有代表性的典型例題,并納入了近年來的大部分考研真題。編者對這些題目進行了詳細分析和解答,并通過二維碼鏈接【真題精講
敏感性試驗設計是試驗設計研究領域的主要研究方向之一,其應用背景主要是針對燃爆產(chǎn)品試驗和藥劑試驗,通過設計若干刺激水平和觀測對應的二元響應數(shù)據(jù),估計感興趣的特殊刺激水平,如成功響應概率p對應的刺激水平,稱其為感度分布的p分位數(shù)。 傳統(tǒng)的敏感性試驗設計沒有優(yōu)化準則,而且希望估計的主要是0.5分位數(shù)。隨著對研究對象更高質量的
試驗設計是統(tǒng)計學最早的一個分支之一,是人們認識自然,了解自然的重要手段。在科學技術日益發(fā)展的今天,試驗設計早已深入到農(nóng)業(yè),林業(yè),化學,生物醫(yī)藥,計算機等領域,為其發(fā)展提供重要的理論支持,并對其實際應用提供大量可執(zhí)行的操作方法。隨著各領域的飛速發(fā)展,傳統(tǒng)的實體試驗已不能滿足實際工作者的需要。計算機的飛速發(fā)展,逐漸改變了試
1、概率論基礎知識;2、基礎理論:隨機過程的引入(定義的引入、分類、平穩(wěn)過程)、離散時間的Markov鏈(定義的引入、分類、不變測度、極限定理)、最優(yōu)停時與鞅、連續(xù)時間的Markov鏈(定義的引入、Poisson過程、Renew過程、應用案例)、連續(xù)時間的隨機過程(布朗運動)、隨機分析及隨機微分方程;3、應用案例分析:
本講義共分五個部分.第一部分包括前六講,簡要介紹了概率論的基本概念、結論和方法.第二部分包括第七-十講,介紹布朗運動的基本概念和性質.第三部分包括第十一-十八講,其中第十一-十五講介紹~Ito~隨機積分的概念及其重要性質,例如特別重要的Ito等距、Ito乘積法則和Ito~鏈式法則.第十六--十八講介紹Ito隨機微分方程
真實世界中的序列數(shù)據(jù)隨時間推移呈爆炸式增長,如何設計面向序列數(shù)據(jù)的知識發(fā)現(xiàn)方法是當前研究的熱點之一。本書以深度學習和多視圖學習為理論基礎,以序列數(shù)據(jù)為研究對象,為面向序列數(shù)據(jù)分析提供多視圖的學習方法與技術,同時為典型場景下的序列數(shù)據(jù)分析提供多視圖深度學習解決方案,以期為序列數(shù)據(jù)分析、多視圖學習領域的研究及應用提供參考。
本書包括4個部分內(nèi)容:1-4章為概率論的理論部分;5-6章為統(tǒng)計應用的基礎準備部分,介紹了大量樣本數(shù)據(jù)呈現(xiàn)的極限特征,以及統(tǒng)計應用中常用的四大分布及性質;7-8章為統(tǒng)計的基本應用部分,介紹了參數(shù)的點估計,區(qū)間估計以及假設檢驗問題;第9章介紹了現(xiàn)實中常用的統(tǒng)計方法--一元回歸分析.前8章是一般本科概率論與數(shù)理統(tǒng)計課程的基
試驗設計是近代科學發(fā)展的重要基礎理論之一。它研究不同條件下各種試驗的*優(yōu)設計準則、構造和分析的理論與方法。為適應現(xiàn)代試驗的需要,作者于2006年開始建立了一個新的*優(yōu)因子分析設計理論,包括*優(yōu)性準則、*優(yōu)設計構造,以及他們在各種不同設計類中的推廣!*優(yōu)因析設計理論(英)》*先給出近代試驗設計,主要是多因子試驗設計的基
多元統(tǒng)計分析