本書較系統(tǒng)地介紹了數(shù)理統(tǒng)計的基本內(nèi)容，內(nèi)容豐富，富有時代特色。書中有許多新的簡明講法，幫助學(xué)生更好地理解所學(xué)的內(nèi)容和加深對問題本質(zhì)的理解。本書以講授數(shù)理統(tǒng)計的基本思想方法為主，同時介紹數(shù)理統(tǒng)計的諸多應(yīng)用舉例。本書介紹的經(jīng)驗似然方法是近年來新發(fā)展的統(tǒng)計推斷方法，在生物統(tǒng)計、可靠性分析、信號處理和不完全數(shù)據(jù)的統(tǒng)計推斷方面有

10分鐘讀懂博弈論：漫畫圖解版 學(xué)生版兒童版漫畫版青少年版心理學(xué)的秘密兒童漫畫書有趣有料趣味故事書 少年思維邏輯開發(fā)故事

本書是高等學(xué)校概率論與數(shù)理統(tǒng)計課程教材。前5章是概率論基本內(nèi)容,包括概率論的基本概念、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、極限定理等,為接下來學(xué)習(xí)數(shù)理統(tǒng)計準(zhǔn)備必要的理論基礎(chǔ);后3章是在概率論基礎(chǔ)上介紹數(shù)理統(tǒng)計方法,內(nèi)容包括數(shù)理統(tǒng)計基礎(chǔ)知識、參數(shù)估計、假設(shè)檢驗等,以幫助學(xué)生分析解決實際問題。每章后

本書的編寫具有以下特點：（1）言簡意賅，省略了一些煩瑣的理論證明和公式推導(dǎo)；（2）強調(diào)應(yīng)用，采用生動具體的例子來講解多元統(tǒng)計分析方法，便于讀者學(xué)習(xí)；（3）與R密切結(jié)合，采用R軟件來實現(xiàn)多元統(tǒng)計的計算和分析，并解讀R軟件的分析結(jié)果；（4）使用方便，本書所有例題、案例和習(xí)題的數(shù)據(jù)文件以及相應(yīng)的R代碼都放在中國人民大學(xué)出版社

"本書以主流時間序列分析為主要內(nèi)容，涵蓋線性、非線性時間序列分析，線性時間序列分析包括單變量平穩(wěn)時間序列分析以及多變量非平穩(wěn)時間序列分析，非線性時間序列分析包括常用的平滑轉(zhuǎn)換自回歸模型、閾值自回歸模型、自回歸條件異方差模型。本書內(nèi)容闡述清晰、邏輯性強，突出時間序列分析方法思想的講授，并輔以案例及軟件實現(xiàn)過程、閱讀材料、

本書分為三大部分，共計14章，主要內(nèi)容包括：探索性數(shù)據(jù)分析入門、概率論基礎(chǔ)、推斷統(tǒng)計基礎(chǔ)、相關(guān)性和回歸、數(shù)據(jù)分析棧、R中的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、使用R進行數(shù)據(jù)處理與可視化、使用R進行數(shù)據(jù)分析、Python中的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、使用Python進行數(shù)據(jù)分析等。

本書歸納了計數(shù)一次、二次和多次抽樣檢驗的理論與方法，在計量抽樣檢驗中，除單側(cè)限外，本書主要介紹了作者多年獨創(chuàng)的雙側(cè)限，包括方差已知和未知兩種情形。全書以概率統(tǒng)計為工具，將抽樣檢驗的基本原理、方案設(shè)計和應(yīng)用示例按梯度依次展開，使讀者在通曉原理的基礎(chǔ)上，準(zhǔn)確地把握方法，科學(xué)地選擇抽樣方案。本書可供大中型企業(yè)質(zhì)檢處的技術(shù)管理

本習(xí)題冊是根據(jù)國家教育部審定的高等工科院校的本科非數(shù)學(xué)專業(yè)的教學(xué)要求，并按照同濟大學(xué)數(shù)學(xué)科學(xué)學(xué)院最新編寫的《概率論與數(shù)理統(tǒng)計》的章節(jié)順序，以方便學(xué)生課后鞏固基本概念和掌握基本解題方法為主要目的而編寫的配套練習(xí)冊。全書共分八章，分別為隨機事件與概率、離散型隨機變量、連續(xù)型隨機變量、隨機向量、大數(shù)定律和中心極限定理、統(tǒng)計量

本教材以基礎(chǔ)、應(yīng)用、實踐、創(chuàng)新的教學(xué)體系為框架，通過豐富的案例教學(xué)、基于Python進行實踐操練，使讀者更加容易理解基本理論，增加直觀性、趣味性及應(yīng)用性，提高讀者解決實際問題的能力。本教材主要內(nèi)容包括事件與概率、條件概率、一維隨機變量及其、多維隨機變量及其分布、隨機變量函數(shù)的分布、數(shù)字特征、大數(shù)定律與中心極限定理、數(shù)理

本書是模式識別和場景分析領(lǐng)域奠基性的經(jīng)典名著。在第2版中，除了保留了第1版中關(guān)于統(tǒng)計模式識別和結(jié)構(gòu)模式識別的主要內(nèi)容以外，讀者將會發(fā)現(xiàn)新增了許多近25年來的新理論和新方法，其中包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、機器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、進化計算、不變量理論、隱馬爾可夫模型、統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論和支持向量機等。作者還為未來25年的模式識別的發(fā)展指明了方向