本教材共九章，第一章至第五章為概率論部分，以研究隨機(jī)現(xiàn)象的統(tǒng)計(jì)規(guī)律性為主線，為讀者提供了必要的理論基礎(chǔ)。第六章至八章為數(shù)理統(tǒng)計(jì)部分，主要介紹了數(shù)理統(tǒng)計(jì)的基本概念、常用分布、抽樣分布定理、參數(shù)估計(jì)與假設(shè)檢驗(yàn)。第九章是Excel在概率統(tǒng)計(jì)中的應(yīng)用，現(xiàn)在的科學(xué)發(fā)展已經(jīng)越來(lái)越離不開(kāi)計(jì)算機(jī)的應(yīng)用，而數(shù)理統(tǒng)計(jì)是基于數(shù)據(jù)的收集、整理

本教材主要介紹了隨機(jī)過(guò)程的預(yù)備知識(shí)、離散時(shí)間馬氏鏈、可數(shù)狀態(tài)馬氏鏈、泊松過(guò)程、連續(xù)時(shí)間馬氏鏈、更新過(guò)程、布朗運(yùn)動(dòng)等內(nèi)容。為適應(yīng)應(yīng)用型本科財(cái)經(jīng)類相關(guān)專業(yè)突出技能與應(yīng)用的要求，本書在介紹隨機(jī)過(guò)程基礎(chǔ)理論的前提下，著重使用圖表等多種形式，形象地展示課程的脈絡(luò)。在介紹部分難以理解的知識(shí)點(diǎn)時(shí)，本書附有相關(guān)的Matlab及Pyth

本書包括4個(gè)部分內(nèi)容：1-4章為概率論的理論部分;5-6章為統(tǒng)計(jì)應(yīng)用的基礎(chǔ)準(zhǔn)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(jì)應(yīng)用中常用的四大分布及性質(zhì);7-8章為統(tǒng)計(jì)的基本應(yīng)用部分,介紹了參數(shù)的點(diǎn)估計(jì),區(qū)間估計(jì)以及假設(shè)檢驗(yàn)問(wèn)題;第9章介紹了現(xiàn)實(shí)中常用的統(tǒng)計(jì)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(jì)課程的基

真實(shí)世界中的序列數(shù)據(jù)隨時(shí)間推移呈爆炸式增長(zhǎng)，如何設(shè)計(jì)面向序列數(shù)據(jù)的知識(shí)發(fā)現(xiàn)方法是當(dāng)前研究的熱點(diǎn)之一。本書以深度學(xué)習(xí)和多視圖學(xué)習(xí)為理論基礎(chǔ)，以序列數(shù)據(jù)為研究對(duì)象，為面向序列數(shù)據(jù)分析提供多視圖的學(xué)習(xí)方法與技術(shù)，同時(shí)為典型場(chǎng)景下的序列數(shù)據(jù)分析提供多視圖深度學(xué)習(xí)解決方案，以期為序列數(shù)據(jù)分析、多視圖學(xué)習(xí)領(lǐng)域的研究及應(yīng)用提供參考。

本書以ANSYSWorkbench2024R1版本為基礎(chǔ)，對(duì)ANSYSWorkbench有限元分析的基本思路、操作步驟和應(yīng)用技巧進(jìn)行了介紹，并結(jié)合典型工程實(shí)例講解了ANSYSWorkbench的具體工程應(yīng)用。本書前7章為操作基礎(chǔ)，介紹了ANSYSWorkbench2024R1基礎(chǔ)、DesignModeler概述、草圖模

本書將概率論和統(tǒng)計(jì)推斷融合在一起，用新的觀點(diǎn)生動(dòng)地描述了概率論在物理學(xué)、數(shù)學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)、化學(xué)和生物學(xué)等領(lǐng)域中的廣泛應(yīng)用，特別闡述了貝葉斯理論的豐富應(yīng)用，彌補(bǔ)了其他概率論和統(tǒng)計(jì)學(xué)教材的不足，全書分為兩部分：第一部分包括10章，講解抽樣理論、假設(shè)檢驗(yàn)、參數(shù)估計(jì)等概率論的原理及其初級(jí)應(yīng)用；第二部分包括12章，講解概率論的高級(jí)應(yīng)用

本講義共分五個(gè)部分.第一部分包括前六講,簡(jiǎn)要介紹了概率論的基本概念、結(jié)論和方法.第二部分包括第七-十講,介紹布朗運(yùn)動(dòng)的基本概念和性質(zhì).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(jī)積分的概念及其重要性質(zhì),例如特別重要的Ito等距、Ito乘積法則和Ito~鏈?zhǔn)椒▌t.第十六--十八講介紹Ito隨機(jī)微分方程

1、概率論基礎(chǔ)知識(shí)；2、基礎(chǔ)理論：隨機(jī)過(guò)程的引入（定義的引入、分類、平穩(wěn)過(guò)程）、離散時(shí)間的Markov鏈（定義的引入、分類、不變測(cè)度、極限定理）、最優(yōu)停時(shí)與鞅、連續(xù)時(shí)間的Markov鏈（定義的引入、Poisson過(guò)程、Renew過(guò)程、應(yīng)用案例）、連續(xù)時(shí)間的隨機(jī)過(guò)程（布朗運(yùn)動(dòng)）、隨機(jī)分析及隨機(jī)微分方程；3、應(yīng)用案例分析：

本書主要包括高級(jí)運(yùn)籌學(xué)的基本概念與基本理論、線性規(guī)劃與靈敏度分析、整數(shù)規(guī)劃、動(dòng)態(tài)規(guī)劃、目標(biāo)規(guī)劃、一維極值優(yōu)化問(wèn)題、無(wú)約束最優(yōu)化方法、約束最優(yōu)化方法、運(yùn)籌學(xué)軟件介紹等定量分析和優(yōu)化的理論與方法。這些內(nèi)容是經(jīng)濟(jì)管理類研究生應(yīng)具備的基礎(chǔ)知識(shí)，本書強(qiáng)調(diào)學(xué)以致用，以大量實(shí)際問(wèn)題為背景引出各分支的基本概念、模型和方法，具有很強(qiáng)的實(shí)

試驗(yàn)設(shè)計(jì)是統(tǒng)計(jì)學(xué)最早的一個(gè)分支之一，是人們認(rèn)識(shí)自然，了解自然的重要手段。在科學(xué)技術(shù)日益發(fā)展的今天，試驗(yàn)設(shè)計(jì)早已深入到農(nóng)業(yè)，林業(yè)，化學(xué)，生物醫(yī)藥，計(jì)算機(jī)等領(lǐng)域，為其發(fā)展提供重要的理論支持，并對(duì)其實(shí)際應(yīng)用提供大量可執(zhí)行的操作方法。隨著各領(lǐng)域的飛速發(fā)展，傳統(tǒng)的實(shí)體試驗(yàn)已不能滿足實(shí)際工作者的需要。計(jì)算機(jī)的飛速發(fā)展，逐漸改變了試