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：

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

敏感性試驗(yàn)設(shè)計(jì)是試驗(yàn)設(shè)計(jì)研究領(lǐng)域的主要研究方向之一，其應(yīng)用背景主要是針對(duì)燃爆產(chǎn)品試驗(yàn)和藥劑試驗(yàn)，通過(guò)設(shè)計(jì)若干刺激水平和觀測(cè)對(duì)應(yīng)的二元響應(yīng)數(shù)據(jù)，估計(jì)感興趣的特殊刺激水平，如成功響應(yīng)概率p對(duì)應(yīng)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(yàn)設(shè)計(jì)沒(méi)有優(yōu)化準(zhǔn)則，而且希望估計(jì)的主要是0.5分位數(shù)。隨著對(duì)研究對(duì)象更高質(zhì)量的

本書章節(jié)安排與“概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)”普通教科書中的章節(jié)安排基本平行.書中每章的各節(jié)有內(nèi)容要點(diǎn)與評(píng)注、典型例題以及習(xí)題.各章都設(shè)有專題討論，每個(gè)專題以典型例題解析的方式闡述了圍繞該專題的解題方法與技巧.每章末附有單元練習(xí)題，是在前各專題的引領(lǐng)下，對(duì)知識(shí)點(diǎn)融會(huì)貫通、綜合運(yùn)用的體現(xiàn)，它包含客觀題和主觀題，客觀題的設(shè)置意在考查對(duì)

本書是結(jié)合工科數(shù)學(xué)教材《概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)》編寫的同步訓(xùn)練，共8章，主要內(nèi)容包括：概率論的基本概念、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)定律及中心極限定理、樣本及抽樣分布、參數(shù)估計(jì)、假設(shè)檢驗(yàn)等內(nèi)容的配套習(xí)題以及詳細(xì)解答.每章分為小節(jié)習(xí)題和自測(cè)題兩大部分.附錄1為2016—2023年全國(guó)碩士研究

這是一本寫給對(duì)概率統(tǒng)計(jì)及應(yīng)用有興趣的非專業(yè)讀者的書，目的是幫助他們理解高科技發(fā)展中概率統(tǒng)計(jì)等概念的意義。本書寫作中以悖論、謬誤、以及一些饒有趣味的數(shù)學(xué)案例作先導(dǎo)，引起讀者的興趣和思考，在解答問(wèn)題的過(guò)程中講述概率論中的基本知識(shí)和原理，及其在物理學(xué)、信息論、網(wǎng)絡(luò)、人工智能等技術(shù)中的應(yīng)用。書中介紹的著名趣味概率問(wèn)題包括高爾頓

所有應(yīng)用學(xué)科都有一個(gè)共同特點(diǎn)：實(shí)踐性。所有科技工作者都有一個(gè)共同目標(biāo)：尋找事物的本質(zhì)和變化規(guī)律。在科學(xué)研究中發(fā)現(xiàn)新規(guī)律、在實(shí)際生產(chǎn)中探索新工藝、在產(chǎn)品開發(fā)中尋求最佳決策等，試驗(yàn)是一項(xiàng)重要的實(shí)踐活動(dòng)。試驗(yàn)會(huì)產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，如何利用數(shù)據(jù)洞悉事物的本質(zhì)，如何構(gòu)建合適的模型刻畫事物的發(fā)展規(guī)律，這就是本書要敘述的主要內(nèi)容�！对囼�(yàn)

"本書全面系統(tǒng)地闡明了現(xiàn)代多元復(fù)雜數(shù)據(jù)分析理論與方法，反映該專業(yè)國(guó)際前沿研究狀況。內(nèi)容包括多元數(shù)據(jù)可視化方法、矩陣代數(shù)、多元分析基本工具、多元統(tǒng)計(jì)分布、多元正態(tài)分布理論、多元似然方法、多元統(tǒng)計(jì)假設(shè)檢驗(yàn)、多元數(shù)據(jù)因子降維技術(shù)、主成分分析、因子分析、聚類分析、判別分析、對(duì)應(yīng)分析、典型相關(guān)分析、多維標(biāo)度分析、聯(lián)合分析以及高維

本書內(nèi)容包括選題背景；與平臺(tái)推薦和評(píng)論系統(tǒng)相關(guān)的已有研究成果；基于多模態(tài)數(shù)據(jù)的推薦算法設(shè)計(jì)；評(píng)論系統(tǒng)中用戶生成圖像對(duì)后續(xù)消費(fèi)者決策所產(chǎn)生的影響；未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)。

本書分為8章，內(nèi)容包括時(shí)間序列分析的基礎(chǔ)知識(shí)、時(shí)間序列預(yù)測(cè)的常用方法，以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在時(shí)間序列預(yù)測(cè)中的應(yīng)用；時(shí)間序列異常檢測(cè)算法的技術(shù)與框架，如何識(shí)別異常的時(shí)間點(diǎn)及多種異常檢測(cè)方法；時(shí)間序列的相似性度量方法、聚類算法；多維時(shí)間序列在廣告分析和業(yè)務(wù)運(yùn)維領(lǐng)域的應(yīng)用，利用OLAP技術(shù)對(duì)多維時(shí)間序列進(jìn)行有效處理，通過(guò)根因分析技術(shù)