本書(shū)主要內(nèi)容包括：隨機(jī)事件的概率，一維和二維隨機(jī)變量及其分布，隨機(jī)變量函數(shù)的分布，隨機(jī)變量的數(shù)字特征，大數(shù)定律與中心極限定理，統(tǒng)計(jì)量及其分布，參數(shù)估計(jì)，假設(shè)檢驗(yàn)及隨機(jī)過(guò)程的基本知識(shí)。

本書(shū)主要包括抽樣及描述性統(tǒng)計(jì)、概率、誤差的傳播、常用的分布、置信區(qū)間估計(jì)、假設(shè)檢驗(yàn)、相關(guān)性和簡(jiǎn)單線性回歸、多次回歸、析因?qū)嶒?yàn)、統(tǒng)計(jì)上的質(zhì)量控制、變量的控制圖表、計(jì)數(shù)值管制圖表、單因素實(shí)驗(yàn)中的成對(duì)比較、利用仿真構(gòu)造置信區(qū)間、預(yù)測(cè)區(qū)間和公差區(qū)間、總體均值的大樣本置信區(qū)間等內(nèi)容。

在21世紀(jì)，統(tǒng)計(jì)方法在范圍和影響方面都有驚人的擴(kuò)展。大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)成為新聞中常見(jiàn)的術(shù)語(yǔ)，因?yàn)榻y(tǒng)計(jì)方法被用于處理現(xiàn)代科學(xué)和商業(yè)的龐大數(shù)據(jù)集。我們是怎么走到這一步的？我們又將走到哪里？ 本書(shū)將帶你踏上數(shù)據(jù)分析變革的振奮之旅。從經(jīng)典推斷理論（貝葉斯理論、頻率理論和Fisher理論）開(kāi)始，各章節(jié)分別介紹一系列

本書(shū)是與清華大學(xué)出版社2017年出版的《概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)（第2版）》（張艷、程士珍主編）教材相配套的學(xué)習(xí)輔導(dǎo)書(shū).內(nèi)容包括該書(shū)各章的知識(shí)點(diǎn)、典型例題、習(xí)題與綜合練習(xí)題全解，另外，還配有大量的訓(xùn)練題及參考答案，以供考研學(xué)生提升解題技巧.本書(shū)注重體現(xiàn)概率統(tǒng)計(jì)的思想方法與基本內(nèi)容，強(qiáng)調(diào)對(duì)學(xué)生解題方法與能力的培養(yǎng)，力求做到深入淺

內(nèi)容涉及正倒向隨機(jī)微分方程最優(yōu)/次優(yōu)控制系統(tǒng)研究，分兩部分：第一，動(dòng)態(tài)規(guī)劃原理，我們推導(dǎo)出Hamilton-Jacobi-BellmanInequality,此項(xiàng)研究是深入菲爾茨獎(jiǎng)得主，法國(guó)數(shù)學(xué)家P.-L.Lions教授提出的用粘性解理論研究導(dǎo)數(shù)有約束的偏微分方程的問(wèn)題。同時(shí)給出在粘性解意義下，隨機(jī)遞歸系統(tǒng)的最優(yōu)控制驗(yàn)

我們所處的時(shí)代是一個(gè)大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)無(wú)處不在，統(tǒng)計(jì)學(xué)是研究數(shù)據(jù)的科學(xué)，在數(shù)據(jù)分析中扮演了非常重要的角色。多元統(tǒng)計(jì)分析是統(tǒng)計(jì)學(xué)中應(yīng)用最廣的一個(gè)分支，在自然科學(xué)、社會(huì)科學(xué)、經(jīng)濟(jì)科學(xué)和管理科學(xué)等領(lǐng)域應(yīng)用廣泛。作為國(guó)內(nèi)多元統(tǒng)計(jì)分析的經(jīng)典版本，第5版繼續(xù)保持了案例應(yīng)用與統(tǒng)計(jì)思想相滲透、結(jié)合軟件詳細(xì)介紹多元統(tǒng)計(jì)分析理論與方法的特色

《貝葉斯網(wǎng)基礎(chǔ)及應(yīng)用》主要從貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的概念、發(fā)展、推理、應(yīng)用等方面做了詳細(xì)的介紹，具體包括葉斯網(wǎng)的基礎(chǔ)與性質(zhì)，精確推理之變量消元，精確推理之團(tuán)樹(shù)，帶有隱變量的模型學(xué)習(xí)以及貝葉斯網(wǎng)用于文本分類(lèi)和MATLAB環(huán)境下利用樸素貝葉斯分類(lèi)器診斷肺癌病人。

本書(shū)始終“以應(yīng)用為目的不削弱理論學(xué)習(xí)”為指導(dǎo)思想，主要內(nèi)容有是概率論、數(shù)理統(tǒng)計(jì)、隨機(jī)過(guò)程，每章節(jié)后附有習(xí)題，書(shū)末附有參考答案。

本書(shū)以Stan統(tǒng)計(jì)軟件為基礎(chǔ)，以R代碼為例，提供了一個(gè)實(shí)際的統(tǒng)計(jì)推斷的基礎(chǔ)。從貝葉斯統(tǒng)計(jì)方法的角度出發(fā)，介紹了統(tǒng)計(jì)反思的相關(guān)知識(shí)，以及一些常用的進(jìn)行類(lèi)似權(quán)衡的工具，展示了兩個(gè)完整的*常用的計(jì)數(shù)變量回歸，介紹了應(yīng)對(duì)常見(jiàn)的單一模型無(wú)法很好地?cái)M合觀測(cè)數(shù)據(jù)的排序分類(lèi)模型與零膨脹和零增廣模型，提出了基于貝葉斯概率和*熵的廣義線性

本書(shū)主要介紹了回歸分析的應(yīng)用原理和方法，詳細(xì)介紹了一元線性回歸模型、多元線性回歸模型、面板數(shù)據(jù)模型和分位數(shù)回歸模型，以及在模型構(gòu)造過(guò)程中的注意點(diǎn)和修正方法。同時(shí)，結(jié)合中國(guó)社會(huì)經(jīng)濟(jì)、自然科學(xué)等領(lǐng)域的研究實(shí)例，把回歸分析的方法與實(shí)際應(yīng)用結(jié)合起來(lái)，注意定性分析與定量分析的緊密結(jié)合，是一本針對(duì)統(tǒng)計(jì)學(xué)專(zhuān)業(yè)和財(cái)經(jīng)管理類(lèi)專(zhuān)業(yè)教學(xué)而編