本書為修訂和擴展的新版本，新版里包括更為詳細的EM算法處理、有效的近似維特比訓練程序描述，和基于n一最佳搜索的困惑測度和多通解碼覆蓋的理論推導。為了支持對馬爾可夫模型理論基礎的討論，還特別強調了實際算法的解決方案。具體來說，本書的特點如下：介紹了馬爾可夫模型的形式化框架；涵蓋了概率量的魯棒處理；提出了具體應用領域隱馬爾

本書是《概率論與數理統(tǒng)計》的同步輔導書，集長期在教學科研第一線的專家的豐富教學經驗，按照系統(tǒng)性、結構性、嚴謹性和簡潔性原則進行編著。內容主要包括隨機事件與概率、離散型隨機變量、連續(xù)型隨機變量、隨機變量的數字特征、隨機向量和極限定理、統(tǒng)計量及其分布、參數估計、假設檢驗、方差分析、回歸分析等。適用于普通高等教育概率論與數理

本書根據概率論與數理統(tǒng)計學科的脈絡走向和考生的復習進度，將高等數學分為若干部分，考生只需按照書中的知識體系和進度安排進行復習，就可以輕松掌握考研數學的概率論與數理統(tǒng)計部分。幫助考生在復習過程中熟悉考查的重點和難點，了解一定的命題規(guī)律和趨勢。

本書系統(tǒng)地介紹了定義在離散格(包括Zd和Bethe樹等)圖上的取值于有限集合的隨機場的相變、信息度量，以及網絡演化博弈論。全書共10章，分為三個部分。第一部分包括第1章至第3章，給出了隨機場的一般定義，重點介紹馬爾可夫場和Gibbs場，以及它們的等價關系，討論了Z2和樹(包括開樹和閉樹)上Ising模型的相變問題。第二

本書共分6章,內容包括隨機過程基本概念、隨機過程的均方微積分、泊松過程、平穩(wěn)過程(包括均值遍歷性和功率譜)、馬爾可夫鏈(包括C-K方程、絕對分布、狀態(tài)空間分類)以及平穩(wěn)時間序列的ARMA模型。

本教材是全國高等農林院校“十三五”規(guī)劃教材，主要內容包括隨機事件及其概率、隨機變量及其分布、二維隨機變量及其分布、隨機變量的數字特征、大數定律與中心極限定理、數理統(tǒng)計的基本概念、參數估計、假設檢驗、回歸分析與方差分析。本教材簡明扼要、由淺入深、通俗易懂、內容全面，適合作為高等農林院校概率論與數理統(tǒng)計課程教材，也可作為相

隨機微分方程在數學之外的許多領域都有著廣泛的應用，它對數學領域中的許多分支起著有效的連接作用.本書詳細介紹了幾類重要的隨機微分方程，共分為11章，第1～8章介紹了隨機微分方程的相關理論，第9～11章介紹了上述理論的應用情況. 本書適合大學師生、研究生及數學愛好者參考使用.

本書分兩冊。第一分冊的主要內容有隨機事件、概率、多維隨機變量及其分布、大數定律、中心極限定理與參數估計;第二分冊的主要內容有隨機變量及其分布、隨機變量的數字特征、樣本與抽樣分布與假設檢驗。

本書主要內容包括數理統(tǒng)計的基本知識、統(tǒng)計量的抽樣分布、參數估計理論、統(tǒng)計假設檢驗、回歸分析、試驗設計和方差分析、統(tǒng)計質量管理。本書首先回顧了概率論知識,在此基礎上介紹了總體、樣本和統(tǒng)計量等數理統(tǒng)計的基本概念,并將這些概念與概率論的基礎知識聯(lián)系起來,給出統(tǒng)計量與抽樣分布的概念和實例;其次,敘述了數理統(tǒng)計的基礎部分---統(tǒng)

本書是為普通高等院校,特別是應用型本科院校編寫的教材。我們從本課程的特點出發(fā),結合應用型人才培養(yǎng)的目標,分析了課程系統(tǒng)性、嚴密性與應用型人才需求的關系,對知識結構刪繁就簡,優(yōu)化重組。本教材涵蓋了概率論與數理統(tǒng)計最基本的內容和方法。第1-4章是概率論部分,包括概率論的基本概念、隨機變量及其分布、二維隨機變量及其分布、隨機