本書在介紹數(shù)理統(tǒng)計的基本概念和基本理論的基礎上,利用Python編程處理隨機數(shù)據(jù)。本書共分6章,內(nèi)容包括Python基礎、隨機樣本與抽樣分布、參數(shù)估計、假設檢驗、方差分析、一元線性回歸分析。另外,本書設置了個Python上機編程實驗。

本書在貝葉斯框架下，介紹約束條件下半?yún)��?shù)與非參數(shù)模型的貝葉斯統(tǒng)計推斷。內(nèi)容包括：約束非參數(shù)回歸模型的貝葉斯統(tǒng)計推斷、約束半?yún)��?shù)模型的貝葉斯統(tǒng)計推斷、約束半?yún)��?shù)混合效應模型的貝葉斯統(tǒng)計推斷及約束函數(shù)型數(shù)據(jù)半?yún)��?shù)模型的貝葉斯統(tǒng)計推斷等。

本書以時間序列數(shù)據(jù)為研究對象,對時間序列數(shù)據(jù)的特征表示和相似性度量進行較為深入和系統(tǒng)的研究,講述了如何從數(shù)據(jù)特征的不同角度進行數(shù)據(jù)降維,結(jié)合設計相應的相似性度量方法實現(xiàn)時間序列數(shù)據(jù)挖掘,同時將相關(guān)的特征表示和相似性度量方法應用于文本主題、經(jīng)濟金融、情報分析和發(fā)動機參數(shù)等具體領(lǐng)域。全書分為11章:第1章對研究的背景和現(xiàn)狀

本書內(nèi)容包括隨機事件及其概率、隨機變量及其概率分布、隨機向量及其概率分布、隨機變量的函數(shù)及其數(shù)值模擬、隨機變量的數(shù)字特征、大數(shù)定律與中心極限定理等。本書內(nèi)容簡明扼要，概念引入自然實用，符合教學實際的需要。在講述離散型隨機變量的概率分布時，采用圖、表、公式相結(jié)合的方式，既減少了長篇煩冗的論述，又適合實際教學使用，容易被學

本書主要介紹概率論與數(shù)理統(tǒng)計的實驗內(nèi)容。全書可分為三部分：第一部分是概率論部分的實驗，包括拋硬幣實驗、擲骰子實驗、蒲豐投針實驗、全概率公式和貝葉斯公式、常見離散型分布、常見連續(xù)型分布、數(shù)學期望、中心極限定理等；第二部分是數(shù)理統(tǒng)計部分的實驗，包括參數(shù)估計、假設檢驗、方差分析與回歸分析等，其中部分內(nèi)容采用隨機模擬的方法進行

這本經(jīng)典的概率論教材通過大量的例子系統(tǒng)介紹了概率論的基礎知識及其應用，主要內(nèi)容有組合分析、概率論公理、條件概率、離散型隨機變量、連續(xù)型隨機變量、隨機變量的聯(lián)合分布、期望的性質(zhì)、極限定理和模擬等，內(nèi)容豐富，通俗易懂.各章末附有大量的練習，分為習題、理論習題和自檢習題三大類，并在書末給出自檢習題的全部解答。本書是概率論的入

本教材系統(tǒng)性對可靠性統(tǒng)計知識進行介紹，共分為九章，分別是：第1章可靠性基本概念；第2章可靠性中的估計方法；第3章截尾試驗下壽命數(shù)據(jù)的可靠性評估；第4章退化數(shù)據(jù)的可靠性評估；第5章可靠性模型的假設檢驗與選擇；第6章基于加速試驗的可靠性分析；第7章基于貝葉斯方法的可靠性分析；第8章可靠性中的統(tǒng)計計算方法；第9章系統(tǒng)可靠性模

本書是清華大學出版社出版的教材《隨機過程及其應用》（第2版）（ISBN9787302242758）的配套習題解答。書中所有習題與主教材所列習題一一對應，每一題均有詳細解答。主教材在第1版的基礎上做了較大的改編，對教材中的習題做了適當?shù)恼{(diào)整，刪去了過去一些比較煩瑣和復雜的題目，突出了習題的簡單性和概念性；增加了部分與實際

本書是為使用概率統(tǒng)計較多的本科相關(guān)專業(yè)編寫的有關(guān)統(tǒng)計推理的理論、思維和方法的教材，基于微積分的統(tǒng)計學理論和應用的介紹，反映了統(tǒng)計思維、統(tǒng)計學教學和當前實踐的最新情況。內(nèi)容主要包括概率分布和概率密度、數(shù)學期望、特殊概率分布、隨機變量函數(shù)、抽樣分布、決策理論、點估計、區(qū)間估計、假設檢驗等。

人們常說：“天有不測之風云�！笔澜缈傇诓粩嗟淖兓�過程中，而人們需要根據(jù)這些變化采取不同的應對策略。在變化中抓住不變，在紛繁復雜的事件中找出規(guī)律，是人類得以舉一反三，得以不斷進步的一大依仗。概率論就是這樣一種科學的數(shù)學工具。它可以為我們解答天氣現(xiàn)象，也可以幫助我們作出各類決策，例如：投資、出行、購物，等等�！陡怕嗜腴T：在