本講義共分五個部分.第一部分包括前六講,簡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；2、基礎(chǔ)理論：隨機(jī)過程的引入（定義的引入、分類、平穩(wěn)過程）、離散時間的Markov鏈（定義的引入、分類、不變測度、極限定理）、最優(yōu)停時與鞅、連續(xù)時間的Markov鏈（定義的引入、Poisson過程、Renew過程、應(yīng)用案例）、連續(xù)時間的隨機(jī)過程（布朗運(yùn)動）、隨機(jī)分析及隨機(jī)微分方程；3、應(yīng)用案例分析：

試驗設(shè)計是統(tǒng)計學(xué)最早的一個分支之一，是人們認(rèn)識自然，了解自然的重要手段。在科學(xué)技術(shù)日益發(fā)展的今天，試驗設(shè)計早已深入到農(nóng)業(yè)，林業(yè)，化學(xué)，生物醫(yī)藥，計算機(jī)等領(lǐng)域，為其發(fā)展提供重要的理論支持，并對其實際應(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)的實體試驗已不能滿足實際工作者的需要。計算機(jī)的飛速發(fā)展，逐漸改變了試

敏感性試驗設(shè)計是試驗設(shè)計研究領(lǐng)域的主要研究方向之一，其應(yīng)用背景主要是針對燃爆產(chǎn)品試驗和藥劑試驗，通過設(shè)計若干刺激水平和觀測對應(yīng)的二元響應(yīng)數(shù)據(jù)，估計感興趣的特殊刺激水平，如成功響應(yīng)概率p對應(yīng)的刺激水平，稱其為感度分布的p分位數(shù)。 傳統(tǒng)的敏感性試驗設(shè)計沒有優(yōu)化準(zhǔn)則，而且希望估計的主要是0.5分位數(shù)。隨著對研究對象更高質(zhì)量的

本書章節(jié)安排與“概率論與數(shù)理統(tǒng)計”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)容要點與評注、典型例題以及習(xí)題.各章都設(shè)有專題討論，每個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，對知識點融會貫通、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

本書是結(jié)合工科數(shù)學(xué)教材《概率論與數(shù)理統(tǒng)計》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、假設(shè)檢驗等內(nèi)容的配套習(xí)題以及詳細(xì)解答.每章分為小節(jié)習(xí)題和自測題兩大部分.附錄1為2016—2023年全國碩士研究

這是一本寫給對概率統(tǒng)計及應(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，在解答問題的過程中講述概率論中的基本知識和原理，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題包括高爾頓

所有應(yīng)用學(xué)科都有一個共同特點：實踐性。所有科技工作者都有一個共同目標(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，試驗是一項重要的實踐活動。試驗會產(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。《試驗

"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)計分布、多元正態(tài)分布理論、多元似然方法、多元統(tǒng)計假設(shè)檢驗、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；與平臺推薦和評論系統(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；評論系統(tǒng)中用戶生成圖像對后續(xù)消費(fèi)者決策所產(chǎn)生的影響；未來發(fā)展趨勢。