本書試圖較全面地介紹大數(shù)據(jù)技術(shù)的基本原理和方法，包括以統(tǒng)計模型為主的各類數(shù)據(jù)模型以及它們的計算方法，同時還將介紹這些方法在一些領(lǐng)域(如人工智能)中的應用。

本書介紹了概率論與數(shù)理統(tǒng)計的概念、原理、計算方法，以及MATLAB在數(shù)理統(tǒng)計中的應用.在編寫中吸收了國內(nèi)外優(yōu)秀教材的優(yōu)點，概念講述通俗易懂，每章中附有精選的例題和習題，并且增加了數(shù)學實驗.書后附有習題參考答案，方便學生自測,書中還配有二維碼，掃碼可以觀看課件、知識點總結(jié)及微課視頻，供學生學習提高使用.

本書是一本以介紹現(xiàn)代概率論基礎(chǔ)理論和方法為主的概率論教材。共分三部分。第1章和第2章為測度論，用較短的篇幅完整地敘述了測度與積分的一般理論，包括了一般測度、Lebesgue-Stieltjes測度、Lebesgue測度、積分與期望的定義及單調(diào)收斂定理、Fatou引理、Lebesgue控制收斂定理、Fubini定理等主要

本書從應用角度簡要地闡述了試驗設(shè)計、現(xiàn)代統(tǒng)計、數(shù)據(jù)挖掘，以及各專業(yè)領(lǐng)域試驗統(tǒng)計等600多種統(tǒng)計分析技術(shù)。這一版新增加的主要內(nèi)容有折線回歸、高維數(shù)據(jù)Lasso回歸、有序序列聚類分析、水文頻率分析、向量自回歸、格蘭杰因果檢驗、協(xié)整檢驗和誤差修正模型等功能。DPS數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)軟件試用版可從網(wǎng)站的下載中心下載、試用。

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本書為“十二五”普通高等教育本科***規(guī)劃教材，同時也是教育部高等學校統(tǒng)計學類專業(yè)教學指導委員會推薦教材。本書努力貫徹“少而精”的原則，力求以統(tǒng)計思想為主線，以R語言為工具，深入淺出地介紹各種多元統(tǒng)計方法的理論和應用。主要內(nèi)容包括：多元統(tǒng)計分析概述、多元正態(tài)分布的參數(shù)估計、多元正態(tài)分布均值向量和協(xié)差陣的檢驗、判別分析、

本書系統(tǒng)地介紹了雙重廣義線性模型等異方差回歸模型的理論、方法和應用。內(nèi)容主要包括：高維數(shù)據(jù)下雙重廣義線性模型的變量選擇研究,縱向數(shù)據(jù)下均值-協(xié)方差模型的變量選擇和貝葉斯分析,半?yún)��?shù)異方差模型的變量選擇和貝葉斯分析,偏正態(tài)異方差模型的異方差檢驗和貝葉斯分析,半?yún)��?shù)混合效應雙重回歸模型的貝葉斯分析,以及雙重Logistic

本書主要內(nèi)容包括隨機事件及其概率，隨機變量及其概率分布，多維隨機變量及其分布，隨機變量的數(shù)字特征，大數(shù)定理與中心極限定理，數(shù)理統(tǒng)計的基本知識，參數(shù)估計，假設(shè)檢驗。本書強調(diào)概念和內(nèi)容的直觀引入及知識間的相互聯(lián)系；在注重理論與實際應用背景相結(jié)合的基礎(chǔ)上，強調(diào)隨機性思維和應用能力的培養(yǎng)。書中按章設(shè)置了適量的習題，并在書后附有

本書是基于作者在香港大學和南方科技大學10余年數(shù)理統(tǒng)計教學的經(jīng)驗，同時結(jié)合國內(nèi)其他高校學生和教師的具體情況精心撰寫而成的。本書主要內(nèi)容包括：概率和分布、抽樣分布、點估計、區(qū)間估計、假設(shè)檢驗、斜零分布的臨界區(qū)域和值等。本書通過組合傳統(tǒng)教材和課堂PPT各自的優(yōu)點，設(shè)置了經(jīng)緯兩條主線，運用塊狀結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)知識點，使得每個知識點自

本書采用排序集抽樣方法，研究產(chǎn)品可靠性中常用指標的估計問題，其主要內(nèi)容來自作者近十年來的研究成果以及相關(guān)的**進展.全書共9章，包括排序集抽樣方法和可靠性理論，標準排序集抽樣下指數(shù)分布的參數(shù)估計和產(chǎn)品可靠度估計，L排序集抽樣下指數(shù)分布的系統(tǒng)可靠度估計，非均等排序集抽樣下中位壽命的非參數(shù)估計，廣義排序集抽樣下可靠壽命的非

本書概率論部分包括：隨機事件與概率，隨機變量及其分布，隨機變量的數(shù)字特征，大數(shù)定律和中心極限定理。數(shù)理統(tǒng)計部分包括：統(tǒng)計學的基本概念，參數(shù)估計，假設(shè)檢驗，回歸分析與相關(guān)分析，方差分析等，Excel在概率統(tǒng)計中的應用等。本書要求讀者學習過高等數(shù)學和線性代數(shù)課程。

本書系統(tǒng)地介紹了不確定統(tǒng)計學習理論與支持向量機，除扼要介紹國內(nèi)外其他學者的研究成果外，主要介紹作者已公開發(fā)表的系列研究工作.主要內(nèi)容包括:廣義不確定集、廣義不確定測度與廣義不確定變量、不確定學習過程的一致性、不確定學習過程收斂速度的界、控制不確定學習過程的推廣能力、概率測度空間上基于實隨機樣本的支持向量機、概率測度空間

統(tǒng)計分析是經(jīng)濟分析的一種，是實現(xiàn)統(tǒng)計職能的重要手段。其主要目的是運用統(tǒng)計數(shù)據(jù)，抓住工作重點，針對社會關(guān)注的熱點和難點進行分析判斷，找出數(shù)據(jù)背后的邏輯，為決策服務(wù)。與其他經(jīng)濟分析或經(jīng)濟研究一樣，撰寫統(tǒng)計分析首先就要解決寫什么的問題。點題實質(zhì)上是指導研究。通過點題開展統(tǒng)計分析，發(fā)揮了獨特而重要的作用。作者在統(tǒng)計部門工作多年

本書主要介紹統(tǒng)計學中的回歸分析方法基礎(chǔ)以及在機器學習方向上的應用。介紹回歸分析的數(shù)學基礎(chǔ)的同時，以統(tǒng)計學和機器學習相結(jié)合的手段介紹回歸分析領(lǐng)域在近年來取得的各種重要結(jié)果和突破。特別是在大數(shù)據(jù)背景下，回歸分析的正則化問題的快速求解算法。本書在介紹基礎(chǔ)知識的同時，也強調(diào)回歸分析在實際中的應用，書中配有大量的案例及其R語言的

本書為中國科學技術(shù)大學數(shù)學類本科生的“概率論”教材,既保留了第二版中原有的基本內(nèi)容:初等概率論、隨機變量、隨機向量、數(shù)字特征與特征函數(shù)、極限定理等,又根據(jù)國際通用表述習慣和教學需求調(diào)整了敘述方式和部分內(nèi)容,增加了例題,使得主干脈絡(luò)更清楚,枝葉更豐滿.《BR》本書內(nèi)容豐富,敘述嚴謹,深入淺出,既以生動淺顯的方式說明了概率

本書參照教育部高等學校大學數(shù)學課程教學指導委員會制定的“非數(shù)學類專業(yè)數(shù)學基礎(chǔ)課程教學基本要求”編寫而成。全書共分10章，內(nèi)容包括隨機事件與概率、隨機變量及其分布、隨機變量的數(shù)字特征、大數(shù)定律和中心極限定理、概率模型及其應用、數(shù)理統(tǒng)計的基本概念、參數(shù)估計、假設(shè)檢驗、方差分析與回歸分析、SPSS統(tǒng)計軟件介紹與統(tǒng)計模型應用。

本書是為“概率論與數(shù)理統(tǒng)計”課程的學習而編寫的指導性教材，本書總結(jié)歸納了“概率論與數(shù)理統(tǒng)計”課程的基本概念、基本理論與基本方法。通過對類型與數(shù)量眾多的例題的解析，使讀者能夠較好地掌握概率論與數(shù)理統(tǒng)計的思想方法與解題技巧。本書對歷年碩士研究生入學考試中概率統(tǒng)計部分的�？键c及試題作了詳細地分析。此外，本書每節(jié)后面還配備了常

本書主要研究刪失分位數(shù)回歸模型的統(tǒng)計推斷問題.全書共6章.第1章對刪失數(shù)據(jù)進行概述,并介紹刪失分位數(shù)回歸模型的相關(guān)理論.第2章針對刪失一般線性分位數(shù)回歸模型的參數(shù)估計方法進行介紹,主要考慮在響應變量刪失和協(xié)變量刪失兩種不同情況下,對刪失數(shù)據(jù)的填補方法,并進行數(shù)值模擬和實例數(shù)據(jù)的分析.第3章考慮刪失部分線性模型和刪失部分

本書分為概率論和數(shù)理統(tǒng)計兩部分，共9章.第1～5章講述概率論的基本內(nèi)容；第6～9章講述數(shù)理統(tǒng)計的基本內(nèi)容，同時各章章末講述了部分與概率統(tǒng)計相關(guān)的一些數(shù)學建模.各章后附有習題，有助于讀者對基本內(nèi)容進一步理解和深化.