本書(shū)根據(jù)編者多年主講概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)課程的教學(xué)經(jīng)驗(yàn)和現(xiàn)階段大學(xué)生的基本學(xué)情，并參照該課程的教學(xué)基本要求編寫(xiě)。全書(shū)共分八章，主要包括隨機(jī)事件與概率、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)定律與中心極限定理、統(tǒng)計(jì)量及其分布、參數(shù)估計(jì)和假設(shè)檢驗(yàn)。本書(shū)注意基本概念和基礎(chǔ)理論，特別注意基礎(chǔ)知識(shí)間的內(nèi)在聯(lián)

本書(shū)介紹統(tǒng)計(jì)分析的Logistic回歸模型，以及擴(kuò)充模型，包括Logistic回歸搭配ROC曲線，多項(xiàng)Logistic回歸等，通過(guò)例題分析，結(jié)合計(jì)算機(jī)統(tǒng)計(jì)軟件的應(yīng)用，詳細(xì)闡述該模型原理與應(yīng)用。

本教材共九章，第一章至第五章為概率論部分，以研究隨機(jī)現(xiàn)象的統(tǒng)計(jì)規(guī)律性為主線，為讀者提供了必要的理論基礎(chǔ)。第六章至八章為數(shù)理統(tǒng)計(jì)部分，主要介紹了數(shù)理統(tǒng)計(jì)的基本概念、常用分布、抽樣分布定理、參數(shù)估計(jì)與假設(shè)檢驗(yàn)。第九章是Excel在概率統(tǒng)計(jì)中的應(yīng)用，現(xiàn)在的科學(xué)發(fā)展已經(jīng)越來(lái)越離不開(kāi)計(jì)算機(jī)的應(yīng)用，而數(shù)理統(tǒng)計(jì)是基于數(shù)據(jù)的收集、整理

本教材主要介紹了隨機(jī)過(guò)程的預(yù)備知識(shí)、離散時(shí)間馬氏鏈、可數(shù)狀態(tài)馬氏鏈、泊松過(guò)程、連續(xù)時(shí)間馬氏鏈、更新過(guò)程、布朗運(yùn)動(dòng)等內(nèi)容。為適應(yīng)應(yīng)用型本科財(cái)經(jīng)類(lèi)相關(guān)專業(yè)突出技能與應(yīng)用的要求，本書(shū)在介紹隨機(jī)過(guò)程基礎(chǔ)理論的前提下，著重使用圖表等多種形式，形象地展示課程的脈絡(luò)。在介紹部分難以理解的知識(shí)點(diǎn)時(shí)，本書(shū)附有相關(guān)的Matlab及Pyth

本書(shū)包括4個(gè)部分內(nèi)容：1-4章為概率論的理論部分;5-6章為統(tǒng)計(jì)應(yīng)用的基礎(chǔ)準(zhǔn)備部分,介紹了大量樣本數(shù)據(jù)呈現(xiàn)的極限特征,以及統(tǒng)計(jì)應(yīng)用中常用的四大分布及性質(zhì);7-8章為統(tǒng)計(jì)的基本應(yīng)用部分,介紹了參數(shù)的點(diǎn)估計(jì),區(qū)間估計(jì)以及假設(shè)檢驗(yàn)問(wèn)題;第9章介紹了現(xiàn)實(shí)中常用的統(tǒng)計(jì)方法--一元回歸分析.前8章是一般本科概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)課程的基

真實(shí)世界中的序列數(shù)據(jù)隨時(shí)間推移呈爆炸式增長(zhǎng)，如何設(shè)計(jì)面向序列數(shù)據(jù)的知識(shí)發(fā)現(xiàn)方法是當(dāng)前研究的熱點(diǎn)之一。本書(shū)以深度學(xué)習(xí)和多視圖學(xué)習(xí)為理論基礎(chǔ)，以序列數(shù)據(jù)為研究對(duì)象，為面向序列數(shù)據(jù)分析提供多視圖的學(xué)習(xí)方法與技術(shù)，同時(shí)為典型場(chǎng)景下的序列數(shù)據(jù)分析提供多視圖深度學(xué)習(xí)解決方案，以期為序列數(shù)據(jù)分析、多視圖學(xué)習(xí)領(lǐng)域的研究及應(yīng)用提供參考。

本書(shū)以ANSYSWorkbench2024R1版本為基礎(chǔ)，對(duì)ANSYSWorkbench有限元分析的基本思路、操作步驟和應(yīng)用技巧進(jìn)行了介紹，并結(jié)合典型工程實(shí)例講解了ANSYSWorkbench的具體工程應(yīng)用。本書(shū)前7章為操作基礎(chǔ)，介紹了ANSYSWorkbench2024R1基礎(chǔ)、DesignModeler概述、草圖模

本書(shū)將概率論和統(tǒng)計(jì)推斷融合在一起，用新的觀點(diǎn)生動(dòng)地描述了概率論在物理學(xué)、數(shù)學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)、化學(xué)和生物學(xué)等領(lǐng)域中的廣泛應(yīng)用，特別闡述了貝葉斯理論的豐富應(yīng)用，彌補(bǔ)了其他概率論和統(tǒng)計(jì)學(xué)教材的不足，全書(shū)分為兩部分：第一部分包括10章，講解抽樣理論、假設(shè)檢驗(yàn)、參數(shù)估計(jì)等概率論的原理及其初級(jí)應(yīng)用；第二部分包括12章，講解概率論的高級(jí)應(yīng)用

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