本書主要內(nèi)容包括：隨機事件的概率，一維和二維隨機變量及其分布，隨機變量函數(shù)的分布，隨機變量的數(shù)字特征，大數(shù)定律與中心極限定理，統(tǒng)計量及其分布，參數(shù)估計，假設檢驗及隨機過程的基本知識。

本書主要包括抽樣及描述性統(tǒng)計、概率、誤差的傳播、常用的分布、置信區(qū)間估計、假設檢驗、相關性和簡單線性回歸、多次回歸、析因?qū)嶒�、統(tǒng)計上的質(zhì)量控制、變量的控制圖表、計數(shù)值管制圖表、單因素實驗中的成對比較、利用仿真構造置信區(qū)間、預測區(qū)間和公差區(qū)間、總體均值的大樣本置信區(qū)間等內(nèi)容。

在21世紀，統(tǒng)計方法在范圍和影響方面都有驚人的擴展。大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)科學和機器學習已經(jīng)成為新聞中常見的術語，因為統(tǒng)計方法被用于處理現(xiàn)代科學和商業(yè)的龐大數(shù)據(jù)集。我們是怎么走到這一步的？我們又將走到哪里？ 本書將帶你踏上數(shù)據(jù)分析變革的振奮之旅。從經(jīng)典推斷理論（貝葉斯理論、頻率理論和Fisher理論）開始，各章節(jié)分別介紹一系列

本書是與清華大學出版社2017年出版的《概率論與數(shù)理統(tǒng)計（第2版）》（張艷、程士珍主編）教材相配套的學習輔導書.內(nèi)容包括該書各章的知識點、典型例題、習題與綜合練習題全解，另外，還配有大量的訓練題及參考答案，以供考研學生提升解題技巧.本書注重體現(xiàn)概率統(tǒng)計的思想方法與基本內(nèi)容，強調(diào)對學生解題方法與能力的培養(yǎng)，力求做到深入淺

內(nèi)容涉及正倒向隨機微分方程最優(yōu)/次優(yōu)控制系統(tǒng)研究，分兩部分：第一，動態(tài)規(guī)劃原理，我們推導出Hamilton-Jacobi-BellmanInequality,此項研究是深入菲爾茨獎得主，法國數(shù)學家P.-L.Lions教授提出的用粘性解理論研究導數(shù)有約束的偏微分方程的問題。同時給出在粘性解意義下，隨機遞歸系統(tǒng)的最優(yōu)控制驗

我們所處的時代是一個大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)無處不在，統(tǒng)計學是研究數(shù)據(jù)的科學，在數(shù)據(jù)分析中扮演了非常重要的角色。多元統(tǒng)計分析是統(tǒng)計學中應用最廣的一個分支，在自然科學、社會科學、經(jīng)濟科學和管理科學等領域應用廣泛。作為國內(nèi)多元統(tǒng)計分析的經(jīng)典版本，第5版繼續(xù)保持了案例應用與統(tǒng)計思想相滲透、結合軟件詳細介紹多元統(tǒng)計分析理論與方法的特色

本書始終“以應用為目的不削弱理論學習”為指導思想，主要內(nèi)容有是概率論、數(shù)理統(tǒng)計、隨機過程，每章節(jié)后附有習題，書末附有參考答案。

本書以Stan統(tǒng)計軟件為基礎，以R代碼為例，提供了一個實際的統(tǒng)計推斷的基礎。從貝葉斯統(tǒng)計方法的角度出發(fā)，介紹了統(tǒng)計反思的相關知識，以及一些常用的進行類似權衡的工具，展示了兩個完整的*常用的計數(shù)變量回歸，介紹了應對常見的單一模型無法很好地擬合觀測數(shù)據(jù)的排序分類模型與零膨脹和零增廣模型，提出了基于貝葉斯概率和*熵的廣義線性

本書主要介紹了回歸分析的應用原理和方法，詳細介紹了一元線性回歸模型、多元線性回歸模型、面板數(shù)據(jù)模型和分位數(shù)回歸模型，以及在模型構造過程中的注意點和修正方法。同時，結合中國社會經(jīng)濟、自然科學等領域的研究實例，把回歸分析的方法與實際應用結合起來，注意定性分析與定量分析的緊密結合，是一本針對統(tǒng)計學專業(yè)和財經(jīng)管理類專業(yè)教學而編

在1617世紀，賭博玩家和數(shù)學家把隨機性從一個難解之謎變成了概率論，在諸多領域中引發(fā)了一系列變化和突破，從賭博、數(shù)學、統(tǒng)計學、經(jīng)濟學、金融學、物理學到計算機科學。《10堂極簡概率課》講述了關于概率的10個偉大思想背后的故事：是誰構建了這些偉大的思想？這些思想的哲學意義和應用價值體現(xiàn)在哪些方面？《10堂極簡概率課》的兩位