本书根据作者多年的教学改革实践修订而成,内容包括*事件与概率、离散型*变量及其分布、连续型*变量及其分布、*变量的数学特征、*变量序列的极限、现代概率论基础简介、数理统计的基本概念、参数估计、假设检验、回归分析与方差分析。书中各章附有相当数量的习题,书末附有习题的参考答案,供读者查阅。本书在*制定的教学大纲的基础上,紧扣硕士研究生入学考试大纲,并以此规范概率统计中的术语与记号。
这本经典的概率论教材通过大量的例子系统介绍了概率论的基础知识及其应用,主要内容有组合分析、概率论公理、条件概率、离散型随机变量、连续型随机变量、随机变量的联合分布、期望的性质、极限定理和模拟等,内容丰富,通俗易懂.各章末附有大量的练习,分为习题、理论习题和自检习题三大类,并在书末给出自检习题的全部解答。 本书是概率论的入门书,适合作为数学、统计学、经济学、生物学、管理学、计算机科学及其他各工学专业本科生的教材,也适合作为研究生和应用工作者的参考书。 2步获取导学视频: ①微信视频号关注 IT阅读排行榜 ②点击 直播回放 栏,上滑寻找
本书是一本非数学专业主要是文科及艺术类专业的数学教材,讲述方式活泼,案例贴近生活,读者可以在轻松学习中体会数学乐趣和意义。全书分为三大部分:归纳和演绎、逻辑和数;代数和几何;概率统
《统计学精品译丛:*过程(原书第2版)》中文简体字版由约翰威利父子公司授权机械工业出版社独家出版。未经出版者书面许可,不得用任何方式复制或抄袭本书内容。 《统计学精品译丛:*过程(原书第2版)》从概率的角度而不是分析的角度来看待*过程,书中介绍了*过程的基本理论,包括Poisson过程、Markov链、鞅、Brown运动、*序关系、Poisson逼近等,并阐明这些理论在各领域的应用。书中有丰富的例子和习题,其中一些需要创造性地运用*过程知识、系统地解决的实际问题,给读者提供了应用概率研究的实例。 《统计学精品译丛:*过程(原书第2版)》是*过程的入门教材,没有用到测度论,仅以微积分及初等概率论知识为基础,适合作为统计学专业本科生以及其他理工和经管类专业研究生相关课程的教材,更值得相关研究人员和授课教师参考。
本书是数理统计入门级的教材,作为基础课的教材,本次修订我们修改了版中的不当之处,删去了U统计量、线性估计、构造置信限等内容,选择点估计、区间估计、参数检验和分布检验4个基本的统计问题作为本书主要内容,中间插入贝叶斯统计的一些观念和方法。全书5章内容,把统计量和抽样分布等基本概念归入第1章,为年轻读者进入统计学的研究和应用打下扎实的基础
由美国当代著名统计学家L.沃塞曼所著的《统计学完伞教程》是一本几乎包含了统计学领域全部知识的优秀教材,本书除了介绍传统数理统计学的全部内容以外,还包含了Bootstrap方法(白助法)、独立性推断、因果推断、图模型、非参数同归、正交函数光滑法、分类、统计学理论及数据挖掘等统计学领域的新方法和技术.本书不但注重概率论与数理统计基本理论的阐述,同时还强调数据分析能力的培养.本书中含有大量的实例以帮助广大读者快速掌握使用R软件进行统计数据分析。
20世纪以来,概率论逐渐渗入到自然科学、社会科学以及人们的日常生活中。无论是在研究领域,还是在教育领域,它愈来愈成为重要的学科之一。在概率论发展历史上,18、19世纪之交法国科学家拉普拉斯具有特殊的地位。 拉普拉斯在他的纯粹与应用数学的众多严格的学术著作之外,还出版了为普通读者写的两篇通俗文章,《关于概率的哲学随笔(双语版)》就是其中的一篇,它构成了《拉普拉斯全集》第7卷中的巨著《概率的分析理论》的引言。 《关于概率的哲学随笔(双语版)》的意图就是让读者不借助较深的数学知识就能了解概率的原理,作者本质上将数学对象以非数学的面貌呈现,用大众化的语言详细论述当时概率论的原理和一般结论。 拉普拉斯概率理论在19世纪的概率论发展史上占据了中心和统治地位,对19世纪的概率论的发展产生了
本书是一部经典的*过程著作,叙述深入浅出、涉及面广。主要内容有*变量、条件期望、马尔可夫链、指数分布、泊松过程、平稳过程、更新理论及排队论等,也包括了*过程在物理、生物、运筹、网络、遗传、经济、保险、金融及可靠性中的应用。特别是有关*模拟的内容,给*系统运行的模拟计算提供了有力的工具。zui新版还增加了不带左跳的*徘徊和生灭排队模型等内容。本书约有700 道习题,其中带星号的习题还提供了解答。本书可作为计算机科学、保险学、社会科学、生命科学、管理科学与工程等专业*过程基础课教材。
《工程优化中不确定性分析方法》全面系统地介绍了国内外现有的各种不确定性分析理论方法及其工程应用. 理论方法部分主要针对经典的和*的不确定性分析方法, 按照数字模拟法?局部展开法?数值积分法?*展开法?可能失效点法以及代理模型法六大类, 全面系统地介绍了各种方法的发展历史?基本原理以及适用范围.作为不确定性分析的前提条件, 各种相关变量的变换方法在本《工程优化中不确定性分析方法》也做了详细的介绍. 工程应用部分, 针对各种不确定性分析方法, 给出了具体且通俗易懂的实现步骤和相关算例.
我们是不是比父母更聪明?开车时打电话与酒驾一样危险吗?坐飞机和开车,哪种方式更安全?钻石越重,价格就越高吗?小学四年级的学生可以用统计学做什么? 如果你想知道这些问题的答案,就来阅读本书吧。 大数据时代,统计学是读懂、听懂和看懂事情真相的基础,数据挖掘与统计分析已成为现代人必不可少的技能。《妙趣横生的统计学 培养大数据时代的统计思维(第四版)》是一本美国流行的统计学应用入门书。它通过生活中有趣的案例、直观的图表阐述了各种统计概念与统计技术的应用,没有枯燥乏味的理论知识、生涩难懂的理论证明,只有日常生活所需要的统计思想、正确分析数据的基本路径,真正做到了通俗易懂、深入浅出。 如果你想更好地理解如经济学、心理学等课程中将会用到的统计学知识,如果你正在寻找提高统计分析能力的方
本书以数据的常用统计分析方法为基础,在简明扼要地阐述统计学基本概念、基本思想与基本方法的基础上,讲述与之相对应的R 函数的实现,并通过具体的例子说明统计问题求解的过程。 本书注重思想性、实用性和可操作性;在内容的安排上不仅包含了基础统计分析中的探索性数据分析、参数的估计与假设检验,还包含非参数统计分析的常用方法、多元统计分析方法; 此外还安排了在R 新生态下数据治理与可视化的拓展性内容。每一部分都通过具体例子重点讲述解决问题的思想、方法和在R 中的实现过程。阅读本书,读者不仅可以快速学会R 的基本原理与核心内容,还可以根据提供的例子与相应的R 程序学会解决问题的统计计算方法与基本的编程技术,为解决更复杂的统计问题奠定扎实的基础。 本书可作为各专业本科生、研究生数理统计或应用统计课程的基础教
本书源自的哈佛统计学讲座,介绍了帮助读者理解统计方法、随机性和不确定性的基本语言和工具,并列举了多种多样的应用实例,内容涉及偶然性、悖论、谷歌的网页排名算法(PageRank)及马尔可夫链蒙特卡罗方法(MCMC)等。本书还探讨了概率论在诸如基因学、医学、计算机科学和信息科学等领域的应用。全书共分13章,分别介绍了概率与计数、条件概率、随机变量及其分布、期望、连续型随机变量、矩、联合分布、变换、条件期望、不等式与极限定理、马尔可夫链、马尔可夫链蒙特卡罗方法、泊松过程等内容。用容易理解的方式来呈现内容,用实例来揭示统计学中基本分布之间的联系,并通过条件化将复杂的问题归约为易于掌控的若干小问题。书中还包含了很多直观的解释、图示和实践问题。每一章的结尾部分都给出了如何利用R来完成相关模拟和计算的方法。
全书采用一种统一方式加以讨论,即首先对生成可用数据的抽样过程进行设定,并考察仅利用实证证据时,探讨了解认识总体参数的情况,然后研究倘若在施加各种各样的假设条件下,这些参数的集值识别域会如何缩小。所用的推断方法是传统的且完全非参数的方法。
本书是国内全面讨论概率论发展与先进数学技术的学术专著,较全面、翔实地概述了概率论的发展历史。从初的博弈分析问题到现今方法论综合性学科,全书勾勒出概率论兴起、发展和壮大的清晰脉络,并简要介绍了当前概率论学科的主要研究方向和发展动态。本书也试图从概率论教学角度诠释概率思想,以期让更多的读者从中受益。
科学认为任何事情都有一定的几率,无论是彩票、赌博、选择伴侣、还是计算外星生命存在的可能性。《几率:运气、随机和概率背后的秘密(探索 新知)》是将美国科普杂志《进步科学人》中刊载的主题和内容相近的文章汇集而成,探讨了运气、随机、风险和概率背后的秘密。全书由六部分组成,每部分由4-6篇短文组成,从数学、物理学、哲学、进化生物学等学科的角度阐述了概率、运气在人类诞生、日常生活、科技发明、宇宙未来、物种演化等方面发挥的作用及其科学解释。这是一部有趣的作品,即使对物理学、数学不感兴趣的读者也都能有所收获,是一本让读者喜欢物理、数学、生物学的科普读物。
本书是一本关于可靠性的入门书,讲述可靠性的基本概念,并对常用的寿命分布下的各种可靠性特征的点估计、区间估计、假设检验和加速寿命试验作出较为详尽的叙述,对*近国际上兴起的退化数据处理和贝叶斯分布两个专题作了较多的介绍。读完本书可转入可靠性专业文献阅读。 本书适用于相关专业的研究生和教师,对于可靠性工作者也有着重要的参考价值,本书前五章部分内容可作为本科生选修课教材。
《*过程》是高等院校*过程课程的教材。全书共分七章,内容包括:概率统计、泊松过程、更新过程、离散时间马尔可夫链、连续时间马尔可夫链、布朗运动和应用举例。每小节配有练习题,每章配有总习题,书末附有习题答案或提示,供读者参考。本书对实际应用中常见的*过程作了较为系统的介绍,有许多新的简明讲法,方便读者更好地理解*过程的概念和主要定理。 《*过程》可作为综合大学数学、统计学专业本科高年级*过程课程的教材或教学参考书,也可作为综合大学、高等师范院校、理工科大学和财经院校研究生*过程课程的教材或教学参考书。学习本书的先修课程是高等数学、概率论与数理统计。
本书是为应用数学专业、数学专业、概率统计专业、信息与计算科学专业本科大学生和非数学专业的硕士生学习数理统计而编写的教材。主要内容有:抽样分布、参数估计、假设检验、方差分析与正交试验设计、线性回归模型。本书每章末附有习题,书后附有答案。