本书基于麻省理工学院开设的概率论入门课程编写,内容全面,例题和习题丰富,结构层次性强,能够满足不同读者的需求。书中介绍了概率模型、离散随机变量和连续随机变量、多元随机变量以及极限理论等概率论基础知识,还介绍了矩母函数、条件概率的现代定义、独立随机变量的和、 小二乘估计等 内容。
《贝叶斯统计学及其应用》系统地介绍了贝叶斯统计学的基础理论以及在一些领域中的应用。全书共16章,内容分为4个部分:部分,介绍贝叶斯统计学的发展和应用概况,包括第1章(绪论);第二部分,介绍贝叶斯统计学的基础理论,包括第2-6章;第三部分,介绍贝叶斯统计学在一些域中的应用,包括第7-15章;第四部分,介绍贝叶斯计算方法及有关软件,包括第16章。另外,《贝叶斯统计学及其应用》还有两个附录,附录A:贝叶斯学派开山鼻祖——托马斯·贝叶斯小传,附录B: WinBUGS软件及其基本使用介绍。《贝叶斯统计学及其应用》中的一些例题、应用案例,采用R软件,并给出了相应的代码。 《贝叶斯统计学及其应用》注重可读性,力求图文并茂;既有继承国内相关教材的传统部分,又有汲取国外相关教材中流行的直观、灵活的风格。在介绍贝叶斯
本书的特色在于结合实际案例来展现R在数据科学领域的灵活性,不仅能让读者学习统计知识,也能提升代码编写能力。全书共15章,第1章详细介绍了R和RStudio的安装方法;第2章至第3章介绍了导入数据的方法,以及R的基本工作原理;第4章介绍了R中重要的数据管理方法;第5章讲解数据可视化的知识;第6章至 5章,每一章对应了一个统计知识点,包括描述性统计、简单线性回归、多元线性回归、虚拟变量回归、Logistic回归、多层次和纵向分析、因子分析等。 为方便读者学习,本书提供了astatur包,这个工具包涵盖了本书中使用的所有数据集,以及相关章节中提到的一些补充函数。此外,本书没有过多地介绍复杂的数学公式,对于 知识点使用了尽可能通俗的语言进行讲解,因此本书适合作为R统计分析课程的教科书,也适合数据分析初学者参考学习。
韩明主编的《概率论与数理统计典型例题和习题 解答(普通高等教育十二五规划教材)》给出了《概率 论与数理统计》第4版(韩明主编,同济大学出版社) 中大多数习题的详细解答。作为补充,还给出了一些 典型例题(与原教材中的例题、习题不重复),并选取 近些年 全国硕士研究生入学统一考试数学试题 ( 概率统计部分)的 考研真题 ,给出了详细解答。 本书既可以与原教材配套使用,也可以单独使用。 本书可以作为高等院校各专业(非数学类) 概率 论与数理统计 课程的学习辅导书,也可以作为 全 国硕士研究生入学统一数学考试 (概率统计部分)的 复习指导书。
本书是美国著名数学竞赛专家Titu Andreescu教授及其团队编写的数学竞赛 数论知识教材. 书中涵盖了整除、公约数、算术基本定理、数论函数、同余方程、模p多项 式、二次剩余、p进赋值等主题.通过精彩的例题重点展现了带余除法、裴蜀定理、 高斯弓I理、同余计算、积性函数、费马小定理、强三角不等式、二次互反律、素数估 计、局部一整体原则的应用.课后共有二百多道习题供练习. 本书适合热爱数学的广大教师和学生使用,特别是从事数学竞赛相关事业的 人员参考使用.