《深入浅出统计学》具有 深入浅出系列 的一贯特色,提供符合直觉的理解方式,让统计理论的学习既有趣又自然。从应对考试到解决实际问题,无论你是学生还是数据分析师,都能从中受益。本书涵盖的知识点包括:信息可视化、概率计算、几何分布、二项分布及泊松分布、正态分布、统计抽样、置信区间的构建、假设检验、卡方分布、相关与回归等等,完整涵盖AP考试范围。本书运用充满互动性的真实世界情节,教给你有关这门学科的所有基础,为这个枯燥的领域带来鲜活的乐趣,不仅让你充分掌握统计学的要义,更会告诉你如何将统计理论应用到日常生活中。
《好看的数学故事:概率与统计卷》以讲故事的方式介绍概率统计的概念和理论发展的历史。 从流传数千年的投币和骰子游戏到古老的八卦,从古印度《吠陀经》的韵律到希伯来字母排列的神秘咒语,古人们逐渐发现了排列与组合的基本规律。当阿拉伯的骰子游戏传入经过文艺复兴的欧洲,概率的概念开始明晰起来。 起初的概率,多半应用在赌博游戏上,不仅是投币和骰子,还有纸牌、赛马等等。这些东西在学术领域似乎不值一提,但古典概率理论一旦出现,立即在社会各个领域发现重要的应用价值。统计学随之而生。 通过字母分析破译密码,通过死亡记录探究传染病的危害,新生婴儿的性别比例,居民寿命的期望值和保险年金,统计学在人类社会从古典社结构进入现代结构的发展过程中发挥了极其重要的作用。天文学、实验物理学和数学的发展推动了概率统计
庄楚强、何春雄编*的《应用数理统计基础(第4 版)》介绍经典的数理统计理论与方法,内容包括初等概率论知识的复习、抽样分布、参数估计、假设检验、方差分析和试验设计,还简要介绍数据挖掘及统计学习、R软件等较为现代的统计方法和工具。书中有较多例题并附有例题求解的R软件参考程序,各章配有习题,书末附有习题答案。 《应用数理统计基础(第4版)》适用于了解概率论基础知识和具有使用计算机软件基本经验的读者阅读。可作为高等院校非数学专业硕士研究生数理统计课程的参考教材,也可供在自然科学、管理科学、社会科学、经济与金融科学等诸多研究领域中用到统计科学的科研工作者参考。
本书是剑桥大学统计实验室的戴维 威廉姆斯教授在为剑桥大学三年级大学生所开设课程的讲义的基础上写成的 , 是一本基于测度论的方法来介绍概率论的严格理论的入门书。 该书的*特点与新颖之处是用了近三分之一的篇幅来介绍先进的鞅的理论与方法(这一点连作者本人也颇为自许); 此外,还有如从第 4 章 独立性 开始便引入 - 代数化的表达方式 , 将 - 代数视为总结、综述信息的一种自然的工具 , 这对于后面条件期望概念的一般化与鞅的理论的叙述都是至关重要的。 再如将某些定理的叙述、阐释与定理的证明分开进行(将定理的证明放在附录中) , 这样更便于读者自学。作者学养深厚、涉猎广博、文笔生动 , 书中内容涉及概率论的众多分支领域 , 信息量巨大 , 且不乏一些有趣并富于启发性的例子 , 相信读者阅后定能获益良多。
由于 概率论与数理统计 既有明显而广泛的应用背景,又有严密的理论分析,初学者往往难以理解和掌握,诸如互不相容、独立和等可能性等条件往往都隐含在问题的叙述中,导致学生往往觉得掌握了基本理论和方法,但解题时又觉得无从下手.本书与《概率论与数理统计》(何春雄等编,2012年2月版)的教材配套,每章都分基本内容、基本要求、基本知识提要、疑难分析、典型例题选讲及习题详解等6部分编写,以期帮助学生既掌握基本概念、基本理论和方法,又具有运用该课程知识解决有关实际问题的能力。主要内容包括:事件与概率;变量与概率分布;向量及其分布;变量的数字特征;大数定律与中心极限定理。
《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
本书是由数学天元基金和高等教育出版社共同推出的《俄罗斯数学教材选译》中的一本。 本书是俄罗斯著名数学家A.H.施利亚耶夫的力作。施利亚耶夫是现代概率论奠基人、前苏联科学院院士、著名数学家A.H.柯尔莫戈洛夫的学生,在概率统计界和金融数学界影响极大。 本习题集是作者在长期积累的基础上精心编写而成的,共收集了1500 余道习题(包括子题),它们与作者的《概率》(2004版)二卷本联系紧密,并按照同样的顺序编排。除了用来检查对二卷本中的概念、结论掌握情况的习题外,习题集中还包括需要较大创造性来解答的中等和高等难度的习题,以及作为二卷本内容补充的习题。大部分习题都附有提示。在附录中还解释了本书所用到的基本符号。并对与本书内容有关的概率论、组合论以及位势理论的基本概念作了简要的介绍。 本书适合概率统计、数学
本书根据高等院校经管类专业“概率论与数理统计”的教学大纲编写而成,内容设计简明,但结构体系上又不失完整,其中涵盖了概率论的基本概念、一维和多维*变量及其分布、*变量的数字特征、数理统计的基础知识、参数估计、假设检验.在学习难度上注重循序渐进,在数学思想和方法的讲解过程中注重与实际应用背景相结合,强调应用能力的培养.每节末皆配有适量的同步练习题,以满足读者之所需. 本书可作为普通高等院校、独立学院、成教学院、民办院校等本科院校(三本院校)以及具有较高要求的高职高专院校相关专业的数学基础课程教材,也可用作工科类专业的教材.
本书在原《概率统计( 工程数学)》第三版的基础上,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、*变量的数字特征、*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。本书在教育 部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。 《概率统计(第4版)》以提高读者解题能力与解决实际问题能力为基本出发点,从实例引入抽象的基本概念,从抽象的数学定理又回到具体的应用 问题,有助于读者较快地掌握近代的概率统计知识。本书可作为高等院校本 科生(包括理工类与经济类)概率论与数理统计课程的教材或参考书
本教材是在*高等农林院校理科基础课程教学指导委员会领导下,针对农林院校人才培养目标,为开设概率论与数理统计课程的农林院校而编写的与《概率论与数理统计》教材相配套的教学辅导教材,供师生在教与学的过程中参考使用。 本教材针对主教材的前八章内容展开,为了方便教师、学生的教与学,各章均按:知识点介绍、教学基本要求与重点、典型例题、练习题及练习题参考答案五部分组成。知识点概括各章内容并蕴含解决问题的方法,教学基本要求则明确教与学的基本目标,典型例题给师生提供典型的问题及解决这些问题的常用方法,练习题供学生学习时训练之用。
本书是在贯彻落实*“高等教育面向21世纪教学内容和课程体系改革计划”要求和第2版的基础上,按照工科及经济管理类“本科数学基础课程教学基本要求”并结合当前大多数本专科院校的学生基础和教学特点进行编写的.全书以通俗易懂的语言,深入浅出地讲解了概率论与数理统计的知识.全书共分9覃,第15章是概率论部分,内容包括*事件与概率、*变量及其分布、多维*变量及其分布、*变量的数字特征、大数定律及中心极限定理;第6—9章是数理统计部分,内容包括数理统计的基本概念、参数估计、假设检验及回归分析.各章节均配有习题,书末附有参考答案,附表中列有一系列数值用表.本书在编写中注重渗透现代化教学思想及手段,切合实际需求和加强学生应用能力的培养,并附录有数学建模及大学生数学建模竞赛、概率论与数理统计实验的相关内容。
本书根据“工科本科数学基础课程教学基本要求”并结合精品课程建设的需要,集编者多年工科概率论与数理统计的教学实践经验编写而成。 本书分三大部分,共10章。其中第1章至第5章为概率论部分,包括概率论的基本概念、*变量及其分布、多维*变量及其分布、*变量的数字特征和大数定律与中心极限定理。第6章至第9章为数理统计部分,包括数理统计的基本概念、参数估计、假设检验和线性回归分析。第10章为数学实验部分。前9章均配备了适量的习题,书后附有各章习题的参考答案及简明提示,第10章为学生提供了自己动手探索式的实验平台,通过实验和回答每个实验结论部分的有关问题,巩同加深对有关理论和方法的理解,这不失为一种有益的探索。 本书体现了“多统计、少概率、重应用”的基本精神,全书结构合理、逻辑清晰、例题习题丰富,
韩明编著的这本《概率论与数理统计教程》共分十章,前五章是概率论部分,内容包括*事件及其概率、*变量及其分布、多维*变量及其分布、*变量的数字特征及特征函数与极限定理;后五章是数理统计部分,内容包括数理统计的基本概念、参数估计、假设检验、方差分析及回归分析。 本书既有继承国内相关教材传统的部分,又有汲取国外相关教材中流行的直观、灵活的风格,本书图文并茂,注重可读性,着重讲解基本概念、统计思想,强调理论与方法的应用,并把数学实验与数学建模的思想方法融入教材中。 《概率论与数理统计教程》可供高等院校数学类、统计类等有关专业作为本科生教材使用,也可供相关专业的高年级本科生及研究生作为教材使用,还可供相关专业研究者和广大自学者参考。
本书为崔向照和李春主编的《概率论与数理统计》(科学出版社)的配套辅导书,按教材的章节次序,逐节编写内容概要及课后习题解答.其中内容概要包含教材中各章的主要定义、相关概念与重要结果,此部分内容便于读者及时查找与复习相关概念与基本知识.习题与解答部分给出了教材中各章习题的详细解答过程,力求解答过程书写规范,使读者从中可以理解和体会到如何思考、分析及表达问题.
非帕斯卡概率逻辑是美国逻辑学家乔纳森 柯恩 创立的、有别于帕斯卡概率逻辑的一种新型逻辑,该 逻辑系统的*大的特征是不满足帕斯卡公理系统的否 定互补性原理和乘法法则。沈振东*的《非帕斯卡概 率逻辑的哲学基础与应用研究》立足于三个研究视角 :一是在传统的归纳逻辑理论的演化序列中探寻该逻 辑系统的哲学基础的合理性;二是从可能世界语义学 角度对该种逻辑进行形式刻画,并建立逻辑系统;三 是该逻辑系统以相关变量等概念为工具尝试性地对帕 斯卡概率不解释的领域进行解释,或者对应用帕斯卡 概率而导致悖论性的结论进行消解。
哈罗德·杰弗里(SirHaroldJeffreys,1891~1989年),是英国剑桥大学已故著名物理学家兼应用数学家,他在20世纪30年代相继写出两本著作,即《科学推断》和《概率论》,它们对近几十年来贝叶斯学派的重新兴起有重要作用,值得一读。这本《概率论》侧重对科学方法论主要原则的阐述,旨在为读者提供一种在实践中可以应用、能根据观测数据进行推断而自洽的推理方法。为发展概率论,杰弗里在书中提出六条公理(公理7实为定理9所述乘积规则的推广)、三条约定;还为归纳推理中重要的部分,即根据过去的经验预测未来,提出了八条管辖原则,由此深刻论证了“从经验和数据中获取知识”乃是贝叶斯分析的实质这一观点;杰弗里在本书中还发展了K.皮尔逊的思想,强调“科学的一致性在于其方法而非其内容”,在当代各种新知识、新学科层出不穷的背景下,坚持这一