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。
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。
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。
"本书是根据作者多年的全英文教学经验编写而成的,是与作者编写的《概率论与数理统计(英文)》相配套的学习辅导用书。 本书主要围绕概率与随机事件、随机变量及其分布、多维随机变量及其分布、随机变量的数字特征、大数定律和中心极限定理、参数估计、假设检验、线性回归分析设计问题,并通过系统、详尽的解答分析,以及对题目背后内涵和关系的深入挖掘来帮助读者进一步提高概率论与数理统计的基本理论水平和实践应用能力。在编写过程中,作者吸取了国内外优秀教材和辅导用书的优点,注重理论与实践相结合。本书系统性强,图例丰富,突出统计思想,着力培养学生分析问题和解决实际问题的能力。 本书可用作高等院校理工科各专业本科生 概率论与数理统计 课程全英文或双语教材的辅助用书,也可供工程技术人员、科技工作者参考。"
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。
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。
近些年随着技术的快速发展,多组学数据越来越广泛地应用在了生物及医学研究领域,这些丰富的实验数据成为了精准医疗的重要支撑,但同时也给统计学家提出了严峻的考验,如何处理分析这些数据成了重要的研究课题。本书主要面向复杂疾病中产生的复杂数据进行统计建模和计算,有效整合多组学数据 ,对复杂疾病的机理认识和风险预测具有重要的意义。本书结构合理、概念清晰,可作为对统计遗传、生物统计等方面感兴趣的研究人员的学习资料。
在数学科学的几乎所有的分支中,不等式常常起着重要的甚至是关键的作用。本书搜集整理了概率论中一批常用的基本不等式,并对其中的绝大多数不等式给出了证明。除了一些熟知的不等式以外,书中对某些不等式还提供了相关的参考文献。
《动力系统引论》对动力系统作了全面的介绍,适合研究生一学期或两学期的课程。在第1章作者引入了11个例子,然后全书利用这些例子启发并阐明这个理论的发展。主题包括拓扑动力学、符号动力学、遍历理论、双曲动力学、一维动力学、复动力学以及测度论熵。作者以动力系统在诸如数论、数据存储以及互联网搜索引擎等领域的精彩应用完成阐述。《动力系统引论》的前身是作者在马里兰帕克分校讲授动力系统研究生课程的讲义,它不仅反映了作者的品味,而且在程度上搜集了马里兰动力系统小组的观点,事实上《动力系统引论》也包含了动力系统各个主要领域的专家的意见。
本书介绍非参数统计的基本概念和方法, 其内容包括预备知识、U 统计量、基于二项分布的检验、列联分析、秩检验、检验的功效与渐近相对效率、概率密度估计、非参数回归. 每一章内容都着重阐述非参数统计推断的一般处理技术和原则, 并给出一些典型例子. 各章后面的习题侧重于应用. 本书的特点是侧重于介绍非参数统计在各应用领域中的常用方法,尽可能简化公式推导并淡化理论证明. 此外, 本书有选择地安排一些模拟计算和实际数据分析, 其主要程序放在附录A 中.
概率论与数理统计学在经济学、金融学、管理学等学科中有广泛的应用。与微积分和线性代数一样,概率论与数理统计学是不可或缺的经济数学工具。《概率论与统计学》旨在为经济类、管理类研究生提供必要的概率论与数理统计学基础知识,包括概率论基础,随机变量及其概率分布,重要概率分布及其相互关系,多元概率分布,统计抽样导论,收敛与极限定理,参数估计及其评估,参数假说检验,以及经典线性回归分析等。除了提供概率论与数理统计学基本理论、方法与工具外,作为《概率论与统计学》的一大特色,《概率论与统计学》还非常注重随机思想与统计思维的训练,而且从经济学、金融学视角对概率论与统计学的重要概念、理论、方法与工具给予直观解释,并以经济学、金融学实例说明如何应用概率论与统计学分析经济金融问题,如主观概率的经济解
本书展示如何用Python程序将不同格式的数据处理和分析任务规模化和自动化。主要内容包括:Python基础知识介绍、CSV文件和Excel文件读写、数据库的操作、示例程序演示、图表的创建,等等。
《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