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
道恩·格里菲思著的《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,为这个枯燥领域的学习带来鲜活的乐趣,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。
概率论与数理统计是从数量方面研究随机现象的统计规律的一门课程,它是高等院校经济管理类专业的基础课之一。它是在经济管理、质量控制、数量经济学、信息论、预测理论和*理论中有着广泛应用的基础课程。 本书系上海财经大学数学学院编写的经济数学系列教材之一。全书共十章,内容包括事件与概率、条件概率与独立性、随机变量及其分布、随机向量及其分布、数字特征与特征函数、极限定理、统计量与抽样分布、参数估计、假设检验、线性统计推断等。每章均配有不同难易程度的适量习题,书末附有习题答案或提示,供读者参考。 本书坚持理论联系实际,取材新颖,注重科学性、现实性、趣味性,努力使学生从教材中深切地感知概率论与数理统计知识在实际工作与生活中的广泛应用。本书在编写中力求内容完整,做到重点突出、联系实际、由浅入深、通俗
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。
本书被公认为是一套概率论方面的标准经典教科书,供高年级大学生和研究生使用,同时也是概率论和统计学方面研究人员经常使用的参考书。本书把概率论建立在严格的逻辑基础上,理论体系完整。第2卷包括两部分内容,涉及条件运算及独立随机变量和极限性质的相依性、二阶随机函数、随机分析的基本概念以及鞅、可分解性、随机函数的马尔可夫型等。读者对象:数学及相关专业的研究生。
《论语读记》是对《论语》逐篇逐章逐句逐字进行注释、翻译、解读的学术著作。全书约23万字,每篇有 题解 ,概括大意。每章分为 原文 注释 译文 读记 四个部分。笔者自上个世纪80年代于大学课堂上学习《论语》以来,隔上几年又重温一次,每一次读《论语》都有新的认识和体会,真正是常读常新,断断续续形成了若干心得札记,近两年进行系统整理,经过三次较大的修改,遂成此书。坊间注译解读《论语》的书可谓汗牛充栋,但不少读本随意性太大甚至臆说乱解,把一部忧国忧民忧人类的伟大思想著作或弄成鸡汤读物,或弄成管理秘籍,或弄成谋略法则,这类的解读可以说离题太远。笔者试图从原文出发,尽可能准确地读懂《论语》原意,并从人生和现实出发,探寻《论语》对人生对现实的意义。为此,笔者在选择参考书时坚决舍弃某些讲坛明星、畅销作
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.《BR》 读者只需具有高等数学和概率统计的基本知识即可读懂本书的主要内容.
本书属于数学概览系列,选编了杰出数学家Robert Langlands的综述性文章,介绍了Langlands纲领的起源和发展及其创始人的数学生活。Langlands纲领将看似无关的学科如数论、分析、代数和几何联系在一起,揭示了所有数学的深层结构,并提供了解决棘手问题的新方法,现在经常被描述为“大统一数学理论”。本书由季理真选文,征求了作者和其他著名数学家的意见,并可 获得无偿的专有出,大多数文章还有作者本人及其他数学家的评论。 书中所涉及的内容称得上是20世纪数学上重要的成就之一,但大部分都是思想性的文章,并非对某个定理的详细证明,有利于读者更快地一览当代数学的前沿。透过书中的内容,读者可以体会Langlands如何看待数学并提出Langlands纲领。Langlands教授还亲自为本书撰写了很长的自序,分享了他的数学生涯,其对所关心的数学的想法和热情也对年
本书给出了《概率论与数理统计》第5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,还给出了与原教材中的例题、习题不重复的一些典型例题,选取近些年 全国硕士研究生人学统一考试数学试题 (概率统计部分)的部分 考研真题 ,并给出了详细解答。原教材中有一些计算、画图是用MATLAB软件来实现的,本书中也有个别习题是用该软件来实现的。本书既可以与原教材配套使用,也可以单独使用。本书可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。
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。
《非线性系统自学习控制:自适应动态规划方法(英文版)》presents a class of novel, self-learning, optimal control schemes based oadaptive dynamic programming techniques, which quantitatively obtaithe optimal control schemes of the systems. It analyzes the properties identified by the programming methods, including the convergence of the iterative value functions and the stability of the system under iterative control laws, helping to guarantee the effectiveness of the methods developed. Whethe system model is known, self-learning optimal control is designed othe basis of the system model; whethe system model is not known, adaptive dynamic programming is implemented according to the system data, effectively making the performance of the system converge to the optimum. With various real-world examples to plement and substantiate the mathematical analysis, the book is a valuable guide for engineers, researchers, and students icontrol science and engineering.
近来,被称为“数据科学家”的研究者备受关注,充分运用数据进行分析,变得越 来越重要。这种活用数据的基础便是“统计与概率”。《BR》统计与概率,不仅对于研究者,对于生活在现代社会的所有人来说都是可以在现实 生活中发挥重要作用的知识。在日常生活中,正确解读数据,从而进行合理的判断,也 是依靠概率和统计的思考方法。《BR》在本书中,以我们身边的话题作为案例,介绍以统计与概率为基础的重要数学方法, 并对于因人工智能的蓬勃发展而备受瞩目的“贝叶斯统计”,也介绍其思考方法与应用实 例。此外,本书还对概率论起源于 17 世纪欧洲的博彩问题,以及“统计大师”汉斯·罗 斯林博士的访谈、随机和随机数的深奥的问题等进行了介绍,希望与读者一同洞悉统计 与概率的本质。
这是一部学习概率和应用概率的书籍,书中将经典破坏概率和现代破坏概率巧妙结合,全面处理了应用概率的已知结果。涉及的专题有:Lundberg不等式;Cramer-Lundberg逼近;精确解;其他逼近;有限时间的破坏概率;经典复合Poisson模型等。本版内容做了大量扩充和更新,包括随机控制、Levy过程的起伏理论、Gerber Shiu函数和独立。目次:符号和通则;导引;鞅和简单破坏计算;更高级的工具和结果;复杂Poisson模型;有限时间内的破坏概率;修正序列;马尔科夫环境中的风险理论;低依赖风险过程;矩阵分析方法;重尾现象中的破坏概率;Levy过程的破坏概率;Gerber-Shiu函数;更多依赖模型;随机控制;模拟方法论;综合论题;附录。