本書定位于應用型本科人才培養(yǎng)的概率論與數(shù)理統(tǒng)計課程教材,注重交叉學科人才培養(yǎng)的特點,以必需、夠用為度,兼顧學生考研需求.本書精心設計應用性例題,并利用常用的Excel和R軟件實現(xiàn),鍛煉學生的實際動手能力;通過相關數(shù)學歷史文化知識的介紹,拓寬學生的知識面和視野.《BR》本書內容分為初等概率論、基本統(tǒng)計方法、Excel在概
本書以集員估計理論為基礎，圍繞有界干擾系統(tǒng)信息融合濾波開展研究。首先，提出一種輸入-狀態(tài)穩(wěn)定的定界橢球自適應濾波算法，提高濾波的收斂性和跟蹤性能，并針對不同的精度和實時性要求進一步提出固定滯后區(qū)間平滑算法和基于次優(yōu)定界橢球的有界干擾系統(tǒng)濾波算法。其次，為解決非線性有界干擾濾波算法存在的線性化誤差大、線性化過程復雜，以及
近來，被稱為“數(shù)據(jù)科學家”的研究者備受關注，充分運用數(shù)據(jù)進行分析，變得越來越重要。這種活用數(shù)據(jù)的基礎便是“統(tǒng)計與概率”�！禕R》統(tǒng)計與概率，不僅對于研究者，對于生活在現(xiàn)代社會的所有人來說都是可以在現(xiàn)實生活中發(fā)揮重要作用的知識。在日常生活中，正確解讀數(shù)據(jù)，從而進行合理的判斷，也是依靠概率和統(tǒng)計的思考方法。《BR》在本書中
概率論與數(shù)理統(tǒng)計既是現(xiàn)代數(shù)學的重要分支,也是現(xiàn)代統(tǒng)計學的基礎,是各類專業(yè)大學生最重要的數(shù)學必修課之一.本書是為高等學校非數(shù)學專業(yè)編寫的概率論與數(shù)理統(tǒng)計教材，也是“十二五”普通高等教育本科***規(guī)劃教材的新形態(tài)改版升級.全書共9章，內容包括隨機事件、隨機變量、隨機向量、數(shù)字特征、極限定理、樣本與統(tǒng)計量、參數(shù)估計、假設檢驗
本書是《概率統(tǒng)計引論（第二版）》（魏立力等編著）的配套輔導書，共分9章47節(jié)，除5.1節(jié)外，每1節(jié)都包括了4部分內容：內容概要——主要概念與結論的圖譜；有問有答——對有關內容可能會產生的疑問及解答；內容進階——相關內容的注釋、補充和引導；習題詳解——原《引論》每一道習題的詳細解答。
《高等概率論》從Kolmogorov公理化體系出發(fā),主要講授高等概率論的基礎概念和基本方法,分概率論、隨機過程和鞅論三部分內容.《高等概率論》共十章,具體包括緒論、概率空間與隨機變量、分布與積分、條件數(shù)學期望、隨機變量列的收斂、特征函數(shù)及其應用、隨機過程基礎、鞅論基礎、可選時定理的應用、隨機點過程等.《高等概率論》在內
本書將模糊數(shù)據(jù)作為統(tǒng)計學研究范疇的對象，特別是以具有凸性的模糊數(shù)據(jù)作為研究對象，將統(tǒng)計學分析方法和模糊數(shù)學理論有機地結合起來，尤其是將α截集與置信區(qū)間分析方法相結合，提出并研究了模糊統(tǒng)計估計方法、廣義模糊估計量等。這些成果豐富和發(fā)展了模糊數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析方法，在模糊數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析方法的方法論、認識論上具有一定程度的創(chuàng)新發(fā)展。
本書深入全面地講解了現(xiàn)代推薦算法，同時兼顧深度和廣度，介紹了當下較前沿、先進的各類算法及其實踐。本書從總覽篇開始，介紹推薦系統(tǒng)的基本概念及工作環(huán)節(jié)。在模型篇中，除了梳理推薦系統(tǒng)的發(fā)展史，本書還重點講解面向工業(yè)實踐的選擇及改進，為讀者打下推薦系統(tǒng)的算法基礎；進而帶著讀者進階到前沿篇、難點篇，面對推薦系統(tǒng)中的各式問題，給出
本書是與上海財經大學數(shù)學學院編寫的《概率論與數(shù)理統(tǒng)計》（ISBN：978-7-115-59060-2）配套的學習指導書．本書根據(jù)高等院校非數(shù)學類專業(yè)概率論與數(shù)理統(tǒng)計課程教學的基本要求，充分吸收國內外教材輔導書和考研輔導書的精華，結合編者多年的教學經驗編寫而成．全書共8章，包括事件與概率、隨機變量及其分布、隨機向量及其分
本書主要介紹了現(xiàn)代隨機過程理論中一些經典的理論,內容包括預備知識、隨機過程的基本概念、泊松過程、布朗運動、馬爾可夫鏈、更新過程、鞅與停時、隨機積分與隨機微分方程以及它們在破產理論和金融衍生產品定價方面的應用.本書選材精簡實用,內容安排得當,論述簡潔明了,語言自然流暢,具有很好的可讀性.此外,每小節(jié)之后基本都配有精選的練
全書共十章，內容包括回歸分析、變量選擇、時間序列、非參數(shù)統(tǒng)計、聚類分析、判別分析、邏輯斯諦回歸與支持向量機、主成分分析、因子分析、縱向數(shù)據(jù)分析。各章都有豐富的案例分析，為使書中案例貼近數(shù)據(jù)的應用實際，采用了方便獲取的證券市場高頻數(shù)據(jù)，并使用國際通用的R軟件進行數(shù)據(jù)收集、處理、加工和分析，便于讀者自己動手和實際應用。全書
本書是隨機微分方程與隨機分析初學者的入門教材,系統(tǒng)地介紹了概率論、鞅和隨機積分及隨機微分方程的基礎知識、基本理論和典型方法。內容包括：測度與積分、獨立性、Radon-Nikodym定理和條件數(shù)學期望等概率論的基礎知識；停時、離散鞅和連續(xù)鞅的基本內容；鞅和連續(xù)局部半鞅隨機積分的一般理論及Ito型隨機微分方程的初步內容。
本書是基于作者在香港大學和南方科技大學共14年計算統(tǒng)計教學的經驗，同時結合國內其他高校學生和教師的具體情況精心撰寫而成的，本書主要內容包括：產生隨機變量的方法、幾個重要的優(yōu)化方法、蒙特卡洛積分方法、貝葉斯計算中的MCMC方法，Bootstrap方法等。本書通過組合傳統(tǒng)教科書和課堂PPT各自的優(yōu)點，設置了經緯兩條主線，運
全書共6章，內容包括隨機事件與概率、隨機變量及其分布、隨機變量的數(shù)字特征、數(shù)理統(tǒng)計的基礎知識、參數(shù)估計、概率模型.除最后一章外，每章都附有習題以及數(shù)學家介紹.本書的最后一章為概率模型，介紹概率方法的應用，幫助讀者更好地理解概率論的思想和方法，進一步提升讀者的數(shù)學建模能力，同時增強讀者學習數(shù)學的興趣.書后附有習題參考答案
全書共6章,內容包括隨機事件與概率、隨機變量及其分布、隨機變量的數(shù)字特征、數(shù)理統(tǒng)計的基礎知識、參數(shù)估計、概率模型.除最后一章外,每章都附有習題以及數(shù)學家介紹.本書的最后一章為概率模型,介紹概率方法的應用,幫助讀者更好地理解概率論的思想和方法,進一步提升讀者的數(shù)學建模能力,同時增強讀者學習數(shù)學的興趣.書后附有習題參考答案
本書面向復雜不確定環(huán)境下可解釋分類的需求，重點闡述作者提出的置信規(guī)則分類方法體系及其在實際工程中的應用。全書主要內容包括不可靠數(shù)據(jù)魯棒置信規(guī)則分類、面向大數(shù)據(jù)的緊湊置信規(guī)則分類、數(shù)據(jù)與知識雙驅動的復合置信規(guī)則分類、精確且可解釋的置信關聯(lián)規(guī)則分類、面向高維數(shù)據(jù)的置信關聯(lián)規(guī)則分類、面向軟標簽數(shù)據(jù)的置信關聯(lián)規(guī)則分類等方面的理
本書共11章,內容包括隨機事件及其概率、隨機變量及其分布、隨機向量、隨機變量的數(shù)字特征、大數(shù)定律與中心極限定理、數(shù)理統(tǒng)計的基本知識、參數(shù)估計、假設檢驗、方差分析與回歸分析、Matlab軟件應用、常見的概率論與數(shù)理統(tǒng)計模型。各章配有一定數(shù)量的習題,書末附有習題選解與提示,并提供預備知識及6種附表以備查用。本書的編寫始終以
時間序列分析是概率統(tǒng)計學科中應用性很強的一個分支，具有非常特殊的、自成體系的一套理論和分析方法，在金融、經濟、氣象、水文、信號處理、工程技術等眾多領域得到了廣泛應用。本書以時間序列的統(tǒng)計特征和建模步驟為主線，系統(tǒng)介紹時間序列的基本理論、建模和預測方法以及實踐應用，目的是使讀者掌握時間序列分析的基本理論、建模和預測的方法
本書基于回聲狀態(tài)網絡ESN研究時間序列分類和預測問題：第一，分析了面向時間序列分析的ESN；第二，研究了基于DE和ESN的時間序列分類方法；第三，研究了基于BSA優(yōu)化ESN的時間序列預測方法；第四，研究了基于組合ESN的時間序列預測方法；第五，設計了基于小波ESN的旅游需求預測模型；第六，構建了基于雙儲備池ESN的電力
現(xiàn)代非參數(shù)統(tǒng)計方法是統(tǒng)計學方法論的一個重要組成部分，本書主要介紹若干經典的現(xiàn)代非參數(shù)統(tǒng)計方法，包括非參數(shù)密度估計、非參數(shù)回歸方法、分位數(shù)回歸和非參數(shù)似然方法(經驗似然)。密度估計方面介紹一元和多元核密度估計；非參數(shù)回歸方面介紹局部多項式估計的構造、理論性質和應用，樣條函數(shù)的基本理論、樣條估計理論；分位數(shù)回歸方面介紹分位
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