本書著重討論隨機過程的基本理論和基本方法，并重點介紹幾種常用的隨機過程。首先介紹預(yù)備知識、基本概念以及通過概率分布和數(shù)字特征研究隨機過程統(tǒng)計特性的兩類基本方法。然后展開講解Poisson過程、離散參數(shù)與連續(xù)參數(shù)的Markov鏈、平穩(wěn)過程和隨機分析以及平穩(wěn)過程通過線性系統(tǒng)的分析。對更新過程、鞅論、排隊論、時間序列分析以及
書系統(tǒng)闡述線性模型的基本理論、方法及其應(yīng)用，其中包括理論與應(yīng)用的近期發(fā)展。全書共10章。第1章通過實例引進各種線性模型。第2章討論矩陣論方面的補充知識。第3章討論多元正態(tài)及有關(guān)分布。從第4章起，系統(tǒng)討論線性模型統(tǒng)計推斷的基本理論和方法，包括最小二乘估計、假設(shè)檢驗、置信域、預(yù)測、線性回歸模型、方差分析模型、協(xié)方差分析模型
本書分兩部分，概率論部分著重介紹概率論的基本概念、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、大數(shù)定律與中心極限定理等內(nèi)容；數(shù)理統(tǒng)計部分著重介紹數(shù)理統(tǒng)計基礎(chǔ)、參數(shù)估計、假設(shè)檢驗、回歸分析和方差分析的基本理論與方法。同時本書還加入了Python軟件的相關(guān)內(nèi)容。本書在編寫過程中注重聯(lián)系工科院校實際，選用了大量與工
本書是融合了紙質(zhì)圖書與教學(xué)視頻等數(shù)字資源的新形態(tài)立體教輔用書，主要內(nèi)容涵蓋概率論和數(shù)理統(tǒng)計兩部分。全書按照章節(jié)順序，系統(tǒng)梳理并歸納了“概率論與數(shù)理統(tǒng)計”課程的關(guān)鍵知識點和重點內(nèi)容；精心挑選了符合課程要求且具有代表性的典型例題，并納入了近年來的大部分考研真題。編者對這些題目進行了詳細分析和解答，并通過二維碼鏈接【真題精講
《概率論與數(shù)理統(tǒng)計（第三版）》是***一流本科課程配套教材，系統(tǒng)介紹了概率論與數(shù)理統(tǒng)計的概念、原理、計算方法，以及MATLAB在數(shù)理統(tǒng)計中的應(yīng)用。在編寫中吸收了國內(nèi)外優(yōu)秀教材的優(yōu)點，概念講述通俗易懂，每章中附有精選的例題和習(xí)題，并且增加了數(shù)學(xué)實驗�！陡怕收撆c數(shù)理統(tǒng)計（第三版）》還配有二維碼，掃碼可以觀看課件、知識點總結(jié)
本書采用先理論方法后實踐應(yīng)用的方式進行撰寫，系統(tǒng)介紹了投影尋蹤基本原理、統(tǒng)計學(xué)習(xí)方法及其多場景應(yīng)用案例，為多方法耦合提供新思路，為復(fù)雜數(shù)據(jù)挖掘提供新方法，為數(shù)據(jù)科學(xué)問題解決提供新應(yīng)用。全書內(nèi)容包括投影尋蹤研究進展綜述、投影尋蹤耦合學(xué)習(xí)原理、投影尋蹤耦合學(xué)習(xí)算法、投影尋蹤聚類耦合學(xué)習(xí)、投影尋蹤回歸耦合學(xué)習(xí)、投影尋蹤函數(shù)型
本書包括4個部分內(nèi)容：1-4章為概率論的理論部分;5-6章為統(tǒng)計應(yīng)用的基礎(chǔ)準備部分,介紹了大量樣本數(shù)據(jù)呈現(xiàn)的極限特征,以及統(tǒng)計應(yīng)用中常用的四大分布及性質(zhì);7-8章為統(tǒng)計的基本應(yīng)用部分,介紹了參數(shù)的點估計,區(qū)間估計以及假設(shè)檢驗問題;第9章介紹了現(xiàn)實中常用的統(tǒng)計方法--一元回歸分析.前8章是一般本科概率論與數(shù)理統(tǒng)計課程的基
真實世界中的序列數(shù)據(jù)隨時間推移呈爆炸式增長，如何設(shè)計面向序列數(shù)據(jù)的知識發(fā)現(xiàn)方法是當(dāng)前研究的熱點之一。本書以深度學(xué)習(xí)和多視圖學(xué)習(xí)為理論基礎(chǔ)，以序列數(shù)據(jù)為研究對象，為面向序列數(shù)據(jù)分析提供多視圖的學(xué)習(xí)方法與技術(shù)，同時為典型場景下的序列數(shù)據(jù)分析提供多視圖深度學(xué)習(xí)解決方案，以期為序列數(shù)據(jù)分析、多視圖學(xué)習(xí)領(lǐng)域的研究及應(yīng)用提供參考。
本講義共分五個部分.第一部分包括前六講,簡要介紹了概率論的基本概念、結(jié)論和方法.第二部分包括第七-十講,介紹布朗運動的基本概念和性質(zhì).第三部分包括第十一-十八講,其中第十一-十五講介紹~Ito~隨機積分的概念及其重要性質(zhì),例如特別重要的Ito等距、Ito乘積法則和Ito~鏈式法則.第十六--十八講介紹Ito隨機微分方程
1、概率論基礎(chǔ)知識；2、基礎(chǔ)理論：隨機過程的引入（定義的引入、分類、平穩(wěn)過程）、離散時間的Markov鏈（定義的引入、分類、不變測度、極限定理）、最優(yōu)停時與鞅、連續(xù)時間的Markov鏈（定義的引入、Poisson過程、Renew過程、應(yīng)用案例）、連續(xù)時間的隨機過程（布朗運動）、隨機分析及隨機微分方程；3、應(yīng)用案例分析：
試驗設(shè)計是統(tǒng)計學(xué)最早的一個分支之一，是人們認識自然，了解自然的重要手段。在科學(xué)技術(shù)日益發(fā)展的今天，試驗設(shè)計早已深入到農(nóng)業(yè)，林業(yè)，化學(xué)，生物醫(yī)藥，計算機等領(lǐng)域，為其發(fā)展提供重要的理論支持，并對其實際應(yīng)用提供大量可執(zhí)行的操作方法。隨著各領(lǐng)域的飛速發(fā)展，傳統(tǒng)的實體試驗已不能滿足實際工作者的需要。計算機的飛速發(fā)展，逐漸改變了試
敏感性試驗設(shè)計是試驗設(shè)計研究領(lǐng)域的主要研究方向之一，其應(yīng)用背景主要是針對燃爆產(chǎn)品試驗和藥劑試驗，通過設(shè)計若干刺激水平和觀測對應(yīng)的二元響應(yīng)數(shù)據(jù)，估計感興趣的特殊刺激水平，如成功響應(yīng)概率p對應(yīng)的刺激水平，稱其為感度分布的p分位數(shù)。 傳統(tǒng)的敏感性試驗設(shè)計沒有優(yōu)化準則，而且希望估計的主要是0.5分位數(shù)。隨著對研究對象更高質(zhì)量的
本書以近鄰思想、同步聚類模型及快速同步聚類算法為研究課題，重點研究了基于近鄰圖與單元網(wǎng)格圖的聚類算法、基于近鄰勢與單元網(wǎng)格近鄰勢的聚類算法、快速同步聚類算法、基于Vicsek模型線性版本的同步聚類算法、基于線性加權(quán)Vicsek模型的收縮同步聚類算法、基于分而治之框架與收縮同步聚類算法的多層同步聚類方法和基于ESynC算
《隨機分析與控制簡明教程》介紹隨機分析及隨機控制的基本理論與方法.第1章介紹布朗運動與鞅,涵蓋定義、停時定理、Doob不等式、下鞅的Doob-Meyer分解定理、Meyer過程等內(nèi)容;第2章介紹隨機積分、It.公式、鞅表示定理,以及測度變換的Girsanov定理.第3章介紹隨機微分方程基礎(chǔ):解的存在唯一性、解對系數(shù)的連
本書系統(tǒng)地介紹了多元統(tǒng)計分析中的經(jīng)典理論和方法，重點講解了多元正態(tài)總體的參數(shù)估計和假設(shè)檢驗、聚類分析、判別分析、主成分分析、因子分析、對應(yīng)分析、典型相關(guān)分析。本書力求以統(tǒng)計思想為主線，以SPSS軟件為工具，深入淺出地介紹各種多元統(tǒng)計方法的理論和應(yīng)用，以大量實際問題為背景，介紹多元統(tǒng)計分析的基本概念和方法，具有很強的實用
試驗設(shè)計是近代科學(xué)發(fā)展的重要基礎(chǔ)理論之一。它研究不同條件下各種試驗的*優(yōu)設(shè)計準則、構(gòu)造和分析的理論與方法。為適應(yīng)現(xiàn)代試驗的需要，作者于2006年開始建立了一個新的*優(yōu)因子分析設(shè)計理論，包括*優(yōu)性準則、*優(yōu)設(shè)計構(gòu)造，以及他們在各種不同設(shè)計類中的推廣�！�*優(yōu)因析設(shè)計理論（英）》*先給出近代試驗設(shè)計，主要是多因子試驗設(shè)計的基
貝葉斯是當(dāng)前人工智能的重要基礎(chǔ)之一。目前市面上有關(guān)貝葉斯的書籍，大多是從工科角度去闡述貝葉斯定理的推導(dǎo)和應(yīng)用，因此運用了非常多的煩瑣公式、定理和推導(dǎo)。而貝葉斯應(yīng)用卻是非常廣泛的，絕不僅僅是機器學(xué)習(xí)的一個工具，還可以上升到一套科學(xué)思維方法論。本書主要以貝葉斯為核心，講授了一些重要的思維方式，包括概率思維、最大似然估計、貝
在產(chǎn)品研發(fā)或改進過程中，需要進行大量而重復(fù)的實驗以確定最優(yōu)的配方及工藝。掌握先進的實驗方法和數(shù)據(jù)處理方法，可以縮短研發(fā)周期、節(jié)省研發(fā)成本�！稄牧銓W(xué)實驗設(shè)計與數(shù)據(jù)處理》以實驗設(shè)計為主線，除了介紹實驗設(shè)計的基本原理與方法以外，佐以大量產(chǎn)業(yè)車間范例，旨在使讀者學(xué)會不同的實驗設(shè)計的理論與方法。同時通過本書對范例的說明，了
本書是在教育部制定的教學(xué)大綱基礎(chǔ)上，參照同濟大學(xué)“概率論與數(shù)理統(tǒng)計”課程及教材建設(shè)的經(jīng)驗和成果，按照全國碩士研究生入學(xué)統(tǒng)一考試數(shù)學(xué)一的考試大綱要求，根據(jù)作者十多年的教學(xué)實踐經(jīng)驗編寫而成．全書共分八章，包括隨機事件與概率、隨機變量及其分布、多維隨機變量及其分布、隨機變量的數(shù)字特征、大數(shù)定律及中心極限定理、統(tǒng)計量和抽樣分布
相依混合隨機變量是現(xiàn)代概率統(tǒng)計中的重要概念,它具有非常直觀的實際應(yīng)用背景,如時間序列數(shù)據(jù)、空間數(shù)據(jù)、網(wǎng)格數(shù)據(jù)和高頻數(shù)據(jù)等都具有相依性,且呈現(xiàn)漸近獨立的特征.因此,近幾十年來一直都吸引了眾多學(xué)者的關(guān)注與研究,獲得了豐碩的研究成果.本書主要介紹混合隨機變量的基本理論,內(nèi)容包括混合隨機變量的定義與性質(zhì)、隨機過程的混合性質(zhì)、混
書單推薦
