全書共分6章:基本概念、點(diǎn)估計(jì)、假設(shè)檢驗(yàn)、區(qū)間估計(jì)、統(tǒng)計(jì)決策理論與Bayes分析、統(tǒng)計(jì)計(jì)算方法,書中含有豐富的例子,著力說明統(tǒng)計(jì)思想和統(tǒng)計(jì)應(yīng)用,書中還配置了足夠的習(xí)題,可使讀者得到各種基本訓(xùn)練。讀完本書即可進(jìn)入數(shù)理統(tǒng)計(jì)各分支的學(xué)習(xí)與研究。 《高等數(shù)理統(tǒng)計(jì)(第三版)》可作為數(shù)學(xué)專業(yè)、統(tǒng)計(jì)專業(yè)研究生的教學(xué)用書和統(tǒng)計(jì)工作者的
時(shí)間序列在現(xiàn)代生活中無處不在,它也是數(shù)據(jù)分析的重要對(duì)象。本書介紹時(shí)間序列分析的實(shí)用技巧,展示如何結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)方法和傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)方法來分析各類時(shí)間序列數(shù)據(jù),并提供Python示例和R示例。本書共有17章,首先概覽時(shí)間序列分析的歷史,然后介紹數(shù)據(jù)的獲取、清洗、模擬和存儲(chǔ),接著關(guān)注可用于時(shí)間序列分析的建模技術(shù),最后探討時(shí)間序列
本書介紹近些年來關(guān)于馬爾可夫鏈的統(tǒng)計(jì)推斷的一些研究新結(jié)果:可逆馬爾可夫鏈和不可逆平穩(wěn)D-馬爾可夫鏈統(tǒng)計(jì)計(jì)算理論,使用的方法是我們建立的馬爾可夫鏈反演法。第1章介紹本書需要的一些預(yù)備知識(shí)。第2章介紹馬爾可夫鏈的擊中分布和禁忌速率,主要是擊中分布的微分性質(zhì)、矩性質(zhì)及對(duì)稱函數(shù)性質(zhì)有關(guān)的約束方程,以及馬爾可夫鏈反演法。第3章和
全書共八章,即隨機(jī)事件與概率、隨機(jī)變量及其分布、二維隨機(jī)變量及其分布、隨機(jī)變量的數(shù)字特征、大數(shù)定律及中心極限定理、統(tǒng)計(jì)量和抽樣分布、參數(shù)估計(jì)、假設(shè)檢驗(yàn)。每章均配有習(xí)題和單元測試,書后附有習(xí)題參考答案。
以數(shù)據(jù)復(fù)雜程度分類,將Meta分析分為幾個(gè)大的專題,稱為篇;將每個(gè)大的專題再細(xì)分為章。每章先舉一個(gè)具體數(shù)據(jù),接著介紹適用于數(shù)據(jù)Mate分析的模型,給出R軟件實(shí)現(xiàn)過程和結(jié)果解讀。以問題為導(dǎo)向,以數(shù)據(jù)為綱,以模型和方法為目,理論與實(shí)踐結(jié)合,重在實(shí)踐。以數(shù)據(jù)復(fù)雜程度分類,將Mate分析分成幾個(gè)大的專題,稱為篇,然后每個(gè)大的專
本書主要內(nèi)容包括:概率論的基本概念、隨機(jī)變量、多維隨機(jī)變量、隨機(jī)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(jì)的基本概念、參數(shù)估計(jì)、假設(shè)檢驗(yàn)、方差分析、回歸分析,共十章。主要內(nèi)容包括:樣本空間與隨機(jī)事件、概率與古典概型等。
內(nèi)容介紹 本書從工程的角度概述了概率圖模型(PGMs)。書本涵蓋了PGMs每種主要類別的基礎(chǔ)知識(shí),包括表示、推理和學(xué)習(xí)原則,并回顧了每種類型的模型在現(xiàn)實(shí)世界中的應(yīng)用。這些應(yīng)用來自廣泛的學(xué)科,突出了貝葉斯分類器、隱馬爾可夫模型、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、動(dòng)態(tài)和時(shí)間貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、馬爾可夫隨機(jī)場、影響圖和馬爾可夫決策過程的許多用途。本書特
本書介紹概率論與隨機(jī)過程的基本概念、基本方法及其運(yùn)用.全書包括事件與概率、隨機(jī)變量(一元與多元)及其分布、概率論極限理論、隨機(jī)過程引言、二階矩過程時(shí)域分析、寬平穩(wěn)過程的譜分析、高斯過程、離散時(shí)間馬爾可夫過程、泊松過程等內(nèi)容.全書共分為10章,含例題147道,習(xí)題223題及參考解答.
本書包括國內(nèi)八所世界一流大學(xué)建設(shè)高校2020年和2021年的16套概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)期末真題試卷及解析,以及2套全國碩士研究生招生考試概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)真題試卷及解析。 試卷內(nèi)容涵蓋:概率論的基本概念、隨機(jī)變量及其分布、多維隨機(jī)變量及其分布、隨機(jī)變量的數(shù)字特征、大數(shù)定律及中心極限定理、樣本及抽樣分布、參數(shù)估計(jì)、假設(shè)檢驗(yàn)等。
多元統(tǒng)計(jì)分析起源于醫(yī)學(xué)和心理學(xué)。1928年Wishert發(fā)表論文《多元正態(tài)總體樣本協(xié)方差陣的精確分布》,是多元統(tǒng)計(jì)分析的開端;20世紀(jì)30年代,費(fèi)希爾(Fisher)、霍特林(Hotelling)、許寶碌等奠定了多元統(tǒng)計(jì)分析的理論基礎(chǔ);20世紀(jì)40年代,這一分析方法在心理學(xué)、教育學(xué)、生物學(xué)等方面有不少應(yīng)用,但由于計(jì)算復(fù)