本書介紹了概率論與數(shù)理統(tǒng)計的基本概念、理論和方法。本書主要分為兩個部分：第一部分為概率論，內(nèi)容包括隨機事件和概率，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)定律與中心極限定理；第二部分為數(shù)理統(tǒng)計，內(nèi)容包括抽樣分布，參數(shù)估計和假設(shè)檢驗。同時，書中教學例題的配備注重了學習難度的循序漸進，并分節(jié)選編了題

本書教你如何從基于時間的數(shù)據(jù)(如日志、客戶分析和其他事件流)中獲得即時、有意義的預(yù)測。在這本通俗易懂的書中，作者通過帶有注釋的Python代碼全面演示了用于時間序列預(yù)測的統(tǒng)計和深度學習方法。全書分為四部分：第一部分介紹時間序列預(yù)測的概念；第二部分介紹使用統(tǒng)計模型進行預(yù)測；第三部分介紹使用深度學習進行大規(guī)模預(yù)測；第四部分

本書根據(jù)編者多年主講概率論與數(shù)理統(tǒng)計課程的教學經(jīng)驗和現(xiàn)階段大學生的基本學情，并參照該課程的教學基本要求編寫。全書共分八章，主要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)定律與中心極限定理、統(tǒng)計量及其分布、參數(shù)估計和假設(shè)檢驗。本書注意基本概念和基礎(chǔ)理論，特別注意基礎(chǔ)知識間的內(nèi)在聯(lián)

本書介紹統(tǒng)計分析的Logistic回歸模型，以及擴充模型，包括Logistic回歸搭配ROC曲線，多項Logistic回歸等，通過例題分析，結(jié)合計算機統(tǒng)計軟件的應(yīng)用，詳細闡述該模型原理與應(yīng)用。

本教材共九章，第一章至第五章為概率論部分，以研究隨機現(xiàn)象的統(tǒng)計規(guī)律性為主線，為讀者提供了必要的理論基礎(chǔ)。第六章至八章為數(shù)理統(tǒng)計部分，主要介紹了數(shù)理統(tǒng)計的基本概念、常用分布、抽樣分布定理、參數(shù)估計與假設(shè)檢驗。第九章是Excel在概率統(tǒng)計中的應(yīng)用，現(xiàn)在的科學發(fā)展已經(jīng)越來越離不開計算機的應(yīng)用，而數(shù)理統(tǒng)計是基于數(shù)據(jù)的收集、整理

本教材主要介紹了隨機過程的預(yù)備知識、離散時間馬氏鏈、可數(shù)狀態(tài)馬氏鏈、泊松過程、連續(xù)時間馬氏鏈、更新過程、布朗運動等內(nèi)容。為適應(yīng)應(yīng)用型本科財經(jīng)類相關(guān)專業(yè)突出技能與應(yīng)用的要求，本書在介紹隨機過程基礎(chǔ)理論的前提下，著重使用圖表等多種形式，形象地展示課程的脈絡(luò)。在介紹部分難以理解的知識點時，本書附有相關(guān)的Matlab及Pyth

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)方法是當前研究的熱點之一。本書以深度學習和多視圖學習為理論基礎(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習方法與技術(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習解決方案，以期為序列數(shù)據(jù)分析、多視圖學習領(lǐng)域的研究及應(yīng)用提供參考。

本書將概率論和統(tǒng)計推斷融合在一起，用新的觀點生動地描述了概率論在物理學、數(shù)學經(jīng)濟學、化學和生物學等領(lǐng)域中的廣泛應(yīng)用，特別闡述了貝葉斯理論的豐富應(yīng)用，彌補了其他概率論和統(tǒng)計學教材的不足，全書分為兩部分：第一部分包括10章，講解抽樣理論、假設(shè)檢驗、參數(shù)估計等概率論的原理及其初級應(yīng)用；第二部分包括12章，講解概率論的高級應(yīng)用

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