本書共11章,內(nèi)容包括隨機(jī)事件及其概率、隨機(jī)變量及其分布、隨機(jī)向量、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)計的基本知識、參數(shù)估計、假設(shè)檢驗、方差分析與回歸分析、Matlab軟件應(yīng)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(xí)題,書末附有習(xí)題選解與提示,并提供預(yù)備知識及6種附表以備查用。本書的編寫始終以

本書的內(nèi)容按當(dāng)前理工院校同名課程體系展開，涵蓋概率論和數(shù)理統(tǒng)計的主要課題。全書共分為8章：前4章系統(tǒng)介紹概率論的課題，內(nèi)容包括隨機(jī)事件及其概率、隨機(jī)變量及其分布、隨機(jī)向量、隨機(jī)變量的數(shù)字特征，為后4章討論進(jìn)行統(tǒng)計推斷的數(shù)理統(tǒng)計方法構(gòu)建一個明晰且嚴(yán)格的語境。后4章的數(shù)理統(tǒng)計內(nèi)容包括數(shù)理統(tǒng)計的基本概念、參數(shù)估計、假設(shè)檢驗、

本書篇幅有限，即便在現(xiàn)有篇幅的基礎(chǔ)上擴(kuò)充10倍，也很難涵蓋模式識別與計算機(jī)視覺領(lǐng)域的全面發(fā)展情況，這一點毋庸置疑。不同于期刊、特刊，本書涵蓋的內(nèi)容為模式識別與計算機(jī)視覺在理論和應(yīng)用方面的關(guān)鍵成果。本書共有6版，這6版書概括了該領(lǐng)域近三十年的發(fā)展，通過它們，讀者可以更好地了解這個不斷更迭的領(lǐng)域。在信息研究基金會的資助下，

本書主要介紹了求解數(shù)值問題的經(jīng)典算法的算法原理及其Maple實現(xiàn)，偏重于算法的實現(xiàn)，強調(diào)例題的分析和算法的應(yīng)用。內(nèi)容包括：線性方程組的直接解法和迭代解法，插值和函數(shù)逼近，數(shù)值積分，數(shù)值優(yōu)化，矩陣的特征值問題，解非線性方程和方程組的數(shù)值方法，常微分方程和偏微分方程的數(shù)值解法。

本書主要內(nèi)容包括概率論的基本概念、一維隨機(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、數(shù)理統(tǒng)計的基本概念、參數(shù)估計、假設(shè)檢驗和回歸分析。每章附章節(jié)思維導(dǎo)圖，數(shù)學(xué)實驗和軟件求解。本書適合應(yīng)用型本科理工類，經(jīng)管類和其它非數(shù)學(xué)專業(yè)教學(xué)用書，也可以作為工程技術(shù)人員的參考書。

時間序列分析是概率統(tǒng)計學(xué)科中應(yīng)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(jīng)濟(jì)、氣象、水文、信號處理、工程技術(shù)等眾多領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)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(yù)測方法以及實踐應(yīng)用，目的是使讀者掌握時間序列分析的基本理論、建模和預(yù)測的方法

本書基于回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)ESN研究時間序列分類和預(yù)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(yù)測方法；第四，研究了基于組合ESN的時間序列預(yù)測方法；第五，設(shè)計了基于小波ESN的旅游需求預(yù)測模型；第六，構(gòu)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(xué)方法論的一個重要組成部分，本書主要介紹若干經(jīng)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(jīng)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(gòu)造、理論性質(zhì)和應(yīng)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

本書的主要內(nèi)容是概率論和統(tǒng)計學(xué)，包括隨機(jī)事件和概率、隨機(jī)變量及其分布、數(shù)字特征和大數(shù)定律、統(tǒng)計學(xué)概論、統(tǒng)計資料的搜集與整理、統(tǒng)計資料分析所需要的基本指標(biāo)和統(tǒng)計資料分析方法共7個模塊。每個任務(wù)后配有能力訓(xùn)練，可幫助學(xué)生及時鞏固所學(xué)知識，同時配有拓展延伸閱讀材料，通過數(shù)學(xué)文化、時事案例等內(nèi)容的滲透，落實立德樹人的根本目的。

新聞媒體經(jīng)常報道嘩眾取寵的數(shù)據(jù)，它們既不真，也不假。牛津大學(xué)首席經(jīng)濟(jì)學(xué)家與知名記者聯(lián)手出擊，通過日常生活中妙趣橫生的故事和數(shù)字常識，拆穿統(tǒng)計學(xué)常用的唬人伎倆；利用普通人所具備的常識、經(jīng)驗與能力，還原事件的真相，使讀者在輕松愉快的閱讀中直搗數(shù)字的核心與背后的意義，練就一生受用的數(shù)字透視力。