本书章节安排与“概率论与数理统计”普通教科书中的章节安排基本平行.书中每章的各节有内容要点与评注、典型例题以及习题.各章都设有专题讨论，每个专题以典型例题解析的方式阐述了围绕该专题的解题方法与技巧.每章末附有单元练习题，是在前各专题的引领下，对知识点融会贯通、综合运用的体现，它包含客观题和主观题，客观题的设置意在考查对

本书是结合工科数学教材《概率论与数理统计》编写的同步训练，共8章，主要内容包括：概率论的基本概念、随机变量及其分布、多维随机变量及其分布、随机变量的数字特征、大数定律及中心极限定理、样本及抽样分布、参数估计、假设检验等内容的配套习题以及详细解答.每章分为小节习题和自测题两大部分.附录1为2016—2023年全国硕士研究

这是一本写给对概率统计及应用有兴趣的非专业读者的书，目的是帮助他们理解高科技发展中概率统计等概念的意义。本书写作中以悖论、谬误、以及一些饶有趣味的数学案例作先导，引起读者的兴趣和思考，在解答问题的过程中讲述概率论中的基本知识和原理，及其在物理学、信息论、网络、人工智能等技术中的应用。书中介绍的著名趣味概率问题包括高尔顿

所有应用学科都有一个共同特点：实践性。所有科技工作者都有一个共同目标：寻找事物的本质和变化规律。在科学研究中发现新规律、在实际生产中探索新工艺、在产品开发中寻求最佳决策等，试验是一项重要的实践活动。试验会产生大量的数据，如何利用数据洞悉事物的本质，如何构建合适的模型刻画事物的发展规律，这就是本书要叙述的主要内容。《试验

本书依据大学本科非数学专业《概率论与数理统计》教学大纲要求，结合农林类院校专业特点编写，全书共9章，内容包括概率论基本概念，一维随机变量及其分布，多维随机变量及其分布，随机变量的数字特征，大数定律及中心极限定理，数理统计中的基本概念，参数估计，假设检验以及R语言简介等。各章选配了适量习题，并在书后附有习题参考答案。书后

本书是一本研究应用数理统计的理论著作，主要内容包括以下方面：概率论基础、抽样与抽样分布、参数估计、假设检验、回归分析、方差分析和正交试验设计、多元统计应用等。全书通过问题的引入、描述和分析，阐明数理统计方法的基本思想及其在不同领域的实际应用。全书内容简明扼要，清晰易懂。除基本教学内容外，本书突出了数理统计教育的探索性和

在本书中，斯米尔诺夫研究了秩数为k=λn(λ为常数，0<λ<1)的中间项，他找到了该项的分布律的渐近正则性的宽广条件.本书共分两章，主要包括中间项序列，具有固定名次的边项的序列.本书适合大学师生及数学爱好者参考使用.

"本书全面系统地阐明了现代多元复杂数据分析理论与方法，反映该专业国际前沿研究状况。内容包括多元数据可视化方法、矩阵代数、多元分析基本工具、多元统计分布、多元正态分布理论、多元似然方法、多元统计假设检验、多元数据因子降维技术、主成分分析、因子分析、聚类分析、判别分析、对应分析、典型相关分析、多维标度分析、联合分析以及高维

本书内容包括选题背景；与平台推荐和评论系统相关的已有研究成果；基于多模态数据的推荐算法设计；评论系统中用户生成图像对后续消费者决策所产生的影响；未来发展趋势。

本书分为8章，内容包括时间序列分析的基础知识、时间序列预测的常用方法，以及神经网络在时间序列预测中的应用；时间序列异常检测算法的技术与框架，如何识别异常的时间点及多种异常检测方法；时间序列的相似性度量方法、聚类算法；多维时间序列在广告分析和业务运维领域的应用，利用OLAP技术对多维时间序列进行有效处理，通过根因分析技术