本书概率论部分包括:随机事件与概率,随机变量及其分布,随机变量的数字特征,大数定律和中心极限定理。数理统计部分包括:统计学的基本概念,参数估计,假设检验,回归分析与相关分析,方差分析等,Excel在概率统计中的应用等。本书要求读者学习过高等数学和线性代数课程。
本书为中国科学技术大学数学类本科生的“概率论”教材,既保留了第二版中原有的基本内容:初等概率论、随机变量、随机向量、数字特征与特征函数、极限定理等,又根据国际通用表述习惯和教学需求调整了叙述方式和部分内容,增加了例题,使得主干脉络更清楚,枝叶更丰满.《BR》本书内容丰富,叙述严谨,深入浅出,既以生动浅显的方式说明了概率
本书主要介绍统计学中的回归分析方法基础以及在机器学习方向上的应用。介绍回归分析的数学基础的同时,以统计学和机器学习相结合的手段介绍回归分析领域在近年来取得的各种重要结果和突破。特别是在大数据背景下,回归分析的正则化问题的快速求解算法。本书在介绍基础知识的同时,也强调回归分析在实际中的应用,书中配有大量的案例及其R语言的
统计分析是经济分析的一种,是实现统计职能的重要手段。其主要目的是运用统计数据,抓住工作重点,针对社会关注的热点和难点进行分析判断,找出数据背后的逻辑,为决策服务。与其他经济分析或经济研究一样,撰写统计分析首先就要解决写什么的问题。点题实质上是指导研究。通过点题开展统计分析,发挥了独特而重要的作用。作者在统计部门工作多年
本书是为“概率论与数理统计”课程的学习而编写的指导性教材,本书总结归纳了“概率论与数理统计”课程的基本概念、基本理论与基本方法。通过对类型与数量众多的例题的解析,使读者能够较好地掌握概率论与数理统计的思想方法与解题技巧。本书对历年硕士研究生入学考试中概率统计部分的常考点及试题作了详细地分析。此外,本书每节后面还配备了常
本书讲解概率论的基础内容,包括组合分析、概率论公理、条件概率、离散型随机变量、连续型随机变量、随机变量的联合分布、期望的性质、极限定理和模拟等,内容丰富,通俗易懂,并配有丰富的例子和大量习题,涉及物理学、生物学、化学、遗传学、博弈论、经济学等多方面的应用,极具启发性。
本书分为概率论和数理统计两部分,共9章.第1~5章讲述概率论的基本内容;第6~9章讲述数理统计的基本内容,同时各章章末讲述了部分与概率统计相关的一些数学建模.各章后附有习题,有助于读者对基本内容进一步理解和深化.
本书主要研究删失分位数回归模型的统计推断问题.全书共6章.第1章对删失数据进行概述,并介绍删失分位数回归模型的相关理论.第2章针对删失一般线性分位数回归模型的参数估计方法进行介绍,主要考虑在响应变量删失和协变量删失两种不同情况下,对删失数据的填补方法,并进行数值模拟和实例数据的分析.第3章考虑删失部分线性模型和删失部分
本书将新工科理念与国际化深度融合,借鉴国内外优秀教材的特点,并结合山东大学数学团队多年的教学经验编写完成。本书共8章,包括随机事件与概率、随机变量及其分布、多维随机变量及其分布、数字特征与极限定理、统计量及其分布、参数估计、假设检验、MATLAB在概率论与数理统计中的应用。每节题型采用分层模式,每章总复习题均选编自历年
《概率论与数理统计》旨在满足各水平层次学生学习概率统计及自学深造的目标需求,并结合专业特点,适当介绍了概率论与数理统计相关的经济学知识和应用实例。《概率论与数理统计》共8章,内容包括随机事件与概率、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、大数定律与中心极限定理、随机样本及其抽样分布、参数估计和假设检