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)計量和抽樣分布、參數(shù)估計、假設(shè)檢驗。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分析分為幾個大的專題，稱為篇；將每個大的專題再細(xì)分為章。每章先舉一個具體數(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，理論與實踐結(jié)合，重在實踐。以數(shù)據(jù)復(fù)雜程度分類，將Mate分析分成幾個大的專題，稱為篇，然后每個大的專

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)計的基本概念、參數(shù)估計、假設(shè)檢驗、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，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)、動態(tài)和時間貝葉斯網(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、二階矩過程時域分析、寬平穩(wěn)過程的譜分析、高斯過程、離散時間馬爾可夫過程、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、假設(shè)檢驗等。

多元統(tǒng)計分析起源于醫(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)計分析的開端；20世紀(jì)30年代，費希爾（Fisher）、霍特林（Hotelling）、許寶碌等奠定了多元統(tǒng)計分析的理論基礎(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，但由于計算復(fù)

本書共八章，內(nèi)容包括：隨機(jī)事件及其概率、一維隨機(jī)變量及其分布、二維隨機(jī)變量及其分布、數(shù)字特征、大數(shù)定律和中心極限定理、數(shù)理統(tǒng)計的基本概念、參數(shù)估計、假設(shè)檢驗。

本書全面地講述了時頻域方法理論。在第1版的基礎(chǔ)上增加了不少新的內(nèi)容，大量的實例結(jié)合統(tǒng)計軟件的應(yīng)用，使本書的實用性更強(qiáng)。延續(xù)了第1版的風(fēng)格，包括分類時間序列分析、譜包絡(luò)、多元譜方法、長記憶序列、非線性模型、縱向數(shù)據(jù)分析、重抽樣技巧、Garch模型、隨機(jī)波動性模型、小波和MonteCarloMarkov鏈積分方法最近發(fā)展比

本書主要討論隨機(jī)過程的基礎(chǔ)理論和應(yīng)用方法，包括概率論基礎(chǔ)，隨機(jī)過程基礎(chǔ)，泊松過程及其推廣，馬爾可夫過程，二階矩過程及其均方分析，平穩(wěn)過程，以及高階統(tǒng)計量與非平穩(wěn)過程等7章內(nèi)容。