本书从概率论和随机过程的发展历史出发，以随机过程的概率论基础、随机过程基本理论、随机过程的时域和频域分析原理等为主要内容。本书共7章。第1章介绍了随机过程的概率论基础；第2章介绍了随机过程的基本概念和理论；第3章介绍了平稳随机过程的功率谱；第4章介绍了随机过程与系统；第5章介绍了通信中的窄带随机过程；第6章介绍了离散时

本书提出一系列改进算法，包括基于改进距离相关系数的属性加权多项式朴素贝叶斯算法、类依赖属性加权算法及混合属性选择与加权算法，有效优化属性权重、提升分类精度并降低计算成本。同时，结合贝叶斯网络与神经网络，进一步增强模型精度与鲁棒性。

我们编写的《概率论与数理统计》教材有随机事件及概率、随机变量及其分布、多维随机变量及其概率、随机变量的数字特征、大数定律与中心极限定理、数理统计的基础知识、参数估计、假设检验等主要的八章课程内容外，还有“基于Python的概率与数理统计试验”部分内容以及各种概率统计分布的附表，每章配有知识思维导图，每节课后编有同步习题

本书通过对经典模型的详细分析，本书展示了这些理论在企业管理、供应链优化、金融投资以及公共政策制定中的广泛应用。书中不仅包含了理论推导和算法设计，还通过大量实际案例与读者分享了如何将这些科学工具应用于现实决策中，以提高效率和科学性。

本书主要内容包括：概述，统计检验，回归分析，回归试验设计，多因素全面正交试验，多因素部分正交试验，正交表的选用及表头设计，序贯试验设计，均匀试验设计，多指标试验数据处理，应用示例，稳健设计，应用软件，正交表，均匀表，t检验的临界值分布表，F检验的临界值分布表，临界相关系数表等。重点是：正交试验设计，回归分析与回归试验设

"本书依据高等院校概率统计课程的基本要求，并结合编者多年的教学经验整理而成。本书共八章，主要介绍概率论与数理统计的基本概念、基本理论和方法。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，大数定律与中心极限定理，数理统计的基本概念，参数估计，假设检验。书中对每章知识点进行了概括性

本书是根据高等院校经济管理本科专业的课程大纲和考研要求编写而成的。全书共8章，第1-5章是概率论部分主要介绍随机事件与概率、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以及大数定律与中心极限定理；第6-8章是数理统计部分，主要介绍数理统计的基本概念、参数估计以及假设检验.书中的例题和习题采用的是一些自然科

本书主要包括绪论,线性规划与单纯形法,对偶理论与灵敏度分析、运输问题.整数规划、目标规划,动态规划,图论及其应用,网络计划,决策分析,库存管理及其控制模拟等内容.这些内容是高等院校经济管理类专业本科生应具备的必要知识.作为教材,本书着重阐述运筹学基本思想、相关理论和应用方法,并增加思政元素部分,力求做到深入浅出、通俗易

本书是为高等学校非计算机类专业学生编写的大学计算机基础教学的教材。本书定位计算机通识教育，教学目标为培养学生计算思维和传授人工智能知识，提高学生科学修养、信息素养和计算机应用能力，为各学科与计算学科的交叉融合提供计算学科基础知识。面向问题求解，以“领域问题+计算”计算思维培养模式为主线，全面讲解问题求解的传统算法和人工

本书强调概率论与数理统计的应用性，主要包括概率与统计简介、描述统计学、概率论的基础、随机变量的概率分布与数字特征、几种常见的分布、统计量的分布、参数估计、假设检验和线性回归等内容。全书的主要理论仅假定读者具有一元微积分的数学基础，主要统计计算使用Excel软件完成，而一些理论上较深入的补充内容（如考研所需）作为网络资料