本书内容分为两部分：概率论和数理统计，概率论部分主要介绍随机事件、随机变量、概率分布、数字特征、大数定律及中心极限定理等基本概念和性质；数理统计部分主要介绍样本分布、参数估计、假设检验、方差分析与回归分析等统计方法。

本书以经济、管理、气象、医学、工业生产、金融等活动中产生的时间序列数据为对象，运用数学和统计学方法，进行时间序列的时域和频域分析。本书将理论分析与数据案例相结合，从传统经典时间序列模型到现代机器学习、深度学习、强化学习与时间序列数据融合，按由浅入深的方式编写而成。本书有配套PPT课件、教学大纲、案例数据、R代码等教学资

"本书涵盖概率论与统计学基础理论及应用实例，共九章，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、大数定律及中心极限定理、抽样分布、参数估计、假设检验、回归分析等内容。 每章配备知识点思维导图、学习目标和重难点，结合实际案例分析和微课视频讲解，强化理论与现实联结；配套数学实验及模型采用Python编写，培

本书通过大量简单直观的引例和示意图,全面介绍概率论与数理统计课程的各种概念和性质,理清知识点之间的逻辑关系。避免学生深陷大量枯燥深奥的数学记号。全书覆盖近五年(2019-2023年)的考研真题,充分展示近年来考研题目的真实难度和命题趋势,以及本书总结的、具有普适意义的解题思路的实战效果。

本书分为8章,各章首先概括主要内容和教学要求,继之进行例题选讲、常见错误类型分析、疑难问题解答,最后给出练习题、综合练习题及其参考答案与提示。

贝叶斯方法是一种计算假设概率的方法。该方法将未知模型或变量看成已知分布的随机变量，基于先验和后验概率对未知参数进行推断。古特蒙德·R.艾弗森以清晰的笔调介绍了贝叶斯方法，通过一些简单范例，讲解了如何运用贝叶斯理论及统计推论估计各种参数（包括比例、均值、相关性、回归和方差）。艾弗森提出贝叶斯方法的原理是基于

本书按照高等院校工科、理科及经管类专业概率论与数理统计课程的教学大纲，根据当前大多数高等院校学生的基础，吸收国内外同类教材的优点，结合多年的教学经验编写而成。本书通俗易懂，简明扼要，同时又不失完整性，全面、系统地讲解了概率论与数理统计的基础知识。全书共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、随

本书主要针对目前应用型本科院校人才培养目标编写而成，内容简洁明了，结构体系完整，涵盖了概率论的基本概念、一维和多维随机变量及其分布、随机变量的数字特征、数理统计的基础知识、参数估计、假设检验以及概统计之MATLAB.在学习难度上注重循序渐进，在数学思想和方法的讲解过程中注重与实际应用背景相结合，调应用能力的培养.每节末

本书是编者编写的《概率论与数理统计》的配套学习指导书，按主教材章节顺序编排，系统地介绍了概率论与数理统计的基本内容．主要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、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、方差分析和回归分析．本书通过对各章知识的梳理与典型例题的分析

本书基于部分线性变系数模型、函数型部分变系数混合模型、广义函数型部分变系数混合模型及广义函数型部分可加混合模型的非参数估计及变量选择问题展开了若干研究，所提出的估计方法和结论不仅丰富了函数型回归模型的理论知识，而且丰富了非参数统计的理论和方法，也为其在各个领域的应用奠定了基础。