本書是科學出版社“十四五”普通高等教育本科規(guī)劃教材，系統(tǒng)地介紹貝葉斯統(tǒng)計的概念、方法和實踐案例，旨在培養(yǎng)學生的貝葉斯統(tǒng)計思維和統(tǒng)計建模能力，以及將理論知識運用于實踐的能力。本書結合豐富的實際案例和計算機實驗，幫助學生深入理解貝葉斯統(tǒng)計的原理，并強調(diào)貝葉斯統(tǒng)計在不同領域中的應用價值。本書共九章，涵蓋貝葉斯統(tǒng)計的基礎知識和

本書前四章取材于1987年Stroock在麻省理工學院的演講。它們構成了對大偏差理論基本思想的介紹，并為具有較強分析和概率論背景的高年級研究生提供了一個學期的課程基礎。最后兩章介紹了各種不一致的結果(第5章)，并概述了允許測試和比較前幾章中使用的技術的分析方法(第6章)。本書適合對大偏差感興趣的研究生和數(shù)學研究人員閱讀

本書是以教育部高等學校大學數(shù)學課程教學指導委員會制定的“大學數(shù)學課程教學基本要求”為指導，結合應用型本科院校數(shù)學教學的特點編寫而成。全書結構嚴謹、理論系統(tǒng)、舉例豐富、實用性強。全書以通俗易懂的語言，系統(tǒng)地講解了隨機事件及其概率、隨機變量及其分布、多維隨機變量及其分布、隨機變量的數(shù)字特征、大數(shù)定律及中心極限定理、數(shù)理統(tǒng)計

本書根據(jù)教育部高等學校大學數(shù)學課程教學指導委員會制定的“大學數(shù)學課程教學基本要求”，并參考教育部考試中心制定的“全國碩士研究生招生考試數(shù)學考試大綱”，在2020年第二版的基礎上修訂而成。全書內(nèi)容包括隨機事件及其概率、隨機變量的分布及其數(shù)字特征、多維隨機向量的分布及其數(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、

教材，本書分上、下兩篇，各包括5個章節(jié)，共計10章。上篇為R語言基礎，目的是介紹R語言在傳統(tǒng)低元數(shù)據(jù)中的統(tǒng)計分析和可視化應用。下篇著重介紹R語言在多元統(tǒng)計中的應用。本書以統(tǒng)計學的慣用邏輯順序，系統(tǒng)而全面地介紹R語言的使用方法。無論是對于R語言初學者還是具有一定編程經(jīng)驗的讀者，本書都能提供深入淺出的指引和詳細的實例說明，

本書共分為9章，首先介紹了R軟件中處理時間序列數(shù)據(jù)的方法以及如何進行時間序列數(shù)據(jù)的可視化，然后介紹了ARIMA模型及其相關擴展形式的原理、建模方法和應用，以及GARCH模型、VAR模型、VARX模型等，最后介紹了基于機器學習的時間序列預測方法、混沌時間序列的概念與特性，并提供了2個綜合案例分析。

本書主要介紹了數(shù)據(jù)分析的基礎知識和實操過程。全書共7個單元，第1單元為數(shù)據(jù)分析概述，第2-6單元以MicrosoftExcel2019軟件為例，從數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)分析常用函數(shù)、數(shù)據(jù)加工與處理、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)展示等方面切入，結合具體的案例進行數(shù)據(jù)剖析；第7單元將理論與實踐結合，以某新零售企業(yè)的銷售數(shù)據(jù)為例，展現(xiàn)了數(shù)據(jù)分析完

本書內(nèi)容包括概率論、數(shù)理統(tǒng)計和R語言初步知識等。

本書針對概率論與數(shù)理統(tǒng)計實踐課程設計了概率統(tǒng)計基礎實驗、應用案例分析、演示驗證實驗，編撰了典型應用案例。本書注重內(nèi)容的知識性、啟發(fā)性、可探索性和素材新穎性，實驗基于MATLAB平臺和GeoGebra平臺開展，附有所有實驗程序、案例求解程序和演示驗證實驗GGB腳本程序文件，可通過掃描二維碼獲取。

本書內(nèi)容涵蓋了概率論的基礎知識，如隨機事件及其概率、隨機變量及其分布，深入淺出地解析了各類常見分布的特點及其應用背景；同時，本書也對多維隨機變量及其分布進行了詳盡的介紹，使讀者能夠深刻理解隨機現(xiàn)象的內(nèi)在聯(lián)系。本書不僅注重理論知識的傳授，還強調(diào)了理論與實踐相結合的重要性，幫助學生更好地把握隨機變量的本質(zhì)屬性及其在實際問題