本書分為三大部分，共計14章，主要內(nèi)容包括：探索性數(shù)據(jù)分析入門、概率論基礎(chǔ)、推斷統(tǒng)計基礎(chǔ)、相關(guān)性和回歸、數(shù)據(jù)分析棧、R中的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、使用R進(jìn)行數(shù)據(jù)處理與可視化、使用R進(jìn)行數(shù)據(jù)分析、Python中的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、使用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析等。

本書歸納了計數(shù)一次、二次和多次抽樣檢驗的理論與方法，在計量抽樣檢驗中，除單側(cè)限外，本書主要介紹了作者多年獨創(chuàng)的雙側(cè)限，包括方差已知和未知兩種情形。全書以概率統(tǒng)計為工具，將抽樣檢驗的基本原理、方案設(shè)計和應(yīng)用示例按梯度依次展開，使讀者在通曉原理的基礎(chǔ)上，準(zhǔn)確地把握方法，科學(xué)地選擇抽樣方案。本書可供大中型企業(yè)質(zhì)檢處的技術(shù)管理

本習(xí)題冊是根據(jù)國家教育部審定的高等工科院校的本科非數(shù)學(xué)專業(yè)的教學(xué)要求，并按照同濟(jì)大學(xué)數(shù)學(xué)科學(xué)學(xué)院最新編寫的《概率論與數(shù)理統(tǒng)計》的章節(jié)順序，以方便學(xué)生課后鞏固基本概念和掌握基本解題方法為主要目的而編寫的配套練習(xí)冊。全書共分八章，分別為隨機事件與概率、離散型隨機變量、連續(xù)型隨機變量、隨機向量、大數(shù)定律和中心極限定理、統(tǒng)計量

本教材以基礎(chǔ)、應(yīng)用、實踐、創(chuàng)新的教學(xué)體系為框架，通過豐富的案例教學(xué)、基于Python進(jìn)行實踐操練，使讀者更加容易理解基本理論，增加直觀性、趣味性及應(yīng)用性，提高讀者解決實際問題的能力。本教材主要內(nèi)容包括事件與概率、條件概率、一維隨機變量及其、多維隨機變量及其分布、隨機變量函數(shù)的分布、數(shù)字特征、大數(shù)定律與中心極限定理、數(shù)理

本書是模式識別和場景分析領(lǐng)域奠基性的經(jīng)典名著。在第2版中，除了保留了第1版中關(guān)于統(tǒng)計模式識別和結(jié)構(gòu)模式識別的主要內(nèi)容以外，讀者將會發(fā)現(xiàn)新增了許多近25年來的新理論和新方法，其中包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、機器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、進(jìn)化計算、不變量理論、隱馬爾可夫模型、統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論和支持向量機等。作者還為未來25年的模式識別的發(fā)展指明了方向

本書分為14個章節(jié)，內(nèi)容分別為緒論、GWO算法概述、反向?qū)W習(xí)和差分變異的GWO算法、隨機反向?qū)W習(xí)和MEPD的強化等級制度的GWO算法、趨優(yōu)反向?qū)W習(xí)和隨機反向空置算子的GWO算法、混合差分進(jìn)化的GWO算法、基于DE全局最優(yōu)和隨機學(xué)習(xí)的GWO算法、混合鯨魚優(yōu)化的GWO算法、精簡差分?jǐn)_動GWO算法與均值榜樣學(xué)習(xí)PSO算法的混

概率論與數(shù)理統(tǒng)計是研究隨機現(xiàn)象及其統(tǒng)計規(guī)律性的學(xué)科，是高等學(xué)校各專業(yè)開設(shè)的基礎(chǔ)學(xué)科。本書系統(tǒng)地介紹了概率論與數(shù)理統(tǒng)計的概念、方法、理論及應(yīng)用。本教材的第一部分概率論部分，主要是對隨機現(xiàn)象統(tǒng)計規(guī)律演繹的研究，內(nèi)容包括：第一章隨機事件與概率，第二章隨機變量及其分布，第三章多維隨機變量及其分布，第四章隨機變量的數(shù)字特征，第五

本書系統(tǒng)地介紹集合論、近世代數(shù)、點集拓?fù)�、泛函分析、Fourier分析、分布理論、微分幾何等近代應(yīng)用數(shù)學(xué)的基本內(nèi)容，及其在自然科學(xué)領(lǐng)域中的應(yīng)用。書中強調(diào)對近代數(shù)學(xué)基本概念的理解、對重要論證方法的思路分析，以培養(yǎng)讀者掌握并應(yīng)用近代應(yīng)用數(shù)學(xué)工具解決本專業(yè)的實際問題。20世紀(jì)初期至今的百余年中，數(shù)學(xué)科學(xué)與自然科學(xué)諸領(lǐng)域相輔相

本書介紹了概率論與數(shù)理統(tǒng)計的基本概念、理論和方法。本書主要分為兩個部分：第一部分為概率論，內(nèi)容包括隨機事件和概率，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)定律與中心極限定理；第二部分為數(shù)理統(tǒng)計，內(nèi)容包括抽樣分布，參數(shù)估計和假設(shè)檢驗。同時，書中教學(xué)例題的配備注重了學(xué)習(xí)難度的循序漸進(jìn)，并分節(jié)選編了題

本書以幾類隨機系統(tǒng)為研究對象，對數(shù)值方法的穩(wěn)定性和系統(tǒng)的穩(wěn)定性進(jìn)行了分析，主要研究了一類半線性隨機比例微分方程的均方穩(wěn)定性問題，并證明了此條件下指數(shù)Euler方法對任意非零步長可以保持均方穩(wěn)定性。進(jìn)一步對一類Poisson白噪聲激勵下隨機延遲微分方程的穩(wěn)定性進(jìn)行研究，獲得了穩(wěn)定性的充分條件。并進(jìn)行了相應(yīng)的數(shù)值分析。隨后