本書介紹了試驗設計與數(shù)據(jù)分析的常用方法，及其在專業(yè)學習、科學試驗和工業(yè)生產(chǎn)中的實際應用。全書共分為10章，其中第1章為概述；第2章為與理化數(shù)據(jù)分析相關的Excel基礎操作；第3-6章為試驗數(shù)據(jù)的誤差分析、圖表制作方法、方差分析和回歸分析；第7-9章介紹了正交設計、均勻設計和優(yōu)選方法；第10章是綜合實訓練習，方便學習者檢

本書共分八章，主要內(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)定律和中心極限定理；數(shù)理統(tǒng)計的基本概念；參數(shù)估計。

本書強調(diào)適當?shù)慕y(tǒng)計學習數(shù)據(jù)分析以綜合方式依賴于健全的數(shù)據(jù)收集、智能數(shù)據(jù)管理、適當?shù)慕y(tǒng)計程序和對結(jié)果的可理解的解釋。監(jiān)督學習可被統(tǒng)一視為回歸分析的一種形式。通過大量實際應用及其相關的R代碼來說明關鍵概念和過程，著眼于實際意義。

《隨機分析與控制簡明教程》介紹隨機分析及隨機控制的基本理論與方法.第1章介紹布朗運動與鞅,涵蓋定義、停時定理、Doob不等式、下鞅的Doob-Meyer分解定理、Meyer過程等內(nèi)容;第2章介紹隨機積分、It.公式、鞅表示定理,以及測度變換的Girsanov定理.第3章介紹隨機微分方程基礎:解的存在唯一性、解對系數(shù)的連

本書系統(tǒng)地介紹了多元統(tǒng)計分析中的經(jīng)典理論和方法，重點講解了多元正態(tài)總體的參數(shù)估計和假設檢驗、聚類分析、判別分析、主成分分析、因子分析、對應分析、典型相關分析。本書力求以統(tǒng)計思想為主線，以SPSS軟件為工具，深入淺出地介紹各種多元統(tǒng)計方法的理論和應用，以大量實際問題為背景，介紹多元統(tǒng)計分析的基本概念和方法，具有很強的實用

本書根據(jù)高等學校非數(shù)學類專業(yè)“概率論與數(shù)理統(tǒng)計”課程的教學要求和教學大綱，將新工科理念與國際化深度融合，借鑒國內(nèi)外優(yōu)秀教材的特點，結(jié)合山東大學數(shù)學團隊多年的教學經(jīng)驗編寫完成.本書共8章，包括隨機事件與概率、隨機變量及其分布、多維隨機變量及其分布、數(shù)字特征與極限定理、統(tǒng)計量及其分布、參數(shù)估計、假設檢驗、概率論與數(shù)理統(tǒng)計在

試驗設計是近代科學發(fā)展的重要基礎理論之一。它研究不同條件下各種試驗的*優(yōu)設計準則、構(gòu)造和分析的理論與方法。為適應現(xiàn)代試驗的需要，作者于2006年開始建立了一個新的*優(yōu)因子分析設計理論，包括*優(yōu)性準則、*優(yōu)設計構(gòu)造，以及他們在各種不同設計類中的推廣。《*優(yōu)因析設計理論（英）》*先給出近代試驗設計，主要是多因子試驗設計的基

本書在簡要介紹概率論知識的基礎上，著重介紹常用的數(shù)理統(tǒng)計方法和隨機過程模型，其中數(shù)理統(tǒng)計部分包含數(shù)理統(tǒng)計的基本概念、參數(shù)估計、假設檢驗、方差分析與正交試驗設計、回歸分析等；隨機過程部分包含隨機過程的基本概念、泊松過程、高斯過程與隨機微分方程、馬爾可夫鏈等。這些內(nèi)容可為解決自然科學、工程技術、社會科學等領域的復雜隨機問題

貝葉斯是當前人工智能的重要基礎之一。目前市面上有關貝葉斯的書籍，大多是從工科角度去闡述貝葉斯定理的推導和應用，因此運用了非常多的煩瑣公式、定理和推導。而貝葉斯應用卻是非常廣泛的，絕不僅僅是機器學習的一個工具，還可以上升到一套科學思維方法論。本書主要以貝葉斯為核心，講授了一些重要的思維方式，包括概率思維、最大似然估計、貝

本書是高等院校概率論課程的教材,是北京大學數(shù)學教學系列叢書"《概率論》的第二版。全書共分六章，內(nèi)容包括：古典概型和概率空間、隨機變量和概率分布、隨機向量及其概率分布、數(shù)學期望和方差、特征函數(shù)和概率極限定理、隨機過程簡介。每小節(jié)配有練習題，每章配有總習題，書末附有習題答案或提示，供讀者參考。本書對概率論的基本內(nèi)容做了系統(tǒng)