本書以普通高等學校非數(shù)學專業(yè)概率論與數(shù)理統(tǒng)計課程的教學基本要求為依據(jù)，參考國內(nèi)優(yōu)秀教材，融入編者多年來在課程教學過程中積累的教學經(jīng)驗編寫而成。本書內(nèi)容由兩大部分組成。第一部分包括：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)定律與中心極限定理；第二部分包括：數(shù)理統(tǒng)計的基本概念、參數(shù)

本書以運籌學課程主體知識為主線，以清華大學出版社出版，運籌學編寫組編寫的第四版《運籌學》為主要參考教材，同時參考胡運權老師編寫的第五版《運籌學》、熊偉老師編寫的《運籌學》、韓伯棠老師編寫的《管理運籌學》等多本國內(nèi)經(jīng)典教材，對運籌學16章的知識進行深度全面的梳理，力求用通俗易懂、言簡意賅的語言幫助考生透徹理解知識點。另外

本書著重介紹運籌學的基礎原理、方法及應用，主要內(nèi)容包括線性規(guī)劃及單純形法、對偶理論與靈敏度分析、運輸問題、目標規(guī)劃、整數(shù)規(guī)劃、動態(tài)規(guī)劃、圖與網(wǎng)絡分析、優(yōu)化建模語言——LINGO軟件使用基礎，書中每章后附有習題，便于鞏固與自學。

本書是在認真分析、總結(jié)、吸收部分高等院校數(shù)學課程教學改革經(jīng)驗的基礎上，根據(jù)教育部高等教育教學課程的基本要求，以課程改革精神及人才培養(yǎng)目標為依據(jù)編寫完成的。本書適度降低了知識點難度，遵循了循序漸進、融會貫通的教學原則。本書內(nèi)容包括函數(shù)、極限與連續(xù)，導數(shù)及其應用，積分學及其應用，常微分方程的求解及應用，矩陣與行列式，MAT

本書主要內(nèi)容包括以下幾個方面：(1)因果推斷方法的回顧與比較，(2)貝葉斯傾向得分方法的構(gòu)建，(3)多種復雜結(jié)構(gòu)擬合的一體化探索。本書不僅在經(jīng)典因果推斷理論的綜述中融入了最新的研究成果，還深入探討了貝葉斯因果推斷理論，提出了獨到的見解和創(chuàng)新的方法，為研究人員和從業(yè)者提供了寶貴的資源和指導。

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(2014年版)》編寫而成。全書分為概率論基礎和數(shù)理統(tǒng)計兩部分。有別于其他教材，本書力圖通過實際問題引入基本概念和建立基本定理，增強學生對概率論與數(shù)理統(tǒng)計基本思想、基本方法的理解。同時，在語言敘述上，盡量用通俗的說法去闡述深奧的概念與定理。

本書本著“教師好用、學生好讀”的指導思想，從經(jīng)濟管理類各專業(yè)的實際需要出發(fā)，全面、系統(tǒng)地介紹了平穩(wěn)時間序列建模分析、非平穩(wěn)時間序列建模分析、波動聚集序列建模分析和狀態(tài)空間模型分析等四大部分內(nèi)容。全書既介紹時間序列分析的經(jīng)典內(nèi)容，又涵蓋20世紀80年代以后的一些新進展；既注重介紹時間序列分析的基本思想、基本理論和基本方法

本書是作者依據(jù)多年從事模式識別教學和研究的體會,參考相關文獻編寫而成的,深入淺出地介紹了模式識別理論和技術的基本概念、原理、方法和實現(xiàn)。全書共分為11章,每章闡述模式識別中的一個知識點,內(nèi)容包括貝葉斯決策、概率密度函數(shù)的估計、線性判別分析、非線性判別分析、組合分類器、無監(jiān)督模式識別、特征選擇、特征提取、半監(jiān)督學習及人工

大學計算機應用基礎是大中專院校非計算機專業(yè)學生的公共必修課之一，課程內(nèi)容包括計算機系統(tǒng)概述、辦公自動化操作基礎、計算機網(wǎng)絡和網(wǎng)絡信息安全、新一代信息技術和大模型應用等方面的基礎知識以及大學生必不可少的信息處理能力和計算機應用技能等的相關培養(yǎng)和訓練。課程的教學目標主要包括3個方面。 1）認知目標 培養(yǎng)學生了解計算機系統(tǒng)、

本書是教育部“101計劃”核心教材數(shù)學領域中的概率學科的教材，共分上下兩冊。 概率論是從數(shù)量側(cè)面研究隨機現(xiàn)象規(guī)律性的數(shù)學學科，理論嚴謹、應用廣泛、發(fā)展迅速.概率思維已滲透到許多領域，概率方法已被廣泛采用.因此，“概率論”課程已成為與“數(shù)學分析”和“高等代數(shù)”并列的數(shù)學專業(yè)基礎課，通常分為概率論基礎與隨機過程兩部分，用兩