本書的內(nèi)容按當前理工院校同名課程體系展開，涵蓋概率論和數(shù)理統(tǒng)計的主要課題。全書共分為8章：前4章系統(tǒng)介紹概率論的課題，內(nèi)容包括隨機事件及其概率、隨機變量及其分布、隨機向量、隨機變量的數(shù)字特征，為后4章討論進行統(tǒng)計推斷的數(shù)理統(tǒng)計方法構建一個明晰且嚴格的語境。后4章的數(shù)理統(tǒng)計內(nèi)容包括數(shù)理統(tǒng)計的基本概念、參數(shù)估計、假設檢驗、

本書篇幅有限，即便在現(xiàn)有篇幅的基礎上擴充10倍，也很難涵蓋模式識別與計算機視覺領域的全面發(fā)展情況，這一點毋庸置疑。不同于期刊、特刊，本書涵蓋的內(nèi)容為模式識別與計算機視覺在理論和應用方面的關鍵成果。本書共有6版，這6版書概括了該領域近三十年的發(fā)展，通過它們，讀者可以更好地了解這個不斷更迭的領域。在信息研究基金會的資助下，

本書主要介紹了求解數(shù)值問題的經(jīng)典算法的算法原理及其Maple實現(xiàn)，偏重于算法的實現(xiàn)，強調例題的分析和算法的應用。內(nèi)容包括：線性方程組的直接解法和迭代解法，插值和函數(shù)逼近，數(shù)值積分，數(shù)值優(yōu)化，矩陣的特征值問題，解非線性方程和方程組的數(shù)值方法，常微分方程和偏微分方程的數(shù)值解法。

本書主要內(nèi)容包括概率論的基本概念、一維隨機變量及其分布、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)計的基本概念、參數(shù)估計、假設檢驗和回歸分析。每章附章節(jié)思維導圖，數(shù)學實驗和軟件求解。本書適合應用型本科理工類，經(jīng)管類和其它非數(shù)學專業(yè)教學用書，也可以作為工程技術人員的參考書。

時間序列分析是概率統(tǒng)計學科中應用性很強的一個分支，具有非常特殊的、自成體系的一套理論和分析方法，在金融、經(jīng)濟、氣象、水文、信號處理、工程技術等眾多領域得到了廣泛應用。本書以時間序列的統(tǒng)計特征和建模步驟為主線，系統(tǒng)介紹時間序列的基本理論、建模和預測方法以及實踐應用，目的是使讀者掌握時間序列分析的基本理論、建模和預測的方法

本書基于回聲狀態(tài)網(wǎng)絡ESN研究時間序列分類和預測問題：第一，分析了面向時間序列分析的ESN；第二，研究了基于DE和ESN的時間序列分類方法；第三，研究了基于BSA優(yōu)化ESN的時間序列預測方法；第四，研究了基于組合ESN的時間序列預測方法；第五，設計了基于小波ESN的旅游需求預測模型；第六，構建了基于雙儲備池ESN的電力

現(xiàn)代非參數(shù)統(tǒng)計方法是統(tǒng)計學方法論的一個重要組成部分，本書主要介紹若干經(jīng)典的現(xiàn)代非參數(shù)統(tǒng)計方法，包括非參數(shù)密度估計、非參數(shù)回歸方法、分位數(shù)回歸和非參數(shù)似然方法(經(jīng)驗似然)。密度估計方面介紹一元和多元核密度估計；非參數(shù)回歸方面介紹局部多項式估計的構造、理論性質和應用，樣條函數(shù)的基本理論、樣條估計理論；分位數(shù)回歸方面介紹分位

本書的主要內(nèi)容是概率論和統(tǒng)計學，包括隨機事件和概率、隨機變量及其分布、數(shù)字特征和大數(shù)定律、統(tǒng)計學概論、統(tǒng)計資料的搜集與整理、統(tǒng)計資料分析所需要的基本指標和統(tǒng)計資料分析方法共7個模塊。每個任務后配有能力訓練，可幫助學生及時鞏固所學知識，同時配有拓展延伸閱讀材料，通過數(shù)學文化、時事案例等內(nèi)容的滲透，落實立德樹人的根本目的。

新聞媒體經(jīng)常報道嘩眾取寵的數(shù)據(jù)，它們既不真，也不假。牛津大學首席經(jīng)濟學家與知名記者聯(lián)手出擊，通過日常生活中妙趣橫生的故事和數(shù)字常識，拆穿統(tǒng)計學常用的唬人伎倆；利用普通人所具備的常識、經(jīng)驗與能力，還原事件的真相，使讀者在輕松愉快的閱讀中直搗數(shù)字的核心與背后的意義，練就一生受用的數(shù)字透視力。

我們的生活中充滿了各種不確定性，這導致很多事情并不能完全被人為控制。這種不確定性時而讓人感到驚慌、焦慮，時而又令人喜出望外。本書以案例分析的方式，解釋概率、隨機性和不確定性等數(shù)學概念，揭開概率事件背后的數(shù)學原理。本書案例豐富，深入淺出，充滿知識性、趣味性。適合作為學生的課外讀物，拓展學生的知識面，教育人們運用概率論的方