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本书注意将复杂方法溯源至常理、常识,对一个方法要解决的问题与解决问题的逻辑思路、前提条件,存在的障碍进行全面介绍,引导读者进入每种方法实际应用时的情景想定:比较重视教材方法的适用场景、变量类型和量纲、数据基础,后续动作;尤其重视不同方法间以及同一类方法内部的子方法间的逻辑联系,以及在介绍经典方法的同时,自然平滑地引入适合处理大数据分析的方法。
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本书可做为理工科本科生,考研学生学习辅导用书。
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科勒、弗里德曼编著的《概率图模型原理与技术》针对“图模型”中的关键四个问题:表示、推断、学习和决策,对每个问题分别进行了详细的描述:从问题的提出到解决这些问题的已有方法,这为研究者了解“图模型”方法提供了方便。可作为高等学校和科研单位从事人工智能、机器学习、模式识别、信号处理等方向的学生、教师和研究人员的教材和参考书。
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《非线性自回归时序模型分析》由陈茹雯所著,本书首先回顾了国内外非线性时序模型分析及其工程应用的基本理论和发展状况,然后根据函数逼近理论中的Weierstrass定理,对GNAR模型结构进行了推导,探讨了模型定阶和参数估计的理论和算法,*后将研究成果应用于时间序列数据的预测预报、图像处理、系统状态辨识和故障诊断等领域,获得了较为理想的结果。但是,非线性时间序列的分析和处理比平稳序列复杂得多,在模型选择、参数估计和模型适用性检验等方面尚无统一、规范的方法和评价指标;在高维数据空间,非线性时间序列的量化分布关系正是我们着力探讨的问题。因此,GNAR模型仍存在大量的问题有待探讨研究,只有从理论上明确了GNAR模型的意义,才能使其在工程中得到更为广泛和有效的应用。
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本版在第1版的基础上,加入了一些实验、案例的内容,使理论与数学软件及实践的联系更加密切。
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概率论与数理统计辅导及习题精解:(2011.6印刷浙大第四版)赠概率论与数理统计重要公式及性质手册
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概率论与数理统计辅导及习题精解(浙大·第四版)(2010.08印刷)——星火
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本书系统介绍有关多尺度建模的基本问题,主要介绍其基本原理而非具体应用。前四章介绍有关多尺度建模的一些背景材料,包括基本的物理模型,例如,连续统力学、量子力学,还包括一些多尺度问题中常用的分析工具,例如,平均方法、齐次化方法、重正规化群法、匹配渐近法等,同时,还介绍了运用多尺度思想的经典数值方法。接下来介绍一些更前沿的内容:多物理模型的实例,即明确使用多物理渐近的分析模型,当宏观经验模型不足时,借助微观模型,使用数值方法来获取复杂系统的宏观行为规律,使用数值方法将宏观模型和微观模型结合起来,以便更好地解决局部奇点、亏量及其他问题;*后一部分主要介绍三类具体问题:带多尺度系数的微分方程、慢动力和快动力问题以及其他特殊问题。
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应用非参数统计方法(注释版·原书第4版,国外实用统计丛书) (大数据背景下,经典的非参数统计教材,对非参领域的全面介绍)
本书为英文版本,由中国人民大学一线任课老师在每章前辅助中文导读
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普通高等教育"十二五"数学基础课程规划教材/概率论与数理统计教程
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概率论与数理统计(第2版21世纪高等工科教育数学系列课程教材)
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本书内容涵盖概率论预备知识、统计基础、参数估计、假设检验、区间估计及回归分析; 为适用应用统计专业硕士培养的新形式,本书强调方法的应用,淡化理论的证明; 为开阔读者视野,附录介绍了R语言的使用、非参数密度估计及非参数回归等内容; 书中很多例题都附有R软件实现,各章均配有一定数量的习题。
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革新研究理念,丰富研究工具,*权威、*前沿的定量研究方法指南。
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本书以培养高等应用型人才为目标,以*颁布的高等学校(工科)本科基础课教学基本要求(概率统计部分)为依据,在内容的取舍上以必需、够用、简明为原则,力求用通俗的语言和生动的例子帮助读者建立概率统计的基本概念,用大量的例题帮助读者学习概率统计的基本方法,尽力做到叙述准确、简洁、通俗,选用例题与习题典型、规范、由浅入深、易于计算。 全书共分十章。**章至第五章是概率论的基本理论,第六章至第九章是数理统计的基本内容;第十章为MATLAB软件在数理统计中的应用。
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本书第四版是在第三版的基础上增订而成。新增的内容有:在数理统计中应用Excel,bootstrap方法,户值检验法,箱线图等;同时吸收了国内外优秀教材的优点对习题的类型和数量进行了调整和充实。 本书可作为高等学校工科、理科各专业的教材和研究生入学考试的参考书,也可供工程技术人员、科技工作者参考。
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本系列图书由*考试中心数学阅卷组组长张天德精心编写,包括《高等数学辅导》(同济六版·上下册合订本)、《线性代数辅导》(同济五版)、《概率论与数理统计辅导》(浙大四版)。特色如下: 1.内容与教材完全同步,全面归纳总结,紧密联系考研命题方向。既有对常考知识点的归纳,又有对重要题型的解题思路和方法的详解及总结。 2.例题精编:50%经典题+40%考研真题+10%大学生竞赛试题。 3.习题答案超精解,配套教材,答疑解惑。 4.每章配有同步自测题,便于读者综合检验学习效果
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本书是在现代统计学之父Cox授课讲义内容的基础上成形的,系统地介绍了统计推断的理论,既涵盖了传统的频率统计学。又囊括了现代的贝叶斯统计学。除介绍了统计推断的重要概念如参数。似然、主元等之外。还阐述了显著性检验。渐进理论以及较复杂的统计推断问题,并特别介绍了实验设计中基于*化的统计推断。对于核心概念的解释非常清晰,读者即使跳过其中的数学细节,也能理解有关概念。
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1.美国两位工程院院士所著。 2.全球众多高校采用为教材。包括我国台湾地区。 3.在“概率论”这一类图书中Amazon排名**。 4.译者是北京大学的教授,是为我国概率发展颇有贡献的老一辈的概率学者之一。
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