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概率论与数理统计.第二册
概率论与数理统计:第二册
由于其前提和假设,这本书主要涵盖了以下内容:1)概率论基础,包括事件空间、一阶和二阶概率定义,条件概率,随机变量,期望,分布曲线,抽样技术,贝叶斯定理,马尔可夫过程等;2) 数理统计基础,包括抽样调查,抽样分布,样本分布,数据描述,概率分布,参数估计,假设检验,分类分析,回归分析,时间序列分析等。本书中给出的例子和练习题能够使读者更好地了解和掌握上述理论,并从实际中加深印象。此外,本书还介绍了一些高级技术,包括:多元分析,非参数统计,卡方检验,斜率估计,分类回归树,多元调整,最小二乘回归,HAC回归,随机效应模型等。
此外,本书还介绍了一些应用实例,以阐明概率论和数理统计在实际应用中的作用,包括:概率论在保险,金融,风险管理,系统设计,机器学习和模式识别中的应用;数理统计在社会科学,经济学,财务管理,市场营销,教育测量,健康研究,金融投资等领域的应用。此外,本书还涵盖了计算机辅助的概率论和数理统计的技术,以及使用计算机的如何进行概率分析和数据分析的方法。此外,本书还讨论了基于概率论和数理统计技术的可视化技术,以更好地理解和解释数据,从而更好地探索实际问题的答案。
此外,本书还对概率论和数理统计的经典模型进行了深入的讨论,包括正态分布,卡方分布,泊松分布,负二项式分布, F 分布等。同时,本书也介绍了一些新兴的概率论和数理统计模型,如支持向量机,神经网络,朴素贝叶斯,集成学习,模糊模型,强化学习和信息论等,使读者可以将这些模型应用于实践。此外,本书还涉及到概率论,数理统计和机器学习在金融,企业管理,制造,物流,决策支持,网页挖掘,图像处理,信息检索等领域的实际应用,使读者可以将其知识和技能应用于实际的问题中。
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