本书展示了如何使用真实的数据真实地进行贝叶斯数据分析。作者从概率与程序设计的基本概念出发，逐步带你进阶，帮助你最终掌握在实际的贝叶斯数据分析中常用的高级模型。本书分为三大部分，共有25章。第一部分介绍基础知识，内容包括贝叶斯推断的基本思想、模型、概率及R语言编程。第二部分涵盖了现代贝叶斯数据分析的所有关键思想。第三部分

本书从统计判决、语言结构法、模糊集论三方面提供了图象识别的理论基础.第一章介绍了图像识别研究的对象及方法，它是本书的引论；第二章到第四章介绍了统计图像识别中的一些基本方法及理论基础；第五章介绍了图像识别的语言结构法；第六章介绍了用模糊集的方法进行图像识别.本书可供从事有关图像识别的广大工程技术人员及科学研究工作者参考，

本书共分为三部分：第一部分为同步训练，第二部分为数理统计实验，第三部分为实验报告。本书参考了国内外数理统计的相关教材和经典题型编写而成，同步训练题涉及的内容包括统计量与抽样分布、点估计、贝叶斯估计、区间估计，具有典型性和多样性。通过实验训练可以帮助学生深刻理解数理统计理论，培养学生的实践动手能力。

本书为开放教育教材，涉及：统计与数据，数据整理，数据可视化，数据分布特征的概括性度量，样本推断总体，对比分析与统计指数，相关分析与回归分析，时间序列分析。

本书是在《ProbabilityandStatistics（概率论与数理统计）》的基础修订而来，全书总共11章，包括：引言、随机变量及其概率分布、数字特征、大数定律与中心极限定理、统计量及其概率分布、参数估计和假设检验、回归分析、方差分析、马尔科夫链等内容，本书用丰富的例子讲述各种基本概念、基本理论和基本方法，在叙述上

"本书较为系统地介绍了概率论与数理统计的基本概念、基本原理和基本方法。书中有很多反映现代科技和现实生活特点的应用案例，强调直观性，突出基本思想，注重实际应用。本书每节后面都提供了基础题和提高题，供不同层次的学生选用。此外，在每一章后面还配有综合应用案例。为了帮助读者更快地掌握计算机的使用，本书以工程技术和科学研究中普遍

"本书在“四新”背景下，顺应信息时代的特点和数学教育的发展趋势，将现代信息技术与教材进行融合，结合概率论与数理统计的学科特点编写。本书在“适度、够用”的原则下，约简理论推导，注重应用，旨在提升学生的数学应用能力，为应用型人才培养打下坚实的数学基础。本书语言通俗易懂，逻辑清晰，结构严谨。每章（除第六章以外）以解决实际问题

本书的内容按章编写，全书共分九章，每章均按内容提要、习题全解、典型例题和练习题四个部分进行编写。本书的基本概念和基本方法的介绍，力求从分析、比较入手，简明分析问题的思维方法及应用技巧。在例题的选择上，力求具有代表性，由浅入深，突出重点，注重分析问题和解决问题能力的提高和训练。习题全解与典型例题是本书的重心所在，是教师上

2025李擂考研数学基础教案-概率论与数理统计

本书共含七章内容，各章内容依次为：函数与极限、导数与微分、微分中值定理与导数的应用、不定积分、定积分、定积分的应用、微分方程。本书通过新颖的讲义形式编排，可帮助读者更为轻松地理解并掌握高等数学的知识体系，同时本书还具备一下几项特色：一是增加了重要概念、方法、理论的微课与例题讲解。二是突高等数学的基本思想和基本方法。三是