本书是随机微分方程与随机分析初学者的入门教材,系统地介绍了概率论、鞅和随机积分及随机微分方程的基础知识、基本理论和典型方法。内容包括：测度与积分、独立性、Radon-Nikodym定理和条件数学期望等概率论的基础知识；停时、离散鞅和连续鞅的基本内容；鞅和连续局部半鞅随机积分的一般理论及Ito型随机微分方程的初步内容。

本书在提供时间序列分析基本原理的基础上，重点对统计方法、机器学习、深度学习及其时间序列分析应用进行案例分析，并提供了Python实例。本书还考虑了大数据背景下对海量时间序列数据的处理与分析方法，对大数据分析引擎ApacheSpark及其时间序列分析也提供了应用实例。 本书共包含4章，组织结构如下:第1章对时间序列分析方

基于实际数据的特点和归纳演绎的认知规律本书精心挑选了丰富的实例以问题的形式将教学内容呈现在学生的面前，辅以启发式的分析和直观的图形方法形象生动而又系统详尽地阐述了时间序列分析的基本理论和应用方法也补充介绍了伴随着大数据而产生的循环神经网络等前沿模型和方法。同时基于实际数据和案例的分析，为学生呈现出思路清晰、易于操作的时

本书就是这样一本英文数学专著，它是从国外原版引进的，中文书名或可译为《广义概率论发展前景：关于趣味数学与置信函数实际应用的一些原创观点》。 本书作者为法比奥.库佐林，意大利数学家，现为牛津布鲁克斯大学人工智能和视觉部门的负责人、教授，他是置信函数数学理论方面的世界级专家。 本书共分为四个部分，第一部分介绍了相关概念；第

本书系统介绍处理随机数据的统计方法及统计方法的应用，内容包括：随机事件与概率、随机变量及其分布、随机变量的数字特征、大数定律与中心极限定理、数理统计初步、回归分析、随机过程、方差分析与正交试验设计、判别分析、聚类分析。

本书从概率论的基础开始，带领学生学习如计算机模拟、蒙特卡罗方法、随机过程、马尔可夫链、排队系统、统计推断和回归等广泛应用于现代计算机科学、计算机工程、软件工程以及相关领域的重要内容．第一部分介绍概率和随机变量，第二部分讲解随机过程，第三部分引入统计学的基础知识，附录部分给出了必要的微积分内容．另外，R和MATLAB的使

全书共6章,内容包括随机事件与概率、随机变量及其分布、随机变量的数字特征、数理统计的基础知识、参数估计、概率模型.除最后一章外,每章都附有习题以及数学家介绍.本书的最后一章为概率模型,介绍概率方法的应用,帮助读者更好地理解概率论的思想和方法,进一步提升读者的数学建模能力,同时增强读者学习数学的兴趣.书后附有习题参考答案

全书共6章，内容包括随机事件与概率、随机变量及其分布、随机变量的数字特征、数理统计的基础知识、参数估计、概率模型.除最后一章外，每章都附有习题以及数学家介绍.本书的最后一章为概率模型，介绍概率方法的应用，帮助读者更好地理解概率论的思想和方法，进一步提升读者的数学建模能力，同时增强读者学习数学的兴趣.书后附有习题参考答案

本书主要内容有：随机事件与概率、一维随机变量及其分布、二维随机变量及其分布、随机变量的数字特征、大数定律和中心极限定理、数理统计的基本概念、参数估计、假设检验、方差分析与回归分析、概率统计的一些实际应用及其MATLAB实现、随机过程简介。本书除第10章外，其余各章均配套了分别针对基本概念、基本方法、基本理论和实际应用等

"本书内容共分9章，具体包括概率论的基本概念及基本公式、随机变量及其常见分布、随机变量的引申分布等内容。概率部分在第1至第5章阐述，数理统计部分在第6至第9章呈现。本书不仅涵盖了“概率论与数理统计”课程的最基本理论，同时兼顾当前读者需求，每章后都增添了“课程文化”“考研链接”“软件体验”栏目，丰富教材内容。 本书可作