本书内容包括随机事件及其概率、随机变量及其概率分布、多维随机变量及其概率分布、随机变量的数字特征、大数定律及中心极限定理和数理统计初步等内容。在内容的选取上注重学生的逻辑推理能力及解决应用问题能力等数学应用能力的培养,适当数学淡化理论的严密性和抽象概念。删除了传统教材中难而繁的内容,保留了理工科各专业所需要的最基本内容

本书前四章取材于1987年Stroock在麻省理工学院的演讲。它们构成了对大偏差理论基本思想的介绍，并为具有较强分析和概率论背景的高年级研究生提供了一个学期的课程基础。最后两章介绍了各种不一致的结果(第5章)，并概述了允许测试和比较前几章中使用的技术的分析方法(第6章)。本书适合对大偏差感兴趣的研究生和数学研究人员阅读

本教材侧重于讲述随机过程的基本概念与方法，通过介绍高斯过程、布朗运动、点过程、平稳过程、鞅过程、马尔可夫链等几类现代科学技术中常见的经典随机过程，将实际应用与理论方法相结合。编者在系统的数学理论中融入了自身多年来科研工作的应用体会，结合本科生的数学基础力图让学生能够结合具体的应用背景掌握随机过程的基本理论，并因此得到一

本书是科学出版社“十四五”普通高等教育本科规划教材，系统地介绍贝叶斯统计的概念、方法和实践案例，旨在培养学生的贝叶斯统计思维和统计建模能力，以及将理论知识运用于实践的能力。本书结合丰富的实际案例和计算机实验，帮助学生深入理解贝叶斯统计的原理，并强调贝叶斯统计在不同领域中的应用价值。本书共九章，涵盖贝叶斯统计的基础知识和

本书是作者对近几年在区间函数型数据评价方面所取得的研究成果进行的系统整理与归类。全书共九章内容，可以分为四部分：第1部分为区间函数型数据评价理论体系构建，主要讲述区间函数型数据评价的基本步骤、赋权方法、评价结果处理等；第2部分为区间函数型主成分评价方法研究，主要阐述单变量和多变量区间函数型主成分评价方法、一般分布下的区

本书面向人工智能相关专业（智能科学与技术、控制科学与工程、计算机科学与技术）的本科生，以从人工智能角度理解模式识别和用模式识别原理解决工程问题为目标，将内容分为基础知识、模式分类和模式聚类三大部分，突出简明和实用的特点。书中穿插大量案例，可以帮助学生在掌握基本概念的基础上理解基本原理，熟悉典型方法，做到知其然，知其所以

本书内容全面,简明扼要,思路清晰,突出应用。本书分为时间序列门限模型、变参数门限自回归模型、截面数据门限空间模型、面板数据门限模型、面板门限空间模型、门限空间向量自回归模型和半参数门限空间滞后模型七章。本书突出各类模型的适用对象、建模思路和应用中常见问题的诠释。本书可作为金融学、区域经济学、管理学和计量经济学相关领域的

本书涵盖数值分析、统计计算的核心内容，既包含一些经典的数值方法，又系统地介绍了统计计算中的新方法。本书共8章，内容包括计算统计引论、矩阵计算、函数逼近与最小二乘法、方程与方程组的数值解法、数值积分与数值微分、马尔可夫链蒙特卡洛模拟、EM优化算法、组合优化与启发式算法等。本书结合理论算法、计算机程序与计算机专业领域应用案

"计算方法”是高等学校计算机科学与技术、软件工程、人工智能、数学、材料科学与工程等相关专业的主干课程之一。本书结合计算方法的基本概念、基本原理及实际应用，系统地介绍了如何利用计算方法的基本思想求解若干数学问题，并采用扩展阅读的方式融入了与"计算方法”课程密切相关的思政元素。全书共7章，全面、系统地介绍了计算方法涉及的基

数值分析作为计算数学的基础研究领域之一，关注一些基础共性问题的计算方法。它通过对问题近似建模，提出解决方案，并将这些方案用计算机程序实现，同时对算法进行理论分析。作为计算数学专业的基础课程，数值分析致力于培养学生设计、分析及提升算法的能力。本书的内容以多项式近似为核心线索，涵盖从多项式插值和逼近到数值微分、积分，再到常