本教材是从高等院校人才培养目标出发,结合编者多年来积累的“概率论与数理统计”教学经验编写而成的,充分体现了“以应用为目的、以必需、够用为度”的教学基本原则。通过该课程的学习,激发学生对数学的学习兴趣。本教材共分九章,第一章概率论的基本概念;第二章随机变量及其分布;第三章多维随机变量及其分布;第四章随机变量的数字特征;第

本书共七章，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、大数定律与中心极限定理、数理统计的基本概念、参数估计、假设检验，各章均由基本要求、基本内容、释疑解难、典型例题、习题选解五个部分组成。

本书共分为七章,主要包括随机过程的基本概念、泊松过程、时间离散的马尔可夫链、时间连续的马尔可夫链、平稳过程及其功率谱分析、高斯过程和窄带过程,此外还加入了一些课程思政建设元素,如国际视野、科学精神和道德伦理等。重点介绍了随机过程的主要模型、基本概念和性质,并对其在电子信息、计算机、通信等领域中的应用做了介绍。

本书共11章,内容包括随机事件及其概率、随机变量及其分布、随机向量、随机变量的数字特征、大数定律与中心极限定理、数理统计的基本知识、参数估计、假设检验、方差分析与回归分析、Matlab软件应用、常见的概率论与数理统计模型。各章配有一定数量的习题,书末附有习题选解与提示,并提供预备知识及6种附表以备查用。本书的编写始终以

本书的内容按当前理工院校同名课程体系展开，涵盖概率论和数理统计的主要课题。全书共分为8章：前4章系统介绍概率论的课题，内容包括随机事件及其概率、随机变量及其分布、随机向量、随机变量的数字特征，为后4章讨论进行统计推断的数理统计方法构建一个明晰且严格的语境。后4章的数理统计内容包括数理统计的基本概念、参数估计、假设检验、

本书篇幅有限，即便在现有篇幅的基础上扩充10倍，也很难涵盖模式识别与计算机视觉领域的全面发展情况，这一点毋庸置疑。不同于期刊、特刊，本书涵盖的内容为模式识别与计算机视觉在理论和应用方面的关键成果。本书共有6版，这6版书概括了该领域近三十年的发展，通过它们，读者可以更好地了解这个不断更迭的领域。在信息研究基金会的资助下，

本书主要介绍了求解数值问题的经典算法的算法原理及其Maple实现，偏重于算法的实现，强调例题的分析和算法的应用。内容包括：线性方程组的直接解法和迭代解法，插值和函数逼近，数值积分，数值优化，矩阵的特征值问题，解非线性方程和方程组的数值方法，常微分方程和偏微分方程的数值解法。

本书主要内容包括概率论的基本概念、一维随机变量及其分布、多维随机变量及其分布、随机变量的数字特征、大数定律及中心极限定理、数理统计的基本概念、参数估计、假设检验和回归分析。每章附章节思维导图，数学实验和软件求解。本书适合应用型本科理工类，经管类和其它非数学专业教学用书，也可以作为工程技术人员的参考书。

时间序列分析是概率统计学科中应用性很强的一个分支，具有非常特殊的、自成体系的一套理论和分析方法，在金融、经济、气象、水文、信号处理、工程技术等众多领域得到了广泛应用。本书以时间序列的统计特征和建模步骤为主线，系统介绍时间序列的基本理论、建模和预测方法以及实践应用，目的是使读者掌握时间序列分析的基本理论、建模和预测的方法

本书基于回声状态网络ESN研究时间序列分类和预测问题：第一，分析了面向时间序列分析的ESN；第二，研究了基于DE和ESN的时间序列分类方法；第三，研究了基于BSA优化ESN的时间序列预测方法；第四，研究了基于组合ESN的时间序列预测方法；第五，设计了基于小波ESN的旅游需求预测模型；第六，构建了基于双储备池ESN的电力