《概率论与数理统计》是根据高等院校概率论与数理统计课程教学的基本要求，结合我们多年来对概率论与数理统计课程教学内容和教学方法改革与创新的成果而编写的.《概率论与数理统计》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、大数定律与中心极限定理、数理统计的基本概念、参数估计、

利用时间序列预测技术对数据进行统计分析，可以推测事物发展的未来趋势。然而传统的时间序列预测技术模型构建简单，对于数据包含的信息挖掘与剖析不够深入。因此，采用基于群智能优化算法的预测理论解决时间序列分析与预测问题，是近年来的研究热点之一。《基于群智能优化算法的预测理论与方法的研究及应用》阐述了基于群智能优化算法的预测理论

本书以随机过程的统计特征和性质为主线,旨在将实际应用和理论推导联系起来,通过概念、定理、例题、详细的习题,尽量体现随机过程的理论基础及应用价值,以保证教材的综合性、整体性和前瞻性,从而使统计类专业和其他工程类专业、管理类专业的学生较为熟练地掌握随机过程的理论和应用.本书共九章,全书内容包括随机过程的基本概念、随机过程的

本书介绍非参数统计的基本概念和方法,其内容包括预备知识、U统计量、基于二项分布的检验、列联分析、秩检验、检验的功效与渐近相对效率、概率密度估计、非参数回归.每一章内容都着重阐述非参数统计推断的一般处理技术和原则,并给出一些典型例子.各章后面的习题侧重于应用.本书的特点是侧重于介绍非参数统计在各应用领域中的常用方法,尽可

经济学家保罗·萨缪尔森曾说：“要想在现代社会里做一个有文化的人，你就必须对博弈论有一个大致的了解。”博弈是互动决策论，不是一个人的游戏，因为我们的行为会直接影响到对方的反应和决策。想要在有形或无形的谈判桌上获益更多，你争我夺、赢家通吃的做法并不理性，也无法实现目标，我们要学会分析和预测对方的想法和行为，在

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《数值计算方法实验教程》是一本针对数值计算方法的实验课程的指导用书.《数值计算方法实验教程》共8章,包括数值计算常用软件(MATLAB、C、Python)介绍、非线性方程求根实验、线性方程组的直接解法实验、线性方程组的迭代解法实验、函数的插值法实验、曲线拟合实验、数值积分实验、矩阵特征值与特征向量的计算实验.《数值计算

本书主要介绍概率论和随机过程的基础知识和基本概念，内容包括概率论和随机过程两部分。第1~5章介绍概率论的基本概念及定理，主要包括随机事件与概率、离散型随机变量及其分布、连续型随机变量及其分布、随机变量的数字特征、大数定律与中心极限定理;第6章介绍随机过程的基本概念、泊松过程、马尔可夫过程、鞅、布朗运动、随机积分和伊藤公

《概率论与数理统计（人工智能专用）》介绍了与人工智能密切相关的概率论与数理统计的内容。全书分成两大部分，di一部分主要介绍概率论的知识，涵盖概率论的基本概念、一维随机变量及其分布、二维随机变量及其分布，数字特征，大数定理和中心极限定理外，还增加了信息论基础知识、若干集中不等式的相关知识。第二部分主要介绍常见的数理统计知