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

现代非参数统计方法是统计学方法论的一个重要组成部分，本书主要介绍若干经典的现代非参数统计方法，包括非参数密度估计、非参数回归方法、分位数回归和非参数似然方法(经验似然)。密度估计方面介绍一元和多元核密度估计；非参数回归方面介绍局部多项式估计的构造、理论性质和应用，样条函数的基本理论、样条估计理论；分位数回归方面介绍分位

本书的主要内容是概率论和统计学，包括随机事件和概率、随机变量及其分布、数字特征和大数定律、统计学概论、统计资料的搜集与整理、统计资料分析所需要的基本指标和统计资料分析方法共7个模块。每个任务后配有能力训练，可帮助学生及时巩固所学知识，同时配有拓展延伸阅读材料，通过数学文化、时事案例等内容的渗透，落实立德树人的根本目的。

新闻媒体经常报道哗众取宠的数据，它们既不真，也不假。牛津大学首席经济学家与知名记者联手出击，通过日常生活中妙趣横生的故事和数字常识，拆穿统计学常用的唬人伎俩；利用普通人所具备的常识、经验与能力，还原事件的真相，使读者在轻松愉快的阅读中直捣数字的核心与背后的意义，练就一生受用的数字透视力。