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概率论与数理统计.第二册 概率论与数理统计：第二册 由于其前提和假设，这本书主要涵盖了以下内容：1)概率论基础，包括事件空间、一阶和二阶概率定义，条件概率，随机变量，期望，分布曲线，抽样技术，贝叶斯定理，马尔可夫过程等；2) 数理统计基础，包括抽样调查，抽样分布，样本分布，数据描述，概率分布，参数估计，假设检验，分类分析，回归分析，时间序列分析等。本书中给出的例子和练习题能够使读者更好地了解和掌握上述理论，并从实际中加深印象。此外，本书还介绍了一些高级技术，包括：多元分析，非参数统计，卡方检验，斜率估计，分类回归树，多元调整，最小二乘回归，HAC回归，随机效应模型等。 此外，本书还介绍了一些应用实例，以阐明概率论和数理统计在实际应用中的作用，包括：概率论在保险，金融，风险管理，系统设计，机器学习和模式识别中的应用；数理统计在社会科学，经济学，财务管理，市场营销，教育测量，健康研究，金融投资等领域的应用。此外，本书还涵盖了计算机辅助的概率论和数理统计的技术，以及使用计算机的如何进行概率分析和数据分析的方法。此外，本书还讨论了基于概率论和数理统计技术的可视化技术，以更好地理解和解释数据，从而更好地探索实际问题的答案。 此外，本书还对概率论和数理统计的经典模型进行了深入的讨论，包括正态分布，卡方分布，泊松分布，负二项式分布， F 分布等。同时，本书也介绍了一些新兴的概率论和数理统计模型，如支持向量机，神经网络，朴素贝叶斯，集成学习，模糊模型，强化学习和信息论等，使读者可以将这些模型应用于实践。此外，本书还涉及到概率论，数理统计和机器学习在金融，企业管理，制造，物流，决策支持，网页挖掘，图像处理，信息检索等领域的实际应用，使读者可以将其知识和技能应用于实际的问题中。 本文来源：https://www.dywdw.cn/9c27812d32b765ce0508763231126edb6f1a76db.html
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2023-01-19
