本书以近邻思想、同步聚类模型及快速同步聚类算法为研究课题,重点研究了基于近邻图与单元网格图的聚类算法、基于近邻势与单元网格近邻势的聚类算法、快速同步聚类算法、基于Vicsek模型线性版本的同步聚类算法、基于线性加权Vicsek模型的收缩同步聚类算法、基于分而治之框架与收缩同步聚类算法的多层同步聚类方法和基于ESynC算
本书主要介绍了试验设计的基本理论与常用方法,内容包括试验设计基本概念与原则、方差分析基础、析因设计、区组设计、正交设计、回归设计、混料设计、均匀设计及交叉设计等.试验设计与分析在今天已经离不开统计软件,本书利用目前流行的R语言为工具,针对每种设计方法结合大量实例完成试验的设计与分析,每章后面配有一定的习题,读者可以参照
《随机分析与控制简明教程》介绍随机分析及随机控制的基本理论与方法.第1章介绍布朗运动与鞅,涵盖定义、停时定理、Doob不等式、下鞅的Doob-Meyer分解定理、Meyer过程等内容;第2章介绍随机积分、It.公式、鞅表示定理,以及测度变换的Girsanov定理.第3章介绍随机微分方程基础:解的存在唯一性、解对系数的连
多元统计分析
本书根据高等学校非数学类专业“概率论与数理统计”课程的教学要求和教学大纲,将新工科理念与国际化深度融合,借鉴国内外优秀教材的特点,结合山东大学数学团队多年的教学经验编写完成.本书共8章,包括随机事件与概率、随机变量及其分布、多维随机变量及其分布、数字特征与极限定理、统计量及其分布、参数估计、假设检验、概率论与数理统计在
试验设计是近代科学发展的重要基础理论之一。它研究不同条件下各种试验的*优设计准则、构造和分析的理论与方法。为适应现代试验的需要,作者于2006年开始建立了一个新的*优因子分析设计理论,包括*优性准则、*优设计构造,以及他们在各种不同设计类中的推广。《*优因析设计理论(英)》*先给出近代试验设计,主要是多因子试验设计的基
本书在简要介绍概率论知识的基础上,着重介绍常用的数理统计方法和随机过程模型,其中数理统计部分包含数理统计的基本概念、参数估计、假设检验、方差分析与正交试验设计、回归分析等;随机过程部分包含随机过程的基本概念、泊松过程、高斯过程与随机微分方程、马尔可夫链等。这些内容可为解决自然科学、工程技术、社会科学等领域的复杂随机问题
贝叶斯是当前人工智能的重要基础之一。目前市面上有关贝叶斯的书籍,大多是从工科角度去阐述贝叶斯定理的推导和应用,因此运用了非常多的烦琐公式、定理和推导。而贝叶斯应用却是非常广泛的,绝不仅仅是机器学习的一个工具,还可以上升到一套科学思维方法论。本书主要以贝叶斯为核心,讲授了一些重要的思维方式,包括概率思维、最大似然估计、贝
本书是高等院校概率论课程的教材,是北京大学数学教学系列丛书"《概率论》的第二版。全书共分六章,内容包括:古典概型和概率空间、随机变量和概率分布、随机向量及其概率分布、数学期望和方差、特征函数和概率极限定理、随机过程简介。每小节配有练习题,每章配有总习题,书末附有习题答案或提示,供读者参考。本书对概率论的基本内容做了系统
该书是全国统计教材编审委员会“十四五”全国统计规划系列教材之一。在前面五版的基础上,该书做了一些修改。其中比较显著的为:在提供r代码的基础上,增加了Python程序代码;增加了再抽样方法一章;删除了所有国外商业软件的代码和说明;删除了所有书后占有17页的各种表格;增加了再抽样方法一章的说明;精简了一些内容。此外,该书在