本书着重讨论随机过程的基本理论和基本方法，并重点介绍几种常用的随机过程。首先介绍预备知识、基本概念以及通过概率分布和数字特征研究随机过程统计特性的两类基本方法。然后展开讲解Poisson过程、离散参数与连续参数的Markov链、平稳过程和随机分析以及平稳过程通过线性系统的分析。对更新过程、鞅论、排队论、时间序列分析以及

书系统阐述线性模型的基本理论、方法及其应用，其中包括理论与应用的近期发展。全书共10章。第1章通过实例引进各种线性模型。第2章讨论矩阵论方面的补充知识。第3章讨论多元正态及有关分布。从第4章起，系统讨论线性模型统计推断的基本理论和方法，包括最小二乘估计、假设检验、置信域、预测、线性回归模型、方差分析模型、协方差分析模型

本书采用先理论方法后实践应用的方式进行撰写，系统介绍了投影寻踪基本原理、统计学习方法及其多场景应用案例，为多方法耦合提供新思路，为复杂数据挖掘提供新方法，为数据科学问题解决提供新应用。全书内容包括投影寻踪研究进展综述、投影寻踪耦合学习原理、投影寻踪耦合学习算法、投影寻踪聚类耦合学习、投影寻踪回归耦合学习、投影寻踪函数型

《概率论与数理统计（第三版）》是***一流本科课程配套教材，系统介绍了概率论与数理统计的概念、原理、计算方法，以及MATLAB在数理统计中的应用。在编写中吸收了国内外优秀教材的优点，概念讲述通俗易懂，每章中附有精选的例题和习题，并且增加了数学实验。《概率论与数理统计（第三版）》还配有二维码，扫码可以观看课件、知识点总结

本书是融合了纸质图书与教学视频等数字资源的新形态立体教辅用书，主要内容涵盖概率论和数理统计两部分。全书按照章节顺序，系统梳理并归纳了“概率论与数理统计”课程的关键知识点和重点内容；精心挑选了符合课程要求且具有代表性的典型例题，并纳入了近年来的大部分考研真题。编者对这些题目进行了详细分析和解答，并通过二维码链接【真题精讲

本书分两部分，概率论部分着重介绍概率论的基本概念、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等内容；数理统计部分着重介绍数理统计基础、参数估计、假设检验、回归分析和方差分析的基本理论与方法。同时本书还加入了Python软件的相关内容。本书在编写过程中注重联系工科院校实际，选用了大量与工

1、概率论基础知识；2、基础理论：随机过程的引入（定义的引入、分类、平稳过程）、离散时间的Markov链（定义的引入、分类、不变测度、极限定理）、最优停时与鞅、连续时间的Markov链（定义的引入、Poisson过程、Renew过程、应用案例）、连续时间的随机过程（布朗运动）、随机分析及随机微分方程；3、应用案例分析：

本讲义共分五个部分.第一部分包括前六讲,简要介绍了概率论的基本概念、结论和方法.第二部分包括第七-十讲,介绍布朗运动的基本概念和性质.第三部分包括第十一-十八讲,其中第十一-十五讲介绍~Ito~随机积分的概念及其重要性质,例如特别重要的Ito等距、Ito乘积法则和Ito~链式法则.第十六--十八讲介绍Ito随机微分方程

真实世界中的序列数据随时间推移呈爆炸式增长，如何设计面向序列数据的知识发现方法是当前研究的热点之一。本书以深度学习和多视图学习为理论基础，以序列数据为研究对象，为面向序列数据分析提供多视图的学习方法与技术，同时为典型场景下的序列数据分析提供多视图深度学习解决方案，以期为序列数据分析、多视图学习领域的研究及应用提供参考。

本书包括4个部分内容：1-4章为概率论的理论部分;5-6章为统计应用的基础准备部分,介绍了大量样本数据呈现的极限特征,以及统计应用中常用的四大分布及性质;7-8章为统计的基本应用部分,介绍了参数的点估计,区间估计以及假设检验问题;第9章介绍了现实中常用的统计方法--一元回归分析.前8章是一般本科概率论与数理统计课程的基