我们的生活中充满了各种不确定性，这导致很多事情并不能完全被人为控制。这种不确定性时而让人感到惊慌、焦虑，时而又令人喜出望外。本书以案例分析的方式，解释概率、随机性和不确定性等数学概念，揭开概率事件背后的数学原理。本书案例丰富，深入浅出，充满知识性、趣味性。适合作为学生的课外读物，拓展学生的知识面，教育人们运用概率论的方

本书是岭南师范学院2022年筑峰计划专项项目资助的研究成果，是一本集理论方法、实践案例及实验应用为一体的概率论与数理统计教材。全书注重介绍概率论与数理统计的思想与方法，适当减少数理论证的过程，强调随机思想与方法的应用，书中选用大量有实际应用场景的案例及例题，有利于培养学生的实践应用能力。同时，本书还充分利用数据图表及概

本书对现代统计推断的基本概念进行了严谨而全面的阐述，对基本概念进行了清晰的阐述。具体内容包括：二项假设检验、多元假设检验、复合假设检验、信号检测、凸统计距离、假设检验的性能界限、假设检验的大偏差和误差指数、随机过程检测、贝叶斯参数估计、zui大似然估计、信号估计等。本书的一个显著特点是大量精心构造的例子，有助于读者理解

本书分为基础篇和提高篇两篇，内容包括：随机事件和概率、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、大数定律和中心极限定理、数理统计的基本概念、随机事件和概率、多维随机变量及其分布等。

本书是编者根据多年的教学实践，按照新形势下高等教育改革的精神，结合财经类高校本科专业概率论与数理统计的教学大纲和考试大纲编写而成。内容包括：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、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、假设检验、方差分析与回归分析等章节的练习题和自测题

本书全面介绍贝叶斯推理与机器学习，涉及基本概念、理论推导和直观解释，涵盖各种实用的机器学习算法，包括朴素贝叶斯、高斯模型、马尔可夫模型、线性动态系统等。在介绍方法的同时，强调概率层面的理论支持，可帮助读者加强对机器学习本质的认识，其适合想要学习机器学习中的概率方法的读者。首先介绍概率论和图的基础概念，然后以图模型为切入

本书采用了不相关的、来自信息论的研究，角度新颖地提出了一种证明中心极限的新方法，并对此进行了全面描述：书中先是读者呈现了熵和费雪信息概念的基本导论，随后以一系列与它们行为有关的标准测试作为验证。在作者的独特构思与实证下，信息论与中心极限定理两个看似不相干的领域被巧妙地联结起来，实现了跨学科的科研合作。此外，书里还汇编了

本书为修订和扩展的新版本，新版里包括更为详细的EM算法处理、有效的近似维特比训练程序描述，和基于n一最佳搜索的困惑测度和多通解码覆盖的理论推导。为了支持对马尔可夫模型理论基础的讨论，还特别强调了实际算法的解决方案。具体来说，本书的特点如下：介绍了马尔可夫模型的形式化框架；涵盖了概率量的鲁棒处理；提出了具体应用领域隐马尔

本书是《概率论与数理统计》的同步辅导书，集长期在教学科研第一线的专家的丰富教学经验，按照系统性、结构性、严谨性和简洁性原则进行编著。内容主要包括随机事件与概率、离散型随机变量、连续型随机变量、随机变量的数字特征、随机向量和极限定理、统计量及其分布、参数估计、假设检验、方差分析、回归分析等。适用于普通高等教育概率论与数理

本书根据概率论与数理统计学科的脉络走向和考生的复习进度，将高等数学分为若干部分，考生只需按照书中的知识体系和进度安排进行复习，就可以轻松掌握考研数学的概率论与数理统计部分。帮助考生在复习过程中熟悉考查的重点和难点，了解一定的命题规律和趋势。