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数据科学概率基础

作者：尹建鑫

出版社：中国人民大学出版社出版时间：2023-06-01

开本： 16开 页数： 244

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版权信息
内容简介
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作者简介

数据科学概率基础版权信息

ISBN：9787300318233
条形码：9787300318233 ; 978-7-300-31823-3
装帧：平装-胶订
册数：暂无
重量：暂无
所属分类：
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工学

数据科学概率基础内容简介

不确定性给人们带来的迷惑需要在坚实的概率论的基础上去解除。这恰好体现了概率的重要性和未来发展的方向。本书先介绍经典的概率模型、随机变量和数字特征工具，之后引入概率论的精华——大数定律和中心极限定理，正是它们揭示了随机现象背后隐藏的确定性规律。在此基础上，结合概率、统计、信息论、数据科学的前沿理论发展方向，引入近期新的非特征函数方法(随机耦合的想法和斯泰因方法)研究大数定律和中心极限定理，给出逼近的误差界。本书注重用计算机程序模拟一些概率事件、基于概率的算法的实现。我们坚信数据科学、概率论也是要靠积极动手去做题、编程才能学好，才能将概率论的思想方法内化于心、外化于行。

数据科学概率基础目录

第 1 章随机事件与概率空间 1
1．1 概率是什么 1
1．2 随机事件及其运算律 3
1．3 古典概型 7
1．4 几何概型 12
1．5 概率空间 16
1．6 本章小结 23
1．7 练习一 23
第 2 章事件的条件概率与独立性 26
2．1 条件概率 27
2．2 事件的独立性．34
2．3 与条件概率有关的陷阱与悖论 43
2．4 本章小结46
2．5 练习二 46
2．6 数据科学扩展——概率问题的数值模拟 48
第 3 章随机变量、随机向量及其概率分布54
3．1 随机变量及其分布规律54
3．2 离散型随机变量 57
3．3 连续型随机变量 67
3．4 其他分类下的典型随机变量 75
3．5 随机变量的函数 76
3．6 随机向量及其概率分布80
3．7 随机变量的独立性 86
3．8 随机向量的函数 87
3．9 本章小结 93
3．10 练习三 93
3．11 数据科学扩展——概率分布的数值模拟 95
第 4 章期望、信息熵、矩母函数、特征
函数与数字特征 110
4．1 数学期望 110
4．2 方差、矩与数字特征 121
4．3 条件期望 133
4．4 信息熵 136
4．5 矩母函数与概率母函数 146
4．6 特征函数 151
4．7 本章小结 165
4．8 练习四 166
4．9 数据科学扩展——随机变量数字特征的数值模拟 168
第 5 章大数定律与中心极限定理 177
5．1 随机变量列的收敛 178
5．2 大数定律 185
5．3 强大数定律 191
5．4 中心极限定理 201
5．5 本章小结 210
5．6 练习五 210
5．7 数据科学扩展——大数定律与中心极限定理的数值模拟 212
第 6 章前沿方法选讲与概率不等式 214
6．1 随机耦合 214
6．2 泊松近似 217
6．3 斯泰因方法在正态分布中的应用 221
6．4 概率不等式 226
6．5 本章小结 232
6．6 练习六 232
参考文献 234

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数据科学概率基础作者简介

尹建鑫，中国人民大学统计学院副教授，副院长，博士生导师。2009年获北京大学数学科学学院博士学位，2009—2011年在美国宾夕法尼亚大学医学院生物统计系做博士后研究， 2011年8月回国到中国人民大学任教。研究方向：高维数据分析、图模型学习、文本分析、自适应实验设计、空间统计、非参数统计等。在国际知名统计、科学杂志上（AOAS，JMVA，Stat Sinica，Sci Rep）上发表过多篇研究成果。中国现场统计研究会监事、计算统计分会副理事长、数据科学与人工智能分会副理事长、高维数据统计分会理事，中国人工智能学会不确定性人工智能专委会委员，国际生物统计学会中国分会副秘书长，北京生物医学统计与数据管理研究会理事等。全国统计教材编审委员会第七届委员会专业委员。2008年作为参赛队代表获因果与预测国际挑战赛“最佳整体贡献奖”，2015年获教育部第七届高等学校科学研究优秀成果奖（人文社会科学）统计学三等奖，2017年受聘中国人民大学首批“杰出学者”（青年学者A岗），获教学成果一等奖、教学优秀奖等。

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