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概率论与数理统计——方法与应用及PYTHON实现 版权信息
- ISBN:9787301343470
- 条形码:9787301343470 ; 978-7-301-34347-0
- 装帧:一般胶版纸
- 册数:暂无
- 重量:暂无
- 所属分类:>
概率论与数理统计——方法与应用及PYTHON实现 内容简介
本书是一本供非数学专业使用的概率论与数理统计教材. 全书共分为十章,内容包括随机事件和概率、离散型随机变量及其分布、连续型随机变量及其分布、随机变量的数字特征、大数定律和中心极限定理、参数估计、假设检验、方差分析与回归分析、统计软件SPSS简介. 每一章节后面有相当数量的习题,在书末配有参考答案,供读者参考. 为了使学生对这门课程在现实生产、生活中的应用有一个感性的认识,在每一章的*后都提供了一篇课外拓展阅读,以提高学习兴趣和应用意识. **章 随机事件和概率 第二章 离散型随机变量及其分布 第三章 连续型随机变量及其分布 第四章 随机变量的数字特征 第五章 大数定律和中心极限定理 第六章 数理统计的基本概念 第七章 参数估计 第八章 假设检验 第九章 方差分析与回归分析 第十章 Python基础及其在概率论与数理统计中的应用
概率论与数理统计——方法与应用及PYTHON实现 目录
概率论与数理统计——方法与应用及PYTHON实现 作者简介
柯忠义,统计学教授,博士,主讲讲授《概率论与数理统计》《多元统计分析》《数学建模》等课程。长期从事数学建模培训和指导工作,指导大学生参加 外数学建模及美国数模竞赛的成绩优异,分别在2009年、2017年及2021年三次次获得广东省大学生 建模指导教师称号。主要从事复杂数据建模与分析等应用领域的研究工作,先后在 外期刊发表论文近40篇;主持省部级及市厅级项目6项。主要的研究领域为,宏观经济数据、产业与企业层面数据数据的建模与分析,运用数据挖掘、统计建模、线性与非线性预测、贝叶斯估计分析等方法,探索各类数据的生成过程、性质、特点和趋势,刻画行业、企业及宏观经济周期的动态运行周期与结构特征。
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