本书是结合工科数学教材《概率论与数理统计》编写的同步训练，共8章，主要内容包括： 概率论的基本概念、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、大数定律及中心极限定理、样本及抽样分布、参数估计、假设检验等内容的配套习题以及详细解答.每章分为小节习题和自测题两大部分.附录1为2016—2023年全国硕士研究生入学统一考试数学(一)中概率论与数理统计部分试题及其详细解答.附录2为期末考试模拟题及其详细解答.

试验设计是统计学最早的一个分支之一，是人们认识自然，了解自然的重要手段。在科学技术日益发展的今天，试验设计早已深入到农业，林业，化学，生物医药，计算机等领域，为其发展提供重要的理论支持，并对其实际应用提供大量可执行的操作方法。随着各领域的飞速发展，传统的实体试验已不能满足实际工作者的需要。计算机的飞速发展，逐渐改变了试验设计的研究方法和思路。试验设计中的部分工作者采用计算机进行模拟计算，即通过模拟试验寻找一个比真模型简单的近似模型，这种模型在实际中可以节约人力，物力，财力，达到多快好省的目的。试

这本书从非数学的角度提供了有关实验设计和分析的综合处理，侧重于基本概念而不是技术细节的计算。大部分讨论都是根据来自众多应用领域的实例进行的。主题包括随机化的理由和实际困难、析因实验中出现的各种因素、选择实验的规模、进行观察的不同目的等等。大致内容：关键假设、减少错误的设计、如何使用补充观察来减少错误、随机化、析因实验的基本思想和设计、观察次数的选择、实验单元、处理和观察的选择、拉丁方设计、不完全非析因设计、部分复制和混杂设计、交叉设计，以及其它一些特殊问题等。

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算法与微聚类合并判断过程的组合聚类算法等。本书可作为聚类分析领域研究生的教学和科研参考教材，也可作为智能数据分析与处理技术人员的自学研究参考教材。

"本书全面系统地阐明了现代多元复杂数据分析理论与方法，反映该专业国际前沿研究状况。内容包括多元数据可视化方法、矩阵代数、多元分析基本工具、多元统计分布、多元正态分布理论、多元似然方法、多元统计假设检验、多元数据因子降维技术、主成分分析、因子分析、聚类分析、判别分析、对应分析、典型相关分析、多维标度分析、联合分析以及高维数据分类等。部分章节配有相应的R代码，帮助读者借助计算机理解相关理论内容，直接上手分析解决实际问题。本书可作为统计学及相关专业的本科生和研究生的教材或教学参考书，亦可供教

"本书是“新时代大学数学系列教材”之一。本书内容包括概率模型、概率公式、随机变量、随机向量、数学期望和方差、大数定律和中心极限定理、统计初步、参数估计、参数的区间估计、正态总体的显著性检验、总体分布和比例的假设检验、线性回归分析等十二章内容，并以工程技术和科学研究中广泛使用的MATLAB及国产软件北太天元为例, 介绍与本书内容相关的调用命令。本书采用“纸质内容+数字资源”的方式。纸质内容着重讲授基本概念、基本理论和典型例题。数字资源以拓展纸质内容、拓宽学生视野、激发学习兴趣为目标，配置

本书分为8 章，内容包括时间序列分析的基础知识、时间序列预测的常用方法，以及神经网络在时间序列预测中的应用；时间序列异常检测算法的技术与框架，如何识别异常的时间点及多种异常检测方法；时间序列的相似性度量方法、聚类算法；多维时间序列在广告分析和业务运维领域的应用，利用OLAP 技术对多维时间序列进行有效处理，通过根因分析技术获得导致故障的维度和元素；智能运维领域（AIOps）和金融领域的两个应用场景。

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而全面的介绍，叙述严谨、推导细致、举例丰富，精选的例题反映了现实生活中的特点。本书还采用了许多新的简明讲法，有利于读者更好地理解所学内容和加深对问题本质的理解。

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、贝叶斯估计，以及用贝叶斯估计来破除某些思维的误区。本书由浅入深地介绍了贝叶斯的核心思想，并且给出了如何用贝叶斯来指导人们日

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MATLAB中的实现.本书秉承“新工科”建设理念，侧重数学实用性，除第8章外，每节题型采用分层模式，每章总复习题经过精心设计，难易程度适中，并配套完备的数字化教学资源. 本书可供高