本书依据大学本科非数学专业《概率论与数理统计》教学大纲要求，结合农林类院校专业特点编写，全书共9章，内容包括概率论基本概念，一维随机变量及其分布，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，数理统计中的基本概念，参数估计，假设检验以及R语言简介等。各章选配了适量习题，并在书后附有习题参考答案。书后

本书是一本研究应用数理统计的理论著作，主要内容包括以下方面：概率论基础、抽样与抽样分布、参数估计、假设检验、回归分析、方差分析和正交试验设计、多元统计应用等。全书通过问题的引入、描述和分析，阐明数理统计方法的基本思想及其在不同领域的实际应用。全书内容简明扼要，清晰易懂。除基本教学内容外，本书突出了数理统计教育的探索性和

在本书中，斯米尔诺夫研究了秩数为k=λn(λ为常数，0<λ<1)的中间项，他找到了该项的分布律的渐近正则性的宽广条件.本书共分两章，主要包括中间项序列，具有固定名次的边项的序列.本书适合大学师生及数学爱好者参考使用.

"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

本书内容包括选题背景；与平台推荐和评论系统相关的已有研究成果；基于多模态数据的推荐算法设计；评论系统中用户生成图像对后续消费者决策所产生的影响；未来发展趋势。

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

"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

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

本书试图从整体上再现概率论知识构建过程，展现相关重要知识点的来龙去脉，逐步提高读者的概率知识水平，第一章主要涉及直到19世纪末的概率知识，以频率为主线介绍概率论基本概念与模型，为后面的概率论公理体系做铺垫。第二章主要展示现代概率论的基石、概率论公理化知识体系，介绍概率空间的基本性质，使读者概率知识水平上一台阶。第三章主

本书主要为考研数学概率论与数理统计相关知识，还附带习题及答案。