本書共分為9章，首先介紹了R軟件中處理時間序列數(shù)據(jù)的方法以及如何進行時間序列數(shù)據(jù)的可視化，然后介紹了ARIMA模型及其相關擴展形式的原理、建模方法和應用，以及GARCH模型、VAR模型、VARX模型等，最后介紹了基于機器學習的時間序列預測方法、混沌時間序列的概念與特性，并提供了2個綜合案例分析。

本書主要介紹了數(shù)據(jù)分析的基礎知識和實操過程。全書共7個單元，第1單元為數(shù)據(jù)分析概述，第2-6單元以MicrosoftExcel2019軟件為例，從數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)分析常用函數(shù)、數(shù)據(jù)加工與處理、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)展示等方面切入，結合具體的案例進行數(shù)據(jù)剖析；第7單元將理論與實踐結合，以某新零售企業(yè)的銷售數(shù)據(jù)為例，展現(xiàn)了數(shù)據(jù)分析完

本書內(nèi)容包括概率論、數(shù)理統(tǒng)計和R語言初步知識等。

本書針對概率論與數(shù)理統(tǒng)計實踐課程設計了概率統(tǒng)計基礎實驗、應用案例分析、演示驗證實驗，編撰了典型應用案例。本書注重內(nèi)容的知識性、啟發(fā)性、可探索性和素材新穎性，實驗基于MATLAB平臺和GeoGebra平臺開展，附有所有實驗程序、案例求解程序和演示驗證實驗GGB腳本程序文件，可通過掃描二維碼獲取。

本書內(nèi)容涵蓋了概率論的基礎知識，如隨機事件及其概率、隨機變量及其分布，深入淺出地解析了各類常見分布的特點及其應用背景；同時，本書也對多維隨機變量及其分布進行了詳盡的介紹，使讀者能夠深刻理解隨機現(xiàn)象的內(nèi)在聯(lián)系。本書不僅注重理論知識的傳授，還強調(diào)了理論與實踐相結合的重要性，幫助學生更好地把握隨機變量的本質屬性及其在實際問題

本書是數(shù)學、計算機相關專業(yè)高年級本科生專業(yè)主干課程或理工類專業(yè)研究生的公共基礎課程教材，其理論性強，應用廣泛。本書內(nèi)容共分為6章，包括數(shù)理統(tǒng)計基礎、參數(shù)估計、假設檢驗、回歸分析、方差分析、多元統(tǒng)計分析。本書在編寫時特別注重概念發(fā)現(xiàn)和理論形成的介紹，既注重理論的嚴謹性，又注重知識的應用性；同時，還介紹了各種統(tǒng)計方法的Ex

“概率論與數(shù)理統(tǒng)計”是大學許多專業(yè)的重要基礎課。完成一定數(shù)量的練習題是學習數(shù)學必不可少的環(huán)節(jié)。教材中配置的習題一般要適合不同層次學生的需要，因此題量大且相對簡單。特別是對于成熟的教材，大都有相應的習題解答。所以對于特定的學生，編寫一套相應的課后練習題很有必要。本練習冊根據(jù)普通高校“概率論與數(shù)理統(tǒng)計”課程教學大綱并參照考

本書針對大學概率論與數(shù)理統(tǒng)計的課程內(nèi)容——隨機事件及其概率、隨機變量及其分布、多維隨機變量及其分布、隨機變量的數(shù)字特征、大數(shù)定律與中心極限定理、樣本及抽樣分布、參數(shù)估計、假設檢驗——精心設計了350道經(jīng)典與創(chuàng)新題目，并給出了相應的解題思路。

本教材共10章.第1章介紹隨機事件的概率與性質，第2章介紹一維隨機變量及其分布，第3章介紹多維隨機變量及其分布，第4章介紹隨機變量的數(shù)字特征，第5章介紹大數(shù)定律和中心極限定理，第6章介紹樣本及其抽樣分布，第7章介紹參數(shù)估計，第8章介紹假設檢驗，第9章介紹方差分析和回歸分析，第10章介紹Excel軟件在概率統(tǒng)計中的應用.

本書為高等學校的《應用數(shù)理統(tǒng)計》教材，主要內(nèi)容包括抽樣分布、參數(shù)估計、假設檢驗、方差分析、回歸分析，共五章。每章含有常用統(tǒng)計軟件數(shù)據(jù)分析操作簡介，章末附有知識小結、疑難公式的推導與證明、有關數(shù)理統(tǒng)計發(fā)展史的課外讀物、章節(jié)練習及習題講解。本書包含教育、生物、經(jīng)濟等專業(yè)所需的數(shù)理統(tǒng)計知識，以及常用統(tǒng)計軟件分析操作簡介。