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內容簡介

　　本書簡單介紹大數(shù)據(jù)時代的背景，包括大數(shù)據(jù)涵義和特征等基礎知識，并對概率論理論知識進行重點闡述，包括統(tǒng)計學的發(fā)展歷程、概率論的基本概念、一維隨機變量及其分布、二維隨機變量及份布等，對培養(yǎng)概率統(tǒng)計應用型人才進行展望。各章節(jié)的側重點各不相同，從理論出發(fā)落實到實踐指導，努力避開說教式的言辭，把知識融入故事中，在講解知識的同時，帶給讀者閱讀的樂趣，是一本適合所有對概率統(tǒng)計感興趣或者學習有需求的讀者閱讀，對高校概率統(tǒng)計方面的研究者有一定的指導意義。

作者簡介

暫缺《大數(shù)據(jù)時代下的概率統(tǒng)計及應用研究》作者簡介

圖書目錄

第1章大數(shù)據(jù)時代
1.1 大數(shù)據(jù)的定義
1.2 大數(shù)據(jù)的發(fā)展
1.3 大數(shù)據(jù)時代的特征
1.4 大數(shù)據(jù)時代的影響
第2章大數(shù)據(jù)時代概率思維
2.1 概率統(tǒng)計的基本概念
2.2 概率統(tǒng)計的發(fā)展
2.3 大數(shù)據(jù)與概率統(tǒng)計的關系
第3章概率與統(tǒng)計
3.1 隨機事件與概率
3.2 一維隨機變量及其分布
3.3 二維隨機變量及其分布
3.4 隨機變量的數(shù)字特征
3.5 大數(shù)定律與中心極限定理
3.6 統(tǒng)計估計
3.7 假設檢驗
第4章機器學習與概率統(tǒng)計
4.1 機器學習與概率統(tǒng)計
4.2 統(tǒng)計機器學習類型
4.3 模式識別中的統(tǒng)計學方法
4.4 統(tǒng)計機器學習的判別式方法
第5章貝葉斯與大數(shù)據(jù)
5.1 貝葉斯統(tǒng)計方法
5.2 貝葉斯預測方法
5.3 貝葉斯網(wǎng)絡大數(shù)據(jù)預測
第6章馬爾科夫蒙特卡羅方法
6.1 蒙特卡羅方法
6.2 馬爾科夫鏈方法
6.3 馬爾科夫蒙特卡羅采樣
第7章大數(shù)據(jù)時代下概率統(tǒng)計的應用及展望
7.1 大數(shù)據(jù)時代下概率統(tǒng)計的實踐應用
7.2 大數(shù)據(jù)時代下概率統(tǒng)計的展望
參考文獻
附表
附表1 泊松分布表
附表2 標準正態(tài)分布函數(shù)表
附表3 x2分布表
附表4 t分布表
附表5 F分布表