本课程核心目标在于激发兴趣、培养思维、掌握应用、涵育素养，为其未来的学习和工作奠定坚实基础。本书内容全面且系统，既涵盖计算思维的基础理论，如定义、内涵、特征及其重要性，又涉及人工智能的前沿知识，如典型应用领域、关键技术及人工智能大模型应用实战等。同时，本书注重理论与实践的结合，通过真实的案例分析和上机实验，帮助读者将所学知识转化为解决实际问题的能力。

本课程核心目标在于激发兴趣、培养思维、掌握应用、涵育素养，为其未来的学习和工作奠定坚实基础。本书内容全面且系统，既涵盖计算思维的基础理论，如定义、内涵、特征及其重要性，又涉及人工智能的前沿知识，如典型应用领域、关键技术及人工智能大模型应用实战等。同时，本书注重理论与实践的结合，通过真实的案例分析和上机实验，帮助读者将所学知识转化为解决实际问题的能力。

本书是序列分析方法的入门专著，《序列分析》一书系统介绍了针对类别型序列数据的分析方法，为揭示社会动态的规律性模式提供了强大工具。

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本书根据教育部高等学校大学数学课程教学指导委员会制定的“大学数学课程教学基本要求”，并参考教育部考试中心制定的“全国硕士研究生招生考试数学考试大纲”，在2020年第二版的基础上修订而成。全书内容包括随机事件及其概率、随机变量的分布及其数字特征、多维随机向量的分布及其数字特征、大数定律与中心极限定理、数理统计的基本概念、参数估计、假设检验、方差分析与回归分析统计、Python语言与统计计算。每章后有小结与典型例题解析，并选配了适量的习题。本书论述严谨、内容全面、通俗易懂，强调概率统计的思想性，并给出概率统计

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本书是以教育部高等学校大学数学课程教学指导委员会制定的“大学数学课程教学基本要求”为指导，结合应用型本科院校数学教学的特点编写而成。全书结构严谨、理论系统、举例丰富、实用性强。全书以通俗易懂的语言，系统地讲解了随机事件及其概率、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、数理统计的基本概念、参数估计、假设检验等内容。每章后均配有适量的习题，并在书后附有习题的参考答案。 本书配置了数学家小传、拓展阅读等数字资源，希望为学生的学习提供思维与探索的空间。

本书是以教育部高等学校大学数学课程教学指导委员会制定的“大学数学课程教学基本要求”为指导，结合应用型本科院校数学教学的特点编写而成。全书结构严谨、理论系统、举例丰富、实用性强。全书以通俗易懂的语言，系统地讲解了随机事件及其概率、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、数理统计的基本概念、参数估计、假设检验等内容。每章后均配有适量的习题，并在书后附有习题的参考答案。 本书配置了数学家小传、拓展阅读等数字资源，希望为学生的学习提供思维与探索的空间。

本书前四章取材于1987年Stroock在麻省理工学院的演讲。它们构成了对大偏差理论基本思想的介绍，并为具有较强分析和概率论背景的高年级研究生提供了一个学期的课程基础。最后两章介绍了各种不一致的结果(第5章)，并概述了允许测试和比较前几章中使用的技术的分析方法(第6章)。本书适合对大偏差感兴趣的研究生和数学研究人员阅读参考。This is the second printing of the book first published in 1988. The first four chapters of

本书前四章取材于1987年Stroock在麻省理工学院的演讲。它们构成了对大偏差理论基本思想的介绍，并为具有较强分析和概率论背景的高年级研究生提供了一个学期的课程基础。最后两章介绍了各种不一致的结果(第5章)，并概述了允许测试和比较前几章中使用的技术的分析方法(第6章)。本书适合对大偏差感兴趣的研究生和数学研究人员阅读参考。This is the second printing of the book first published in 1988. The first four chapters of

本书是科学出版社“十四五”普通高等教育本科规划教材，系统地介绍贝叶斯统计的概念、方法和实践案例，旨在培养学生的贝叶斯统计思维和统计建模能力，以及将理论知识运用于实践的能力。本书结合丰富的实际案例和计算机实验，帮助学生深入理解贝叶斯统计的原理，并强调贝叶斯统计在不同领域中的应用价值。
　　本书共九章，涵盖贝叶斯统计的基础知识和应用技巧，包括贝叶斯统计的简介、概率论基础、贝叶斯推断基础、先验分布的确定、贝叶斯计算、贝叶斯线性模型、贝叶斯神经网络、模型选择与诊断、实际案例与应用等。本书配有Python、R和Julia编程语言的实践指导，并提供了一定数量的习题，以帮助读者巩固和应用所学知识，培养读者思考和解决问题的能力。本书大部分章节都有程序资源，扫描章末二维码即可查看。


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本书是科学出版社“十四五”普通高等教育本科规划教材，系统地介绍贝叶斯统计的概念、方法和实践案例，旨在培养学生的贝叶斯统计思维和统计建模能力，以及将理论知识运用于实践的能力。本书结合丰富的实际案例和计算机实验，帮助学生深入理解贝叶斯统计的原理，并强调贝叶斯统计在不同领域中的应用价值。
　　本书共九章，涵盖贝叶斯统计的基础知识和应用技巧，包括贝叶斯统计的简介、概率论基础、贝叶斯推断基础、先验分布的确定、贝叶斯计算、贝叶斯线性模型、贝叶斯神经网络、模型选择与诊断、实际案例与应用等。本书配有Python、R和Julia编程语言的实践指导，并提供了一定数量的习题，以帮助读者巩固和应用所学知识，培养读者思考和解决问题的能力。本书大部分章节都有程序资源，扫描章末二维码即可查看。


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