大数据时代下的概率统计及应用研究

　　本书简单介绍大数据时代的背景，包括大数据涵义和特征等基础知识，并对概率论理论知识进行重点阐述，包括统计学的发展历程、概率论的基本概念、一维随机变量及其分布、二维随机变量及份布等， 对培养概率统计应用型人才进行展望。各章节的侧重点各不相同，从理论出发落实到实践指导，努力避开说教式的言辞，把知识融入故事中，在讲解知识的同时，带给读者阅读的乐趣，是一本适合所有对概率统计感兴趣或者学习有需求的读者阅读，对高校概率统计方面的研究者有一定的指导意义。

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第1章 大数据时代
1.1 大数据的定义
1.2 大数据的发展
1.3 大数据时代的特征
1.4 大数据时代的影响
第2章 大数据时代概率思维
2.1 概率统计的基本概念
2.2 概率统计的发展
2.3 大数据与概率统计的关系
第3章 概率与统计
3.1 随机事件与概率
3.2 一维随机变量及其分布
3.3 二维随机变量及其分布
3.4 随机变量的数字特征
3.5 大数定律与中心极限定理
3.6 统计估计
3.7 假设检验
第4章 机器学习与概率统计
4.1 机器学习与概率统计
4.2 统计机器学习类型
4.3 模式识别中的统计学方法
4.4 统计机器学习的判别式方法
第5章 贝叶斯与大数据
5.1 贝叶斯统计方法
5.2 贝叶斯预测方法
5.3 贝叶斯网络大数据预测
第6章 马尔科夫蒙特卡罗方法
6.1 蒙特卡罗方法
6.2 马尔科夫链方法
6.3 马尔科夫蒙特卡罗采样
第7章 大数据时代下概率统计的应用及展望
7.1 大数据时代下概率统计的实践应用
7.2 大数据时代下概率统计的展望
参考文献
附表
附表1 泊松分布表
附表2 标准正态分布函数表
附表3 x2分布表
附表4 t分布表
附表5 F分布表