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本書旨在全面介紹預測方法，并為讀者提供關于每種方法的足夠信息，以便他們能夠明智地使用它們。我們不打算對每種方法背后的理論細節進行全面的討論，盡管每章末尾的參考文獻將填補許多這些細節。 這本書是寫給三個讀者的:(1)那些發現自己在商業領域做預測的人，他們可能沒有在該領域接受過任何正式的培訓;(2)商科本科學生;(3)選修預測課程的MBA學生。我們自己也在澳大利亞莫納什大學(Monash University)攻讀商學學士或商學學士學位的學生的三年級課程中使用它。 對于大多數章節，我們只假設讀者熟悉統計學入門知識和高中代數。有幾個部分也需要矩陣的知識，但這些都被標記了。

在每章的末尾，我們提供了一個“進一步閱讀”的列表。一般來說，這些清單包括建議的教科書，提供了該主題更高級或更詳細的處理。如果沒有合適的教科書，我們建議期刊文章提供更多的信息。 我們在書中使用R，我們希望學生學習如何用R進行預測，R幾乎在每個操作系統上都是免費的。它是所有統計分析的絕佳工具，而不僅僅是預測。有關安裝和使用R的說明，請參閱“使用R”附錄。 書中的所有R示例都假設您已經加載了CRAN上可用的fpp2包，使用庫(fpp2)。這將自動加載其他幾個包，包括forecast和ggplot2，以及書中使用的所有數據。在編寫本書時，我們使用了fpp2包的v2.4版和預測包的v8.20版。這些可以從CRAN以通常的方式安裝。這些包的早期版本不一定會給出與本書中顯示的結果相同的結果。

我們將對所有圖形使用ggplot2包。如果你想學習如何修改圖表，或者創建自己的ggplot2圖形，這些圖形與本書中展示的示例不同，請閱讀ggplot2書籍(Wickham, 2016)，或者在DataCamp在線學習平臺上學習ggplot2課程。

還有一個基于這本書的DataCamp課程，介紹了第2章、第3章、第7章和第8章中的一些思想，并簡要介紹了第9章和第11章中的一些主題。 * 這本書在幾個方面與其他預測教科書不同。 * 它是免費的，而且是在線的，這使得它可以被廣泛的受眾所接受。 * 它使用R，這是一種免費的、開源的、非常強大的軟件。 * 在線版本不斷更新。您不必等到下一版才刪除錯誤或討論新方法。我們會經常更新這本書。 * 從我們自己的咨詢實踐中，有幾十個真實的數據例子。我們曾與數百家企業和組織合作，幫助他們解決預測問題，這些經驗直接促成了這里給出的許多例子，并指導了我們預測的總體理念。 * 我們比大多數預測者更強調圖形方法。我們使用圖表來探索數據，分析擬合模型的有效性，并給出預測結果。

//otexts.com/fpp2/

這本書是提供信息理論和錯誤控制編碼的全面概述，使用一個不同的方法然后在現有的文獻。章節根據香農系統模型組織，其中一個區塊影響其他區塊。在每一章的開始提供一個相對簡短的理論介紹，包括一些額外的例子和解釋，但沒有任何證明。并在相應章節的末尾對抽象代數的一些方面作了簡要的概述。帶有大量插圖和表格的典型復雜例子被選擇來提供對問題本質的詳細見解。給出了一些極限情況來說明與理論界的聯系。仔細選擇數值，以提供所描述的算法的深入解釋。雖然不同章節中的例子可以單獨考慮，但它們是相互聯系的，一個考慮的問題的結論與書中的其他問題有關。

//link.springer.com/book/10.1007/978-3-319-49370-1

本教材介紹了線性代數的概念和技巧，為一年級或二年級的學生提供了高中代數的基本知識。課程內容有足夠的靈活性，既可以介紹傳統的入門課程，也可以提供更實用的課程。第1-4章為初學者提供一個學期的課程，而第5-9章為第二學期的課程(參見下面的建議課程大綱)。這篇文章主要是關于在適當的時候提到復數的真實線性代數(在附錄A中復習)。總的來說，這篇文章的目的是在計算技能、理論和線性代數的應用之間取得平衡。微積分不是先決條件;提到它的地方可以省略。

線性代數在自然科學、工程、管理、社會科學以及數學中都有應用。因此，18個可選的“應用”部分包括在文本中介紹各種各樣的主題，如電力網絡，經濟模型，馬爾可夫鏈，線性遞歸，微分方程組，和有限域上的線性代碼。此外，還介紹了一些應用(例如線性動力系統和有向圖)。申請部分出現在相關章節的末尾，以鼓勵學生瀏覽。

//math.emory.edu/~lchen41/teaching/2020_Fall/Nicholson-OpenLAWA-2019A.pdf

W. Keith Nicholson的《線性代數與應用》，傳統上出版多年，現在作為開放教育資源和Lyryx的一部分發布與開放文本!支持今天的學生和教師需要更多的教科書，這就是為什么尼克爾森博士選擇與Lyryx學習工作。

總的來說，教材的目標是在計算技能，理論和線性代數的應用之間達到平衡。它是線性代數的思想和技術的一個相對先進的介紹，目標是科學和工程學生，他們不僅需要理解如何使用這些方法，而且還需要深入了解為什么他們工作。

它介紹了線性代數的一般思想遠早于競爭保持與線性代數相同的嚴格和簡潔的方法。隨著許多圖表和例子，幫助學生形象化，它也保持與概念的不斷介紹。

課程內容有足夠的靈活性，可以呈現一個傳統的主題介紹，或者允許一個更實用的課程。第1-4章為初學者開設了一學期的課程，而第5-9章為第二學期的課程。這本教科書主要是關于實數線性代數的，在適當的時候提到了復數(在附錄A中回顧)。

有很多介紹抽象代數概念。然而，對于那些在工程、計算機科學、物理科學、工業或金融領域需要數學背景的人來說，沒有哪一個比本書《代數:計算導論》更適合。作者用一種獨特的方法和演示，演示了如何使用軟件作為解決代數問題的工具。

多種因素使這篇文章與眾不同。它清晰的闡述，每一章都建立在前一章的基礎上，為讀者提供了更清晰的理解。首先介紹置換群，然后是線性群，最后是抽象群。他通過引入伽羅瓦群作為對稱群來謹慎地推動伽羅瓦理論。他包括了許多計算，既作為例子，也作為練習。所有這些都是為了幫助讀者更好地理解更抽象的概念。

//www.routledge.com/Algebra-A-Computational-Introduction/Scherk/p/book/9781584880646

通過仔細集成使用的Mathematica?在整個書中的例子和練習，作者幫助讀者發展一個更深的理解和欣賞材料。從互聯網上下載的大量練習和示例有助于建立有價值的Mathematica工作知識，并為在該領域遇到的復雜問題提供了很好的參考。

這本書的書名聽起來有點神秘。如果這本書以一種錯誤的方式呈現了這個主題，人們為什么要讀它呢?書中哪些地方做得特別“不對”?

在回答這些問題之前，讓我先描述一下本文的目標受眾。這本書是“榮譽線性代數”課程的課堂講稿。這應該是高等數學學生的第一門線性代數課程。它的目標是一個學生，雖然還不是非常熟悉抽象推理，但愿意學習更嚴格的數學，在“烹飪書風格”的微積分類型課程。除了作為線性代數的第一門課程，它也應該是第一門向學生介紹嚴格證明、形式定義——簡而言之，現代理論(抽象)數學風格的課程。

目標讀者解釋了基本概念和具體實例的非常具體的混合，它們通常出現在介紹性的線性代數文本中，具有更抽象的定義和高級書籍的典型構造。

//www.math.brown.edu/streil/papers/LADW/LADW_2017-09-04.pdf

線性代數是計算和數據科學家的基本工具之一。這本書“高級線性代數:基礎到前沿”(ALAFF)是一個替代傳統高級線性代數的計算研究生課程。重點是數值線性代數，研究理論、算法和計算機算法如何相互作用。這些材料通過將文本、視頻、練習和編程交織在一起來保持學習者的參與性。

我們在不同的設置中使用了這些材料。這是我們在德克薩斯大學奧斯汀分校名為“數值分析:線性代數”的課程的主要資源，該課程由計算機科學、數學、統計和數據科學、機械工程以及計算科學、工程和數學研究生課程提供。這門課程也通過UT-Austin計算機科學碩士在線課程提供“高級線性代數計算”。最后，它是edX平臺上名為“高級線性代數:基礎到前沿”的大規模在線開放課程(MOOC)的基礎。我們希望其他人可以將ALAFF材料重新用于其他學習設置，無論是整體還是部分。

為了退怕學習者，我們采取了傳統的主題的數字線性代數課程，并組織成三部分。正交性，求解線性系統，以及代數特征值問題。

• 第一部分:正交性探討了正交性(包括規范的處理、正交空間、奇異值分解(SVD)和解決線性最小二乘問題)。我們從這些主題開始，因為它們是其他課程的先決知識，學生們經常與高等線性代數并行(甚至在此之前)進行學習。

• 第二部分:求解線性系統集中在所謂的直接和迭代方法，同時也引入了數值穩定性的概念，它量化和限定了在問題的原始陳述中引入的誤差和/或在計算機算法中發生的舍入如何影響計算的正確性。

• 第三部分:代數特征值問題，重點是計算矩陣的特征值和特征向量的理論和實踐。這和對角化矩陣是密切相關的。推廣了求解特征值問題的實用算法，使其可以用于奇異值分解的計算。本部分和本課程以在現代計算機上執行矩陣計算時如何實現高性能的討論結束。

概率論起源于17世紀的法國，當時兩位偉大的法國數學家，布萊斯·帕斯卡和皮埃爾·德·費馬，對兩個來自機會博弈的問題進行了通信。帕斯卡和費馬解決的問題繼續影響著惠更斯、伯努利和DeMoivre等早期研究者建立數學概率論。今天，概率論是一個建立良好的數學分支，應用于從音樂到物理的學術活動的每一個領域，也應用于日常經驗，從天氣預報到預測新的醫療方法的風險。

本文是為數學、物理和社會科學、工程和計算機科學的二、三、四年級學生開設的概率論入門課程而設計的。它提出了一個徹底的處理概率的想法和技術為一個牢固的理解的主題必要。文本可以用于各種課程長度、水平和重點領域。

在標準的一學期課程中，離散概率和連續概率都包括在內，學生必須先修兩個學期的微積分，包括多重積分的介紹。第11章包含了關于馬爾可夫鏈的材料，為了涵蓋這一章，一些矩陣理論的知識是必要的。

文本也可以用于離散概率課程。材料被組織在這樣一種方式，離散和連續的概率討論是在一個獨立的，但平行的方式，呈現。這種組織驅散了對概率過于嚴格或正式的觀點，并提供了一些強大的教學價值，因為離散的討論有時可以激發更抽象的連續的概率討論。在離散概率課程中，學生應該先修一學期的微積分。

為了充分利用文中的計算材料和例子，假設或必要的計算背景很少。所有在文本中使用的程序都是用TrueBASIC、Maple和Mathematica語言編寫的。