《概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)》旨在滿足各水平層次學(xué)生學(xué)習(xí)概率統(tǒng)計(jì)及自學(xué)深造的目標(biāo)需求，并結(jié)合專業(yè)特點(diǎn)，適當(dāng)介紹了概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)相關(guān)的經(jīng)濟(jì)學(xué)知識(shí)和應(yīng)用實(shí)例�！陡怕收撆c數(shù)理統(tǒng)計(jì)》共8章，內(nèi)容包括隨機(jī)事件與概率、隨機(jī)變量及其分布、多維隨機(jī)變量及其分布、隨機(jī)變量的數(shù)字特征、大數(shù)定律與中心極限定理、隨機(jī)樣本及其抽樣分布、參數(shù)估計(jì)和假設(shè)檢

本書以介紹時(shí)間序列分析與預(yù)測(cè)技術(shù)為主,以大量案例為輔,詳細(xì)介紹ARIMA模型的機(jī)理與應(yīng)用、季節(jié)性調(diào)整的原理與操作的方法、離群值的檢測(cè)與處理、傳遞函數(shù)與動(dòng)態(tài)回歸等時(shí)間序列分析與預(yù)測(cè)的關(guān)鍵方法及其應(yīng)用.本書運(yùn)用中國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)案例輔助時(shí)間序列知識(shí)進(jìn)行講解,部分章節(jié)以案例分析貫穿始終,一方面印證書中的理論知識(shí),另一方面為讀者自行

在政治經(jīng)濟(jì)、醫(yī)療健康、社會(huì)倫理等多項(xiàng)調(diào)查中,因研究需要往往會(huì)涉及某些敏感信息的采集,而敏感問題可能會(huì)導(dǎo)致受訪者拒絕配合甚至提供虛假答案.非隨機(jī)化抽樣調(diào)查技術(shù)在鼓勵(lì)受訪者提供真實(shí)有效回答并保護(hù)其信息不被泄露方面具有較好的表現(xiàn).《非隨機(jī)化平行模型類抽樣調(diào)查技術(shù)》旨在介紹非隨機(jī)化抽樣調(diào)查技術(shù)在敏感數(shù)據(jù)抽樣調(diào)查中的應(yīng)用以及作者

基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的時(shí)空動(dòng)力系統(tǒng)建模（英文）

本書介紹隨機(jī)廣義方程的穩(wěn)定性及其應(yīng)用，主要內(nèi)容包括參數(shù)隨機(jī)廣義方程的樣本均值近似解映射的伴同導(dǎo)數(shù)的收斂性、帶有隨機(jī)等式和不等式約束的參數(shù)隨機(jī)變分不等式問題的樣本均值近似解映射的伴同導(dǎo)數(shù)的收斂性、帶有隨機(jī)互補(bǔ)約束的隨機(jī)規(guī)劃問題的光滑化樣本均值近似問題的穩(wěn)定性、隨機(jī)雙層規(guī)劃的穩(wěn)定性等。

《概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)輔導(dǎo)精講》按照最新考研數(shù)學(xué)大綱的要求,以歷年考研數(shù)學(xué)真題中的典型題目及分析詳解為主線,內(nèi)容包含典型方法的歸類總結(jié)、重要和常用技巧的運(yùn)用、考生易錯(cuò)點(diǎn)的提示、重點(diǎn)題型的考研預(yù)測(cè)等.相比其他考研數(shù)學(xué)輔導(dǎo)圖書有以下特色：(1)緊扣大綱要求,精選歷年考研真題,分模塊分階段地指導(dǎo)考生科學(xué)備考;(2)精心設(shè)計(jì)本書模

《時(shí)間序列混合智能辨識(shí)、建模與預(yù)測(cè)》提出了時(shí)間序列混合智能辨識(shí)、建模與預(yù)測(cè)的理論和方法。內(nèi)容分四篇共16章。第一篇闡述了時(shí)間序列分析的重要性，從文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)的角度對(duì)時(shí)間序列的最新國(guó)際研究進(jìn)展進(jìn)行了歸納總結(jié)，系統(tǒng)闡述了當(dāng)前國(guó)內(nèi)外主流時(shí)間序列辨識(shí)、建模與預(yù)測(cè)的計(jì)算策略和經(jīng)典算法體系；第二篇介紹了鐵路沿線風(fēng)速混合智能辨識(shí)、建模

試驗(yàn)優(yōu)化設(shè)計(jì)是以數(shù)理統(tǒng)計(jì)為基礎(chǔ)，對(duì)試驗(yàn)進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)與統(tǒng)計(jì)分析的科學(xué)方法，是科技工作者必備的基本技能。《試驗(yàn)優(yōu)化設(shè)計(jì)與統(tǒng)計(jì)分析（第二版）》主要介紹了常用的試驗(yàn)優(yōu)化設(shè)計(jì)與統(tǒng)計(jì)分析及其在生物工程、食品工程、化學(xué)工程等技術(shù)領(lǐng)域中的應(yīng)用�！对囼�(yàn)優(yōu)化設(shè)計(jì)與統(tǒng)計(jì)分析（第二版）》共分9章，包括試驗(yàn)資料的統(tǒng)計(jì)描述、理論分布與抽樣分布、統(tǒng)

概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)是一門重要的應(yīng)用型數(shù)學(xué)課程�！陡怕收撆c數(shù)理統(tǒng)計(jì)（第二版）》包含三個(gè)方面的內(nèi)容，第一至五章為概率論，第六至十章為數(shù)理統(tǒng)計(jì)，第十一章為常用統(tǒng)計(jì)軟件介紹�！陡怕收撆c數(shù)理統(tǒng)計(jì)（第二版）》不僅重視基礎(chǔ)知識(shí)的完整性與易懂性，有豐富的例題解釋定理與理論，而且還重視理論與應(yīng)用的結(jié)合，注意應(yīng)用性例題的選擇，引導(dǎo)學(xué)生注重概

本書是按照國(guó)家對(duì)非數(shù)學(xué)類本科生概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)課程的基本要求，配套陳仲堂、趙德平主編的教材《概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)》（高等教育出版社）編寫的導(dǎo)學(xué)教程，是學(xué)習(xí)指導(dǎo)書。全書分為七章。按照教材的講課次序?qū)γ看握n的教學(xué)內(nèi)容進(jìn)行了概括性總結(jié)，既有重、難點(diǎn)，也有概念、性質(zhì)、定理及公式的梳理，并配有同步習(xí)題.習(xí)題有填空題、選擇題、計(jì)算題和

本書內(nèi)容包括事件的概率、離散型隨機(jī)變量及其分布、連續(xù)型隨機(jī)變量及其分布、隨機(jī)變量的數(shù)字特征、大數(shù)定律與中心極限定理、抽樣分布、參數(shù)估計(jì)和假設(shè)檢驗(yàn)。本書編著者均有英美訪學(xué)背景，英文語言簡(jiǎn)單易懂，寫作簡(jiǎn)約，內(nèi)容難易適中，便于學(xué)習(xí)。本書可供理工科大學(xué)（非數(shù)學(xué)專業(yè)）中外合作辦學(xué)項(xiàng)目和留學(xué)生項(xiàng)目的概率統(tǒng)計(jì)課程教學(xué)使用，也可供概率

本書全面系統(tǒng)地介紹初等概率論的基本內(nèi)容，全書分為四章，內(nèi)容包括概率空間、隨機(jī)變量、隨機(jī)向量和極限定理初步。本書注重對(duì)基本概念的講解和基本思想的運(yùn)用，每章還有大量的注記或補(bǔ)充對(duì)基本內(nèi)容進(jìn)行拓展或延伸，此外每章都附有習(xí)題可供學(xué)生練習(xí)。本書體系完整，通俗易懂，適合作為高等院校統(tǒng)計(jì)學(xué)類、數(shù)學(xué)類和數(shù)據(jù)科學(xué)等理工科專業(yè)本科生的概率

馬氏過程的收斂速率問題是概率論中的經(jīng)典論題，本書從馬氏過程的基本概念談起，主要介紹馬氏過程的遍歷性和收斂速率方面的一些研究進(jìn)展，重點(diǎn)介紹排隊(duì)系統(tǒng)及其穩(wěn)定性，這也是馬氏過程的一個(gè)很重要的應(yīng)用。這包括作者本人的一些工作以及國(guó)內(nèi)外同行的成果。

《時(shí)間序列分析發(fā)展簡(jiǎn)史》依據(jù)大量的原始文獻(xiàn)和相關(guān)研究文獻(xiàn)，盡可能地以概念、思想和方法形成與發(fā)展的時(shí)間順序?yàn)橹骶�，細(xì)致勾勒時(shí)間序列分析的起源、歷史發(fā)展的脈絡(luò)。同時(shí)《時(shí)間序列分析發(fā)展簡(jiǎn)史》也為時(shí)間序列分析課程的理論教學(xué)和學(xué)習(xí)提供文化背景與學(xué)術(shù)支撐，為現(xiàn)代教學(xué)科研探尋方向。

本書架構(gòu)上分為概率論、數(shù)理統(tǒng)計(jì)、統(tǒng)計(jì)分析三個(gè)部分，章節(jié)設(shè)計(jì)由淺入深逐步遞進(jìn)。在概率論部分，第1章為概率論的基礎(chǔ)知識(shí)，為概率論的學(xué)習(xí)做預(yù)備，第2、3章為隨機(jī)變量的分布及其數(shù)字特征。在數(shù)理統(tǒng)計(jì)部分，第4章為數(shù)理統(tǒng)計(jì)基本概念，第5-6章為統(tǒng)計(jì)推斷。在統(tǒng)計(jì)分析部分，第7章通過案例及SPSS軟件介紹了常用的多元統(tǒng)計(jì)分析的應(yīng)用。教

《高斯隨機(jī)過程的局部時(shí)和隨機(jī)流形》主要介紹幾類高斯隨機(jī)過程在局部時(shí)和隨機(jī)流動(dòng)形等方面的最新研究進(jìn)展，較為系統(tǒng)地講述局部時(shí)和隨機(jī)流動(dòng)形這些概率論中的重要問題.主要內(nèi)容包括：①分?jǐn)?shù)布朗運(yùn)動(dòng)、多分?jǐn)?shù)布朗運(yùn)動(dòng)和次分?jǐn)?shù)布朗運(yùn)動(dòng)等幾類高斯過程的局部時(shí)；②由分?jǐn)?shù)布朗運(yùn)動(dòng)驅(qū)動(dòng)的Ornstein-Uhlenbeck過程的碰撞局部時(shí)；③兩

在系統(tǒng)控制理論的研究中,隨著大數(shù)據(jù)和人工智能時(shí)代的到來，很多問題都涉及概率和數(shù)理統(tǒng)計(jì)，本書主要內(nèi)容就是介紹系統(tǒng)控制理論中概率和數(shù)理統(tǒng)計(jì)的實(shí)際應(yīng)用。以生動(dòng)有趣、實(shí)際可用的案例說明概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)在彩票、金融、估算、生產(chǎn)管理、體育和日常生活等領(lǐng)域的應(yīng)用。本書每個(gè)應(yīng)用案例從背景知識(shí)、實(shí)際案例、解決方案和拓展應(yīng)用的四個(gè)角度來闡

本書介紹均勻試驗(yàn)設(shè)計(jì)的理論、方法和應(yīng)用。均勻設(shè)計(jì)是一類模型未知的部分因子設(shè)計(jì)、計(jì)算機(jī)試驗(yàn)中的空間填充設(shè)計(jì)、超飽和設(shè)計(jì)或存在模型誤差的穩(wěn)健設(shè)計(jì)，該方法也可以應(yīng)用于混料試驗(yàn)。

隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，統(tǒng)計(jì)學(xué)產(chǎn)生了一個(gè)非常重要的分支—非參數(shù)統(tǒng)計(jì)，它真正做到了“讓數(shù)據(jù)自身說話”，所以該分支在實(shí)踐中有著廣泛的應(yīng)用，近年來有關(guān)該領(lǐng)域的研究得到長(zhǎng)足的發(fā)展。眾所周知，非參數(shù)估計(jì)中最重要的一步就是“窗寬選擇”，然而系統(tǒng)地研究這方面問題的專著尚未出現(xiàn)（就筆者本人而言），所以該項(xiàng)目成果利用最前沿的統(tǒng)計(jì)理論和方法來

目前，應(yīng)用較為廣泛的EIV模型參數(shù)估計(jì)算法主要是基于奇異值分解與基于拉格朗日函數(shù)的參數(shù)估計(jì)算法�；�于奇異值分解的參數(shù)估計(jì)算法是基于數(shù)值逼近理論的總體最小二乘解，在測(cè)繪數(shù)據(jù)處理中普遍存在觀測(cè)數(shù)據(jù)精度不等，基于數(shù)值逼近理論的EIV模型參數(shù)估計(jì)無法獲得平差模型具有統(tǒng)計(jì)意義的最佳估值。鑒于此，本書重點(diǎn)闡述能夠顧及模型隨機(jī)性質(zhì)的