書系統(tǒng)闡述線性模型的基本理論、方法及其應用，其中包括理論與應用的近期發(fā)展。全書共10章。第1章通過實例引進各種線性模型。第2章討論矩陣論方面的補充知識。第3章討論多元正態(tài)及有關分布。從第4章起，系統(tǒng)討論線性模型統(tǒng)計推斷的基本理論和方法，包括最小二乘估計、假設檢驗、置信域、預測、線性回歸模型、方差分析模型、協(xié)方差分析模型

本書分兩部分，概率論部分著重介紹概率論的基本概念、隨機事件與概率、隨機變量及其分布、隨機變量的數(shù)字特征、大數(shù)定律與中心極限定理等內(nèi)容；數(shù)理統(tǒng)計部分著重介紹數(shù)理統(tǒng)計基礎、參數(shù)估計、假設檢驗、回歸分析和方差分析的基本理論與方法。同時本書還加入了Python軟件的相關內(nèi)容。本書在編寫過程中注重聯(lián)系工科院校實際，選用了大量與工

本書是融合了紙質(zhì)圖書與教學視頻等數(shù)字資源的新形態(tài)立體教輔用書，主要內(nèi)容涵蓋概率論和數(shù)理統(tǒng)計兩部分。全書按照章節(jié)順序，系統(tǒng)梳理并歸納了“概率論與數(shù)理統(tǒng)計”課程的關鍵知識點和重點內(nèi)容；精心挑選了符合課程要求且具有代表性的典型例題，并納入了近年來的大部分考研真題。編者對這些題目進行了詳細分析和解答，并通過二維碼鏈接【真題精講

《概率論與數(shù)理統(tǒng)計（第三版）》是***一流本科課程配套教材，系統(tǒng)介紹了概率論與數(shù)理統(tǒng)計的概念、原理、計算方法，以及MATLAB在數(shù)理統(tǒng)計中的應用。在編寫中吸收了國內(nèi)外優(yōu)秀教材的優(yōu)點，概念講述通俗易懂，每章中附有精選的例題和習題，并且增加了數(shù)學實驗。《概率論與數(shù)理統(tǒng)計（第三版）》還配有二維碼，掃碼可以觀看課件、知識點總結

本書采用先理論方法后實踐應用的方式進行撰寫，系統(tǒng)介紹了投影尋蹤基本原理、統(tǒng)計學習方法及其多場景應用案例，為多方法耦合提供新思路，為復雜數(shù)據(jù)挖掘提供新方法，為數(shù)據(jù)科學問題解決提供新應用。全書內(nèi)容包括投影尋蹤研究進展綜述、投影尋蹤耦合學習原理、投影尋蹤耦合學習算法、投影尋蹤聚類耦合學習、投影尋蹤回歸耦合學習、投影尋蹤函數(shù)型

本書包括4個部分內(nèi)容：1-4章為概率論的理論部分;5-6章為統(tǒng)計應用的基礎準備部分,介紹了大量樣本數(shù)據(jù)呈現(xiàn)的極限特征,以及統(tǒng)計應用中常用的四大分布及性質(zhì);7-8章為統(tǒng)計的基本應用部分,介紹了參數(shù)的點估計,區(qū)間估計以及假設檢驗問題;第9章介紹了現(xiàn)實中常用的統(tǒng)計方法--一元回歸分析.前8章是一般本科概率論與數(shù)理統(tǒng)計課程的基

真實世界中的序列數(shù)據(jù)隨時間推移呈爆炸式增長，如何設計面向序列數(shù)據(jù)的知識發(fā)現(xiàn)方法是當前研究的熱點之一。本書以深度學習和多視圖學習為理論基礎，以序列數(shù)據(jù)為研究對象，為面向序列數(shù)據(jù)分析提供多視圖的學習方法與技術，同時為典型場景下的序列數(shù)據(jù)分析提供多視圖深度學習解決方案，以期為序列數(shù)據(jù)分析、多視圖學習領域的研究及應用提供參考。

本講義共分五個部分.第一部分包括前六講,簡要介紹了概率論的基本概念、結論和方法.第二部分包括第七-十講,介紹布朗運動的基本概念和性質(zhì).第三部分包括第十一-十八講,其中第十一-十五講介紹~Ito~隨機積分的概念及其重要性質(zhì),例如特別重要的Ito等距、Ito乘積法則和Ito~鏈式法則.第十六--十八講介紹Ito隨機微分方程

1、概率論基礎知識；2、基礎理論：隨機過程的引入（定義的引入、分類、平穩(wěn)過程）、離散時間的Markov鏈（定義的引入、分類、不變測度、極限定理）、最優(yōu)停時與鞅、連續(xù)時間的Markov鏈（定義的引入、Poisson過程、Renew過程、應用案例）、連續(xù)時間的隨機過程（布朗運動）、隨機分析及隨機微分方程；3、應用案例分析：

試驗設計是統(tǒng)計學最早的一個分支之一，是人們認識自然，了解自然的重要手段。在科學技術日益發(fā)展的今天，試驗設計早已深入到農(nóng)業(yè)，林業(yè)，化學，生物醫(yī)藥，計算機等領域，為其發(fā)展提供重要的理論支持，并對其實際應用提供大量可執(zhí)行的操作方法。隨著各領域的飛速發(fā)展，傳統(tǒng)的實體試驗已不能滿足實際工作者的需要。計算機的飛速發(fā)展，逐漸改變了試

敏感性試驗設計是試驗設計研究領域的主要研究方向之一，其應用背景主要是針對燃爆產(chǎn)品試驗和藥劑試驗，通過設計若干刺激水平和觀測對應的二元響應數(shù)據(jù)，估計感興趣的特殊刺激水平，如成功響應概率p對應的刺激水平，稱其為感度分布的p分位數(shù)。 傳統(tǒng)的敏感性試驗設計沒有優(yōu)化準則，而且希望估計的主要是0.5分位數(shù)。隨著對研究對象更高質(zhì)量的

《隨機分析與控制簡明教程》介紹隨機分析及隨機控制的基本理論與方法.第1章介紹布朗運動與鞅,涵蓋定義、停時定理、Doob不等式、下鞅的Doob-Meyer分解定理、Meyer過程等內(nèi)容;第2章介紹隨機積分、It.公式、鞅表示定理,以及測度變換的Girsanov定理.第3章介紹隨機微分方程基礎:解的存在唯一性、解對系數(shù)的連

多元統(tǒng)計分析

試驗設計是近代科學發(fā)展的重要基礎理論之一。它研究不同條件下各種試驗的*優(yōu)設計準則、構造和分析的理論與方法。為適應現(xiàn)代試驗的需要，作者于2006年開始建立了一個新的*優(yōu)因子分析設計理論，包括*優(yōu)性準則、*優(yōu)設計構造，以及他們在各種不同設計類中的推廣�！�*優(yōu)因析設計理論（英）》*先給出近代試驗設計，主要是多因子試驗設計的基

在產(chǎn)品研發(fā)或改進過程中，需要進行大量而重復的實驗以確定最優(yōu)的配方及工藝。掌握先進的實驗方法和數(shù)據(jù)處理方法，可以縮短研發(fā)周期、節(jié)省研發(fā)成本�！稄牧銓W實驗設計與數(shù)據(jù)處理》以實驗設計為主線，除了介紹實驗設計的基本原理與方法以外，佐以大量產(chǎn)業(yè)車間范例，旨在使讀者學會不同的實驗設計的理論與方法。同時通過本書對范例的說明，了

本書是在教育部制定的教學大綱基礎上，參照同濟大學“概率論與數(shù)理統(tǒng)計”課程及教材建設的經(jīng)驗和成果，按照全國碩士研究生入學統(tǒng)一考試數(shù)學一的考試大綱要求，根據(jù)作者十多年的教學實踐經(jīng)驗編寫而成．全書共分八章，包括隨機事件與概率、隨機變量及其分布、多維隨機變量及其分布、隨機變量的數(shù)字特征、大數(shù)定律及中心極限定理、統(tǒng)計量和抽樣分布

相依混合隨機變量是現(xiàn)代概率統(tǒng)計中的重要概念,它具有非常直觀的實際應用背景,如時間序列數(shù)據(jù)、空間數(shù)據(jù)、網(wǎng)格數(shù)據(jù)和高頻數(shù)據(jù)等都具有相依性,且呈現(xiàn)漸近獨立的特征.因此,近幾十年來一直都吸引了眾多學者的關注與研究,獲得了豐碩的研究成果.本書主要介紹混合隨機變量的基本理論,內(nèi)容包括混合隨機變量的定義與性質(zhì)、隨機過程的混合性質(zhì)、混

本書定位于應用型本科人才培養(yǎng)的概率論與數(shù)理統(tǒng)計課程教材,注重交叉學科人才培養(yǎng)的特點,以必需、夠用為度,兼顧學生考研需求.本書精心設計應用性例題,并利用常用的Excel和R軟件實現(xiàn),鍛煉學生的實際動手能力;通過相關數(shù)學歷史文化知識的介紹,拓寬學生的知識面和視野.《BR》本書內(nèi)容分為初等概率論、基本統(tǒng)計方法、Excel在概

本書以集員估計理論為基礎，圍繞有界干擾系統(tǒng)信息融合濾波開展研究。首先，提出一種輸入-狀態(tài)穩(wěn)定的定界橢球自適應濾波算法，提高濾波的收斂性和跟蹤性能，并針對不同的精度和實時性要求進一步提出固定滯后區(qū)間平滑算法和基于次優(yōu)定界橢球的有界干擾系統(tǒng)濾波算法。其次，為解決非線性有界干擾濾波算法存在的線性化誤差大、線性化過程復雜，以及

近來，被稱為“數(shù)據(jù)科學家”的研究者備受關注，充分運用數(shù)據(jù)進行分析，變得越來越重要。這種活用數(shù)據(jù)的基礎便是“統(tǒng)計與概率”。《BR》統(tǒng)計與概率，不僅對于研究者，對于生活在現(xiàn)代社會的所有人來說都是可以在現(xiàn)實生活中發(fā)揮重要作用的知識。在日常生活中，正確解讀數(shù)據(jù)，從而進行合理的判斷，也是依靠概率和統(tǒng)計的思考方法�！禕R》在本書中