線性模型是現(xiàn)代統(tǒng)計(jì)學(xué)中一類重要的模型，廣泛地應(yīng)用于經(jīng)濟(jì)，金融，生物、醫(yī)學(xué)和工程技術(shù)等領(lǐng)域。在該模型的建模分析中，統(tǒng)計(jì)學(xué)家主要研究模型的參數(shù)估計(jì)理論，假設(shè)檢驗(yàn)以及未來觀察值的預(yù)測(cè)等統(tǒng)計(jì)推斷問題。相比較，參數(shù)的假設(shè)檢驗(yàn)以及未來觀察值的預(yù)測(cè)問題研究更多的依賴于參數(shù)估計(jì)的結(jié)果。因此，模型的參數(shù)估計(jì)理論在整個(gè)建模分析過程中起到重

本書共七章，主要內(nèi)容包括：隨機(jī)事件與概率、隨機(jī)變量及其分布、隨機(jī)變量的數(shù)字特征、隨機(jī)向量及其分布、隨機(jī)向量的數(shù)字特征、大數(shù)定律與中心極限定理。本書以實(shí)際問題為出發(fā)點(diǎn)，通過精選例題并結(jié)合其它學(xué)科的問題介紹概率論的思想、模型和方法；如結(jié)合復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)講冪律分布，結(jié)合壽命講Gamma分布，結(jié)合股價(jià)講對(duì)數(shù)正態(tài)分布，結(jié)合風(fēng)險(xiǎn)偏好講效

對(duì)用戶協(xié)同模型和多興趣模型算法加以了模擬實(shí)現(xiàn)，構(gòu)建了相關(guān)的模型并給出針對(duì)具體模型的推薦。在此基礎(chǔ)上，結(jié)合用戶參與評(píng)分的方法對(duì)算法的推薦效果進(jìn)行了評(píng)價(jià)。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，基于用戶協(xié)同模型的算法要略優(yōu)于現(xiàn)有的基于用戶自身標(biāo)簽的算法，而基于多興趣模型的推薦則要明顯好于上述兩種算法，原因可能是多興趣模型中的子興趣保持了資源主題的單一性

具體分高等數(shù)學(xué)、線性代數(shù)、概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)三部分冊(cè)。高等數(shù)學(xué)分冊(cè)主要介紹函數(shù)、極限與連續(xù)、一元微分學(xué)及其應(yīng)用、一元積分學(xué)及其應(yīng)用、無窮級(jí)數(shù)、多元微積分學(xué)、微分方程和查分方程初步等內(nèi)容。線性代數(shù)分冊(cè)主要介紹矩陣、行列式、向量的基本概念、線性方程組的求解、特征值和特征向量、以及二次型的基本知識(shí)。概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)分冊(cè)主要包括

本書共13章。第1~4章主要介紹馬爾可夫過程的一般理論及幾類典型的隨機(jī)過程。第5~13章詳細(xì)介紹一維和多維平穩(wěn)過程的譜理論和預(yù)測(cè)理論。

本書是《概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)》(主編于惠春,郭夕敬,科學(xué)出版社)的配套練習(xí)冊(cè),全書分兩部分,第一部分為“內(nèi)容篇”,依照主教材的章節(jié)順序依次編排,按章編寫,每章又分“本章教學(xué)要求及重點(diǎn)難點(diǎn)”和“內(nèi)容提要”兩個(gè)模塊,對(duì)每章內(nèi)容進(jìn)行了系統(tǒng)歸納與總結(jié),便于讀者學(xué)習(xí).第二部分為“測(cè)試篇”,共有八套單元自測(cè)題,分別對(duì)應(yīng)每一章內(nèi)容,另有

本書是普通高等院校非數(shù)學(xué)專業(yè)“概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)”基礎(chǔ)課教材，參照研究生入學(xué)數(shù)學(xué)考試大綱編寫而成�！禕R》全書共9章，主要內(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、數(shù)理統(tǒng)計(jì)的基本概念、參數(shù)估計(jì)、假設(shè)檢驗(yàn)、數(shù)理統(tǒng)計(jì)在經(jīng)濟(jì)中的應(yīng)用。每節(jié)配有習(xí)題，每章末(第9

本書內(nèi)容包括：概率論的基本知識(shí)、隨機(jī)過程的基本概念、更新過程、離散時(shí)間的Markov鏈、連續(xù)時(shí)間的Markov過程以及隨機(jī)分析和平穩(wěn)過程本書力求貫徹選材精當(dāng)和敘述詳細(xì)的原則，注重說明概念的直觀背景和實(shí)際意義。在基本理論和方法上力求通俗易懂、深入淺出、淡化證明。書中收集許多結(jié)合實(shí)際問題的數(shù)學(xué)建模實(shí)例，章末配有適當(dāng)習(xí)題，有

多元統(tǒng)計(jì)分析是關(guān)于多變量的綜合統(tǒng)計(jì)分析方法，能夠在多個(gè)統(tǒng)計(jì)總體間存在相依的情況下分析其統(tǒng)計(jì)規(guī)律，在農(nóng)林科學(xué)、生物科學(xué)等領(lǐng)域的研究中有著重要的作用。本書是針對(duì)高等農(nóng)林院校研究生撰寫的多元統(tǒng)計(jì)分析教材，書中引用了大量的農(nóng)林科學(xué)實(shí)例，方便有關(guān)研究人員進(jìn)行探討和數(shù)據(jù)處理。主要內(nèi)容包括多元正態(tài)分布及其抽樣分布、多元正態(tài)總體均值向

本書介紹Ito型隨機(jī)微分方程（包括隨機(jī)泛函微分方程與中立型隨機(jī)微分方程）的基本理論與研究進(jìn)展。前半部分簡要介紹隨機(jī)微分方程的基本概念與一般理論，然后以較大篇幅綜述該領(lǐng)域若干有代表性的近期研究成果，其內(nèi)容集中于隨機(jī)微分方程解的漸近狀態(tài)，包括穩(wěn)定性、有界性、持久性、非爆發(fā)性等，特別深入討論了有重要應(yīng)用價(jià)值的隨機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)