本書研究分類數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制.近年來(lái)，統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制的研究成果十分豐富，但大都集中在取值為具體數(shù)值的連續(xù)數(shù)據(jù).本書關(guān)注的分類數(shù)據(jù)取值為若干個(gè)類別或?qū)傩运�平，信息量較少，但在生活生產(chǎn)中極為常見.本書內(nèi)容來(lái)自作者和合作者近年來(lái)的研究成果，從一元或多元、名義或有序、獨(dú)立或自相關(guān)、相關(guān)性或因果關(guān)系等角度，系統(tǒng)地介紹了分類數(shù)據(jù)統(tǒng)

本書系統(tǒng)地介紹了雙重廣義線性模型等異方差回歸模型的理論、方法和應(yīng)用。內(nèi)容主要包括：高維數(shù)據(jù)下雙重廣義線性模型的變量選擇研究,縱向數(shù)據(jù)下均值-協(xié)方差模型的變量選擇和貝葉斯分析,半?yún)��?shù)異方差模型的變量選擇和貝葉斯分析,偏正態(tài)異方差模型的異方差檢驗(yàn)和貝葉斯分析,半?yún)��?shù)混合效應(yīng)雙重回歸模型的貝葉斯分析,以及雙重Logistic

本書從應(yīng)用角度簡(jiǎn)要地闡述了試驗(yàn)設(shè)計(jì)、現(xiàn)代統(tǒng)計(jì)、數(shù)據(jù)挖掘，以及各專業(yè)領(lǐng)域試驗(yàn)統(tǒng)計(jì)等600多種統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)。這一版新增加的主要內(nèi)容有折線回歸、高維數(shù)據(jù)Lasso回歸、有序序列聚類分析、水文頻率分析、向量自回歸、格蘭杰因果檢驗(yàn)、協(xié)整檢驗(yàn)和誤差修正模型等功能。DPS數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)軟件試用版可從網(wǎng)站的下載中心下載、試用。

本書是一本以介紹現(xiàn)代概率論基礎(chǔ)理論和方法為主的概率論教材。共分三部分。第1章和第2章為測(cè)度論，用較短的篇幅完整地?cái)⑹隽藴y(cè)度與積分的一般理論，包括了一般測(cè)度、Lebesgue-Stieltjes測(cè)度、Lebesgue測(cè)度、積分與期望的定義及單調(diào)收斂定理、Fatou引理、Lebesgue控制收斂定理、Fubini定理等主要

本書介紹了概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)的概念、原理、計(jì)算方法，以及MATLAB在數(shù)理統(tǒng)計(jì)中的應(yīng)用.在編寫中吸收了國(guó)內(nèi)外優(yōu)秀教材的優(yōu)點(diǎn)，概念講述通俗易懂，每章中附有精選的例題和習(xí)題，并且增加了數(shù)學(xué)實(shí)驗(yàn).書后附有習(xí)題參考答案，方便學(xué)生自測(cè),書中還配有二維碼，掃碼可以觀看課件、知識(shí)點(diǎn)總結(jié)及微課視頻，供學(xué)生學(xué)習(xí)提高使用.

本書試圖較全面地介紹大數(shù)據(jù)技術(shù)的基本原理和方法，包括以統(tǒng)計(jì)模型為主的各類數(shù)據(jù)模型以及它們的計(jì)算方法，同時(shí)還將介紹這些方法在一些領(lǐng)域(如人工智能)中的應(yīng)用。

本書采用排序集抽樣方法，研究產(chǎn)品可靠性中常用指標(biāo)的估計(jì)問(wèn)題，其主要內(nèi)容來(lái)自作者近十年來(lái)的研究成果以及相關(guān)的**進(jìn)展.全書共9章，包括排序集抽樣方法和可靠性理論，標(biāo)準(zhǔn)排序集抽樣下指數(shù)分布的參數(shù)估計(jì)和產(chǎn)品可靠度估計(jì)，L排序集抽樣下指數(shù)分布的系統(tǒng)可靠度估計(jì)，非均等排序集抽樣下中位壽命的非參數(shù)估計(jì)，廣義排序集抽樣下可靠壽命的非

本書是基于作者在香港大學(xué)和南方科技大學(xué)10余年數(shù)理統(tǒng)計(jì)教學(xué)的經(jīng)驗(yàn)，同時(shí)結(jié)合國(guó)內(nèi)其他高校學(xué)生和教師的具體情況精心撰寫而成的。本書主要內(nèi)容包括：概率和分布、抽樣分布、點(diǎn)估計(jì)、區(qū)間估計(jì)、假設(shè)檢驗(yàn)、斜零分布的臨界區(qū)域和值等。本書通過(guò)組合傳統(tǒng)教材和課堂PPT各自的優(yōu)點(diǎn)，設(shè)置了經(jīng)緯兩條主線，運(yùn)用塊狀結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)知識(shí)點(diǎn)，使得每個(gè)知識(shí)點(diǎn)自

本書主要內(nèi)容包括隨機(jī)事件及其概率，隨機(jī)變量及其概率分布，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)定理與中心極限定理，數(shù)理統(tǒng)計(jì)的基本知識(shí)，參數(shù)估計(jì)，假設(shè)檢驗(yàn)。本書強(qiáng)調(diào)概念和內(nèi)容的直觀引入及知識(shí)間的相互聯(lián)系；在注重理論與實(shí)際應(yīng)用背景相結(jié)合的基礎(chǔ)上，強(qiáng)調(diào)隨機(jī)性思維和應(yīng)用能力的培養(yǎng)。書中按章設(shè)置了適量的習(xí)題，并在書后附有

本書系統(tǒng)地介紹了不確定統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論與支持向量機(jī)，除扼要介紹國(guó)內(nèi)外其他學(xué)者的研究成果外，主要介紹作者已公開發(fā)表的系列研究工作.主要內(nèi)容包括:廣義不確定集、廣義不確定測(cè)度與廣義不確定變量、不確定學(xué)習(xí)過(guò)程的一致性、不確定學(xué)習(xí)過(guò)程收斂速度的界、控制不確定學(xué)習(xí)過(guò)程的推廣能力、概率測(cè)度空間上基于實(shí)隨機(jī)樣本的支持向量機(jī)、概率測(cè)度空間