本書是數(shù)理統(tǒng)計方面的經(jīng)典教材，從數(shù)理統(tǒng)計學的初級基本概念及原理開始，詳細講解概率與分布、多元分布、特殊分布、統(tǒng)計推斷基礎、極大似然法等內(nèi)容，并且涵蓋一些高級主題，如一致性與極限分布、充分性、優(yōu)假設檢驗、正態(tài)模型的推斷、非參數(shù)與穩(wěn)健統(tǒng)計、貝葉斯統(tǒng)計等.此外，為了幫助讀者更好地理解數(shù)理統(tǒng)計和鞏固所學知識，書中還提供了一些重

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(guān)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

試驗設計與數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析

在經(jīng)濟學、政治學、社會學、心理學和教育學等學科領(lǐng)域，因子分析法應用廣泛。本書作者用明確的數(shù)據(jù)分析例子，詳細介紹了因子分析的不同方法，以及它們在何種情況下最有用。更深入探討了驗證性和探索性因子分析的差別和因子旋轉(zhuǎn)的各種標準。特別值得一提的是對不同形式的斜交旋轉(zhuǎn)的討論，以及如何解釋從這些分析中得到的各項系數(shù)。此外，作者也回

隨機過程在經(jīng)濟、統(tǒng)計、金融、工程、管理等領(lǐng)域具有廣泛的應用價值。新時代急需多樣化人才和創(chuàng)新性人才。本教材內(nèi)容緊跟時代前沿，覆蓋統(tǒng)計、金融科技、金融、保險精算等方面的應用，讓讀者了解隨機過程在眾多交叉領(lǐng)域中的應用前景，激發(fā)創(chuàng)新潛能。例如關(guān)于MCMC、機器學習等算法在統(tǒng)計、金融等領(lǐng)域的深入講解。

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(guān)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

本書是全國高等教育自學考試“概率論與數(shù)理統(tǒng)計（工）”指定教材，本次改版是根據(jù)自考辦在規(guī)劃課程時，重新設置了本課程的名稱，進行的改版。本書內(nèi)容的修訂，主要根據(jù)《概率論與數(shù)理統(tǒng)計（工）自學考試大綱》，對例題、習題等再進行優(yōu)化，對知識點的講解再突出重點，更好地適用于參加自學考試的學生。同時將建設本教材配套的數(shù)學資源。數(shù)字資源

線性回歸模型是一個非常有效且重要的數(shù)據(jù)分析方法，但它的局限性是要求因變量是定量變量（定距變量、定比變量）而非定性變量（定序變量、定類變量）。但在許多實際問題中，經(jīng)常出現(xiàn)因變量有兩個或三個分類的情況，此時就需要應用logistic回歸分析。本書系統(tǒng)地把logistic回歸與線性回歸模型的OLS的R2、估計標準誤差、t比率

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(guān)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”�！禕R》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