非參數(shù)估計方法是現(xiàn)代統(tǒng)計學(xué)中的重要方法,本書主要介紹非參數(shù)密度估計、非參數(shù)回歸估計和經(jīng)驗似然方法.非參數(shù)密度估計的內(nèi)容包括核密度估計、最近鄰密度估計和頻率插值密度估計,而非參數(shù)回歸估計的內(nèi)容包括隨機設(shè)計權(quán)函數(shù)回歸估計、固定設(shè)計權(quán)函數(shù)回歸估計和混合相依樣本下的回歸估計.書中主要介紹這些估計方法的構(gòu)造和定義,以及相關(guān)的大樣

本書是《概率論與數(shù)理統(tǒng)計》（王殿坤主編）的配套學(xué)習(xí)參考資料。本書完全與教材內(nèi)容對接，共分為兩大部分。第一章到第五章為概率論部分，第六章到第九章為數(shù)理統(tǒng)計部分。每章包括基本內(nèi)容、基本要求、擴展例題與習(xí)題詳解，并且在最后為讀者設(shè)計了概率論、概率論與數(shù)理統(tǒng)計的自測題，方便讀者對自己所學(xué)的知識進行測試，及時掌握自己的學(xué)習(xí)情況。

本書是結(jié)合編者多年來的教學(xué)實踐經(jīng)驗，在教育部制訂的教學(xué)大綱的基礎(chǔ)上編寫而成的。全書共九章，分為兩大部分：第一章到第五章是概率論部分，包括概率論基礎(chǔ)、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)定律與中心極限定理；第六章到第九章是數(shù)理統(tǒng)計部分，包括數(shù)理統(tǒng)計的基本知識、參數(shù)估計、假設(shè)檢驗、方差分析與回歸

本書由作者根據(jù)多年的教學(xué)經(jīng)驗撰寫而成，對選入的數(shù)據(jù)分析理論和方法進行了仔細的推敲，不僅著重于數(shù)據(jù)分析的基本理論與方法的介紹，更密切結(jié)合SPSS統(tǒng)計分析軟件，系統(tǒng)、詳細地介紹本書所用方法的具體操作過程及結(jié)果。全書共8章，內(nèi)容包括數(shù)據(jù)的整理與統(tǒng)計分析、參數(shù)估計與假設(shè)檢驗、相關(guān)分析與回歸分析、趨勢外推預(yù)測分析、時間序列分析、

基于測度論和正則變化理論,本書系統(tǒng)介紹了次指數(shù)分布及相關(guān)分布的概念、例子、性質(zhì)和研究進展。這些分布都具有或部分具有一個大跳的本性,從而得以揭示獨立和相依隨機變量在卷積、隨機卷積、乘積卷積以及它們的卷積根方面的封閉性和漸近性等。這些結(jié)果在隨機游動、風(fēng)險理論、Levy過程及無窮可分分布等領(lǐng)域的研究中發(fā)揮了重要的作用。

本書是《卡爾曼濾波與組合導(dǎo)航原理》的第4版，改寫和增寫了部分內(nèi)容。書中著重闡述了卡爾曼濾波基本理論，以及近10年發(fā)展起來的有關(guān)卡爾曼濾波的新理論和新方法，以及容錯組合導(dǎo)航設(shè)計理論和方法，另外，也有作者的部分科研成果。內(nèi)容安排上力求循序漸進，由淺入深，確保知識連貫性。為便于讀者理解概念內(nèi)涵，公式和定理一般都附有詳細推導(dǎo)和

本書介紹了統(tǒng)計決策方法的概念、原理和相關(guān)模型，并通過多種統(tǒng)計決策方法在經(jīng)濟、金融和管理等領(lǐng)域的綜合應(yīng)用案例，幫助讀者提高量化分析能力和解決實際問題的能力。共分10章，主要包括統(tǒng)計決策理論概述、確定型決策、風(fēng)險型決策、貝葉斯決策法、不確定型決策、灰色理論決策、博弈論決策法、多目標決策和大數(shù)據(jù)時代的決策等內(nèi)容。

概率論與數(shù)理統(tǒng)計是高等學(xué)校理工科及管理、經(jīng)濟類等絕大多數(shù)專業(yè)的必修課程，也是上述專業(yè)碩士研究生入學(xué)統(tǒng)一考試的必考科目，在考研數(shù)學(xué)中的占比很高。 本教材的編寫本著“少而精，廣而易懂”的原則，主要有以下幾個特點： 1.實用性強。在尊重教學(xué)大綱的基礎(chǔ)上，以應(yīng)用為目標，簡明清晰地闡釋相關(guān)知識的來龍去脈，適當(dāng)弱化繁難的理論證明。

本書主要內(nèi)容包含隨機事件及其概率、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、數(shù)理統(tǒng)計的基本概念、參數(shù)估計、假設(shè)檢驗等。本書注重概率統(tǒng)計的工程應(yīng)用背景知識，通過介紹知識點的背景、起源和相關(guān)科學(xué)家等內(nèi)容，來激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣。本書內(nèi)容上一方面精簡壓縮一些傳統(tǒng)知識點、淡化計算技巧，另一方面通過引入人工智能、

概率論與數(shù)理統(tǒng)計