本書第1章主要介紹變點(diǎn)檢驗(yàn)和在線監(jiān)測(cè)的一些經(jīng)典方法，并介紹本書著重討論的厚尾時(shí)間序列模型和長(zhǎng)記憶時(shí)間序列模型.第2,3章主要介紹檢驗(yàn)和估計(jì)厚尾時(shí)間序列模型均值變點(diǎn)和持久性變點(diǎn)的一些方法.第4,5章介紹檢驗(yàn)長(zhǎng)記憶時(shí)間序列均值變點(diǎn)、時(shí)間趨勢(shì)項(xiàng)變點(diǎn)、方差變點(diǎn)及長(zhǎng)記憶參數(shù)變點(diǎn)的一些方法.第6章介紹在線監(jiān)測(cè)厚尾時(shí)間序列持久性變點(diǎn)

本書主要介紹了雙參數(shù)韋布爾分布模型,并從雙參數(shù)韋布爾分布在可靠性領(lǐng)域的應(yīng)用角度介紹了相關(guān)可靠性統(tǒng)計(jì)方法,包括韋布爾分布的確定方法、基于極大似然估計(jì)的可靠性統(tǒng)計(jì)方法、基于分布曲線擬合的可靠性統(tǒng)計(jì)方法、基于Bayes的可靠性統(tǒng)計(jì)方法、其他可靠性統(tǒng)計(jì)方法及改進(jìn)韋布爾分布的可靠性統(tǒng)計(jì)方法。

本書介紹了數(shù)理統(tǒng)計(jì)的基本概念、參數(shù)估計(jì)、假設(shè)檢驗(yàn)、方差分析、貝葉斯基礎(chǔ)和統(tǒng)計(jì)計(jì)算等內(nèi)容.在編寫過程中特別注重方法的實(shí)際應(yīng)用，每個(gè)理論后面都列舉了對(duì)應(yīng)的例子.同時(shí)，為了更貼近社會(huì)的現(xiàn)實(shí)需求，在每章最后一節(jié)通過例子對(duì)該章的主要內(nèi)容進(jìn)行了R語言實(shí)現(xiàn)，并列出了程序的詳細(xì)步驟.

本書研究分類數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)過程控制.近年來，統(tǒng)計(jì)過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)容來自作者和合作者近年來的研究成果，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)問題，其主要內(nèi)容來自作者近十年來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