"積分嵌套拉普拉斯近似(IntegratedNestedLaplaceApproximations，INLA)是擬合一大類貝葉斯回歸模型的新方法。使用INLA無須抽取邊際后驗分布的樣本，因此在計算上它是貝葉斯推斷標準工具馬爾可夫鏈蒙特卡羅(MCMC)方法的簡單易用的替代方案。本書涵蓋了各種現(xiàn)代回歸模型，著重介紹了如何使

《概率論與數(shù)理統(tǒng)計》一書共分為8個章節(jié)，本書的主要內容包括：隨機事件與概率、離散型隨機變量及其分布、連續(xù)型隨機變量及其分布、隨機變量的數(shù)字特征、大數(shù)定律與中心極限定理、數(shù)理統(tǒng)計的基本概念、參數(shù)估計、假設檢驗。本書注重工科和經濟學科學生應該掌握的基本概念和基本方法，加強了學生基本技能的訓練，能提高學生分析和解決問題的能力

本書共分為九章，內容包括隨機事件及其概率、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、大數(shù)定律與中心極限定理、數(shù)理統(tǒng)計學的基本概念、參數(shù)估計、假設檢驗、方差分析及回歸分析。本書總結并融入編者多年來一線教學的實踐經驗并結合現(xiàn)今政策文件，從教與學兩個方面綜合考慮修訂而成。

本書主要介紹了試驗設計的基本理論與常用方法，內容包括試驗設計基本概念與原則、方差分析基礎、析因設計、區(qū)組設計、正交設計、回歸設計、混料設計、均勻設計及交叉設計等．試驗設計與分析在今天已經離不開統(tǒng)計軟件，本書利用目前流行的R語言為工具，針對每種設計方法結合大量實例完成試驗的設計與分析，每章后面配有一定的習題，讀者可以參照

時間序列預測問題是根據(jù)已有的時間序列數(shù)據(jù)預測其未來一段時間的狀態(tài)。該問題有著廣泛的應用場景，比如在金融領域被使用來做現(xiàn)金流量預測、股票價格預測，在零售行業(yè)被使用來做業(yè)務收入預測、庫存消耗預測，在旅游行業(yè)被使用來預測旅游訂單量、客服服務量等，在氣象、人口密度預測來幫助決策者做出有效決策。本書首先對基于深度學習時間序列預測

本書內容包括：緒論、單個高維總體均值向量和協(xié)方差矩陣的同時檢驗、兩個高維總體均值向量和協(xié)方差矩陣的同時檢驗、高維總體協(xié)方差矩陣的組內等相關性檢驗等。

本書介紹了Butchart-Moser定理的相關知識及內容。全書共分八章，內容包括Butchart-Moser定理、在閉凸集上求最優(yōu)場址、最優(yōu)場址問題的快速收斂算法、閉凸集上多場址問題的一個全局收斂算法、在閉凸集上連續(xù)型多場址的最優(yōu)選擇、平面上的點－線選址問題、平面上的min-max型點－線選址問題、波蘭應用數(shù)學中若干

本書介紹了試驗設計與數(shù)據(jù)分析的常用方法，及其在專業(yè)學習、科學試驗和工業(yè)生產中的實際應用。全書共分為10章，其中第1章為概述；第2章為與理化數(shù)據(jù)分析相關的Excel基礎操作；第3-6章為試驗數(shù)據(jù)的誤差分析、圖表制作方法、方差分析和回歸分析；第7-9章介紹了正交設計、均勻設計和優(yōu)選方法；第10章是綜合實訓練習，方便學習者檢

本書共分八章，主要內容包括：隨機事件和概率；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；大數(shù)定律和中心極限定理；數(shù)理統(tǒng)計的基本概念；參數(shù)估計。

本書強調適當?shù)慕y(tǒng)計學習數(shù)據(jù)分析以綜合方式依賴于健全的數(shù)據(jù)收集、智能數(shù)據(jù)管理、適當?shù)慕y(tǒng)計程序和對結果的可理解的解釋。監(jiān)督學習可被統(tǒng)一視為回歸分析的一種形式。通過大量實際應用及其相關的R代碼來說明關鍵概念和過程，著眼于實際意義。