本書從應用角度簡要地闡述了試驗設計、現代統(tǒng)計、數據挖掘，以及各專業(yè)領域試驗統(tǒng)計等600多種統(tǒng)計分析技術。這一版新增加的主要內容有折線回歸、高維數據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、協(xié)整檢驗和誤差修正模型等功能。DPS數據處理系統(tǒng)軟件試用版可從網站的下載中心下載、試用。

本書從應用角度簡要地闡述了試驗設計、現代統(tǒng)計、數據挖掘，以及各專業(yè)領域試驗統(tǒng)計等600多種統(tǒng)計分析技術。這一版新增加的主要內容有折線回歸、高維數據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、協(xié)整檢驗和誤差修正模型等功能。DPS數據處理系統(tǒng)軟件試用版可從網站的下載中心下載、試用。

本書從應用角度簡要地闡述了試驗設計、現代統(tǒng)計、數據挖掘，以及各專業(yè)領域試驗統(tǒng)計等600多種統(tǒng)計分析技術。這一版新增加的主要內容有折線回歸、高維數據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、協(xié)整檢驗和誤差修正模型等功能。DPS數據處理系統(tǒng)軟件試用版可從網站的下載中心下載、試用。

本書為“十二五”普通高等教育本科***規(guī)劃教材，同時也是教育部高等學校統(tǒng)計學類專業(yè)教學指導委員會推薦教材。本書努力貫徹“少而精”的原則，力求以統(tǒng)計思想為主線，以R語言為工具，深入淺出地介紹各種多元統(tǒng)計方法的理論和應用。主要內容包括：多元統(tǒng)計分析概述、多元正態(tài)分布的參數估計、多元正態(tài)分布均值向量和協(xié)差陣的檢驗、判別分析、

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、方法和應用。內容主要包括：高維數據下雙重廣義線性模型的變量選擇研究,縱向數據下均值-協(xié)方差模型的變量選擇和貝葉斯分析,半參數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和貝葉斯分析,半參數混合效應雙重回歸模型的貝葉斯分析,以及雙重Logistic

本書主要內容包括隨機事件及其概率，隨機變量及其概率分布，多維隨機變量及其分布，隨機變量的數字特征，大數定理與中心極限定理，數理統(tǒng)計的基本知識，參數估計，假設檢驗。本書強調概念和內容的直觀引入及知識間的相互聯(lián)系；在注重理論與實際應用背景相結合的基礎上，強調隨機性思維和應用能力的培養(yǎng)。書中按章設置了適量的習題，并在書后附有

本書是基于作者在香港大學和南方科技大學10余年數理統(tǒng)計教學的經驗，同時結合國內其他高校學生和教師的具體情況精心撰寫而成的。本書主要內容包括：概率和分布、抽樣分布、點估計、區(qū)間估計、假設檢驗、斜零分布的臨界區(qū)域和值等。本書通過組合傳統(tǒng)教材和課堂PPT各自的優(yōu)點，設置了經緯兩條主線，運用塊狀結構呈現知識點，使得每個知識點自

本書采用排序集抽樣方法，研究產品可靠性中常用指標的估計問題，其主要內容來自作者近十年來的研究成果以及相關的**進展.全書共9章，包括排序集抽樣方法和可靠性理論，標準排序集抽樣下指數分布的參數估計和產品可靠度估計，L排序集抽樣下指數分布的系統(tǒng)可靠度估計，非均等排序集抽樣下中位壽命的非參數估計，廣義排序集抽樣下可靠壽命的非

本書概率論部分包括：隨機事件與概率，隨機變量及其分布，隨機變量的數字特征，大數定律和中心極限定理。數理統(tǒng)計部分包括：統(tǒng)計學的基本概念，參數估計，假設檢驗，回歸分析與相關分析，方差分析等，Excel在概率統(tǒng)計中的應用等。本書要求讀者學習過高等數學和線性代數課程。

本書系統(tǒng)地介紹了不確定統(tǒng)計學習理論與支持向量機，除扼要介紹國內外其他學者的研究成果外，主要介紹作者已公開發(fā)表的系列研究工作.主要內容包括:廣義不確定集、廣義不確定測度與廣義不確定變量、不確定學習過程的一致性、不確定學習過程收斂速度的界、控制不確定學習過程的推廣能力、概率測度空間上基于實隨機樣本的支持向量機、概率測度空間

統(tǒng)計分析是經濟分析的一種，是實現統(tǒng)計職能的重要手段。其主要目的是運用統(tǒng)計數據，抓住工作重點，針對社會關注的熱點和難點進行分析判斷，找出數據背后的邏輯，為決策服務。與其他經濟分析或經濟研究一樣，撰寫統(tǒng)計分析首先就要解決寫什么的問題。點題實質上是指導研究。通過點題開展統(tǒng)計分析，發(fā)揮了獨特而重要的作用。作者在統(tǒng)計部門工作多年

本書主要介紹統(tǒng)計學中的回歸分析方法基礎以及在機器學習方向上的應用。介紹回歸分析的數學基礎的同時，以統(tǒng)計學和機器學習相結合的手段介紹回歸分析領域在近年來取得的各種重要結果和突破。特別是在大數據背景下，回歸分析的正則化問題的快速求解算法。本書在介紹基礎知識的同時，也強調回歸分析在實際中的應用，書中配有大量的案例及其R語言的

本書為中國科學技術大學數學類本科生的“概率論”教材,既保留了第二版中原有的基本內容:初等概率論、隨機變量、隨機向量、數字特征與特征函數、極限定理等,又根據國際通用表述習慣和教學需求調整了敘述方式和部分內容,增加了例題,使得主干脈絡更清楚,枝葉更豐滿.《BR》本書內容豐富,敘述嚴謹,深入淺出,既以生動淺顯的方式說明了概率

本書參照教育部高等學校大學數學課程教學指導委員會制定的“非數學類專業(yè)數學基礎課程教學基本要求”編寫而成。全書共分10章，內容包括隨機事件與概率、隨機變量及其分布、隨機變量的數字特征、大數定律和中心極限定理、概率模型及其應用、數理統(tǒng)計的基本概念、參數估計、假設檢驗、方差分析與回歸分析、SPSS統(tǒng)計軟件介紹與統(tǒng)計模型應用。

本書講解概率論的基礎內容，包括組合分析、概率論公理、條件概率、離散型隨機變量、連續(xù)型隨機變量、隨機變量的聯(lián)合分布、期望的性質、極限定理和模擬等，內容豐富，通俗易懂，并配有豐富的例子和大量習題，涉及物理學、生物學、化學、遺傳學、博弈論、經濟學等多方面的應用，極具啟發(fā)性。

本書是為“概率論與數理統(tǒng)計”課程的學習而編寫的指導性教材，本書總結歸納了“概率論與數理統(tǒng)計”課程的基本概念、基本理論與基本方法。通過對類型與數量眾多的例題的解析，使讀者能夠較好地掌握概率論與數理統(tǒng)計的思想方法與解題技巧。本書對歷年碩士研究生入學考試中概率統(tǒng)計部分的常考點及試題作了詳細地分析。此外，本書每節(jié)后面還配備了常

圖模型方法將概率論和圖論相結合，為多維時間序列分析中的不確定性、復雜性問題研究提供了直觀而自然的方法．本書針對多維時間序列中的非線性、隱變量和時變問題，系統(tǒng)地論述多維時間序列圖模型的基本理論、學習算法及其應用．這些問題屬時間序列分析的前沿課題，本書的研究有助于加強多維時間序列圖模型研究的理論基礎，進而推動相關學科的發(fā)展

本書主要研究刪失分位數回歸模型的統(tǒng)計推斷問題.全書共6章.第1章對刪失數據進行概述,并介紹刪失分位數回歸模型的相關理論.第2章針對刪失一般線性分位數回歸模型的參數估計方法進行介紹,主要考慮在響應變量刪失和協(xié)變量刪失兩種不同情況下,對刪失數據的填補方法,并進行數值模擬和實例數據的分析.第3章考慮刪失部分線性模型和刪失部分

本書分為概率論和數理統(tǒng)計兩部分，共9章.第1～5章講述概率論的基本內容；第6～9章講述數理統(tǒng)計的基本內容，同時各章章末講述了部分與概率統(tǒng)計相關的一些數學建模.各章后附有習題，有助于讀者對基本內容進一步理解和深化.

《概率論與數理統(tǒng)計》旨在滿足各水平層次學生學習概率統(tǒng)計及自學深造的目標需求，并結合專業(yè)特點，適當介紹了概率論與數理統(tǒng)計相關的經濟學知識和應用實例�！陡怕收撆c數理統(tǒng)計》共8章，內容包括隨機事件與概率、隨機變量及其分布、多維隨機變量及其分布、隨機變量的數字特征、大數定律與中心極限定理、隨機樣本及其抽樣分布、參數估計和假設檢