本書是基于R軟件編寫的面向應(yīng)用的多元統(tǒng)計分析教材，主要內(nèi)容包括多元線性模型、廣義線性模型、聚類分析、判別分析、主成分分析、因子分析、對應(yīng)分析、典型相關(guān)分析和多維標(biāo)度分析。本書采用生動具體的實例來講解多元統(tǒng)計分析方法，方便讀者學(xué)習(xí)；將統(tǒng)計理論與R軟件有機(jī)結(jié)合，通過R軟件來實現(xiàn)多元統(tǒng)計的計算和分析，并詳細(xì)解讀R軟件的分析結(jié)

本書充分考慮了人文社科、財經(jīng)管理類專業(yè)的學(xué)科特征及學(xué)生進(jìn)行量化分析的實際需求，同時兼顧理論、方法、應(yīng)用和計算機(jī)軟件操作，從現(xiàn)實經(jīng)濟(jì)問題、理論基礎(chǔ)、學(xué)科拓展、方法前瞻、應(yīng)用案例五個方面出發(fā)，設(shè)計了相關(guān)內(nèi)容，篩選了相關(guān)案例資料。通過分類應(yīng)用舉例，概括性闡述了多元統(tǒng)計分析常用方法體系架構(gòu)，具體內(nèi)容包括數(shù)據(jù)分析的圖示方法、多元

本書是《概率統(tǒng)計引論（第二版）》（魏立力等編著）的配套輔導(dǎo)書，共分9章47節(jié)，除5.1節(jié)外，每1節(jié)都包括了4部分內(nèi)容：內(nèi)容概要——主要概念與結(jié)論的圖譜；有問有答——對有關(guān)內(nèi)容可能會產(chǎn)生的疑問及解答；內(nèi)容進(jìn)階——相關(guān)內(nèi)容的注釋、補(bǔ)充和引導(dǎo)；習(xí)題詳解——原《引論》每一道習(xí)題的詳細(xì)解答。

《應(yīng)用隨機(jī)過程》為北京大學(xué)同名課程的教材，分為三個部分：馬氏鏈、跳過程和布朗運(yùn)動。馬氏鏈?zhǔn)侵鸽x散時間參數(shù)、取值于離散狀態(tài)空間的馬爾可夫過程，是性質(zhì)十分簡單而適用面又很廣的一類概率模型，包括隨機(jī)游動、分枝過程等常見模型。通過學(xué)習(xí)馬氏鏈的基本知識，如狀態(tài)分類、極限性質(zhì)、平穩(wěn)分布、收斂速度等，可初步熟悉隨機(jī)過程的特性，掌握最

本書深入淺出地詳細(xì)講解概率論與數(shù)理統(tǒng)計方面的基礎(chǔ)知識及相關(guān)應(yīng)用，內(nèi)容涵蓋概率論、隨機(jī)變量、特殊分布、估計、假設(shè)檢驗、基于正態(tài)分布的推斷、數(shù)據(jù)類型、兩樣本推斷、擬合優(yōu)度檢驗、回歸、變量分析、隨機(jī)區(qū)塊設(shè)計、非參數(shù)統(tǒng)計等。

本書聚焦當(dāng)今多源信息融合技術(shù)的研究熱點，主要討論基于傳感器網(wǎng)絡(luò)的-致性卡爾曼濾波器的設(shè)計與穩(wěn)定性分析問題。本書分為兩個部分內(nèi)容:第一部分為第1~6章，主要討論幾類一致性卡爾曼濾波算法的穩(wěn)定性分析，研究了基于傳感器網(wǎng)絡(luò)的可觀性問題，先后提出了共同(完全)一致可觀性、加權(quán)一致可觀性及聯(lián)合一致可觀性等新穎的可觀性(可檢性)定

本書根據(jù)作者多年的教學(xué)實踐，從實例出發(fā)，注重講清概率統(tǒng)計的思想方法，內(nèi)容精練，通俗易懂，既考慮學(xué)時的限制,又注意學(xué)科的系統(tǒng)性和應(yīng)用性。習(xí)題編排合理，補(bǔ)充了近年來部分考研試題。本書內(nèi)容包括：隨機(jī)事件與概率、隨機(jī)變量及其分布、多維隨機(jī)變量及其分布、大數(shù)定律與中心極限定理、統(tǒng)計量與抽樣分布、參數(shù)估計、假設(shè)檢驗、方差分析與回歸

本書按照2023年最新碩士研究生考研大綱的要求編寫，是一本適合考研復(fù)習(xí)使用的講解類全書。內(nèi)容包括基礎(chǔ)知識梳理、基本題型解析、經(jīng)典考研真題、大學(xué)生數(shù)學(xué)競賽真題以及綜合提升拓展等，匯集了高等數(shù)學(xué)考研的基本解題思路、方法和技巧，融入編者多年教學(xué)及考研輔導(dǎo)的經(jīng)驗總結(jié)。每章根據(jù)考綱劃分小節(jié)，節(jié)內(nèi)包括知識清單、高頻題型、核心考點、

本教材總體上分為基礎(chǔ)理論和典型應(yīng)用兩個部分。在第一部分中，本教材以概率論、圖論為基礎(chǔ)，介紹了概率論和圖論的相關(guān)概念和實例。隨后引入貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、馬爾科夫隨機(jī)場、因子圖等有向或無向概率圖模型，給出基本的消息傳遞規(guī)則，得到了最基本的和積算法和最大和算法。進(jìn)一步地，本教材依次介紹了概率圖模型上的置信傳播、近似消息傳遞、變分推斷

應(yīng)用數(shù)理統(tǒng)計是一門搜集、整理、分析和解釋統(tǒng)計數(shù)據(jù)的方法論學(xué)科，用于探索統(tǒng)計數(shù)據(jù)內(nèi)在的數(shù)量規(guī)律性。本書內(nèi)容分為8章，各個章節(jié)都使用實例來引入主題，并把統(tǒng)計概念、算法原理和一些非常實際的問題聯(lián)系在一起進(jìn)行講解。每章后面都有與概念和計算有關(guān)的習(xí)題，這些習(xí)題能使讀者更深刻地理解內(nèi)容。同時，這種安排也使得本書適用于知識水平