全書共十章，內(nèi)容包括回歸分析、變量選擇、時(shí)間序列、非參數(shù)統(tǒng)計(jì)、聚類分析、判別分析、邏輯斯諦回歸與支持向量機(jī)、主成分分析、因子分析、縱向數(shù)據(jù)分析。各章都有豐富的案例分析，為使書中案例貼近數(shù)據(jù)的應(yīng)用實(shí)際，采用了方便獲取的證券市場高頻數(shù)據(jù)，并使用國際通用的R軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)收集、處理、加工和分析，便于讀者自己動手和實(shí)際應(yīng)用。全書

本書是隨機(jī)微分方程與隨機(jī)分析初學(xué)者的入門教材,系統(tǒng)地介紹了概率論、鞅和隨機(jī)積分及隨機(jī)微分方程的基礎(chǔ)知識、基本理論和典型方法。內(nèi)容包括：測度與積分、獨(dú)立性、Radon-Nikodym定理和條件數(shù)學(xué)期望等概率論的基礎(chǔ)知識；停時(shí)、離散鞅和連續(xù)鞅的基本內(nèi)容；鞅和連續(xù)局部半鞅隨機(jī)積分的一般理論及Ito型隨機(jī)微分方程的初步內(nèi)容。

本書是基于作者在香港大學(xué)和南方科技大學(xué)共14年計(jì)算統(tǒng)計(jì)教學(xué)的經(jīng)驗(yàn)，同時(shí)結(jié)合國內(nèi)其他高校學(xué)生和教師的具體情況精心撰寫而成的，本書主要內(nèi)容包括：產(chǎn)生隨機(jī)變量的方法、幾個重要的優(yōu)化方法、蒙特卡洛積分方法、貝葉斯計(jì)算中的MCMC方法，Bootstrap方法等。本書通過組合傳統(tǒng)教科書和課堂PPT各自的優(yōu)點(diǎn)，設(shè)置了經(jīng)緯兩條主線，運(yùn)

全書共6章，內(nèi)容包括隨機(jī)事件與概率、隨機(jī)變量及其分布、隨機(jī)變量的數(shù)字特征、數(shù)理統(tǒng)計(jì)的基礎(chǔ)知識、參數(shù)估計(jì)、概率模型.除最后一章外，每章都附有習(xí)題以及數(shù)學(xué)家介紹.本書的最后一章為概率模型，介紹概率方法的應(yīng)用，幫助讀者更好地理解概率論的思想和方法，進(jìn)一步提升讀者的數(shù)學(xué)建模能力，同時(shí)增強(qiáng)讀者學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)的興趣.書后附有習(xí)題參考答案

全書共6章,內(nèi)容包括隨機(jī)事件與概率、隨機(jī)變量及其分布、隨機(jī)變量的數(shù)字特征、數(shù)理統(tǒng)計(jì)的基礎(chǔ)知識、參數(shù)估計(jì)、概率模型.除最后一章外,每章都附有習(xí)題以及數(shù)學(xué)家介紹.本書的最后一章為概率模型,介紹概率方法的應(yīng)用,幫助讀者更好地理解概率論的思想和方法,進(jìn)一步提升讀者的數(shù)學(xué)建模能力,同時(shí)增強(qiáng)讀者學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)的興趣.書后附有習(xí)題參考答案

本書面向復(fù)雜不確定環(huán)境下可解釋分類的需求，重點(diǎn)闡述作者提出的置信規(guī)則分類方法體系及其在實(shí)際工程中的應(yīng)用。全書主要內(nèi)容包括不可靠數(shù)據(jù)魯棒置信規(guī)則分類、面向大數(shù)據(jù)的緊湊置信規(guī)則分類、數(shù)據(jù)與知識雙驅(qū)動的復(fù)合置信規(guī)則分類、精確且可解釋的置信關(guān)聯(lián)規(guī)則分類、面向高維數(shù)據(jù)的置信關(guān)聯(lián)規(guī)則分類、面向軟標(biāo)簽數(shù)據(jù)的置信關(guān)聯(lián)規(guī)則分類等方面的理

本書共11章,內(nèi)容包括隨機(jī)事件及其概率、隨機(jī)變量及其分布、隨機(jī)向量、隨機(jī)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(jì)的基本知識、參數(shù)估計(jì)、假設(shè)檢驗(yàn)、方差分析與回歸分析、Matlab軟件應(yīng)用、常見的概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)模型。各章配有一定數(shù)量的習(xí)題,書末附有習(xí)題選解與提示,并提供預(yù)備知識及6種附表以備查用。本書的編寫始終以

時(shí)間序列分析是概率統(tǒng)計(jì)學(xué)科中應(yīng)用性很強(qiáng)的一個分支，具有非常特殊的、自成體系的一套理論和分析方法，在金融、經(jīng)濟(jì)、氣象、水文、信號處理、工程技術(shù)等眾多領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。本書以時(shí)間序列的統(tǒng)計(jì)特征和建模步驟為主線，系統(tǒng)介紹時(shí)間序列的基本理論、建模和預(yù)測方法以及實(shí)踐應(yīng)用，目的是使讀者掌握時(shí)間序列分析的基本理論、建模和預(yù)測的方法

本書基于回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)ESN研究時(shí)間序列分類和預(yù)測問題：第一，分析了面向時(shí)間序列分析的ESN；第二，研究了基于DE和ESN的時(shí)間序列分類方法；第三，研究了基于BSA優(yōu)化ESN的時(shí)間序列預(yù)測方法；第四，研究了基于組合ESN的時(shí)間序列預(yù)測方法；第五，設(shè)計(jì)了基于小波ESN的旅游需求預(yù)測模型；第六，構(gòu)建了基于雙儲備池ESN的電力

現(xiàn)代非參數(shù)統(tǒng)計(jì)方法是統(tǒng)計(jì)學(xué)方法論的一個重要組成部分，本書主要介紹若干經(jīng)典的現(xiàn)代非參數(shù)統(tǒng)計(jì)方法，包括非參數(shù)密度估計(jì)、非參數(shù)回歸方法、分位數(shù)回歸和非參數(shù)似然方法(經(jīng)驗(yàn)似然)。密度估計(jì)方面介紹一元和多元核密度估計(jì)；非參數(shù)回歸方面介紹局部多項(xiàng)式估計(jì)的構(gòu)造、理論性質(zhì)和應(yīng)用，樣條函數(shù)的基本理論、樣條估計(jì)理論；分位數(shù)回歸方面介紹分位

本書系統(tǒng)地介紹了定義在離散格(包括Zd和Bethe樹等)圖上的取值于有限集合的隨機(jī)場的相變、信息度量，以及網(wǎng)絡(luò)演化博弈論。全書共10章，分為三個部分。第一部分包括第1章至第3章，給出了隨機(jī)場的一般定義，重點(diǎn)介紹馬爾可夫場和Gibbs場，以及它們的等價(jià)關(guān)系，討論了Z2和樹(包括開樹和閉樹)上Ising模型的相變問題。第二

《非線性系統(tǒng)的行波解》以時(shí)滯連續(xù)與離散反應(yīng)擴(kuò)散方程、積分-差分方程和隨機(jī)種群模型為研究對象,歸納總結(jié)了作者多年研究行波解的成果,系統(tǒng)講述了作者利用打靶法、單調(diào)迭代、不動點(diǎn)定理、滑行方法等研究時(shí)滯反應(yīng)擴(kuò)散方程和積分-差分方程的行波解的存在唯一性,利用擠壓技術(shù)和譜分析方法研究行波解的漸近穩(wěn)定性,以及利用單調(diào)動力系統(tǒng)和大偏差

本書主要講述混合、正負(fù)相協(xié)、拓廣負(fù)相依、寬相依和負(fù)超可加相依等相依結(jié)構(gòu)下的不等式研究，特別是非參數(shù)和半?yún)��?shù)模型的統(tǒng)計(jì)理論和方法，如若干相依序列的定義和不等式、密度函數(shù)和分布函數(shù)估計(jì)的相合性與漸近正態(tài)性、非參數(shù)回歸函數(shù)小波估計(jì)的強(qiáng)相合和Berry-Esseen界、半?yún)��?shù)回歸模型小波估計(jì)的弱收斂速度和Berry-Essee

本書介紹近些年來關(guān)于馬爾可夫鏈的統(tǒng)計(jì)推斷的一些研究新結(jié)果:可逆馬爾可夫鏈和不可逆平穩(wěn)D-馬爾可夫鏈統(tǒng)計(jì)計(jì)算理論，使用的方法是我們建立的馬爾可夫鏈反演法。第1章介紹本書需要的一些預(yù)備知識。第2章介紹馬爾可夫鏈的擊中分布和禁忌速率，主要是擊中分布的微分性質(zhì)、矩性質(zhì)及對稱函數(shù)性質(zhì)有關(guān)的約束方程，以及馬爾可夫鏈反演法。第3章和

作者根據(jù)多年來學(xué)習(xí)和講授隨機(jī)過程的經(jīng)驗(yàn),以及在研究工作中長期積累的自己的理解、體會和心得,寫下了本書。本書主要講述現(xiàn)代隨機(jī)過程的基礎(chǔ)知識,包括隨機(jī)過程的總體概念和術(shù)語,可選性與循序可測性,經(jīng)典Wiener空間,Brown運(yùn)動,離散時(shí)間鞅與連續(xù)時(shí)間鞅,Markov過程與半群,強(qiáng)馬氏性與擴(kuò)展馬氏性,Ito隨機(jī)積分,一般半鞅

本書介紹非線性復(fù)雜系統(tǒng)中數(shù)據(jù)處理的投影尋蹤降維技術(shù)，給出投影尋蹤在分類、評價(jià)和預(yù)測等方面的統(tǒng)計(jì)模型，包括Friedman-Tukey投影尋蹤模型、投影尋蹤Spearman相關(guān)系數(shù)模型、投影尋蹤信息熵模型、聚類分析修正的投影尋蹤模型、解不確定型決策問題的投影尋蹤模型、投影尋蹤回歸及自回歸模型。這些模型能充分提取數(shù)據(jù)信息、

概率論是高等院校數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)的基礎(chǔ)課程之一。全書共七章，主要包括：隨機(jī)事件及其概率、隨機(jī)變量及其分布、隨機(jī)變量的數(shù)值特征、多維隨機(jī)變量及其分布、多維隨機(jī)變量的數(shù)值特征、大數(shù)定律與中心極限定理。除第1章外每章配有習(xí)題，書末附有部分習(xí)題參考答案或提示，便于讀者學(xué)習(xí)和檢查所學(xué)知識。本書著眼于理論聯(lián)系實(shí)際，通過精選例題并結(jié)

本書共八章，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)定律及中心極限定理、數(shù)理統(tǒng)計(jì)、參數(shù)估計(jì)、假設(shè)檢驗(yàn)、回歸分析。本書加入了一些數(shù)學(xué)模型實(shí)例，希望幫助讀者了解概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)的一些應(yīng)用場景。全書每章章后都配有大量習(xí)題,書后附有部分習(xí)題參考答案。

本書是河南省“十四五”普通高等教育規(guī)劃教材重點(diǎn)立項(xiàng),是將傳統(tǒng)紙質(zhì)教材內(nèi)容與教學(xué)視頻等相關(guān)數(shù)字資源鏈接在一起的新形態(tài)立體化教材�！禕R》本書內(nèi)容由概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)兩部分組成。概率論部分包括概率論基礎(chǔ)、隨機(jī)變量及其分布、多維隨機(jī)變量及其分布、隨機(jī)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(jì)部分包括數(shù)理統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)、參數(shù)估計(jì)

這本書是基于作者的講義“非線性自治系統(tǒng)上的無窮維動力系統(tǒng)”，它的目的是系統(tǒng)整理和完善無窮維動力系統(tǒng)及其應(yīng)用偏微分方程理論，特別是在流體力學(xué)方面。本書旨在介紹一些來自物理、流體力學(xué)和材料科學(xué)的自治非線性演化方程的**結(jié)果，如Navier-Stokes方程、Navier-Stokes-Voight系統(tǒng)、非線性熱粘彈性系統(tǒng)，