本書以隨機過程的統(tǒng)計特征和性質為主線,旨在將實際應用和理論推導聯(lián)系起來,通過概念、定理、例題、詳細的習題,盡量體現(xiàn)隨機過程的理論基礎及應用價值,以保證教材的綜合性、整體性和前瞻性,從而使統(tǒng)計類專業(yè)和其他工程類專業(yè)、管理類專業(yè)的學生較為熟練地掌握隨機過程的理論和應用.本書共九章,全書內容包括隨機過程的基本概念、隨機過程的

本書按新時期大學數(shù)學教學大綱要求編寫而成，內容豐富，理論嚴謹，思路清晰，例題典型，方法性強.本書注重分析解題思路與規(guī)律，并與現(xiàn)實生活中的問題緊密結合，對培養(yǎng)學生的學習興趣及提高分析問題與解決問題的能力將起到較大作用.全書共分九章，內容涵蓋隨機事件、一維隨機變量及其分布、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

利用時間序列預測技術對數(shù)據進行統(tǒng)計分析，可以推測事物發(fā)展的未來趨勢。然而傳統(tǒng)的時間序列預測技術模型構建簡單，對于數(shù)據包含的信息挖掘與剖析不夠深入。因此，采用基于群智能優(yōu)化算法的預測理論解決時間序列分析與預測問題，是近年來的研究熱點之一�！痘�于群智能優(yōu)化算法的預測理論與方法的研究及應用》闡述了基于群智能優(yōu)化算法的預測理論

本書介紹非參數(shù)統(tǒng)計的基本概念和方法,其內容包括預備知識、U統(tǒng)計量、基于二項分布的檢驗、列聯(lián)分析、秩檢驗、檢驗的功效與漸近相對效率、概率密度估計、非參數(shù)回歸.每一章內容都著重闡述非參數(shù)統(tǒng)計推斷的一般處理技術和原則,并給出一些典型例子.各章后面的習題側重于應用.本書的特點是側重于介紹非參數(shù)統(tǒng)計在各應用領域中的常用方法,盡可

本書重點研究了位置數(shù)據的智能聚類學習相關模型和算法前沿，集中反映了作者近年來對空間數(shù)據聚類與智能優(yōu)化相結合的研究成果，系統(tǒng)闡述了GPS位置數(shù)據聚類學習的相關模型與算法。本書共分為7章，包括GPS位置數(shù)據聚類模型和智能優(yōu)化的關鍵技術，GPS位置數(shù)據的遺傳、模糊粒子-遺傳融合、遺傳-模糊蟻群混合自動聚類模型與算法，基于Ma

《概率論與數(shù)理統(tǒng)計（人工智能專用）》介紹了與人工智能密切相關的概率論與數(shù)理統(tǒng)計的內容。全書分成兩大部分，di一部分主要介紹概率論的知識，涵蓋概率論的基本概念、一維隨機變量及其分布、二維隨機變量及其分布，數(shù)字特征，大數(shù)定理和中心極限定理外，還增加了信息論基礎知識、若干集中不等式的相關知識。第二部分主要介紹常見的數(shù)理統(tǒng)計知

本書主要介紹概率論和隨機過程的基礎知識和基本概念，內容包括概率論和隨機過程兩部分。第1~5章介紹概率論的基本概念及定理，主要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;第6章介紹隨機過程的基本概念、泊松過程、馬爾可夫過程、鞅、布朗運動、隨機積分和伊藤公

本書介紹了數(shù)理統(tǒng)計的基本概念、參數(shù)估計、假設檢驗、方差分析、貝葉斯基礎和統(tǒng)計計算等內容.在編寫過程中特別注重方法的實際應用，每個理論后面都列舉了對應的例子.同時，為了更貼近社會的現(xiàn)實需求，在每章最后一節(jié)通過例子對該章的主要內容進行了R語言實現(xiàn)，并列出了程序的詳細步驟.

本書研究分類數(shù)據的統(tǒng)計過程控制.近年來，統(tǒng)計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.本書關注的分類數(shù)據取值為若干個類別或屬性水平，信息量較少，但在生活生產中極為常見.本書內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、獨立或自相關、相關性或因果關系等角度，系統(tǒng)地介紹了分類數(shù)據統(tǒng)

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域的應用角度介紹了相關可靠性統(tǒng)計方法,包括韋布爾分布的確定方法、基于極大似然估計的可靠性統(tǒng)計方法、基于分布曲線擬合的可靠性統(tǒng)計方法、基于Bayes的可靠性統(tǒng)計方法、其他可靠性統(tǒng)計方法及改進韋布爾分布的可靠性統(tǒng)計方法。

本書第1章主要介紹變點檢驗和在線監(jiān)測的一些經典方法，并介紹本書著重討論的厚尾時間序列模型和長記憶時間序列模型.第2,3章主要介紹檢驗和估計厚尾時間序列模型均值變點和持久性變點的一些方法.第4,5章介紹檢驗長記憶時間序列均值變點、時間趨勢項變點、方差變點及長記憶參數(shù)變點的一些方法.第6章介紹在線監(jiān)測厚尾時間序列持久性變點

本書是根據教育部高等學校統(tǒng)計學專業(yè)教學指導分委員會制定的《統(tǒng)計學專業(yè)教學規(guī)范(授經濟學學位)》中提出的課程設置和教學內容綱要編寫出版的系列教材之一。本書介紹數(shù)理統(tǒng)計學的統(tǒng)計思想、理論和方法，主要內容包括總體、樣本、統(tǒng)計量等概念以及常用分布、點估計理論、假設檢驗、區(qū)間估計、線性模型以及統(tǒng)計決策理論和貝葉斯推斷等。本書強調

本書試圖較全面地介紹大數(shù)據技術的基本原理和方法，包括以統(tǒng)計模型為主的各類數(shù)據模型以及它們的計算方法，同時還將介紹這些方法在一些領域(如人工智能)中的應用。

本書介紹了概率論與數(shù)理統(tǒng)計的概念、原理、計算方法，以及MATLAB在數(shù)理統(tǒng)計中的應用.在編寫中吸收了國內外優(yōu)秀教材的優(yōu)點，概念講述通俗易懂，每章中附有精選的例題和習題，并且增加了數(shù)學實驗.書后附有習題參考答案，方便學生自測,書中還配有二維碼，掃碼可以觀看課件、知識點總結及微課視頻，供學生學習提高使用.

本書是一本以介紹現(xiàn)代概率論基礎理論和方法為主的概率論教材。共分三部分。第1章和第2章為測度論，用較短的篇幅完整地敘述了測度與積分的一般理論，包括了一般測度、Lebesgue-Stieltjes測度、Lebesgue測度、積分與期望的定義及單調收斂定理、Fatou引理、Lebesgue控制收斂定理、Fubini定理等主要

本書從應用角度簡要地闡述了試驗設計、現(xiàn)代統(tǒng)計、數(shù)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(shù)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(shù)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(xiàn)代統(tǒng)計、數(shù)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(shù)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(shù)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(xiàn)代統(tǒng)計、數(shù)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(shù)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(shù)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(shù)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(shù)據下雙重廣義線性模型的變量選擇研究,縱向數(shù)據下均值-協(xié)方差模型的變量選擇和貝葉斯分析,半參數(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和貝葉斯分析,半參數(shù)混合效應雙重回歸模型的貝葉斯分析,以及雙重Logistic