本書介紹隨機廣義方程的穩(wěn)定性及其應用，主要內容包括參數(shù)隨機廣義方程的樣本均值近似解映射的伴同導數(shù)的收斂性、帶有隨機等式和不等式約束的參數(shù)隨機變分不等式問題的樣本均值近似解映射的伴同導數(shù)的收斂性、帶有隨機互補約束的隨機規(guī)劃問題的光滑化樣本均值近似問題的穩(wěn)定性、隨機雙層規(guī)劃的穩(wěn)定性等。

《概率論與數(shù)理統(tǒng)計輔導精講》按照最新考研數(shù)學大綱的要求,以歷年考研數(shù)學真題中的典型題目及分析詳解為主線,內容包含典型方法的歸類總結、重要和常用技巧的運用、考生易錯點的提示、重點題型的考研預測等.相比其他考研數(shù)學輔導圖書有以下特色：(1)緊扣大綱要求,精選歷年考研真題,分模塊分階段地指導考生科學備考;(2)精心設計本書模

《時間序列混合智能辨識、建模與預測》提出了時間序列混合智能辨識、建模與預測的理論和方法。內容分四篇共16章。第一篇闡述了時間序列分析的重要性，從文獻計量學的角度對時間序列的最新國際研究進展進行了歸納總結，系統(tǒng)闡述了當前國內外主流時間序列辨識、建模與預測的計算策略和經(jīng)典算法體系；第二篇介紹了鐵路沿線風速混合智能辨識、建模

試驗優(yōu)化設計是以數(shù)理統(tǒng)計為基礎，對試驗進行優(yōu)化設計與統(tǒng)計分析的科學方法，是科技工作者必備的基本技能�！对囼瀮�(yōu)化設計與統(tǒng)計分析（第二版）》主要介紹了常用的試驗優(yōu)化設計與統(tǒng)計分析及其在生物工程、食品工程、化學工程等技術領域中的應用�！对囼瀮�(yōu)化設計與統(tǒng)計分析（第二版）》共分9章，包括試驗資料的統(tǒng)計描述、理論分布與抽樣分布、統(tǒng)

概率論與數(shù)理統(tǒng)計是一門重要的應用型數(shù)學課程�！陡怕收撆c數(shù)理統(tǒng)計（第二版）》包含三個方面的內容，第一至五章為概率論，第六至十章為數(shù)理統(tǒng)計，第十一章為常用統(tǒng)計軟件介紹�！陡怕收撆c數(shù)理統(tǒng)計（第二版）》不僅重視基礎知識的完整性與易懂性，有豐富的例題解釋定理與理論，而且還重視理論與應用的結合，注意應用性例題的選擇，引導學生注重概

《概率論與數(shù)理統(tǒng)計》由隨機事件及其概率、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)定律及中心極限定理、數(shù)理統(tǒng)計的基本概念、參數(shù)估計、假設檢驗、數(shù)學實驗與應用共9章內容組成。前8章都配有相應的習題，方便學生練習并加深理解，培養(yǎng)學生的自學能力�！陡怕收撆c數(shù)理統(tǒng)計》適合作為應用型本科院校工科類、經(jīng)濟管理

本書是按照國家對非數(shù)學類本科生概率論與數(shù)理統(tǒng)計課程的基本要求，配套陳仲堂、趙德平主編的教材《概率論與數(shù)理統(tǒng)計》（高等教育出版社）編寫的導學教程，是學習指導書。全書分為七章。按照教材的講課次序對每次課的教學內容進行了概括性總結，既有重、難點，也有概念、性質、定理及公式的梳理，并配有同步習題.習題有填空題、選擇題、計算題和

本書內容包括事件的概率、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、抽樣分布、參數(shù)估計和假設檢驗。本書編著者均有英美訪學背景，英文語言簡單易懂，寫作簡約，內容難易適中，便于學習。本書可供理工科大學（非數(shù)學專業(yè)）中外合作辦學項目和留學生項目的概率統(tǒng)計課程教學使用，也可供概率

本書全面系統(tǒng)地介紹初等概率論的基本內容，全書分為四章，內容包括概率空間、隨機變量、隨機向量和極限定理初步。本書注重對基本概念的講解和基本思想的運用，每章還有大量的注記或補充對基本內容進行拓展或延伸，此外每章都附有習題可供學生練習。本書體系完整，通俗易懂，適合作為高等院校統(tǒng)計學類、數(shù)學類和數(shù)據(jù)科學等理工科專業(yè)本科生的概率

馬氏過程的收斂速率問題是概率論中的經(jīng)典論題，本書從馬氏過程的基本概念談起，主要介紹馬氏過程的遍歷性和收斂速率方面的一些研究進展，重點介紹排隊系統(tǒng)及其穩(wěn)定性，這也是馬氏過程的一個很重要的應用。這包括作者本人的一些工作以及國內外同行的成果。

《時間序列分析發(fā)展簡史》依據(jù)大量的原始文獻和相關研究文獻，盡可能地以概念、思想和方法形成與發(fā)展的時間順序為主線，細致勾勒時間序列分析的起源、歷史發(fā)展的脈絡。同時《時間序列分析發(fā)展簡史》也為時間序列分析課程的理論教學和學習提供文化背景與學術支撐，為現(xiàn)代教學科研探尋方向。

本書架構上分為概率論、數(shù)理統(tǒng)計、統(tǒng)計分析三個部分，章節(jié)設計由淺入深逐步遞進。在概率論部分，第1章為概率論的基礎知識，為概率論的學習做預備，第2、3章為隨機變量的分布及其數(shù)字特征。在數(shù)理統(tǒng)計部分，第4章為數(shù)理統(tǒng)計基本概念，第5-6章為統(tǒng)計推斷。在統(tǒng)計分析部分，第7章通過案例及SPSS軟件介紹了常用的多元統(tǒng)計分析的應用。教

《高斯隨機過程的局部時和隨機流形》主要介紹幾類高斯隨機過程在局部時和隨機流動形等方面的最新研究進展，較為系統(tǒng)地講述局部時和隨機流動形這些概率論中的重要問題.主要內容包括：①分數(shù)布朗運動、多分數(shù)布朗運動和次分數(shù)布朗運動等幾類高斯過程的局部時；②由分數(shù)布朗運動驅動的Ornstein-Uhlenbeck過程的碰撞局部時；③兩

在系統(tǒng)控制理論的研究中,隨著大數(shù)據(jù)和人工智能時代的到來，很多問題都涉及概率和數(shù)理統(tǒng)計，本書主要內容就是介紹系統(tǒng)控制理論中概率和數(shù)理統(tǒng)計的實際應用。以生動有趣、實際可用的案例說明概率論與數(shù)理統(tǒng)計在彩票、金融、估算、生產管理、體育和日常生活等領域的應用。本書每個應用案例從背景知識、實際案例、解決方案和拓展應用的四個角度來闡

本書介紹均勻試驗設計的理論、方法和應用。均勻設計是一類模型未知的部分因子設計、計算機試驗中的空間填充設計、超飽和設計或存在模型誤差的穩(wěn)健設計，該方法也可以應用于混料試驗。

隨著科學技術的發(fā)展，統(tǒng)計學產生了一個非常重要的分支—非參數(shù)統(tǒng)計，它真正做到了“讓數(shù)據(jù)自身說話”，所以該分支在實踐中有著廣泛的應用，近年來有關該領域的研究得到長足的發(fā)展。眾所周知，非參數(shù)估計中最重要的一步就是“窗寬選擇”，然而系統(tǒng)地研究這方面問題的專著尚未出現(xiàn)（就筆者本人而言），所以該項目成果利用最前沿的統(tǒng)計理論和方法來

目前，應用較為廣泛的EIV模型參數(shù)估計算法主要是基于奇異值分解與基于拉格朗日函數(shù)的參數(shù)估計算法�；�于奇異值分解的參數(shù)估計算法是基于數(shù)值逼近理論的總體最小二乘解，在測繪數(shù)據(jù)處理中普遍存在觀測數(shù)據(jù)精度不等，基于數(shù)值逼近理論的EIV模型參數(shù)估計無法獲得平差模型具有統(tǒng)計意義的最佳估值。鑒于此，本書重點闡述能夠顧及模型隨機性質的

本書給出了概率論與數(shù)理統(tǒng)計的相關習題，書中共有8章，包括隨機事件與概率、隨機變量及其分布、多維隨機變量及其概率分布、隨機變量的數(shù)字特征、大數(shù)定律與中心極限定理、樣本及抽樣分布、參數(shù)估計和假設檢驗等相關知識的總結和習題。

內容包括：概率論部分：隨機事件的概率、隨機變量及其分布、隨機變量的數(shù)字特征、大數(shù)定理和中心極限定理等。數(shù)理統(tǒng)計部分：樣本及抽樣分布、參數(shù)估計、假設檢驗、回歸分析與主成分分析等。行列式、矩陣、線性方程組理論、向量組理論、特征值和特征向量、二次型以及線性代數(shù)的經(jīng)濟應用等。

本書主要講述與Lévy過程驅動的倒向隨機微分方程相關的隨機控制和金融問題。主要包括：一類Lévy過程相關的Teugel鞅和獨立布朗運動聯(lián)合驅動的倒向隨機微分方程、單反射和雙反射障礙的倒向隨機微分方程的解和比較定理，倒向隨機偏微分方程解的存在唯一性定理，反射帶時滯的倒向隨機微分方程的解，以及解的存在唯一性；Lévy過程驅