本書著重討論隨機(jī)過(guò)程的基本理論和基本方法，并重點(diǎn)介紹幾種常用的隨機(jī)過(guò)程。首先介紹預(yù)備知識(shí)、基本概念以及通過(guò)概率分布和數(shù)字特征研究隨機(jī)過(guò)程統(tǒng)計(jì)特性的兩類基本方法。然后展開講解Poisson過(guò)程、離散參數(shù)與連續(xù)參數(shù)的Markov鏈、平穩(wěn)過(guò)程和隨機(jī)分析以及平穩(wěn)過(guò)程通過(guò)線性系統(tǒng)的分析。對(duì)更新過(guò)程、鞅論、排隊(duì)論、時(shí)間序列分析以及

書系統(tǒng)闡述線性模型的基本理論、方法及其應(yīng)用，其中包括理論與應(yīng)用的近期發(fā)展。全書共10章。第1章通過(guò)實(shí)例引進(jìn)各種線性模型。第2章討論矩陣論方面的補(bǔ)充知識(shí)。第3章討論多元正態(tài)及有關(guān)分布。從第4章起，系統(tǒng)討論線性模型統(tǒng)計(jì)推斷的基本理論和方法，包括最小二乘估計(jì)、假設(shè)檢驗(yàn)、置信域、預(yù)測(cè)、線性回歸模型、方差分析模型、協(xié)方差分析模型

本書分兩部分，概率論部分著重介紹概率論的基本概念、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、大數(shù)定律與中心極限定理等內(nèi)容；數(shù)理統(tǒng)計(jì)部分著重介紹數(shù)理統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)、參數(shù)估計(jì)、假設(shè)檢驗(yàn)、回歸分析和方差分析的基本理論與方法。同時(shí)本書還加入了Python軟件的相關(guān)內(nèi)容。本書在編寫過(guò)程中注重聯(lián)系工科院校實(shí)際，選用了大量與工

本書是融合了紙質(zhì)圖書與教學(xué)視頻等數(shù)字資源的新形態(tài)立體教輔用書，主要內(nèi)容涵蓋概率論和數(shù)理統(tǒng)計(jì)兩部分。全書按照章節(jié)順序，系統(tǒng)梳理并歸納了“概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)”課程的關(guān)鍵知識(shí)點(diǎn)和重點(diǎn)內(nèi)容；精心挑選了符合課程要求且具有代表性的典型例題，并納入了近年來(lái)的大部分考研真題。編者對(duì)這些題目進(jìn)行了詳細(xì)分析和解答，并通過(guò)二維碼鏈接【真題精講

《概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)（第三版）》是***一流本科課程配套教材，系統(tǒng)介紹了概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)的概念、原理、計(jì)算方法，以及MATLAB在數(shù)理統(tǒng)計(jì)中的應(yīng)用。在編寫中吸收了國(guó)內(nèi)外優(yōu)秀教材的優(yōu)點(diǎn)，概念講述通俗易懂，每章中附有精選的例題和習(xí)題，并且增加了數(shù)學(xué)實(shí)驗(yàn)。《概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)（第三版）》還配有二維碼，掃碼可以觀看課件、知識(shí)點(diǎn)總結(jié)

本書采用先理論方法后實(shí)踐應(yīng)用的方式進(jìn)行撰寫，系統(tǒng)介紹了投影尋蹤基本原理、統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法及其多場(chǎng)景應(yīng)用案例，為多方法耦合提供新思路，為復(fù)雜數(shù)據(jù)挖掘提供新方法，為數(shù)據(jù)科學(xué)問(wèn)題解決提供新應(yīng)用。全書內(nèi)容包括投影尋蹤研究進(jìn)展綜述、投影尋蹤耦合學(xué)習(xí)原理、投影尋蹤耦合學(xué)習(xí)算法、投影尋蹤聚類耦合學(xué)習(xí)、投影尋蹤回歸耦合學(xué)習(xí)、投影尋蹤函數(shù)型

本書包括4個(gè)部分內(nèi)容：1-4章為概率論的理論部分;5-6章為統(tǒng)計(jì)應(yīng)用的基礎(chǔ)準(zhǔn)備部分,介紹了大量樣本數(shù)據(jù)呈現(xiàn)的極限特征,以及統(tǒng)計(jì)應(yīng)用中常用的四大分布及性質(zhì);7-8章為統(tǒng)計(jì)的基本應(yīng)用部分,介紹了參數(shù)的點(diǎn)估計(jì),區(qū)間估計(jì)以及假設(shè)檢驗(yàn)問(wèn)題;第9章介紹了現(xiàn)實(shí)中常用的統(tǒng)計(jì)方法--一元回歸分析.前8章是一般本科概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)課程的基

真實(shí)世界中的序列數(shù)據(jù)隨時(shí)間推移呈爆炸式增長(zhǎng)，如何設(shè)計(jì)面向序列數(shù)據(jù)的知識(shí)發(fā)現(xiàn)方法是當(dāng)前研究的熱點(diǎn)之一。本書以深度學(xué)習(xí)和多視圖學(xué)習(xí)為理論基礎(chǔ)，以序列數(shù)據(jù)為研究對(duì)象，為面向序列數(shù)據(jù)分析提供多視圖的學(xué)習(xí)方法與技術(shù)，同時(shí)為典型場(chǎng)景下的序列數(shù)據(jù)分析提供多視圖深度學(xué)習(xí)解決方案，以期為序列數(shù)據(jù)分析、多視圖學(xué)習(xí)領(lǐng)域的研究及應(yīng)用提供參考。

本講義共分五個(gè)部分.第一部分包括前六講,簡(jiǎn)要介紹了概率論的基本概念、結(jié)論和方法.第二部分包括第七-十講,介紹布朗運(yùn)動(dòng)的基本概念和性質(zhì).第三部分包括第十一-十八講,其中第十一-十五講介紹~Ito~隨機(jī)積分的概念及其重要性質(zhì),例如特別重要的Ito等距、Ito乘積法則和Ito~鏈?zhǔn)椒▌t.第十六--十八講介紹Ito隨機(jī)微分方程

1、概率論基礎(chǔ)知識(shí)；2、基礎(chǔ)理論：隨機(jī)過(guò)程的引入（定義的引入、分類、平穩(wěn)過(guò)程）、離散時(shí)間的Markov鏈（定義的引入、分類、不變測(cè)度、極限定理）、最優(yōu)停時(shí)與鞅、連續(xù)時(shí)間的Markov鏈（定義的引入、Poisson過(guò)程、Renew過(guò)程、應(yīng)用案例）、連續(xù)時(shí)間的隨機(jī)過(guò)程（布朗運(yùn)動(dòng)）、隨機(jī)分析及隨機(jī)微分方程；3、應(yīng)用案例分析：

試驗(yàn)設(shè)計(jì)是統(tǒng)計(jì)學(xué)最早的一個(gè)分支之一，是人們認(rèn)識(shí)自然，了解自然的重要手段。在科學(xué)技術(shù)日益發(fā)展的今天，試驗(yàn)設(shè)計(jì)早已深入到農(nóng)業(yè)，林業(yè)，化學(xué)，生物醫(yī)藥，計(jì)算機(jī)等領(lǐng)域，為其發(fā)展提供重要的理論支持，并對(duì)其實(shí)際應(yīng)用提供大量可執(zhí)行的操作方法。隨著各領(lǐng)域的飛速發(fā)展，傳統(tǒng)的實(shí)體試驗(yàn)已不能滿足實(shí)際工作者的需要。計(jì)算機(jī)的飛速發(fā)展，逐漸改變了試

敏感性試驗(yàn)設(shè)計(jì)是試驗(yàn)設(shè)計(jì)研究領(lǐng)域的主要研究方向之一，其應(yīng)用背景主要是針對(duì)燃爆產(chǎn)品試驗(yàn)和藥劑試驗(yàn)，通過(guò)設(shè)計(jì)若干刺激水平和觀測(cè)對(duì)應(yīng)的二元響應(yīng)數(shù)據(jù)，估計(jì)感興趣的特殊刺激水平，如成功響應(yīng)概率p對(duì)應(yīng)的刺激水平，稱其為感度分布的p分位數(shù)。 傳統(tǒng)的敏感性試驗(yàn)設(shè)計(jì)沒(méi)有優(yōu)化準(zhǔn)則，而且希望估計(jì)的主要是0.5分位數(shù)。隨著對(duì)研究對(duì)象更高質(zhì)量的

《隨機(jī)分析與控制簡(jiǎn)明教程》介紹隨機(jī)分析及隨機(jī)控制的基本理論與方法.第1章介紹布朗運(yùn)動(dòng)與鞅,涵蓋定義、停時(shí)定理、Doob不等式、下鞅的Doob-Meyer分解定理、Meyer過(guò)程等內(nèi)容;第2章介紹隨機(jī)積分、It.公式、鞅表示定理,以及測(cè)度變換的Girsanov定理.第3章介紹隨機(jī)微分方程基礎(chǔ):解的存在唯一性、解對(duì)系數(shù)的連

本書系統(tǒng)地介紹了多元統(tǒng)計(jì)分析中的經(jīng)典理論和方法，重點(diǎn)講解了多元正態(tài)總體的參數(shù)估計(jì)和假設(shè)檢驗(yàn)、聚類分析、判別分析、主成分分析、因子分析、對(duì)應(yīng)分析、典型相關(guān)分析。本書力求以統(tǒng)計(jì)思想為主線，以SPSS軟件為工具，深入淺出地介紹各種多元統(tǒng)計(jì)方法的理論和應(yīng)用，以大量實(shí)際問(wèn)題為背景，介紹多元統(tǒng)計(jì)分析的基本概念和方法，具有很強(qiáng)的實(shí)用

試驗(yàn)設(shè)計(jì)是近代科學(xué)發(fā)展的重要基礎(chǔ)理論之一。它研究不同條件下各種試驗(yàn)的*優(yōu)設(shè)計(jì)準(zhǔn)則、構(gòu)造和分析的理論與方法。為適應(yīng)現(xiàn)代試驗(yàn)的需要，作者于2006年開始建立了一個(gè)新的*優(yōu)因子分析設(shè)計(jì)理論，包括*優(yōu)性準(zhǔn)則、*優(yōu)設(shè)計(jì)構(gòu)造，以及他們?cè)诟鞣N不同設(shè)計(jì)類中的推廣。《*優(yōu)因析設(shè)計(jì)理論（英）》*先給出近代試驗(yàn)設(shè)計(jì)，主要是多因子試驗(yàn)設(shè)計(jì)的基

在產(chǎn)品研發(fā)或改進(jìn)過(guò)程中，需要進(jìn)行大量而重復(fù)的實(shí)驗(yàn)以確定最優(yōu)的配方及工藝。掌握先進(jìn)的實(shí)驗(yàn)方法和數(shù)據(jù)處理方法，可以縮短研發(fā)周期、節(jié)省研發(fā)成本。《從零學(xué)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與數(shù)據(jù)處理》以實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)為主線，除了介紹實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)的基本原理與方法以外，佐以大量產(chǎn)業(yè)車間范例，旨在使讀者學(xué)會(huì)不同的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)的理論與方法。同時(shí)通過(guò)本書對(duì)范例的說(shuō)明，了

本書是在教育部制定的教學(xué)大綱基礎(chǔ)上，參照同濟(jì)大學(xué)“概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)”課程及教材建設(shè)的經(jīng)驗(yàn)和成果，按照全國(guó)碩士研究生入學(xué)統(tǒng)一考試數(shù)學(xué)一的考試大綱要求，根據(jù)作者十多年的教學(xué)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)編寫而成．全書共分八章，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、隨機(jī)變量的數(shù)字特征、大數(shù)定律及中心極限定理、統(tǒng)計(jì)量和抽樣分布

相依混合隨機(jī)變量是現(xiàn)代概率統(tǒng)計(jì)中的重要概念,它具有非常直觀的實(shí)際應(yīng)用背景,如時(shí)間序列數(shù)據(jù)、空間數(shù)據(jù)、網(wǎng)格數(shù)據(jù)和高頻數(shù)據(jù)等都具有相依性,且呈現(xiàn)漸近獨(dú)立的特征.因此,近幾十年來(lái)一直都吸引了眾多學(xué)者的關(guān)注與研究,獲得了豐碩的研究成果.本書主要介紹混合隨機(jī)變量的基本理論,內(nèi)容包括混合隨機(jī)變量的定義與性質(zhì)、隨機(jī)過(guò)程的混合性質(zhì)、混

本書定位于應(yīng)用型本科人才培養(yǎng)的概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)課程教材,注重交叉學(xué)科人才培養(yǎng)的特點(diǎn),以必需、夠用為度,兼顧學(xué)生考研需求.本書精心設(shè)計(jì)應(yīng)用性例題,并利用常用的Excel和R軟件實(shí)現(xiàn),鍛煉學(xué)生的實(shí)際動(dòng)手能力;通過(guò)相關(guān)數(shù)學(xué)歷史文化知識(shí)的介紹,拓寬學(xué)生的知識(shí)面和視野.《BR》本書內(nèi)容分為初等概率論、基本統(tǒng)計(jì)方法、Excel在概

本書以集員估計(jì)理論為基礎(chǔ)，圍繞有界干擾系統(tǒng)信息融合濾波開展研究。首先，提出一種輸入-狀態(tài)穩(wěn)定的定界橢球自適應(yīng)濾波算法，提高濾波的收斂性和跟蹤性能，并針對(duì)不同的精度和實(shí)時(shí)性要求進(jìn)一步提出固定滯后區(qū)間平滑算法和基于次優(yōu)定界橢球的有界干擾系統(tǒng)濾波算法。其次，為解決非線性有界干擾濾波算法存在的線性化誤差大、線性化過(guò)程復(fù)雜，以及