本書共8章，分為兩部分：概率論部分（第1～5章）主要講述了隨機事件、一維及多維隨機變量的分布、隨機變量的數(shù)字特征、大數(shù)定律及中心極限定理等內(nèi)容；統(tǒng)計部分（第6～8章）主要講述了區(qū)間估計與假設檢驗兩種統(tǒng)計推斷方法，并簡單介紹了方差分析與回歸分析。最后在本書的附錄中簡單介紹了Minitab軟件的使用方法。本書適用于工科各專

本書講述了Markov跳變系統(tǒng)是一種特殊的隨機混雜系統(tǒng)，通過時間、事件兩種機制共同驅動系統(tǒng)狀態(tài)的演化,系統(tǒng)在有限集合中各個模態(tài)之間的轉移服從Markov過程。廣義系統(tǒng)是比正常系統(tǒng)更具廣泛形式的一類系統(tǒng)。本書采用脈沖比例導數(shù)狀態(tài)反饋控制策略，研究了幾類不確定廣義Markov跳變系統(tǒng)的魯棒正�；�和混雜脈沖控制問題。本書主要

本書全面系統(tǒng)地介紹初等概率論的基本內(nèi)容，全書分為四章，內(nèi)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(nèi)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

全書依據(jù)實際工作崗位要求，對典型的工作任務進行選取和提煉，將本教材的教學內(nèi)容進行分解、提煉和排序，設計了六個項目十九個工作任務。通過任務驅動、探索式學習、過程性評價等方式，讓學習者通過具體項目的實施來掌握物業(yè)智能化系統(tǒng)的日常維護與管理、故障的判斷。在項目實施過程中，充分體現(xiàn)了以學生為主體，教師為主導的教學理念，實現(xiàn)“做

本書是以教育部高等學校大學數(shù)學課程教學指導委員會制定的“大學數(shù)學課程教學基本要求”為指導，結合應用型本科院校數(shù)學教學的特點編寫的。全書以通俗易懂的語言，系統(tǒng)地講解了隨機事件及其概率、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)定律與中心極限定理、數(shù)理統(tǒng)計的基本概念、參數(shù)估計、假設檢驗等內(nèi)容。每章后均

從數(shù)字生成視角出發(fā)，將單位根與確定數(shù)據(jù)生成過程融為一體，以經(jīng)典單位根檢驗量為研究對象，結合Sootstrap檢驗方法，從理論證明、仿真模擬和實證分析3個層面展開，內(nèi)容包括：PP、ADF、KSS3種檢驗模式下檢驗量分布；KPSS檢驗模式下模型誤設與檢驗流程構建；遞歸均值調(diào)整檢驗功效與遞歸趨勢調(diào)整檢驗；各種檢驗模式下的So

《單位根和協(xié)整前沿理論的擴展與應用》在解讀這一領域前沿文獻的基礎上，致力于對單位根和協(xié)整理論進行相應地擴展。我們提出了一個新的非對稱和時變方差的AESTAR單位根檢驗；在時變方差和檢驗變量單位根性質未知的條件下，提出兩個新的確定性趨勢檢驗方法；在確定性趨勢和方差同時存在結構變化時，提出新的協(xié)整檢驗方法。這些新的檢驗方法

博弈論是一門以數(shù)學為基礎的、研究對抗沖突中最優(yōu)解問題的學科，是人們深刻理解諸如經(jīng)濟行為和社會問題的基礎。博弈論最重要的貢獻就在于它能夠促進人類思維的發(fā)展，促進人類的相互了解與合作。除經(jīng)濟學以外,博弈論在生物學、管理學、國際關系、計算機科學、政治學、軍事戰(zhàn)略和其他很多學科都有廣泛的應用。本書涵蓋了非合作博弈理論、合作博弈

群智能優(yōu)化算法研究已成為智能優(yōu)化領域的研究熱點，并滲透到社會生產(chǎn)生活的方方面面。作為一種新興的智能優(yōu)化技術，群智能優(yōu)化算法自提出以來，廣泛應用于人工智能、通信網(wǎng)絡和工業(yè)生產(chǎn)等領域。無論是從理論研究還是應用研究的角度考量，群智能理論及其應用研究都具有重要的學術意義和現(xiàn)實價值。 針對背包問題優(yōu)化、車輛路徑

本書介紹了5種進化計算方法，綜述了多種新穎的云進化算法，以及應用云模型對遺傳算法、進化規(guī)劃、進化策略、蟻群算法、粒子群算法、量子進化算法、差分進化算法、人工蜂群算法、人工魚群算法、模擬退火算法、蛙跳算法、果蠅優(yōu)化算法等進行改進的方法，闡述了云模型、基于貪心思想和云模型的進化算法，以及云進化策略方法。