本書系統(tǒng)地闡述了線性平穩(wěn)和非平穩(wěn)時間序列分析的基本理論、建模方法和預測理論，并且介紹了幾種比較流行的非線性時間序列分析方法和常見的確定性時間序列分析方法.結合作者多年的時間序列分析教學和研究的體會，書中各種模型的理論闡述較為全面而深入，但又沒有過多的數學推導.每類模型都配備有例題、習題和實際應用案例，幾乎所有實際應用案

本書主要研究Markov切換隨機系統(tǒng)的穩(wěn)定性分析及控制，來源于作者的研究工作及相關成果。本書主要針對不同類型的隨機系統(tǒng)，從指數穩(wěn)定性與控制理論兩方面進行研究，能創(chuàng)新性確定動態(tài)系統(tǒng)的指數穩(wěn)定性以及估計其指數收斂速度。隨機系統(tǒng)的穩(wěn)定性基本上取決于其預期應用。指數穩(wěn)定性特性保證了無論發(fā)生任何的轉換，網絡快速存儲活動模式的能力

本書介紹了概率論與數理統(tǒng)計的基本概念、基本理論、方法與應用。內容包括：概率論的基本概念、隨機變量及其分布、多維隨機變量及其分布、隨機變量的數字特征、大數定律與中心極限定理、數理統(tǒng)計的基本概念、參數估計、假設檢驗、方差分析和回歸分析。每章最后一節(jié)為概率論與數理統(tǒng)計相關內容的MATLAB實現。本書的主要知識點均配套講解視頻

本書全面地介紹了各種常見統(tǒng)計應用場景下的樣本量確定方法，重點討論了樣本量確定的原理，彌補了已有統(tǒng)計學在這方面的不足。特別地，在統(tǒng)計學領域內首次介紹了分布估計和建模等應用場景中的樣本量確定方法，填補了空白。

"多元統(tǒng)計分析在多個領域展現廣泛的應用價值。本書主要介紹多元統(tǒng)計分析的相關內容，包括隨機向量、多元正態(tài)分布、統(tǒng)計推斷、多元線性回歸、主成分分析、因子分析、聚類分析、判別分析、分類神經網絡、路徑分析和結構方程等。書中主要的多元統(tǒng)計方法都以常用的統(tǒng)計軟件SPSS和JMP作為求解運算與分析工具。本書既可作為高等院校工科類和經

概率論與數理統(tǒng)計是統(tǒng)計學及數據科學專業(yè)的一門基礎課程，在自然科學和社會科學的諸多領域中都有很重要的應用。對于該課程的教材來講，除了能夠讓讀者掌握最基本的理論和方法之外，也需要對其在實踐中如何應用有所指導。因此，本書首先詳細介紹了概率論的基本內容，包括隨機事件，隨機變量的定義、分布函數、矩，大數定律和中心極限定理等，并引

本書內容包括隨機事件及其概率、隨機變量及其概率分布、多維隨機變量及其概率分布、隨機變量的數字特征、大數定律及中心極限定理和數理統(tǒng)計初步等內容。在內容的選取上注重學生的邏輯推理能力及解決應用問題能力等數學應用能力的培養(yǎng),適當數學淡化理論的嚴密性和抽象概念。刪除了傳統(tǒng)教材中難而繁的內容,保留了理工科各專業(yè)所需要的最基本內容

本書涵蓋數值分析、統(tǒng)計計算的核心內容，既包含一些經典的數值方法，又系統(tǒng)地介紹了統(tǒng)計計算中的新方法。本書共8章，內容包括計算統(tǒng)計引論、矩陣計算、函數逼近與最小二乘法、方程與方程組的數值解法、數值積分與數值微分、馬爾可夫鏈蒙特卡洛模擬、EM優(yōu)化算法、組合優(yōu)化與啟發(fā)式算法等。本書結合理論算法、計算機程序與計算機專業(yè)領域應用案

本書內容全面,簡明扼要,思路清晰,突出應用。本書分為時間序列門限模型、變參數門限自回歸模型、截面數據門限空間模型、面板數據門限模型、面板門限空間模型、門限空間向量自回歸模型和半參數門限空間滯后模型七章。本書突出各類模型的適用對象、建模思路和應用中常見問題的詮釋。本書可作為金融學、區(qū)域經濟學、管理學和計量經濟學相關領域的