耦合是指兩個或多個系統(tǒng)、組件或模塊之間的相互作用程度。在不同的領(lǐng)域，耦合有不同的形式和實現(xiàn)方式。馬爾可夫鏈是概率論和數(shù)理統(tǒng)計中具有馬爾可夫性質(zhì)且存在于離散的指數(shù)集和狀態(tài)空間內(nèi)的隨機過程。適用于連續(xù)指數(shù)集的馬爾可夫鏈被稱為馬爾可夫過程，它是一類最重要、最常見的隨機過程。本書主要研究了耦合方法和馬爾可夫過程的隨機穩(wěn)定性，包

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章通過實例引進各種線性模型。第2章討論矩陣論方面的補充知識。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)計推斷的基本理論和方法，包括最小二乘估計、假設(shè)檢驗、置信域、預測、線性回歸模型、方差分析模型、協(xié)方差分析模型

本書是洪永淼教授所著《概率論與統(tǒng)計學》一書的配套習題集，在編排上緊密貼合原教材，確保章節(jié)順序和內(nèi)容的一致性，旨在為學習概率論與統(tǒng)計學的學生提供詳盡的習題解答指南。在內(nèi)容安排上，本書的每一章分為關(guān)鍵知識點總覽與習題詳解兩部分，對每一道習題均給出了詳細的解答步驟，幫助讀者深入理解概率論與統(tǒng)計學的知識，提升解題能力和技巧。本

"本書依據(jù)最新制定的“經(jīng)濟管理類本科數(shù)學基礎(chǔ)課程教學基本要求”編寫而成，從實例出發(fā)，通俗易懂，注重講清楚基本概念與統(tǒng)計思想，強調(diào)各種方法的應(yīng)用，有許多新的簡明講法，富有啟發(fā)性。全書共八章，前五章為概率論部分，主要內(nèi)容包括隨機事件和概率、隨機變量及其分

智能化時代背景下，教育重心已由知識能力偏移到能力認知，本書以智能化時代下人類的數(shù)字素養(yǎng)和能力數(shù)據(jù)分析為媒介，幫助讀者構(gòu)建問題邏輯認知模式，并在AI陪伴下提升讀者解決問題和創(chuàng)新的能力。全書要完成兩個任務(wù):一是描述性數(shù)據(jù)分析案例數(shù)據(jù)分析師崗位情況分析；二是綜合數(shù)據(jù)分析案例氣候變化對生物多樣性的影響分析。每個案例都通過5個環(huán)

數(shù)理統(tǒng)計主要研究對隨機樣本進行科學的分析與處理的方法，包括如何有效地收集數(shù)據(jù)、如何估計參數(shù)、如何做檢驗，如何研究變量之問的關(guān)系以及如何進行統(tǒng)計決策等內(nèi)容。為了適應(yīng)當今一些綜合類院校專業(yè)課程的教學改革和實際應(yīng)用的需要，編者根據(jù)多年的教學經(jīng)驗和相關(guān)學科專業(yè)的特點，編寫了這本教材。本教材共分為5章，涵蓋了數(shù)理統(tǒng)計最基本的內(nèi)容

本書是一部研究具有乘積噪聲的馬爾科夫跳躍隨機系統(tǒng)有限時間分析與H∞控制問題的專著，將工程領(lǐng)域的暫態(tài)性(有限時間控制)問題引入到隨機系統(tǒng)，集中研究連續(xù)時間和離散時間隨機馬爾科夫跳變系統(tǒng)、隨機時滯系統(tǒng)的有限時間穩(wěn)定性、有界性和H∞控制問題。本書結(jié)合魯棒控制、時滯系統(tǒng)控制、模糊控制等方法，研究幾類隨機系統(tǒng)的有限時間穩(wěn)定性、有

本書主要介紹近期在工程可靠性領(lǐng)域的科研最新成果，內(nèi)容涵蓋土木工程、航天航空工程、海洋工程、水利工程等多個工程應(yīng)用范圍。主要探討研究方向包括建筑結(jié)構(gòu)模型修正、飛行器模態(tài)更新、大跨空間結(jié)構(gòu)高階矩估計、巖土參數(shù)多元聯(lián)合分布、臺風風場分析、高層結(jié)構(gòu)抗震、軟土滲透災(zāi)害分析等。本書每一章節(jié)將從理論原理出發(fā)，結(jié)合工程運用，將各個研究

本書全面、系統(tǒng)地介紹了概率論與數(shù)理統(tǒng)計課程的基本內(nèi)容、基本思想和基本原理.全書始終堅持“以應(yīng)用為目的且不削弱理論學習”的宗旨,前5章介紹概率論的基本內(nèi)容,為學習數(shù)理統(tǒng)計準備必要的理論知識;后4章介紹數(shù)理統(tǒng)計的基本理論與方法,側(cè)重介紹了抽樣分布、參數(shù)估計、假設(shè)檢驗和回歸分析.書中配有基礎(chǔ)練習題、總習題以及自測題供學生練習

"貝葉斯方法因其靈活性且可以輕松地將相關(guān)性和層次結(jié)構(gòu)正式納入數(shù)據(jù)中，所以對包括空間和時間信息在內(nèi)的大型數(shù)據(jù)集建模尤為有效。然而，其所依賴的諸如馬爾可夫鏈蒙特卡羅(MCMC)等經(jīng)典模擬方法在計算上會使之變得不可行；本書所介紹的積分嵌套拉普拉斯近似（INLA）方法則可作為一種計算有效且強有力的MCMC的替代方法。本書介紹了