本書介紹非線性復雜系統(tǒng)中數(shù)據(jù)處理的投影尋蹤降維技術，給出投影尋蹤在分類、評價和預測等方面的統(tǒng)計模型，包括Friedman-Tukey投影尋蹤模型、投影尋蹤Spearman相關系數(shù)模型、投影尋蹤信息熵模型、聚類分析修正的投影尋蹤模型、解不確定型決策問題的投影尋蹤模型、投影尋蹤回歸及自回歸模型。這些模型能充分提取數(shù)據(jù)信息、

本書是根據(jù)普通高等理工科院�！皵�(shù)值分析”和“計算方法”課程的基本要求,結(jié)合作者多年的教學實踐經(jīng)驗編寫而成的.內(nèi)容主要包括科學計算中的誤差分析、線性方程組的數(shù)值解法、插值與逼近、非線性方程求根、數(shù)值積分與數(shù)值微分、矩陣特征值的計算、常微分方程初值問題的數(shù)值解法等.本書的編寫注重讀者對算法基本思想和操作的掌握,旨在訓練讀者

本書是高等院校理工科類基礎課程“概率論與數(shù)理統(tǒng)計”的學習參考書,全書共分9章,前8章主要是理工科概率論與數(shù)理統(tǒng)計教學內(nèi)容的總結(jié)以及典型習題的講解,主要包含,闡述基本概念,歸納基本性質(zhì)與重要公式,總結(jié)解題方法和技巧,典型例題講解等;第9章為自測題。編者結(jié)合北京理工大學多年的教學實踐經(jīng)驗,在翻閱大量資料的基礎上,精心挑選了

本教材分為兩大部分：第一部分概率論，是理論性較強的應用數(shù)學的一個分支，可作為一門獨立的數(shù)學課程開設，同時又是數(shù)理統(tǒng)計與隨機過程等其他課程的理論基礎。主要介紹了事件與概率，一維、二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等；第二部分數(shù)理統(tǒng)計，是應用性較強的一個數(shù)學分支，主要介紹了數(shù)理統(tǒng)計的基本概念、

本書是普通高等教育農(nóng)業(yè)農(nóng)村部“十三五”規(guī)劃教材，是與陳振、郝新生、王建軍主編的《概率論與數(shù)理統(tǒng)計(第三版)》配套使用的學習指導書、教師參考社考研復習書，其主要內(nèi)容有：隨機事件及其概率、隨機變量及其分布、隨機變量的數(shù)字特征、大數(shù)定律和中心極限定理、抽樣與抽樣分布、參數(shù)估計、假設檢驗、方差分析與一元線性回歸分析等。本書內(nèi)容

本書作者結(jié)合多年的教學實踐經(jīng)驗，在充分調(diào)研我國各高校在數(shù)學領域的教學現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢的基礎上編寫，旨在用通俗易懂的語言方式介紹一元微積分、函數(shù)等高等數(shù)學基礎知識，并通過Python展示基礎知識的應用，本書共分為8章，主要包括Python基礎知識、極限與連續(xù)、一元函數(shù)微分學、導數(shù)的應用、一元函數(shù)的積分學及其應用、多元函數(shù)的

概率論與數(shù)理統(tǒng)計習題集內(nèi)容包含概率論基礎、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)定律和中心極限定理、數(shù)理統(tǒng)計基礎、參數(shù)估計、假設檢驗等。題型有選擇題、判斷題、填空題、計算題、證明題、應用題等。每章附有單元測試題，并在習題中引入歷年考研試題。內(nèi)容覆蓋知識點較為全面，旨在檢驗學生對基本概念、基本理

在書中，作者通過擴展一些已知的經(jīng)典空間（比如隨機空間、超度量空間和超空間）的概念，介紹了一些廣義概率結(jié)構(gòu)。作者還擴展了概率度量空間中的多值收縮的不動點理論，并證明了一些一般的不動點理論和重合點理論。對于不動點不存在的情況，作者研究了某些弱條件的近似不動點�！陡怕式Y(jié)構(gòu)和模糊結(jié)構(gòu)上的不動點：概率結(jié)構(gòu)和直覺模糊度量空間的不動

因果推斷方法常用于教育學、經(jīng)濟學、社會學等學科研究及公共政策評估。本書囊括了目前運用觀測數(shù)據(jù)進行因果推斷的主要方法。全書共分六講，分別是：計量分析的起點、線性回歸分析、倍差法、工具變量法、斷點回歸和匹配法。前兩講為讀者奠定微觀計量方法基礎，后四講講授具體的準實驗方法，按因果識別策略、估計方法、實例講解、Stata操作四

本書是一部版權(quán)引進的俄文原版數(shù)學專著。中文書名可譯為《蒙特卡羅方法中的隨機過程和場模型：算法和應用》。作者是謝爾蓋.米哈伊爾洛維奇.普里加林，俄羅斯物理和數(shù)學科學博士，新西伯利亞國立大學計算數(shù)學教研室教授，俄羅斯科學院西伯利亞分院計算數(shù)學和數(shù)學地球物理研究院首席研究員。