本書是數(shù)理統(tǒng)計方面的經(jīng)典教材，從數(shù)理統(tǒng)計學的初級基本概念及原理開始，詳細講解概率與分布、多元分布、特殊分布、統(tǒng)計推斷基礎、極大似然法等內容，并且涵蓋一些高級主題，如一致性與極限分布、充分性、最優(yōu)假設檢驗、正態(tài)模型的推斷、非參數(shù)與穩(wěn)健統(tǒng)計、貝葉斯統(tǒng)計等.此外，為了幫助讀者更好地理解數(shù)理統(tǒng)計和鞏固所學知識，書中還提供了一些

本書的第1~5章集中于概率論,涵蓋條件概率、獨立性、貝葉斯定理、離散和連續(xù)分布、某些數(shù)學期望（包括矩生成函數(shù)）、二元分布、邊際分布和條件分布、相關性、隨機變量的函數(shù)及其分布、中心極限定理和切比雪夫不等式，以及超幾何分布等內容；本書其余四章(第6-9章)集中在統(tǒng)計推斷,包括描述性和順序統(tǒng)計、點估計（包括*大似然和矩估計的

智能優(yōu)化技術作為解決工程領域優(yōu)化問題的核心方法，在金融、醫(yī)療、交通、航空、航天等領域發(fā)揮著非常重大的作用。適應度地形理論作為智能優(yōu)化技術的研究熱點，從優(yōu)化問題解空間特性分析方法出發(fā)，挖掘問題解空間特性，為優(yōu)化問題的求解方法設計以及參數(shù)控制等方面提供指導。作者基于多年從事智能優(yōu)化技術以及組合優(yōu)化問題研究的思考，從時域、頻

本書試圖較全面地介紹大數(shù)據(jù)技術的基本原理和方法，包括以統(tǒng)計模型為主的各類數(shù)據(jù)模型以及它們的計算方法，同時還將介紹這些方法在一些領域(如人工智能)中的應用。

本書介紹了概率論與數(shù)理統(tǒng)計的概念、原理、計算方法，以及MATLAB在數(shù)理統(tǒng)計中的應用.在編寫中吸收了國內外優(yōu)秀教材的優(yōu)點，概念講述通俗易懂，每章中附有精選的例題和習題，并且增加了數(shù)學實驗.書后附有習題參考答案，方便學生自測,書中還配有二維碼，掃碼可以觀看課件、知識點總結及微課視頻，供學生學習提高使用.

本書是一本以介紹現(xiàn)代概率論基礎理論和方法為主的概率論教材。共分三部分。第1章和第2章為測度論，用較短的篇幅完整地敘述了測度與積分的一般理論，包括了一般測度、Lebesgue-Stieltjes測度、Lebesgue測度、積分與期望的定義及單調收斂定理、Fatou引理、Lebesgue控制收斂定理、Fubini定理等主要

本書從應用角度簡要地闡述了試驗設計、現(xiàn)代統(tǒng)計、數(shù)據(jù)挖掘，以及各專業(yè)領域試驗統(tǒng)計等600多種統(tǒng)計分析技術。這一版新增加的主要內容有折線回歸、高維數(shù)據(jù)Lasso回歸、有序序列聚類分析、水文頻率分析、向量自回歸、格蘭杰因果檢驗、協(xié)整檢驗和誤差修正模型等功能。DPS數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)軟件試用版可從網(wǎng)站的下載中心下載、試用。

本書系統(tǒng)地介紹了雙重廣義線性模型等異方差回歸模型的理論、方法和應用。內容主要包括：高維數(shù)據(jù)下雙重廣義線性模型的變量選擇研究,縱向數(shù)據(jù)下均值-協(xié)方差模型的變量選擇和貝葉斯分析,半?yún)��?shù)異方差模型的變量選擇和貝葉斯分析,偏正態(tài)異方差模型的異方差檢驗和貝葉斯分析,半?yún)��?shù)混合效應雙重回歸模型的貝葉斯分析,以及雙重Logistic

本書為中國人民大學“十三五”規(guī)劃教材——核心教材。非參數(shù)統(tǒng)計是統(tǒng)計學和數(shù)據(jù)科學的重要分支領域，本書作為該領域的基礎教材，在內容上盡可能涵蓋非參數(shù)統(tǒng)計基礎知識的各個方面。為了使盡可能多的讀者通過本書對非參數(shù)統(tǒng)計和穩(wěn)健統(tǒng)計有所了解,作者盡可能多地從方法的背景、原理、R使用和案例四個方面進行詳細介紹。本書內容主要包括基本概念

高級運籌學在學界是相對于基礎運籌學而言的說法，重點是非線性優(yōu)化理論，高級運籌學是很多高校管理及規(guī)劃等專業(yè)本科生和研究生的核心課程，也是很多理工類專業(yè)研究生的專業(yè)基礎課程。本書采用系統(tǒng)論的思想，通過建立數(shù)學模型，尋求解決方案，支持并達成最佳決策的學科。本書是面向工程類和管理類專業(yè)本科及碩士開設的課程。與基礎運籌學相比，本