本書主要內容包括：概率論基礎知識、隨機過程的概念和基本類型、平穩(wěn)過程、Poisson過程、更新過程、Markov鏈、隨機過程分析等。本書盡可能簡化了復雜的抽象證明和推導，重點講述Poisson過程、更新過程、Markov鏈、隨機過程分析等內容，并沒有介紹比較復雜的隨機過程入布朗運動、鞅論等。

本書主要講述混合、正負相協(xié)、拓廣負相依、寬相依和負超可加相依等相依結構下的不等式研究，特別是非參數(shù)和半?yún)��?shù)模型的統(tǒng)計理論和方法，如若干相依序列的定義和不等式、密度函數(shù)和分布函數(shù)估計的相合性與漸近正態(tài)性、非參數(shù)回歸函數(shù)小波估計的強相合和Berry-Esseen界、半?yún)��?shù)回歸模型小波估計的弱收斂速度和Berry-Essee

本書是一本ANSYSWorkbench視頻教程，也是一本ANSYSWorkbench網(wǎng)格劃分教程，以2020版本為依據(jù)，對ANSYSWorkbench分析的基本思路、操作步驟、應用技巧進行了詳細介紹，并結合典型工程應用實例詳細講述了ANSYSWorkbench的具體工程應用方法。本書前9章為操作基礎，詳細介紹了ANSY

全書共分6章：基本概念、點估計、假設檢驗、區(qū)間估計、統(tǒng)計決策理論與Bayes分析、統(tǒng)計計算方法，書中含有豐富的例子，著力說明統(tǒng)計思想和統(tǒng)計應用，書中還配置了足夠的習題，可使讀者得到各種基本訓練。讀完本書即可進入數(shù)理統(tǒng)計各分支的學習與研究。 《高等數(shù)理統(tǒng)計（第三版）》可作為數(shù)學專業(yè)、統(tǒng)計專業(yè)研究生的教學用書和統(tǒng)計工作者的

時間序列在現(xiàn)代生活中無處不在，它也是數(shù)據(jù)分析的重要對象。本書介紹時間序列分析的實用技巧，展示如何結合機器學習方法和傳統(tǒng)的統(tǒng)計方法來分析各類時間序列數(shù)據(jù)，并提供Python示例和R示例。本書共有17章，首先概覽時間序列分析的歷史，然后介紹數(shù)據(jù)的獲取、清洗、模擬和存儲，接著關注可用于時間序列分析的建模技術，最后探討時間序列

本書介紹近些年來關于馬爾可夫鏈的統(tǒng)計推斷的一些研究新結果:可逆馬爾可夫鏈和不可逆平穩(wěn)D-馬爾可夫鏈統(tǒng)計計算理論，使用的方法是我們建立的馬爾可夫鏈反演法。第1章介紹本書需要的一些預備知識。第2章介紹馬爾可夫鏈的擊中分布和禁忌速率，主要是擊中分布的微分性質、矩性質及對稱函數(shù)性質有關的約束方程，以及馬爾可夫鏈反演法。第3章和

全書共八章,即隨機事件與概率、隨機變量及其分布、二維隨機變量及其分布、隨機變量的數(shù)字特征、大數(shù)定律及中心極限定理、統(tǒng)計量和抽樣分布、參數(shù)估計、假設檢驗。每章均配有習題和單元測試,書后附有習題參考答案。

本書基于ANSYSWorkbench2022R1平臺，分別對ANSYSWorkbench平臺、幾何建模、網(wǎng)格劃分、Mechanical處理、結構線性靜力學分析、結構線性動力學分析、結構非線性分析、熱力學分析、機構優(yōu)化設計、復合材料分析、結構顯示動力學分析、疲勞分析、剛體動力學分析、LS-DYNA動力學分析和HyperM

全書以MATLAB2022為基礎，結合高等學校學生的教學經(jīng)驗和在計算科學中的應用，講解數(shù)學計算和仿真分析的各種方法和技巧，完整的編寫一套讓學生與零基礎讀者可以靈活掌握的教學指南。讓學生與零基礎*終脫離書本，應用于工程實踐中。本書主要內容包括MATLAB概述，MATLAB基礎知識，數(shù)組，矩陣，二維圖形繪制，三維圖形繪制，

以數(shù)據(jù)復雜程度分類，將Meta分析分為幾個大的專題，稱為篇；將每個大的專題再細分為章。每章先舉一個具體數(shù)據(jù)，接著介紹適用于數(shù)據(jù)Mate分析的模型，給出R軟件實現(xiàn)過程和結果解讀。以問題為導向，以數(shù)據(jù)為綱，以模型和方法為目，理論與實踐結合，重在實踐。以數(shù)據(jù)復雜程度分類，將Mate分析分成幾個大的專題，稱為篇，然后每個大的專