本書是研究非線優(yōu)化的學術(shù)專著。本書共七章，研究了含有不等式約束的DC無限優(yōu)化問題，無約束復合優(yōu)化問題以及帶有復合函數(shù)的DC優(yōu)化問題的若干對偶性及其相關(guān)問，無約束分式優(yōu)化問題和帶有DC函數(shù)的約束分式優(yōu)化問題的若干Farkas型結(jié)果，約束分式優(yōu)化問題的序列*優(yōu)性條件以及不確定分式優(yōu)化問題的魯棒對偶性。本書適合運籌學、經(jīng)濟管

本書是《貝葉斯數(shù)據(jù)分析》的第3版，因其在數(shù)據(jù)分析、解決研究難題方面的可讀性、實用性而廣受讀者好評，被認為是貝葉斯方法領(lǐng)域的權(quán)威之作。該書秉承實用性的風格介紹和分析大量最新的貝葉斯方法。作者團隊中囊括了統(tǒng)計學界的眾多大師，他們先以數(shù)據(jù)分析的視角討論了一些統(tǒng)計學基本概念，之后再引進各種高級分析方法。全書共分為：貝葉斯推斷基

本書系統(tǒng)講解多元統(tǒng)計分析的基本理論與應用方法，力求做到理論與應用并重，由淺入深地闡述多元統(tǒng)計分析的基本理論，同時還結(jié)合實際例子講清楚各種多元統(tǒng)計方法的實際背景和統(tǒng)計思想。除了常見的多元統(tǒng)計方法之外，書中還介紹了新近發(fā)展起來的理論豐富且有實用價值的內(nèi)容，其中有多重比較、變點檢驗、序約束下有方向的檢驗問題、重復測量模型和協(xié)

本書主要介紹數(shù)值分析與算法，包括誤差分析、非線性方程求根、線性代數(shù)方程組的直接解法、向量范數(shù)與矩陣范數(shù)、線性代數(shù)方程組的迭代解法、插值、最小二乘與函數(shù)的最佳逼近、數(shù)值積分與數(shù)值微分、常微分方程數(shù)值解法、三角插值與快速Fourier變換、不適定問題與Tikhonov正則化方法等。

本書包含四部分:第一為測度論基礎(chǔ);第二部分是概率論中的極限理論及相關(guān)知識;第三部分是離散鞅論;第四部分是關(guān)于隨機游動及布朗運動的簡單介紹.除理論介紹外,每章均配有習題.

本書講述了運籌學主要分支的基本原理與方法，包括線性規(guī)劃、目標規(guī)劃、整數(shù)規(guī)劃、動態(tài)規(guī)劃、對策論、存儲論、排隊論、決策論、圖論與網(wǎng)絡(luò)計劃技術(shù)等理論與方法，并附有相應的應用案例。

《多元統(tǒng)計分析及R語言建模（第4版）》是關(guān)于R語言的一本應用教材。由于主要針對本科生和研究生，《多元統(tǒng)計分析及R語言建模（第4版）》將重點放在對R語言的工作原理的解釋和模型建立上。R語言涉及廣泛，因此對于學生來講，了解和掌握一些基本概念及原理是很有必要的，關(guān)于R語言的基本統(tǒng)計分析請見作者編寫的《數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析及R語言編程

本書是根據(jù)作者的教學實踐編著而成的，重點培養(yǎng)學生對概率統(tǒng)計知識的實際應用能力。本書內(nèi)容包括隨機變量及其分布、多維隨機變量及其分布、隨機變量的數(shù)字特征、大數(shù)定律與中心極限定理、數(shù)理統(tǒng)計的基本知識、參數(shù)估計、假設(shè)檢驗、方差分析與回歸分析。本書合理選擇部分例題并附上EXCEL2000軟件求解方法，在章節(jié)之后附有相當數(shù)量的習題

本書共分八章，內(nèi)容包括隨機事件與概率；隨機變量及其分布；隨機變量的數(shù)字特征；數(shù)理統(tǒng)計的基本概念；參數(shù)估計等。

本書內(nèi)容包括隨機事件與概率，隨機變量及其分布，隨機變量的數(shù)字特征，數(shù)理統(tǒng)計的基本概念，參數(shù)估計，假設(shè)檢驗，一元線性回歸分析。