本書以時間序列模型為基礎(chǔ)，以經(jīng)濟學(xué)和管理學(xué)中的案例為載體，采用理論講解與數(shù)據(jù)分析案例實踐相結(jié)合的方式編寫而成。全書共9章，包括時間序列分析基礎(chǔ)、線性時間序列模型、單位根時間序列模型、非線性時間序列模型、協(xié)整時間序列模型、波動率模型、時間序列的機器學(xué)習(xí)方法、時間序列的深度學(xué)習(xí)方法和課程綜合案例等內(nèi)容。本書配有PPT課件、

本教材分為概率論與數(shù)理統(tǒng)計兩個部分，概率論主要介紹隨機現(xiàn)象的內(nèi)在統(tǒng)計規(guī)律，數(shù)理統(tǒng)計以概率論為基礎(chǔ)討論收集數(shù)據(jù)、整理數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)為實際問題的決策與判斷提供依據(jù)。全書由隨機事件及其概率、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)定律與中心極限定律、數(shù)理統(tǒng)計的基本概念、參數(shù)估計、假設(shè)檢驗等章節(jié)組成。本

作者根據(jù)多年來學(xué)習(xí)和講授隨機過程的經(jīng)驗,以及在研究工作中長期積累的自己的理解、體會和心得,寫下了本書。本書主要講述現(xiàn)代隨機過程的基礎(chǔ)知識,包括隨機過程的總體概念和術(shù)語,可選性與循序可測性,經(jīng)典Wiener空間,Brown運動,離散時間鞅與連續(xù)時間鞅,Markov過程與半群,強馬氏性與擴展馬氏性,Ito隨機積分,一般半鞅

全書共分五章,內(nèi)容包括概率論的補充知識、隨機過程基本概念、平穩(wěn)過程、平穩(wěn)時間序列和馬爾科夫過程,各章包含基本內(nèi)容、解疑釋惑、典型例題詳解、課后習(xí)題選解和自主練習(xí)題幾個模塊。以提高讀者深入掌握隨機過程的原理、思想、方法的能力。

本書作者為單博，1983年在中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)獲理學(xué)博士學(xué)位�，F(xiàn)任南京師范大學(xué)數(shù)學(xué)與計算機科學(xué)學(xué)院教授，博士生導(dǎo)師，南京市十屆政協(xié)委員，南京數(shù)學(xué)會理事長。曾任南京市九屆政協(xié)委員，南京師范大學(xué)數(shù)學(xué)系主任，中共十四大代表，國家教委理科實驗班專家組組長，中國國家數(shù)學(xué)奧林匹克代表隊總教練、領(lǐng)隊。他長期從事數(shù)論及數(shù)學(xué)課程與教學(xué)論研

"本書內(nèi)容包括概率論的基本概念和方法,數(shù)理統(tǒng)計的點估計、區(qū)間估計、參數(shù)和非參數(shù)假設(shè)檢驗以及線性回歸等內(nèi)容。本書的特點是突出統(tǒng)計思想,對基本概念和方法都有如何理解、應(yīng)用的闡述和例子，例子和習(xí)題大部分來自于實際生活，有助于讀者把統(tǒng)計方法用于實際數(shù)據(jù)的處理和解讀。每章后都有大量的習(xí)題供讀者練習(xí)以鞏固相關(guān)的概念，還提供了開闊讀

"本書是“新時代大學(xué)數(shù)學(xué)系列教材”《概率論與數(shù)理統(tǒng)計》的配套參考書，由教材主編編寫。本書按照主教材章節(jié)順序，歸納了概率論與數(shù)理統(tǒng)計課程的主要知識點，主要內(nèi)容包括教材各章的重要知識點、詳細習(xí)題解答，并結(jié)合考研復(fù)習(xí)要點對歷年考研題進行了分析。本書的習(xí)題解答注重體現(xiàn)數(shù)學(xué)思想，有助于讀者加深對學(xué)科知識的理解。本書可作為高等學(xué)校

本書是在教育部制定的教學(xué)大綱基礎(chǔ)上，參照同濟大學(xué)“概率論與數(shù)理統(tǒng)計”課程及教材建設(shè)的經(jīng)驗和成果，按照全國碩士研究生入學(xué)統(tǒng)一考試數(shù)學(xué)一的考試大綱要求，根據(jù)作者十多年的教學(xué)實踐經(jīng)驗編寫而成．全書共分八章，包括隨機事件與概率、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)定律及中心極限定理、統(tǒng)計量和抽樣分布

本書介紹非線性復(fù)雜系統(tǒng)中數(shù)據(jù)處理的投影尋蹤降維技術(shù)，給出投影尋蹤在分類、評價和預(yù)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(guān)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、

本書是高等院校理工科類基礎(chǔ)課程“概率論與數(shù)理統(tǒng)計”的學(xué)習(xí)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(xué)內(nèi)容的總結(jié)以及典型習(xí)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(xué)多年的教學(xué)實踐經(jīng)驗,在翻閱大量資料的基礎(chǔ)上,精心挑選了