本書的編寫具有以下特點(diǎn)：（1）言簡意賅，省略了一些煩瑣的理論證明和公式推導(dǎo)；（2）強(qiáng)調(diào)應(yīng)用，采用生動具體的例子來講解多元統(tǒng)計(jì)分析方法，便于讀者學(xué)習(xí)；（3）與R密切結(jié)合，采用R軟件來實(shí)現(xiàn)多元統(tǒng)計(jì)的計(jì)算和分析，并解讀R軟件的分析結(jié)果；（4）使用方便，本書所有例題、案例和習(xí)題的數(shù)據(jù)文件以及相應(yīng)的R代碼都放在中國人民大學(xué)出版社

"本書以主流時間序列分析為主要內(nèi)容，涵蓋線性、非線性時間序列分析，線性時間序列分析包括單變量平穩(wěn)時間序列分析以及多變量非平穩(wěn)時間序列分析，非線性時間序列分析包括常用的平滑轉(zhuǎn)換自回歸模型、閾值自回歸模型、自回歸條件異方差模型。本書內(nèi)容闡述清晰、邏輯性強(qiáng)，突出時間序列分析方法思想的講授，并輔以案例及軟件實(shí)現(xiàn)過程、閱讀材料、

本書分為三大部分，共計(jì)14章，主要內(nèi)容包括：探索性數(shù)據(jù)分析入門、概率論基礎(chǔ)、推斷統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)、相關(guān)性和回歸、數(shù)據(jù)分析棧、R中的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、使用R進(jìn)行數(shù)據(jù)處理與可視化、使用R進(jìn)行數(shù)據(jù)分析、Python中的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、使用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析等。

本書歸納了計(jì)數(shù)一次、二次和多次抽樣檢驗(yàn)的理論與方法，在計(jì)量抽樣檢驗(yàn)中，除單側(cè)限外，本書主要介紹了作者多年獨(dú)創(chuàng)的雙側(cè)限，包括方差已知和未知兩種情形。全書以概率統(tǒng)計(jì)為工具，將抽樣檢驗(yàn)的基本原理、方案設(shè)計(jì)和應(yīng)用示例按梯度依次展開，使讀者在通曉原理的基礎(chǔ)上，準(zhǔn)確地把握方法，科學(xué)地選擇抽樣方案。本書可供大中型企業(yè)質(zhì)檢處的技術(shù)管理

本習(xí)題冊是根據(jù)國家教育部審定的高等工科院校的本科非數(shù)學(xué)專業(yè)的教學(xué)要求，并按照同濟(jì)大學(xué)數(shù)學(xué)科學(xué)學(xué)院最新編寫的《概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)》的章節(jié)順序，以方便學(xué)生課后鞏固基本概念和掌握基本解題方法為主要目的而編寫的配套練習(xí)冊。全書共分八章，分別為隨機(jī)事件與概率、離散型隨機(jī)變量、連續(xù)型隨機(jī)變量、隨機(jī)向量、大數(shù)定律和中心極限定理、統(tǒng)計(jì)量

本教材以基礎(chǔ)、應(yīng)用、實(shí)踐、創(chuàng)新的教學(xué)體系為框架，通過豐富的案例教學(xué)、基于Python進(jìn)行實(shí)踐操練，使讀者更加容易理解基本理論，增加直觀性、趣味性及應(yīng)用性，提高讀者解決實(shí)際問題的能力。本教材主要內(nèi)容包括事件與概率、條件概率、一維隨機(jī)變量及其、多維隨機(jī)變量及其分布、隨機(jī)變量函數(shù)的分布、數(shù)字特征、大數(shù)定律與中心極限定理、數(shù)理

本書是模式識別和場景分析領(lǐng)域奠基性的經(jīng)典名著。在第2版中，除了保留了第1版中關(guān)于統(tǒng)計(jì)模式識別和結(jié)構(gòu)模式識別的主要內(nèi)容以外，讀者將會發(fā)現(xiàn)新增了許多近25年來的新理論和新方法，其中包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、進(jìn)化計(jì)算、不變量理論、隱馬爾可夫模型、統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論和支持向量機(jī)等。作者還為未來25年的模式識別的發(fā)展指明了方向

本書分為14個章節(jié)，內(nèi)容分別為緒論、GWO算法概述、反向?qū)W習(xí)和差分變異的GWO算法、隨機(jī)反向?qū)W習(xí)和MEPD的強(qiáng)化等級制度的GWO算法、趨優(yōu)反向?qū)W習(xí)和隨機(jī)反向空置算子的GWO算法、混合差分進(jìn)化的GWO算法、基于DE全局最優(yōu)和隨機(jī)學(xué)習(xí)的GWO算法、混合鯨魚優(yōu)化的GWO算法、精簡差分?jǐn)_動GWO算法與均值榜樣學(xué)習(xí)PSO算法的混

概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)是研究隨機(jī)現(xiàn)象及其統(tǒng)計(jì)規(guī)律性的學(xué)科，是高等學(xué)校各專業(yè)開設(shè)的基礎(chǔ)學(xué)科。本書系統(tǒng)地介紹了概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)的概念、方法、理論及應(yīng)用。本教材的第一部分概率論部分，主要是對隨機(jī)現(xiàn)象統(tǒng)計(jì)規(guī)律演繹的研究，內(nèi)容包括：第一章隨機(jī)事件與概率，第二章隨機(jī)變量及其分布，第三章多維隨機(jī)變量及其分布，第四章隨機(jī)變量的數(shù)字特征，第五

本書系統(tǒng)地介紹集合論、近世代數(shù)、點(diǎn)集拓?fù)洹⒎汉�分析、Fourier分析、分布理論、微分幾何等近代應(yīng)用數(shù)學(xué)的基本內(nèi)容，及其在自然科學(xué)領(lǐng)域中的應(yīng)用。書中強(qiáng)調(diào)對近代數(shù)學(xué)基本概念的理解、對重要論證方法的思路分析，以培養(yǎng)讀者掌握并應(yīng)用近代應(yīng)用數(shù)學(xué)工具解決本專業(yè)的實(shí)際問題。20世紀(jì)初期至今的百余年中，數(shù)學(xué)科學(xué)與自然科學(xué)諸領(lǐng)域相輔相