本書是高等學(xué)校經(jīng)濟(jì)類專業(yè)概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)課程的配套教學(xué)參考書，內(nèi)容完全與教材各章節(jié)對應(yīng)，主要有一維和多維隨機(jī)變量及其分布、隨機(jī)變量的數(shù)值特征、數(shù)理統(tǒng)計(jì)的基礎(chǔ)知識、參數(shù)估計(jì)、假設(shè)檢驗(yàn)、方差分析和回歸分析等習(xí)題解答。為了照顧到部分要深造的考研學(xué)生，學(xué)習(xí)參考書中還增加了部分有一個(gè)難度的補(bǔ)充題。

回歸診斷是用于探索存在于回歸分析中問題及判斷某些假設(shè)是否合理的一種技術(shù)�！痘貧w診斷簡介》主要回顧蕞小二乘線性回歸，討論多元回歸中共線性的問題，處理奇異與強(qiáng)影響數(shù)據(jù)，探討誤差非線性、不一致的誤差方差和非線性問題，簡要闡釋離散數(shù)據(jù)產(chǎn)生的問題，介紹基于蕞大似然法、計(jì)分檢驗(yàn)和構(gòu)造變量的較復(fù)雜的診斷方法。*后，探討了如何將介紹的

本書注重闡明概率論的基本概念、基本理論以及數(shù)理統(tǒng)計(jì)常用方法的背景和思想。全書主要包括大數(shù)定律和中心極限定理、數(shù)理統(tǒng)計(jì)的基本概念、參數(shù)估計(jì)、假設(shè)檢驗(yàn)、回歸分析、方差分析等內(nèi)容，并通過配套的例題和習(xí)題，加強(qiáng)讀者對基本理論和公式的理解和應(yīng)用。

人工智能技術(shù)可以使機(jī)器模擬人的思維能力，解決推理、分析、判斷、尋優(yōu)等問題，為實(shí)現(xiàn)廣義控制系統(tǒng)的智能化提供理論基礎(chǔ)與方法工具。本書通過三個(gè)主要研究步驟，嘗試解決上述問題。本書的創(chuàng)新點(diǎn)主要有三個(gè)：一是系統(tǒng)描述了預(yù)測與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算智能與經(jīng)典PID控制相結(jié)合的方法。二是系統(tǒng)描述了預(yù)測與神經(jīng)計(jì)算智能復(fù)合經(jīng)典PID控制方法與實(shí)現(xiàn)。

本書共10章。內(nèi)容包括：隨機(jī)事件與概率、條件概率與獨(dú)立性、一維隨機(jī)變量及其分布、多維隨機(jī)變量及其分布、隨機(jī)變量的數(shù)字特征、大數(shù)定律和中心極限定理、數(shù)理統(tǒng)計(jì)的基本概念、參數(shù)估計(jì)、假設(shè)檢驗(yàn)、方差分析與回歸分析。

本書主要內(nèi)容包括：隨機(jī)事件的概率，一維和二維隨機(jī)變量及其分布，隨機(jī)變量函數(shù)的分布，隨機(jī)變量的數(shù)字特征，大數(shù)定律與中心極限定理，統(tǒng)計(jì)量及其分布，參數(shù)估計(jì)，假設(shè)檢驗(yàn)及隨機(jī)過程的基本知識。

本書主要包括抽樣及描述性統(tǒng)計(jì)、概率、誤差的傳播、常用的分布、置信區(qū)間估計(jì)、假設(shè)檢驗(yàn)、相關(guān)性和簡單線性回歸、多次回歸、析因?qū)嶒?yàn)、統(tǒng)計(jì)上的質(zhì)量控制、變量的控制圖表、計(jì)數(shù)值管制圖表、單因素實(shí)驗(yàn)中的成對比較、利用仿真構(gòu)造置信區(qū)間、預(yù)測區(qū)間和公差區(qū)間、總體均值的大樣本置信區(qū)間等內(nèi)容。

在21世紀(jì)，統(tǒng)計(jì)方法在范圍和影響方面都有驚人的擴(kuò)展。大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)成為新聞中常見的術(shù)語，因?yàn)榻y(tǒng)計(jì)方法被用于處理現(xiàn)代科學(xué)和商業(yè)的龐大數(shù)據(jù)集。我們是怎么走到這一步的？我們又將走到哪里？ 本書將帶你踏上數(shù)據(jù)分析變革的振奮之旅。從經(jīng)典推斷理論（貝葉斯理論、頻率理論和Fisher理論）開始，各章節(jié)分別介紹一系列

本書是與清華大學(xué)出版社2017年出版的《概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)（第2版）》（張艷、程士珍主編）教材相配套的學(xué)習(xí)輔導(dǎo)書.內(nèi)容包括該書各章的知識點(diǎn)、典型例題、習(xí)題與綜合練習(xí)題全解，另外，還配有大量的訓(xùn)練題及參考答案，以供考研學(xué)生提升解題技巧.本書注重體現(xiàn)概率統(tǒng)計(jì)的思想方法與基本內(nèi)容，強(qiáng)調(diào)對學(xué)生解題方法與能力的培養(yǎng)，力求做到深入淺

內(nèi)容涉及正倒向隨機(jī)微分方程最優(yōu)/次優(yōu)控制系統(tǒng)研究，分兩部分：第一，動(dòng)態(tài)規(guī)劃原理，我們推導(dǎo)出Hamilton-Jacobi-BellmanInequality,此項(xiàng)研究是深入菲爾茨獎(jiǎng)得主，法國數(shù)學(xué)家P.-L.Lions教授提出的用粘性解理論研究導(dǎo)數(shù)有約束的偏微分方程的問題。同時(shí)給出在粘性解意義下，隨機(jī)遞歸系統(tǒng)的最優(yōu)控制驗(yàn)