本書第1章主要介紹變點(diǎn)檢驗和在線監(jiān)測的一些經(jīng)典方法，并介紹本書著重討論的厚尾時間序列模型和長記憶時間序列模型.第2,3章主要介紹檢驗和估計厚尾時間序列模型均值變點(diǎn)和持久性變點(diǎn)的一些方法.第4,5章介紹檢驗長記憶時間序列均值變點(diǎn)、時間趨勢項變點(diǎn)、方差變點(diǎn)及長記憶參數(shù)變點(diǎn)的一些方法.第6章介紹在線監(jiān)測厚尾時間序列持久性變點(diǎn)

本書是根據(jù)教育部高等學(xué)校統(tǒng)計學(xué)專業(yè)教學(xué)指導(dǎo)分委員會制定的《統(tǒng)計學(xué)專業(yè)教學(xué)規(guī)范(授經(jīng)濟(jì)學(xué)學(xué)位)》中提出的課程設(shè)置和教學(xué)內(nèi)容綱要編寫出版的系列教材之一。本書介紹數(shù)理統(tǒng)計學(xué)的統(tǒng)計思想、理論和方法，主要內(nèi)容包括總體、樣本、統(tǒng)計量等概念以及常用分布、點(diǎn)估計理論、假設(shè)檢驗、區(qū)間估計、線性模型以及統(tǒng)計決策理論和貝葉斯推斷等。本書強(qiáng)調(diào)

本書是概率論與數(shù)理統(tǒng)計課程的學(xué)習(xí)輔導(dǎo)書，內(nèi)容包括：概率論的基本概念、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)定律及中心極限定理、樣本及抽樣分布、參數(shù)估計、假設(shè)檢驗等。每章均按章節(jié)順序從基本概念、典型例題、綜合練習(xí)三部分進(jìn)行編寫，并對典型例題進(jìn)行了分析和詳解.書后附有4套模擬試題，方便學(xué)生期末復(fù)習(xí)

本書主要介紹了統(tǒng)計和數(shù)據(jù)分析的基本知識、數(shù)據(jù)采集的操作、數(shù)據(jù)采集后的清洗加工操作、描述性統(tǒng)計分析、抽樣估計分析、統(tǒng)計指數(shù)分析、相關(guān)與回歸分析、時間序列分析、數(shù)據(jù)可視化展現(xiàn)，以及制作數(shù)據(jù)分析報告等內(nèi)容。本書采用理論結(jié)合實(shí)戰(zhàn)的方式，不僅介紹了數(shù)據(jù)分析的必要原理、方法，還充分結(jié)合了日常生活和工作中的案例，將理論加以實(shí)踐和分析

《概率論與數(shù)理統(tǒng)計第二版》依據(jù)教育部高等學(xué)校大學(xué)數(shù)學(xué)課程教學(xué)指導(dǎo)委員會制訂的《大學(xué)數(shù)學(xué)課程教學(xué)基本要求（2014年版）》，在第一版教材基礎(chǔ)上，結(jié)合編者多年來教學(xué)改革研究的經(jīng)驗修訂而成�！陡怕收撆c數(shù)理統(tǒng)計第二版》包括概率論和數(shù)理統(tǒng)計兩個部分，概率論部分包括隨機(jī)事件及其概率、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

關(guān)于鞅的一些主題和模型

本書是與《概率論與數(shù)理統(tǒng)計(慕課版)》配套的學(xué)習(xí)指導(dǎo)書，是根據(jù)工科類高等院校“概率論與數(shù)理統(tǒng)計”課程的基本要求，結(jié)合編者多年的教學(xué)經(jīng)驗編寫而成的.本書主要內(nèi)容包括隨機(jī)事件與概率、隨機(jī)變量及其分布、多維隨機(jī)變量及其分布、數(shù)字特征與極限定理、統(tǒng)計量及其分布、參數(shù)估計、假設(shè)檢驗共7章。各章與主教材嚴(yán)格對應(yīng)，每章包含知識結(jié)構(gòu)、

本書共9章，主要內(nèi)容包括事件及其概率、變量及其分布、向量及其分布、數(shù)字特征、大數(shù)定律和中心極限定理、數(shù)理統(tǒng)計的基本概念、參數(shù)估計、假設(shè)檢驗、方差分析及回歸分析。每章由5個部分構(gòu)成：內(nèi)容要點(diǎn)與教學(xué)基本要求、釋疑解難、典型例題分析和問題討論、課內(nèi)練習(xí)、課內(nèi)練習(xí)解答與提示，旨在幫助學(xué)生歸納、總結(jié)知識要點(diǎn)，掌握分析問題和解決問

隨著計算機(jī)和信息技術(shù)的飛速發(fā)展，數(shù)據(jù)庫及其應(yīng)用不斷膨脹，信息采集和處理技術(shù)不斷更新。當(dāng)今世界已經(jīng)處于信息爆炸時代，在這海量數(shù)據(jù)中如何有效地獲取所需的信息和數(shù)據(jù)成為當(dāng)今學(xué)者們的研究難點(diǎn)和關(guān)鍵。聚類分析作為無監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)方法，已成為模式識別與數(shù)據(jù)挖掘的重要研究領(lǐng)域，并且廣泛應(yīng)用于統(tǒng)計分析、醫(yī)療衛(wèi)生、生物信息處理、圖像處理、

全書共分8章，包括矩陣?yán)碚摷盎�本軟件操作、多元正態(tài)分布的參數(shù)估計、多元正態(tài)總體參數(shù)檢驗、判別分析、聚類分析、主成分分析、因子分析、多維標(biāo)度法等。本書特色為案例應(yīng)用與統(tǒng)計思想相滲透，結(jié)合軟件詳細(xì)介紹多元統(tǒng)計分析理論與方法。