約翰梅納德凱恩斯，英國著名經(jīng)濟(jì)學(xué)家，諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎獲得者。現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)學(xué)最有影響的經(jīng)濟(jì)學(xué)家之一，他創(chuàng)立的宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)與弗洛伊德所創(chuàng)的精神分析法和愛因斯坦發(fā)現(xiàn)的相對論一起，并稱為二十世紀(jì)人類知識界的三大革命。凱恩斯因開創(chuàng)了經(jīng)濟(jì)學(xué)的凱恩斯革命而稱著于世，被后人稱為宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)之父。凱恩斯的著作在經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域特別是宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)和貨幣理論

"本書依據(jù)最新制定的“經(jīng)濟(jì)管理類本科數(shù)學(xué)基礎(chǔ)課程教學(xué)基本要求”編寫而成，從實(shí)例出發(fā)，通俗易懂，注重講清楚基本概念與統(tǒng)計思想，強(qiáng)調(diào)各種方法的應(yīng)用，有許多新的簡明講法，富有啟發(fā)性。全書共八章，前五章為概率論部分，主要內(nèi)容包括隨機(jī)事件和概率、隨機(jī)變量及其分

智能化時代背景下，教育重心已由知識能力偏移到能力認(rèn)知，本書以智能化時代下人類的數(shù)字素養(yǎng)和能力數(shù)據(jù)分析為媒介，幫助讀者構(gòu)建問題邏輯認(rèn)知模式，并在AI陪伴下提升讀者解決問題和創(chuàng)新的能力。全書要完成兩個任務(wù):一是描述性數(shù)據(jù)分析案例數(shù)據(jù)分析師崗位情況分析；二是綜合數(shù)據(jù)分析案例氣候變化對生物多樣性的影響分析。每個案例都通過5個環(huán)

數(shù)理統(tǒng)計主要研究對隨機(jī)樣本進(jìn)行科學(xué)的分析與處理的方法，包括如何有效地收集數(shù)據(jù)、如何估計參數(shù)、如何做檢驗，如何研究變量之問的關(guān)系以及如何進(jìn)行統(tǒng)計決策等內(nèi)容。為了適應(yīng)當(dāng)今一些綜合類院校專業(yè)課程的教學(xué)改革和實(shí)際應(yīng)用的需要，編者根據(jù)多年的教學(xué)經(jīng)驗和相關(guān)學(xué)科專業(yè)的特點(diǎn)，編寫了這本教材。本教材共分為5章，涵蓋了數(shù)理統(tǒng)計最基本的內(nèi)容

本書是一部研究具有乘積噪聲的馬爾科夫跳躍隨機(jī)系統(tǒng)有限時間分析與H∞控制問題的專著，將工程領(lǐng)域的暫態(tài)性(有限時間控制)問題引入到隨機(jī)系統(tǒng)，集中研究連續(xù)時間和離散時間隨機(jī)馬爾科夫跳變系統(tǒng)、隨機(jī)時滯系統(tǒng)的有限時間穩(wěn)定性、有界性和H∞控制問題。本書結(jié)合魯棒控制、時滯系統(tǒng)控制、模糊控制等方法，研究幾類隨機(jī)系統(tǒng)的有限時間穩(wěn)定性、有

本書主要介紹近期在工程可靠性領(lǐng)域的科研最新成果，內(nèi)容涵蓋土木工程、航天航空工程、海洋工程、水利工程等多個工程應(yīng)用范圍。主要探討研究方向包括建筑結(jié)構(gòu)模型修正、飛行器模態(tài)更新、大跨空間結(jié)構(gòu)高階矩估計、巖土參數(shù)多元聯(lián)合分布、臺風(fēng)風(fēng)場分析、高層結(jié)構(gòu)抗震、軟土滲透災(zāi)害分析等。本書每一章節(jié)將從理論原理出發(fā)，結(jié)合工程運(yùn)用，將各個研究

本書在給出嚴(yán)謹(jǐn)?shù)慕y(tǒng)計理論知識的同時，注重例題中貫穿統(tǒng)計思想，采用R軟件實(shí)現(xiàn)數(shù)理統(tǒng)計的計算和分析，并對結(jié)果進(jìn)行解讀。教材中每一個例題，均是編者根據(jù)多年的教學(xué)經(jīng)驗積累精心挑選，為鞏固課程內(nèi)容，每個例題給出詳細(xì)的解題過程的同時，給出R的實(shí)現(xiàn)代碼、輸出結(jié)果和解釋，有利于讀者在學(xué)習(xí)中借鑒使用。本書利用R語言強(qiáng)大的作圖功能，對結(jié)果

本書結(jié)合實(shí)例，介紹了數(shù)據(jù)處理基礎(chǔ)知識、試驗設(shè)計及其數(shù)據(jù)處理方法，并結(jié)合MATLAB、Origin等軟件進(jìn)行試驗設(shè)計和數(shù)據(jù)處理案例解析。介紹了數(shù)據(jù)的特征與數(shù)據(jù)處理基礎(chǔ)知識，試驗設(shè)計理論與數(shù)據(jù)處理方法。本書還編入了適量數(shù)據(jù)分析解讀、插圖及中英文表達(dá)案例，可為大學(xué)本科高年級學(xué)生及研究生寫作起到一定參考作用。配以PPT課件和案

本書全面、系統(tǒng)地介紹了概率論與數(shù)理統(tǒng)計課程的基本內(nèi)容、基本思想和基本原理.全書始終堅持“以應(yīng)用為目的且不削弱理論學(xué)習(xí)”的宗旨,前5章介紹概率論的基本內(nèi)容,為學(xué)習(xí)數(shù)理統(tǒng)計準(zhǔn)備必要的理論知識;后4章介紹數(shù)理統(tǒng)計的基本理論與方法,側(cè)重介紹了抽樣分布、參數(shù)估計、假設(shè)檢驗和回歸分析.書中配有基礎(chǔ)練習(xí)題、總習(xí)題以及自測題供學(xué)生練習(xí)

"貝葉斯方法因其靈活性且可以輕松地將相關(guān)性和層次結(jié)構(gòu)正式納入數(shù)據(jù)中，所以對包括空間和時間信息在內(nèi)的大型數(shù)據(jù)集建模尤為有效。然而，其所依賴的諸如馬爾可夫鏈蒙特卡羅(MCMC)等經(jīng)典模擬方法在計算上會使之變得不可行；本書所介紹的積分嵌套拉普拉斯近似（INLA）方法則可作為一種計算有效且強(qiáng)有力的MCMC的替代方法。本書介紹了