本書主要介紹了統(tǒng)計(jì)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(jì)分析、抽樣估計(jì)分析、統(tǒng)計(jì)指數(shù)分析、相關(guān)與回歸分析、時(shí)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(bào)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

本書是根據(jù)教育部高等學(xué)校統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)教學(xué)指導(dǎo)分委員會制定的《統(tǒng)計(jì)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(jì)學(xué)的統(tǒng)計(jì)思想、理論和方法，主要內(nèi)容包括總體、樣本、統(tǒng)計(jì)量等概念以及常用分布、點(diǎn)估計(jì)理論、假設(shè)檢驗(yàn)、區(qū)間估計(jì)、線性模型以及統(tǒng)計(jì)決策理論和貝葉斯推斷等。本書強(qiáng)調(diào)

本書系統(tǒng)介紹了分析偏微分方程控制系統(tǒng)穩(wěn)定性的Riesz基方法，側(cè)重于由二階偏微分系統(tǒng)描述的彈性振動系統(tǒng)的Riesz基性質(zhì)、譜確定增長條件以及指數(shù)穩(wěn)定性，從一般抽象的理論開始到具體偏微分系統(tǒng)Riesz基的驗(yàn)證都有全面敘述與證明。特別地，本書重點(diǎn)介紹比較法、對偶基方法以及Green函數(shù)法的技巧與理論，其中關(guān)于本征值與本征函

本書主要介紹了雙參數(shù)韋布爾分布模型,并從雙參數(shù)韋布爾分布在可靠性領(lǐng)域的應(yīng)用角度介紹了相關(guān)可靠性統(tǒng)計(jì)方法,包括韋布爾分布的確定方法、基于極大似然估計(jì)的可靠性統(tǒng)計(jì)方法、基于分布曲線擬合的可靠性統(tǒng)計(jì)方法、基于Bayes的可靠性統(tǒng)計(jì)方法、其他可靠性統(tǒng)計(jì)方法及改進(jìn)韋布爾分布的可靠性統(tǒng)計(jì)方法。

本書研究分類數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)過程控制.近年來，統(tǒng)計(jì)過程控制的研究成果十分豐富，但大都集中在取值為具體數(shù)值的連續(xù)數(shù)據(jù).本書關(guān)注的分類數(shù)據(jù)取值為若干個(gè)類別或?qū)傩运�平，信息量較少，但在生活生產(chǎn)中極為常見.本書內(nèi)容來自作者和合作者近年來的研究成果，從一元或多元、名義或有序、獨(dú)立或自相關(guān)、相關(guān)性或因果關(guān)系等角度，系統(tǒng)地介紹了分類數(shù)據(jù)統(tǒng)

本書介紹了數(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、貝葉斯基礎(chǔ)和統(tǒng)計(jì)計(jì)算等內(nèi)容.在編寫過程中特別注重方法的實(shí)際應(yīng)用，每個(gè)理論后面都列舉了對應(yīng)的例子.同時(shí)，為了更貼近社會的現(xiàn)實(shí)需求，在每章最后一節(jié)通過例子對該章的主要內(nèi)容進(jìn)行了R語言實(shí)現(xiàn)，并列出了程序的詳細(xì)步驟.

本書是概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)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(jì)、假設(shè)檢驗(yàn)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)

本書第1章主要介紹變點(diǎn)檢驗(yàn)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(shí)間序列模型和長記憶時(shí)間序列模型.第2,3章主要介紹檢驗(yàn)和估計(jì)厚尾時(shí)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(yàn)長記憶時(shí)間序列均值變點(diǎn)、時(shí)間趨勢項(xiàng)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(shí)間序列持久性變點(diǎn)

本書通過經(jīng)典的案例分析，翔實(shí)介紹在科學(xué)研究和數(shù)學(xué)建模競賽中常用的優(yōu)化控制方法，包括數(shù)學(xué)規(guī)劃方法、網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化、計(jì)算機(jī)仿真方法、智能優(yōu)化算法、微分方程與模糊數(shù)學(xué)等。全書共5個(gè)部分25章，各自獨(dú)立且相互補(bǔ)充，每一個(gè)案例均有詳細(xì)的計(jì)算代碼，便于讀者自學(xué)與應(yīng)用。

本書的主要內(nèi)容包括計(jì)算思維概述、計(jì)算思維之抽象、計(jì)算思維之自動化、人工智能、GoogleBlockly語言程序設(shè)計(jì)等。本書以培養(yǎng)學(xué)生的計(jì)算思維能力為目標(biāo)，以提高學(xué)生的創(chuàng)新能力和抽象思維能力為重點(diǎn)，培養(yǎng)學(xué)生從計(jì)算思維的角度理解計(jì)算學(xué)科的基本知識和方法，并用Blockly語言進(jìn)行程序設(shè)計(jì)，使計(jì)算思維融入學(xué)生分析問題和解決問