線性回歸模型是一個非常有效且重要的數(shù)據(jù)分析方法。本書全面解釋了logistic回歸模型的估計、解釋和診斷結果，詳細說明了多選項和不排序多分類因變量的問題，并更新了現(xiàn)今應用的計算機軟件，深入評論了不同的擬合優(yōu)度。作者還提出了令人信服的論據(jù)去說明R2L的優(yōu)勢，并增加了分組數(shù)據(jù)、預測效率和風險比等新內(nèi)容。

本書既清晰、簡潔地介紹了標準數(shù)值分析教材所涵蓋的內(nèi)容，也介紹了非傳統(tǒng)的內(nèi)容，比如數(shù)學建模、蒙特卡羅方法、馬爾可夫鏈和分形。書中選取的例子頗具趣味性和啟發(fā)性，涉及現(xiàn)代應用領域（如信息檢索和動畫）以及來自物理和工程的傳統(tǒng)主題。習題用MATLAB求解，使計算結果更容易理解。各章都簡短介紹了數(shù)值方法的歷史。而且還有網(wǎng)上資料。

本書是世界公認的《回歸分析》標準教材（aleadingtextbookonregression）。不僅從理論上介紹了當今統(tǒng)計學中用到的傳統(tǒng)回歸方法，還補充介紹了尖端科學研究中不太常見的回歸方法。難能可貴的是，作者有豐富的教學經(jīng)驗和實際應用經(jīng)驗，使得本書理論和應用并重，還給出實際應用中應該注意的問題。新版除利用Minit

本書是作者結合自己多年Abaqus使用經(jīng)驗，在汲取國內(nèi)外大量資料的基礎上編寫的一本Python二次開發(fā)知識點筆記。內(nèi)容涉及開發(fā)環(huán)境的搭建、Python基礎語法知識、AbaqusPythonAPI講解，并以實例展示的方式詳細闡明了二次開發(fā)的流程和方法。本書可以幫助正在使用Abaqus進行仿真分析工作的工程師或者科研人員學

本書是一部經(jīng)典的隨機過程著作，敘述深入淺出、涉及面廣。主要內(nèi)容有隨機變量、條件期望、馬爾可夫鏈、指數(shù)分布、泊松過程、平穩(wěn)過程、更新理論及排隊論等，也包括了隨機過程在物理、生物、運籌、網(wǎng)絡、遺傳、經(jīng)濟、保險、金融及可靠性中的應用。特別是有關隨機模擬的內(nèi)容，給隨機系統(tǒng)運行的模擬計算提供了有力的工具。zui新版還增加了不帶左

本書為“十三五”普通高等教育規(guī)劃教材。本書在前二版的基礎上，吸收了許多同行和廣大讀者的意見，做了部分內(nèi)容的調整和修改。除原有的線性規(guī)劃及單純形法、線性規(guī)劃的對偶問題、運輸問題、多目標線性規(guī)劃、整數(shù)規(guī)劃、非線性規(guī)劃、動態(tài)規(guī)劃、存儲論、圖與網(wǎng)絡、網(wǎng)絡計劃技術、決策分析、對策論、排隊論、層次分析法等運籌學的基本內(nèi)容以外，增加

概率與數(shù)理統(tǒng)計是研究和揭示不確定的*現(xiàn)象的統(tǒng)計規(guī)律的一門數(shù)學學科。本書介紹概率與數(shù)理統(tǒng)計基本知識，是一本入門教材。全書包括兩個部分，概率論與數(shù)理統(tǒng)計部分。章到第五章為概率論部分，研究對象為偶然事件的數(shù)量關系，其中包括*事件與概率、*變量的分布及數(shù)字特征、大數(shù)定律與中心極限定理等內(nèi)容。主要以醫(yī)院及多元微積分作為其主要的分

《概率統(tǒng)計導引》是一本概率統(tǒng)計的入門教程和指南性參考書，內(nèi)容共分十一章，包括古典概型、單維隨機變量、多維隨機變量、隨機變量的數(shù)字特征、大數(shù)定律和中心極限定理、樣本和抽樣分布、參數(shù)估計、參數(shù)假設檢驗、非參數(shù)假設檢驗、方差分析、回歸分析等，涵蓋了初等概率統(tǒng)計學的主要內(nèi)容。謀篇布局合理，敘述深入淺出，理論脈絡分明，結合考研大

本書系統(tǒng)地講述了時間序列分析的基本理論、建模步驟、預測方法以及現(xiàn)代譜估計的特點和相關知識。全書共分6章：第1章緒論，包括時間序列分析的重要性、時間序列分析的發(fā)展及應用等內(nèi)容；第2章介紹了時間序列模型建立前的動態(tài)數(shù)據(jù)預處理；第3章介紹了常用的時間序列模型，包括

隨著控制系統(tǒng)是其擾動可用隨機過程明確表示的受控動力學系統(tǒng)，它是傳統(tǒng)的系統(tǒng)理論和隨機過程理論有機結合的產(chǎn)物。描述隨機系統(tǒng)的數(shù)學模型主要是隨機差分方程和隨機微分方程，分析方法包括統(tǒng)計特征分析、隨機分析和*優(yōu)化方法等。研究的主要內(nèi)容包括系統(tǒng)模型的建立、動態(tài)特性分析、模型及參數(shù)辨識、狀態(tài)估計和隨機*優(yōu)控制等。劉偉、董國華編*的