"本書(shū)是編者結(jié)合長(zhǎng)期教學(xué)實(shí)踐中的經(jīng)驗(yàn)與體會(huì)，經(jīng)多次修改編寫(xiě)而成的。全書(shū)共分八章，主要內(nèi)容包括：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)變量的數(shù)字特征、極限定理初步、數(shù)理統(tǒng)計(jì)的基本概念與抽樣分布、參數(shù)估計(jì)、假設(shè)檢驗(yàn)等。每章配有內(nèi)容小結(jié)與習(xí)題，習(xí)題分3個(gè)部分：第一部分為基本題，包括選擇題、填空題及計(jì)算

統(tǒng)計(jì)學(xué)是一門(mén)以應(yīng)用為出發(fā)點(diǎn)的學(xué)科，其應(yīng)用范圍幾乎覆蓋了自然科學(xué)和社會(huì)科學(xué)的各個(gè)領(lǐng)域。借用著名的統(tǒng)計(jì)學(xué)家Rao在其著作《統(tǒng)計(jì)與真理--怎樣運(yùn)用偶然性》中所說(shuō)的一句話(huà)說(shuō)明統(tǒng)計(jì)學(xué)的重要性：“在終極的分析中，一切知識(shí)都是歷史；在抽象的意義下，一切科學(xué)都是數(shù)學(xué)；在理性的基礎(chǔ)上，所有的判斷都是統(tǒng)計(jì)學(xué)�！备怕收摵蛿�(shù)理統(tǒng)計(jì)均是統(tǒng)計(jì)學(xué)的

本書(shū)1999年第一版，2016年第二版，是國(guó)內(nèi)第一本系統(tǒng)介紹概率極限理論經(jīng)典成果和方法的著作，內(nèi)容包括：獨(dú)立和經(jīng)典極限定理，概率測(cè)度弱收斂，鞅論，Wiener過(guò)程的樣本路徑性質(zhì)，Banach空間值隨機(jī)變量的概率理論等內(nèi)容。本書(shū)既介紹了經(jīng)典概率極限理論的基本內(nèi)容，也簡(jiǎn)要地介紹了現(xiàn)代概率極理論的主要結(jié)果，包含獨(dú)立和理論、測(cè)

本書(shū)是基于R軟件編寫(xiě)的面向應(yīng)用的多元統(tǒng)計(jì)分析教材，主要內(nèi)容包括多元線性模型、廣義線性模型、聚類(lèi)分析、判別分析、主成分分析、因子分析、對(duì)應(yīng)分析、典型相關(guān)分析和多維標(biāo)度分析。本書(shū)采用生動(dòng)具體的實(shí)例來(lái)講解多元統(tǒng)計(jì)分析方法，方便讀者學(xué)習(xí)；將統(tǒng)計(jì)理論與R軟件有機(jī)結(jié)合，通過(guò)R軟件來(lái)實(shí)現(xiàn)多元統(tǒng)計(jì)的計(jì)算和分析，并詳細(xì)解讀R軟件的分析結(jié)

本書(shū)充分考慮了人文社科、財(cái)經(jīng)管理類(lèi)專(zhuān)業(yè)的學(xué)科特征及學(xué)生進(jìn)行量化分析的實(shí)際需求，同時(shí)兼顧理論、方法、應(yīng)用和計(jì)算機(jī)軟件操作，從現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)問(wèn)題、理論基礎(chǔ)、學(xué)科拓展、方法前瞻、應(yīng)用案例五個(gè)方面出發(fā)，設(shè)計(jì)了相關(guān)內(nèi)容，篩選了相關(guān)案例資料。通過(guò)分類(lèi)應(yīng)用舉例，概括性闡述了多元統(tǒng)計(jì)分析常用方法體系架構(gòu)，具體內(nèi)容包括數(shù)據(jù)分析的圖示方法、多元

本書(shū)是《概率統(tǒng)計(jì)引論（第二版）》（魏立力等編著）的配套輔導(dǎo)書(shū)，共分9章47節(jié)，除5.1節(jié)外，每1節(jié)都包括了4部分內(nèi)容：內(nèi)容概要——主要概念與結(jié)論的圖譜；有問(wèn)有答——對(duì)有關(guān)內(nèi)容可能會(huì)產(chǎn)生的疑問(wèn)及解答；內(nèi)容進(jìn)階——相關(guān)內(nèi)容的注釋、補(bǔ)充和引導(dǎo)；習(xí)題詳解——原《引論》每一道習(xí)題的詳細(xì)解答。

《應(yīng)用隨機(jī)過(guò)程》為北京大學(xué)同名課程的教材，分為三個(gè)部分：馬氏鏈、跳過(guò)程和布朗運(yùn)動(dòng)。馬氏鏈?zhǔn)侵鸽x散時(shí)間參數(shù)、取值于離散狀態(tài)空間的馬爾可夫過(guò)程，是性質(zhì)十分簡(jiǎn)單而適用面又很廣的一類(lèi)概率模型，包括隨機(jī)游動(dòng)、分枝過(guò)程等常見(jiàn)模型。通過(guò)學(xué)習(xí)馬氏鏈的基本知識(shí)，如狀態(tài)分類(lèi)、極限性質(zhì)、平穩(wěn)分布、收斂速度等，可初步熟悉隨機(jī)過(guò)程的特性，掌握最

本書(shū)深入淺出地詳細(xì)講解概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)方面的基礎(chǔ)知識(shí)及相關(guān)應(yīng)用，內(nèi)容涵蓋概率論、隨機(jī)變量、特殊分布、估計(jì)、假設(shè)檢驗(yàn)、基于正態(tài)分布的推斷、數(shù)據(jù)類(lèi)型、兩樣本推斷、擬合優(yōu)度檢驗(yàn)、回歸、變量分析、隨機(jī)區(qū)塊設(shè)計(jì)、非參數(shù)統(tǒng)計(jì)等。

本書(shū)聚焦當(dāng)今多源信息融合技術(shù)的研究熱點(diǎn)，主要討論基于傳感器網(wǎng)絡(luò)的-致性卡爾曼濾波器的設(shè)計(jì)與穩(wěn)定性分析問(wèn)題。本書(shū)分為兩個(gè)部分內(nèi)容:第一部分為第1~6章，主要討論幾類(lèi)一致性卡爾曼濾波算法的穩(wěn)定性分析，研究了基于傳感器網(wǎng)絡(luò)的可觀性問(wèn)題，先后提出了共同(完全)一致可觀性、加權(quán)一致可觀性及聯(lián)合一致可觀性等新穎的可觀性(可檢性)定

本書(shū)根據(jù)作者多年的教學(xué)實(shí)踐，從實(shí)例出發(fā)，注重講清概率統(tǒng)計(jì)的思想方法，內(nèi)容精練，通俗易懂，既考慮學(xué)時(shí)的限制,又注意學(xué)科的系統(tǒng)性和應(yīng)用性。習(xí)題編排合理，補(bǔ)充了近年來(lái)部分考研試題。本書(shū)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、大數(shù)定律與中心極限定理、統(tǒng)計(jì)量與抽樣分布、參數(shù)估計(jì)、假設(shè)檢驗(yàn)、方差分析與回歸