統(tǒng)計學是一門以應用為出發(fā)點的學科，其應用范圍幾乎覆蓋了自然科學和社會科學的各個領(lǐng)域。借用著名的統(tǒng)計學家Rao在其著作《統(tǒng)計與真理--怎樣運用偶然性》中所說的一句話說明統(tǒng)計學的重要性：“在終極的分析中，一切知識都是歷史；在抽象的意義下，一切科學都是數(shù)學；在理性的基礎(chǔ)上，所有的判斷都是統(tǒng)計學�！备怕收摵蛿�(shù)理統(tǒng)計均是統(tǒng)計學的
本書1999年第一版，2016年第二版，是國內(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：獨立和經(jīng)典極限定理，概率測度弱收斂，鞅論，Wiener過程的樣本路徑性質(zhì)，Banach空間值隨機變量的概率理論等內(nèi)容。本書既介紹了經(jīng)典概率極限理論的基本內(nèi)容，也簡要地介紹了現(xiàn)代概率極理論的主要結(jié)果，包含獨立和理論、測
本書是基于R軟件編寫的面向應用的多元統(tǒng)計分析教材，主要內(nèi)容包括多元線性模型、廣義線性模型、聚類分析、判別分析、主成分分析、因子分析、對應分析、典型相關(guān)分析和多維標度分析。本書采用生動具體的實例來講解多元統(tǒng)計分析方法，方便讀者學習；將統(tǒng)計理論與R軟件有機結(jié)合，通過R軟件來實現(xiàn)多元統(tǒng)計的計算和分析，并詳細解讀R軟件的分析結(jié)
本書以單輸入單輸出線性定常系統(tǒng)為背景，系統(tǒng)介紹了現(xiàn)代控制理論的基礎(chǔ)知識。這些基礎(chǔ)知識包括現(xiàn)代控制理論的數(shù)學基礎(chǔ)——矩陣、狀態(tài)空間法的基本概念、狀態(tài)空間法的表達方式、線性定常系統(tǒng)的運動、系統(tǒng)的能控性和可觀測性、系統(tǒng)的狀態(tài)反饋與極點配置、線性系統(tǒng)的**控制以及李雅普諾夫穩(wěn)定性分析�，F(xiàn)代控制理論的理論性較強，應用的數(shù)學知識
《AnsysWorkbench2022中文版有限元分析從入門到精通》針對以Ansys2022版本，對AnsysWorkbench分析的基本思路、操作步驟、應用技巧進行了詳細介紹，并結(jié)合典型工程應用實例詳細講述了AnsysWorkbench的具體應用方法。全書共13章，第1～4章為操作基礎(chǔ)，詳細介紹了AnsysWorkb
本書充分考慮了人文社科、財經(jīng)管理類專業(yè)的學科特征及學生進行量化分析的實際需求，同時兼顧理論、方法、應用和計算機軟件操作，從現(xiàn)實經(jīng)濟問題、理論基礎(chǔ)、學科拓展、方法前瞻、應用案例五個方面出發(fā)，設(shè)計了相關(guān)內(nèi)容，篩選了相關(guān)案例資料。通過分類應用舉例，概括性闡述了多元統(tǒng)計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
本書是《概率統(tǒng)計引論（第二版）》（魏立力等編著）的配套輔導書，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；有問有答——對有關(guān)內(nèi)容可能會產(chǎn)生的疑問及解答；內(nèi)容進階——相關(guān)內(nèi)容的注釋、補充和引導；習題詳解——原《引論》每一道習題的詳細解答。
"本教材以工科專業(yè)背景為依托，將數(shù)學知識與專業(yè)、生活、人文、思政等元素相結(jié)合。涵蓋函數(shù)、極限與連續(xù)、導數(shù)及其應用、微分方程及其應用、不定積分、定積分及其應用、廣義積分及其應用、拉普拉斯變換、無窮級數(shù)與傅里葉變換、空間向量與解析幾何、多元函數(shù)微積分及其應用等知識點。全書共分八個章節(jié)，第一章以對工件平滑度的檢測為切入點，引
本書詳細介紹了ANSYS公司的有限元分析平臺Workbench2022的應用。通過本書的學習，讀者不僅能掌握軟件的基本操作，還能提高解決實際問題的能力。全書共13章，第1章以各個分析模塊為基礎(chǔ)，介紹ANSYSWorkbench2022的界面、啟動菜單設(shè)置及與常見CAD軟件集成等內(nèi)容。第2章～第13章以項目案例為指導，主
《應用隨機過程》為北京大學同名課程的教材，分為三個部分：馬氏鏈、跳過程和布朗運動。馬氏鏈是指離散時間參數(shù)、取值于離散狀態(tài)空間的馬爾可夫過程，是性質(zhì)十分簡單而適用面又很廣的一類概率模型，包括隨機游動、分枝過程等常見模型。通過學習馬氏鏈的基本知識，如狀態(tài)分類、極限性質(zhì)、平穩(wěn)分布、收斂速度等，可初步熟悉隨機過程的特性，掌握最
書單推薦
