本書架構(gòu)上分為概率論、數(shù)理統(tǒng)計、統(tǒng)計分析三個部分,章節(jié)設(shè)計由淺入深逐步遞進(jìn)。在概率論部分,第1章為概率論的基礎(chǔ)知識,為概率論的學(xué)習(xí)做預(yù)備,第2、3章為隨機變量的分布及其數(shù)字特征。在數(shù)理統(tǒng)計部分,第4章為數(shù)理統(tǒng)計基本概念,第5-6章為統(tǒng)計推斷。在統(tǒng)計分析部分,第7章通過案例及SPSS軟件介紹了常用的多元統(tǒng)計分析的應(yīng)用。教
《時間序列分析發(fā)展簡史》依據(jù)大量的原始文獻(xiàn)和相關(guān)研究文獻(xiàn),盡可能地以概念、思想和方法形成與發(fā)展的時間順序為主線,細(xì)致勾勒時間序列分析的起源、歷史發(fā)展的脈絡(luò)。同時《時間序列分析發(fā)展簡史》也為時間序列分析課程的理論教學(xué)和學(xué)習(xí)提供文化背景與學(xué)術(shù)支撐,為現(xiàn)代教學(xué)科研探尋方向。
在系統(tǒng)控制理論的研究中,隨著大數(shù)據(jù)和人工智能時代的到來,很多問題都涉及概率和數(shù)理統(tǒng)計,本書主要內(nèi)容就是介紹系統(tǒng)控制理論中概率和數(shù)理統(tǒng)計的實際應(yīng)用。以生動有趣、實際可用的案例說明概率論與數(shù)理統(tǒng)計在彩票、金融、估算、生產(chǎn)管理、體育和日常生活等領(lǐng)域的應(yīng)用。本書每個應(yīng)用案例從背景知識、實際案例、解決方案和拓展應(yīng)用的四個角度來闡
本書介紹均勻試驗設(shè)計的理論、方法和應(yīng)用。均勻設(shè)計是一類模型未知的部分因子設(shè)計、計算機試驗中的空間填充設(shè)計、超飽和設(shè)計或存在模型誤差的穩(wěn)健設(shè)計,該方法也可以應(yīng)用于混料試驗。
本書共分十章,前五章介紹了隨機事件與概率、隨機變量及其分布、多元隨機變量及其分布、隨機變量的數(shù)字特征以及大數(shù)定律與中心極限定理的內(nèi)容;第六章至第九章介紹了數(shù)理統(tǒng)計學(xué)的相關(guān)內(nèi)容,主要包括數(shù)理統(tǒng)計的基本概念與抽樣分布、參數(shù)估計、假設(shè)檢驗、方差分析等內(nèi)容;最后一章介紹了SPSS軟件的應(yīng)用。為便于學(xué)習(xí),書后附有習(xí)題參考答案以及
主要包括概率的基礎(chǔ)知識,條件數(shù)學(xué)期望,馬氏鏈,Poisson過程,更新過程,鞅和布朗運動等內(nèi)容,本書不是從嚴(yán)格的測度論的角度來寫隨機過程,而是用初等的便于理解的方式來寫,結(jié)合和實際生活密切相關(guān)的例子引發(fā)讀者對隨機過程學(xué)習(xí)和研究的興趣。
本書主要講述與Lévy過程驅(qū)動的倒向隨機微分方程相關(guān)的隨機控制和金融問題。主要包括:一類Lévy過程相關(guān)的Teugel鞅和獨立布朗運動聯(lián)合驅(qū)動的倒向隨機微分方程、單反射和雙反射障礙的倒向隨機微分方程的解和比較定理,倒向隨機偏微分方程解的存在唯一性定理,反射帶時滯的倒向隨機微分方程的解,以及解的存在唯一性;Lévy過程驅(qū)
本書給出了概率論與數(shù)理統(tǒng)計的相關(guān)習(xí)題,書中共有8章,包括隨機事件與概率、隨機變量及其分布、多維隨機變量及其概率分布、隨機變量的數(shù)字特征、大數(shù)定律與中心極限定理、樣本及抽樣分布、參數(shù)估計和假設(shè)檢驗等相關(guān)知識的總結(jié)和習(xí)題。
本書系統(tǒng)地介紹了在橢球等高分布的基礎(chǔ)上建立的廣義多元分析理論.主要討論了橢球等高分布族的性質(zhì)、有關(guān)的中心分布和非中心分布,球?qū)ΨQ矩陣分布和橢球等高矩陣分布的性質(zhì),橢球等高分布的各種參數(shù)估計量,均值向量和協(xié)方差矩陣的各種檢驗和其他檢驗,廣義線性模型理論.
內(nèi)容涉及正倒向隨機微分方程最優(yōu)/次優(yōu)控制系統(tǒng)研究,分兩部分:第一,動態(tài)規(guī)劃原理,我們推導(dǎo)出Hamilton-Jacobi-BellmanInequality,此項研究是深入菲爾茨獎得主,法國數(shù)學(xué)家P.-L.Lions教授提出的用粘性解理論研究導(dǎo)數(shù)有約束的偏微分方程的問題。同時給出在粘性解意義下,隨機遞歸系統(tǒng)的最優(yōu)控制驗