《應(yīng)用隨機(jī)過程》著重于對(duì)隨機(jī)過程的基本知識(shí)、方法和思想的詮釋，并大篇幅闡述隨機(jī)過程在統(tǒng)計(jì)、管理、金融以及經(jīng)濟(jì)等方向的實(shí)際應(yīng)用�！稇�(yīng)用隨機(jī)過程》可分為三部分：首部分（首章和第二章）介紹隨機(jī)過程的預(yù)備知識(shí)，第二部分（第三章和第四章）介紹離散時(shí)間馬爾可夫鏈及其應(yīng)用，第三部分（第五至七章）分別介紹更新過程、布朗運(yùn)動(dòng)與離散時(shí)間鞅

本書包括概率模型、概率公式、隨機(jī)變量、隨機(jī)向量、數(shù)學(xué)期望和方差、大數(shù)定律和中心極限定理、統(tǒng)計(jì)初步、參數(shù)估計(jì)、參數(shù)的區(qū)間估計(jì)、正態(tài)總體的顯著性檢驗(yàn)、總體分布和比例的假設(shè)檢驗(yàn)、線性回歸分析等十二章內(nèi)容，并以工程技術(shù)和科學(xué)研究中廣泛使用的MATLAB為例，介紹與本書內(nèi)容相關(guān)的MATLAB調(diào)用命令。本書采用“紙質(zhì)內(nèi)容+數(shù)字資源

天氣預(yù)報(bào)、彩票、保險(xiǎn)、人臉識(shí)別、交通、疾病、證券……這些日常生活都涉及概率，掌握一些概率知識(shí)，讓概率成為我們作決策的數(shù)學(xué)工具，不僅會(huì)使我們的生活更加充滿樂趣，也會(huì)讓我們避免掉進(jìn)一些陷阱。《概率入門：清醒思考再作決策的88個(gè)概率知識(shí)》介紹了如何使用概率知識(shí)解決日常生活中的一些常見問題，內(nèi)容豐富，可讀性強(qiáng)，是一本簡單易懂、

本書以隨機(jī)過程的統(tǒng)計(jì)特征和性質(zhì)為主線,旨在將實(shí)際應(yīng)用和理論推導(dǎo)聯(lián)系起來,通過概念、定理、例題、詳細(xì)的習(xí)題,盡量體現(xiàn)隨機(jī)過程的理論基礎(chǔ)及應(yīng)用價(jià)值,以保證教材的綜合性、整體性和前瞻性,從而使統(tǒng)計(jì)類專業(yè)和其他工程類專業(yè)、管理類專業(yè)的學(xué)生較為熟練地掌握隨機(jī)過程的理論和應(yīng)用.本書共九章,全書內(nèi)容包括隨機(jī)過程的基本概念、隨機(jī)過程的

本書是一部經(jīng)典的隨機(jī)過程著作，敘述深入淺出、涉及面廣。主要內(nèi)容有隨機(jī)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(duì)論等，也包括了隨機(jī)過程在物理、生物、運(yùn)籌、網(wǎng)絡(luò)、遺傳、經(jīng)濟(jì)、保險(xiǎn)、金融及可靠性中的應(yīng)用。第12版幾乎各章都有新的內(nèi)容，也新增了例子和習(xí)題，其中最大的變化是增加了講解耦合方法的第12

本書按新時(shí)期大學(xué)數(shù)學(xué)教學(xué)大綱要求編寫而成，內(nèi)容豐富，理論嚴(yán)謹(jǐn)，思路清晰，例題典型，方法性強(qiáng).本書注重分析解題思路與規(guī)律，并與現(xiàn)實(shí)生活中的問題緊密結(jié)合，對(duì)培養(yǎng)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣及提高分析問題與解決問題的能力將起到較大作用.全書共分九章，內(nèi)容涵蓋隨機(jī)事件、一維隨機(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

《直覺模糊時(shí)間序列分析》系統(tǒng)介紹直覺模糊時(shí)間序列分析理論和智能信息處理方法，尤其是在網(wǎng)絡(luò)信息安全領(lǐng)域的應(yīng)用。第1章-直覺模糊集、時(shí)間序列預(yù)測、直覺模糊時(shí)間序列等。第2章-基于多重直覺模糊推理的一階一元IFTS預(yù)測模型。第3章-基于多維直覺模糊推理的高階IFTS預(yù)測模型。第4章-啟發(fā)式變階IFTS預(yù)測模型。第5章-自適應(yīng)

利用時(shí)間序列預(yù)測技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，可以推測事物發(fā)展的未來趨勢。然而傳統(tǒng)的時(shí)間序列預(yù)測技術(shù)模型構(gòu)建簡單，對(duì)于數(shù)據(jù)包含的信息挖掘與剖析不夠深入。因此，采用基于群智能優(yōu)化算法的預(yù)測理論解決時(shí)間序列分析與預(yù)測問題，是近年來的研究熱點(diǎn)之一�！痘�于群智能優(yōu)化算法的預(yù)測理論與方法的研究及應(yīng)用》闡述了基于群智能優(yōu)化算法的預(yù)測理論

本書介紹非參數(shù)統(tǒng)計(jì)的基本概念和方法,其內(nèi)容包括預(yù)備知識(shí)、U統(tǒng)計(jì)量、基于二項(xiàng)分布的檢驗(yàn)、列聯(lián)分析、秩檢驗(yàn)、檢驗(yàn)的功效與漸近相對(duì)效率、概率密度估計(jì)、非參數(shù)回歸.每一章內(nèi)容都著重闡述非參數(shù)統(tǒng)計(jì)推斷的一般處理技術(shù)和原則,并給出一些典型例子.各章后面的習(xí)題側(cè)重于應(yīng)用.本書的特點(diǎn)是側(cè)重于介紹非參數(shù)統(tǒng)計(jì)在各應(yīng)用領(lǐng)域中的常用方法,盡可

本書是《數(shù)理統(tǒng)計(jì)》第四版（科學(xué)出版社2015年出版）研究生教材配套學(xué)習(xí)指導(dǎo)書。全書共分7章，各章主要內(nèi)容包括：教學(xué)基本要求，重點(diǎn)難點(diǎn)，內(nèi)容提要，例題分析，各章習(xí)題解答。針對(duì)學(xué)生在學(xué)習(xí)過程中經(jīng)常遇到的問題，書中精選了一些有代表性的典型例題進(jìn)行了詳細(xì)地解答，并結(jié)合思考、討論題及練習(xí)、作業(yè)題幫助學(xué)生澄清一些易混淆和易理解錯(cuò)誤