本書系統闡述了廣義線性模型的基本理論、方法及其應用。內容包括：廣義線性模型極大似然估計理論；自然聯系下廣義線性模型的擬似然估計理論；基于廣義估計方程的廣義線性模型擬似然理論；廣義線性模型的非參數擬似然估計理論；廣義線性模型的經驗似然方法等。
本書試圖講述統計所固有的本質屬性、統計思想主要體現在科學與藝術、歸納與演繹、精準與趨勢，證明與推斷、定量與定性、相關與因果、集合與總體、描述與建模、回顧、前瞻與隨機分組雙盲以及統計學意義的判斷9個方面的內容。
近年來，進化算法的研究進入了快速發(fā)展階段，越來越多的研究開發(fā)人員開始從事進化算法的設計與實現。進化算法能夠比較完美地解決常規(guī)數學無法求解的不可微、多目標的數學優(yōu)化問題，在工程實踐中也得到了較多廣泛的應用。本書全面闡述了進化算法在國內外研究現狀和發(fā)展，討論了多種進化算法的概念和原理，結合作者及團隊近些年來在配電網的研究成
主要包括隨機事件及其概率、隨機變量及其分布、數字特征、隨機向量及其分布、極限定理、數理統計基礎知識、參數估計、假設檢驗、回歸分析與方差分析、隨機過程等內容。每節(jié)配備足量習題，書后附有習題參考答案。內容全面，結構嚴謹，推理簡明。寫作風格上注重可讀性，由淺入深，通俗易懂。
《概率論與數理統計》是按照教育部對據高校理工類本科線性代數課程的基本要求及考研大綱編寫而成。本書注重數學概念的實際背景與幾何直觀的引入，強調數學建模的思想與方法，密切聯系實際，精選許多實際應用的案例并配有相應的習題，本書還融入了MATLAB的簡單應用及實例。
《概率論與數理統計》包括隨機事件與概率、隨機變量（一維及多維）及其分布、隨機變量（一維及多維）及其分布、隨機變量的數字特征、大數定律與中心極限定理、數理統計基礎、參數估計、假設檢驗等內容。本書結構嚴謹、邏輯清晰、通俗易懂、難度適宜。
《概率論與數理統計學習指導》為崔向照等主編的《概率論與數理統計》配套輔導書，按教材的章節(jié)次序，逐節(jié)編寫內容概要及教材課后習題解答。其中內容概要包含教材中各章的主要定義、相關概念與重要結果，此部分內容便于讀者及時查找與復習相關概念與基本知識。課后習題解答部分給出了教材中各章習題的詳細解答過程，力求解答過程書寫規(guī)范，讀者從
田乃碩、徐秀麗、馬占友編*的《離散時間排隊論》系統論述離散時間排隊的思想原理和主要結果，建立了一個完整的理論框架，內容包括Markov型、Geom／G／1型、GI／Geom／c型、D-BMAP／G／1型等各種離散時間排隊系統的建模和分析，并簡要介紹了離散時間排隊網絡，除經典模型外，還詳細討論了近些年出現的休假和工作休假
《微分方程數值解法基礎教程（第三版）》是高等院校信息與計算科學專業(yè)基礎主干課程教材之一。為適應當前的教學需要，在內容的組織和敘述上做了新的有益的嘗試。 全書共2篇4個部分，介紹了數值解法中*主要的兩種方法——有限差分法和有限元法。依托經典的一維和二維問題，論述了算法的構造思想及其誤差分析理論，具有系統性和實用性�！段�
《最優(yōu)控制理論與系統（第三版）》從理論及工程應用的角度，系統地介紹了最優(yōu)控制理論及最優(yōu)控制系統的各個基本方面。全書共分10章。第2～4章介紹變分法、極小值原理和動態(tài)規(guī)劃的基本內容、方法及應用；第5、6章對狀態(tài)調節(jié)器、輸出調節(jié)器以及跟蹤系統進行了較為深入的討論；第7～9章介紹了最優(yōu)控制理論中較為新穎的分支——魯棒最優(yōu)控制
全書分概率和統計2部分，注重應用同時對理論也有提高和深化。概率分4章，主要編寫概率事件、*變量及其分布，數字特征等基本知識。統計分5章，主要編寫參數估計、假設檢驗、方差分析和回歸分析�？晒┕た茖I(yè)的本科生用作教材。
在每章的內容中穿插介紹了與本章內容有關的一些背景知識或概率論與數理統計的應用實例，旨在加深學生對概率統計內容的了解，擴大學生的視野，每章的習題選擇也比較新穎，增加了一些與*新科技及日常生活有關的習題，有助于培養(yǎng)學生解決問題的能力，為提高學生應用計算機解決問題的能力，附錄中介紹了概率論與數理統計中數學實驗的內容，書末附有
本書從應用角度簡要地闡述了現代統計學400多種實驗數據統計分析和模型模擬方法，如試驗設計、各類型方差分析、列聯表分析及非參數檢驗;專業(yè)統計包括了生物測定、遺傳育種、生存分析;作物品種區(qū)域試驗、空間分布型、數值生態(tài)學方法等;各種回歸分析、聚類分析、主成分分析、判別分析、典型相關分析、對應分析等多元分析技術;非線性回歸模型
全書分第一卷（基礎統計和實驗設計），第二卷（現代統計與數據挖掘），以及第三卷（專業(yè)統計及其他）共3卷出版。第一卷可作為大學本科和研究生、一般科研工作者掌握常用統計技術的教材和實驗指導書；第二卷可供科研人員、博士、碩士研究生從事科學試驗時數據分析使用；第三卷適用于各領域科研人員解決本專業(yè)試驗統計和數據分析問題。
本書系統地介紹了約束優(yōu)化問題的非線性罰函數，即關于低次罰函數與目標罰函數理論與算法的研究成果。
本書基于PyMC語言以及一系列常用的Python數據分析框架，如NumPy、SciPy和Matplotlib，通過概率編程的方式，講解了貝葉斯推斷的原理和實現方法。該方法常�？梢栽诒苊庖氪罅繑祵W分析的前提下，有效地解決問題。書中使用的案例往往是工作中遇到的實際問題，有趣并且實用。作者的闡述也盡量避免冗長的數學分析，而
《概率論與數理統計學習指導（第二版）》是與《概率論與數理統計》第二版，李壽貴、余勝春主編，科學出版社，2016）配套的學習指導教材，亦可與其他教材配套使用.內容包括隨機事件與概率、隨機變量及其分布、多維隨機變量及其分布、隨機變量的數字特征、大數定律和中心極限定理、統計量及其分布、參數估計、假設檢驗、方差分析與回歸分析等
本書是之前已經出版的專著《無源定位中的廣義最小二乘估計理論與方法》的后續(xù)著作，將作者已經提出的八大類無源定位中的廣義最小二乘估計理論與方法推廣于校正源存在的條件中，從而系統性的形成校正條件下無源定位中的廣義最小二乘估計理論與方法。在每一類最小二乘估計方法的討論中，本書均提出了兩種解算方法，并推導出兩種解算方法的理論估計
本書共十章，主要內容包括隨機事件及其概率、隨機變量及其分布、隨機變量的數字特征、大數定律和中心極限定理、數理統計的基本概念、參數估計、假設檢驗、回歸分析、方差分析、正交設計。本書注重闡明概率論的基本概念、基本理論以及數理統計常用方法的背景和思想，并通過配套的例題和習題，加強對基本理論和公式的理解和應用。為了豐富工科數學
書單推薦 更多 新書推薦 更多
