本书分为四部分。第一部分（第1、2章及附录A）简要总结、回顾随机系统估计与控制的基本概念及其数学基础知识。第二部分（第3章）介绍经典的估计理论——静态参数估计理论，包括贝叶斯估计、极大似然估计、最小二乘估计以及融合估计。第三部分（第4～7章）介绍动态系统的滤波与平滑算法，核心是卡尔曼滤波理论，包括近年发展起来的非线性滤

本书内容主要集中在概率统计方面，以应用的视角围绕课程教学进行阐述。第一部分主要阐述概率统计的发展历程、实际价值和课程现状。第二部分主要从理论教学的角度出发探讨课堂教学模式的改革与创新。第三部分主要以理论教学为基础，挖掘知识的实际应用价值。第四部分主要体现课程的高阶性，在夯实课堂知识的前提下引导学生不断进行理论创新，扩大

本书分为5章，前3章是其核心内容。第1章介绍数理统计的基本概念和初步统计方法；第2章较详细地讨论了参数估计的基本理论，围绕估计方法、估计方法的评价及如何寻找“好”的估计量展开；第3章讨论假设检验问题，围绕假设检验的基本思想、检验方法和检验方法的评价展开；第4章介绍统计决策的基本概念和基本思想；第5章简要介绍了回归分析和

本书结合高职学生学习特点和认知习惯，结合概率论和专业课程的关联性，科学设置体例，系统地论述了概率论的概念、方法、理论及其应用。全书介绍了概率论的基础知识，内容包括事件与概率、随机变量、随机向量、数字特征和概率极限理论等知识点。

本书包含试题册与解析册，围绕“概率论与数理统计”的核心知识，把真题及相应的解析分为8章，内容分别为：随机事件与概率、随机变量及其分布、多维随机变量及其分布、大数定律和中心极限定理、统计量及其分布、参数估计、假设检验、方差分析与回归分析。试题册为真题为具有代表性的真题题目，解析册给出了详细的解题方法和步骤，整体形成“真题

本书主要内容包括事件与概率、离散型随机变量、连续型随机变量、大数定律与中心极限定理、数理统计的基本概念、点估计、假设检验、方差分析和回归分析、Excel在统计分析中的应用等九章，章末增加了一定量的习题，其中大多数是近年来的考研试题，另外有些习题是来自保险实务、工业生产等现实生活中的问题，这些习题对学生在学习中理论联系实

本书作者依托教学实践经验与学科知识体系，精心编写了这本概率论与数理统计作业本。本书突破传统题型单一的局限，内容涵盖填空题、选择题、判断题及计算题等多元题型。每道题目均经过严谨设计，旨在帮助读者深化理论认知、提升解题能力，实现对知识体系的全面梳理与精准把握，是课堂学习与考研复习的优质辅助资料。

本书是一本专为研究生和高年级本科生设计的教材,全面介绍时间序列数据的状态分析、事件分析和过程分析等内容。本书不仅涵盖时间序列数据分析的基本理论和技术,还广泛涉及其在金融医疗、交通和能源等多个行业中的应用。本书的目的在于帮助读者深刻理解和掌握时间序列数据的处理技术及其在不同实际场景中的应用方法。本书详细阐述时间序列数据分

本书依据教育部对“概率论与数理统计”课程的基本要求,参照多年课程及教材建设的经验和成果,以“应用为目的,理论是根基”为指导思想编写。本书着眼于概率论与数理统计中的基本原理、基本方法及其应用,强调直观性,深入浅出,例题和案例丰富,注重实用性,可读性强。本书共分8章。第1-5章为概率论部分,包括随机事件及其分布、多维随机变

本书通过案例讲述有关的概念和方法，不仅介绍了ARMA模型、状态空间模型、Kalman滤波、单位根检验和GARCH模型等一元时间序列方法，还介绍了很多多元时间序列方法，如线性协整、门限协整、VAR模型、Granger因果检验、神经网络模型、可加AR模型和谱估计等，并且增加了全新的一章讲述如何用深度学习进行时间序列分析.书