本书是一部教材。全书共九章。第一章通过实例引进各种线性模型。第二章讨论矩阵论方面的补充知识。第三章讨论多元正态及有关分布。从第四章起，系统介绍线性模型统计推断的基本理论与方法，包括：最小二乘估计/假设检验/置信区域/预测/线性回归模型/方差分析模型/协方差分析模型和线性混合效应模型。
本书是普通高等教育“十五”国家级规划教材，主要具有以下特色：教材的概率论部分重点讲述随机变量及其分布，数理统计部分侧重介绍统计推断的若干常用方法与应用。全书从工科教学的特点出发，在内容的取舍及编排上紧扣大纲，突出重点，分散难点，并注重理论与实践的结合。此外，对于与工科专业有较多联系且体现概率统计独特思路的段落，逐一给
该书讲述了随机过程的概念、泊松过程、马尔可夫链、连续时间的马尔可夫链、平稳随机过程，平稳随机过程的谱分析、随机微分方程、时间序列分析等内容。
本书紧密结合Kalman滤波理论在导航、制导与控制领域的应用，系统介绍了Kalman滤波基础理论及最新发展。内容主要包括Kalman滤波基本理论、实用Kalman滤波技术、鲁棒自适应滤波技术、联邦Kalman滤波、多尺度Kalman滤波和离散非线性系统滤波等。 本书注重理论与工程实际相结合，在介绍理论基础上，还融入了作
Theperiodsincethepublicationofthefirsteditionofthisbookhasseenthetheoryofrandomgraphsgofromstrengthtostrength.Indeed,itsappearancehappenedtocoincidewithawatersh
线性统计模型——线性回归与方差分析
本书是编者根据多年从事随机过程课程的教学经验，吸取国内外优秀教材之长，特别是采纳了国内一些知名专家、学者的建议编写而成。在注重随机过程基本理论、基本方法的基础上，加强了应用的实例，注意数学模型和实际模型相结合。内容包括概率论(概要)、随机过程的基本概念、几种重要的随机过程、马尔可夫过程、均方微积分、平稳过程及时间序列分
本书是现代应用随机过程教材，内容从初等入门到现代前沿，包括预备知识、泊松过程、离散时间马尔可夫链、离散鞅、连续时间马尔可夫链、随机微分方程与宽平稳过程等8章。本书可供高等院校高年级学生与研究生作为教材使用，也可供教师及工程技术人员参考。
本书是科学版研究生教学丛书之一，主要讲述数理统计相关内容，在第四版的基础上修订而成。第四版获“2020年陕西省普通高等学校优秀教材（研究生教育优秀教材二等奖）”。全书共八章，内容包括统计量与抽样分布、参数估计、统计决策与贝叶斯估计、假设检验、方差分析与试验设计、回归分析、多元分析初步、Python语言简介。各章均配有习
本书包括六章内容，阐述了数理统计的基本概念与抽样和抽样分布，参数估计，假设检验，方差分析，回归分析等数理统计的基础理论知识，同时各章节配有一定量的练习题。
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