本书第1章主要介绍变点检验和在线监测的一些经典方法，并介绍本书着重讨论的厚尾时间序列模型和长记忆时间序列模型.第2,3章主要介绍检验和估计厚尾时间序列模型均值变点和持久性变点的一些方法.第4,5章介绍检验长记忆时间序列均值变点、时间趋势项变点、方差变点及长记忆参数变点的一些方法.第6章介绍在线监测厚尾时间序列持久性变点

本书是根据教育部高等学校统计学专业教学指导分委员会制定的《统计学专业教学规范(授经济学学位)》中提出的课程设置和教学内容纲要编写出版的系列教材之一。本书介绍数理统计学的统计思想、理论和方法，主要内容包括总体、样本、统计量等概念以及常用分布、点估计理论、假设检验、区间估计、线性模型以及统计决策理论和贝叶斯推断等。本书强调

本书通过经典的案例分析，翔实介绍在科学研究和数学建模竞赛中常用的优化控制方法，包括数学规划方法、网络优化、计算机仿真方法、智能优化算法、微分方程与模糊数学等。全书共5个部分25章，各自独立且相互补充，每一个案例均有详细的计算代码，便于读者自学与应用。

本书主要内容包括：应用数学绪论，集合与简易逻辑，函数，图形与几何，导数与微分，积分学，矩阵，线性规划，概率与统计等。

本书是概率论与数理统计课程的学习辅导书，内容包括：概率论的基本概念、随机变量及其分布、多维随机变量及其分布、随机变量的数字特征、大数定律及中心极限定理、样本及抽样分布、参数估计、假设检验等。每章均按章节顺序从基本概念、典型例题、综合练习三部分进行编写，并对典型例题进行了分析和详解.书后附有4套模拟试题，方便学生期末复习

本书主要介绍了统计和数据分析的基本知识、数据采集的操作、数据采集后的清洗加工操作、描述性统计分析、抽样估计分析、统计指数分析、相关与回归分析、时间序列分析、数据可视化展现，以及制作数据分析报告等内容。本书采用理论结合实战的方式，不仅介绍了数据分析的必要原理、方法，还充分结合了日常生活和工作中的案例，将理论加以实践和分析

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本书以培养读者的洞察力和实验技巧为目标，以平实的语言，对数值方法进行了全面而简洁的介绍.内容不但涵盖曲线拟合、常微分方程和偏微分方程的数值解等经典的数值方法，还包括了前沿的质点网格法和蒙特卡罗法等，使得读者可以在短时间内对数值分析的若干种方法有所了解.其中大部分章节提供了例子的详解和有针对性的习题，以供读者巩固理论知识

本书共分八章，内容有函数、极限与连续，导数与微分，导数的应用，不定积分，定积分及其应用，常微分方程，线性代数以及概率初步，书末还附有初等数学常用公式、积分表和几个常用概率分布表、习题答案和提示。

Mathematica软件是最能体现计算机价值的科学计算软件，而运行于其上的Wolfram语言是*高层次的科学计算语言。本书详细论述了Mathematica的基本功能及其在高等数学、线性代数和数理统计方面的应用，深入阐述了基于Mathematica进行程序设计的方法。全书共7章：第1章介绍了Mathematica软件的