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时间序列流持续事件的判断识别是时间序列各应用领域研究的基础。由于时序流数据具有海量性、漂移性、时序性等特点，事件发生前无特定规律，故现有时序流事件监测的系统及方法多为后置触发，需获取全部持续事件信息后才能进行计算，无法满足判识时效性和准确性的要求。随着计算机及人工智能技术的发展，如何利用信息化手段配合先进统计学、计算机

""本书是陕西师范大学国家级一流本科课程“概率论与数理统计”的配套新形态教材.内容包括随机事件与概率、随机变量及其分布、随机变量的数字特征、极限定理、样本与抽样分布、参数估计、假设检验、方差分析与回归分析、教育统计初步及应用等.本书的内容是根据教学团队多年的教学实践,从优化知识体系、深化数学基础、强化实际应用、融入学科

《随机非线性系统抗干扰控制理论与方法》重点针对受到不同类型内外干扰的随机非线性系统，研究随机非线性系统的抗干扰控制方法。以近几年国内外的研究成果为背景，探究有界时变干扰、高动态干扰、结构不确定性等多源干扰影响下随机非线性系统抗干扰控制律的设计与分析问题。在此基础上，基于无源性和耗散性理论设计和分析随机非线性系统的抗干扰

本书介绍了概率论与数理统计的基本概念、基本理论和基本方法，内容包括：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、随机变量的数字特征与极限定理、数理统计的基本概念、参数估计、假设检验、回归分析与方差分析.每章均配有习题，并补充了近年来的硕士研究生招生考试试题，书末附有习题参考答案，供学生学习时参考. 本书可以

本书是一本由张宇主编的考研数学图书，书中特别强调全面贯彻数学基本功的训练，明确给出考研大纲中规定的所有考试目标。所有的问题都是按照考试要求，并在考纲内提出，同时又符合近年来考研试题命题新颖的风格。考研数学重要考点、重点题型全覆盖，给出相应的题型对考点进行具体阐述，并适当配以注释和批注，说明考试中常考的方式和易出现的错误

《应用回归及分类》第一版自2016年出版以来，经过两版的沉淀，已经成为一本全面介绍回归和分类方法的权威教材，它涵盖了从传统统计学到现代机器学习的各种内容。本书旨在为读者提供一套完整、系统的数据分析工具和方法，帮助他们更好地理解和应用回归及分类技术。1.在回归方面：本书详细介绍了经典线性回归和广义线性模型，这些模型是回归

本书创新性地将复杂数据分为小样本和大样本两种情形开展研究：针对小样本复杂数据预测问题，以经典的非季节性数据、季节性数据和前沿的成分数据为出发点，建立了适用于不同数据类型的系列灰色预测模型，主要包括面向小样本信息迭代驱动数据的灰色预测模型、面向小样本信息振荡季节数据的灰色预测模型、面向小样本信息映射成分数据的灰色预测模型

本书为考研数学用书，涉及：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，随机变量的数字特征，大数定律和中心极限定理，数理统计的基本概念，参数估计，假设检验(数一)相关知识点、习题和解析。