本书的计划如下：第一章是绪论，包括关于经验贝叶斯方法、伽玛和逆伽玛分布、具有正约束参数的分层模型、估计超参数、Stein损失函数、贝叶斯估计和PESL的介绍性文本，三种方法的贝叶斯估计和PESL的理论比较，模拟技术和R代码。第2章至第8章包含本书的主要结果。每一章都涉及一个不同的层次模型，并计算了Stein损失函数下层

本书以问题驱动为导向，精选14个真实场景案例，贯穿“现实需求→统计问题→统计建模→结果阐释”的全流程，强化统计思维的实际转化能力。从对问题的直观思考切入，逐步引出统计方法的数学实现，弱化抽象的公式推导，注重逻辑框架的搭建。SPSS操作全图解，降低软件学习门槛。全书分为6章，内容包括方差分析、相关分析、回归分析、聚类分析

本书为高等学院教材,共分为8章,系统介绍了随机事件及其概率、随机变量及其分布、多维随机变量及其分布、数字特征、大数定律与中心极限定理、数理统计的基本概念、参数估计、假设检验等内容。重要内容都配有二维码,每章的小结中都有思维导图,并附有相应的习题。

本书深入浅出的宗旨，在系统介绍多元分析基本理论和方法的同时，结合社会、经济、商务运行等领域的研究实例，把多元分析的方法与实际应用结合起来，努力把我们在实践中应用多元分析的经验和体会融入其中。为使读者掌握本书内容，又考虑到这门课程的应用性和实践性，每章都给出一些简单的思考与练习。多元分析的应用离不开计算机，本书案例主要运

本书共8章，主要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、数理统计的基本概念及参数估计和假设检验。同时，教材每章均配有习题及参考答案，并配有部分例题的代码。

本书依据高等院校普通本科经管类专业概率论与数理统计课程教学大纲编写，系统涵盖随机事件及其概率、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、数理统计的基础知识、参数估计、假设检验以及方差分析与回归分析等核心内容，并特别强化了数学建模与数学实验环节，通过由浅入深的理论推导与案例剖析，读者将更好地理解概率论与

本书为武汉理工大学数学系与统计学系主编的教材《概率论与数理统计》的配套习题册，其主要包括：事件与概率、变量及其分布、多维变量及其分布、变量的数字特征、大数定律与中心极限定理、抽样分布、参数估计、假设检验、方差分析与回归分析等知识内容的相关习题和各种考试试卷。

全书系统覆盖概率论核心知识，从基本概念、随机变量分布，到数字特征、统计推断，构建完整知识框架。编写时创新性融入大量职业场景与生活案例，结合“理论解析—案例建模—工具演示”三维架构，分步拆解逻辑、搭建模型、演示操作，帮助学生理解抽象理论。书中还配备分层习题、数据可视化图表及统计软件操作指南，既聚焦数据分析与问题解决能力的

本书围绕非参数Behrens-Fisher问题的统计推断方法展开研究。首先在绪论部分阐述研究背景、现状以及本书主要内容与创新点。接着在第2章介绍正态性检验，涵盖检验方法、模拟研究、实例分析并进行小结与讨论。第3章针对基于ROC曲线参数的两样本检验，从方法、模拟、实例等方面进行研究并给出技术细节。第4章聚焦低维Behre

本书提出了一些时间序列的智能辨识、建模与预测的理论和方法,并用实际数据进行了实证分析。内容共16章。主要内容包括时间序列的基本概念与数据预处理；时间序列的复杂特性分析；基于传统统计学、SVM、LSSVM、神经网络、深度学习的各类单一预测模型；基于混沌特性的预测模型；基于线型/非线性集成、多模型加权以及基于分解算法的组合