本书共十章。第一章阐述非参数统计的特点,第二章讲解描述性统计方法,第三、四章分别讲解符号检验法、符号秩和检验法,第五到八章分别讲解两样本、多样本和区组设计等问题以及相关分析的非参数统计方法,第九章讲解非参数密度估计和非参数回归,第十章讲解检验的渐近相
本书主要研究Markov切换随机系统的稳定性分析及控制,来源于作者的研究工作及相关成果。本书主要针对不同类型的随机系统,从指数稳定性与控制理论两方面进行研究,能创新性确定动态系统的指数稳定性以及估计其指数收敛速度。随机系统的稳定性基本上取决于其预期应用。指数稳定性特性保证了无论发生任何的转换,网络快速存储活动模式的能力
本书介绍了概率论与数理统计的基本概念、基本理论、方法与应用。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、大数定律与中心极限定理、数理统计的基本概念、参数估计、假设检验、方差分析和回归分析。每章最后一节为概率论与数理统计相关内容的MATLAB实现。本书的主要知识点均配套讲解视频
本书全面地介绍了各种常见统计应用场景下的样本量确定方法,重点讨论了样本量确定的原理,弥补了已有统计学在这方面的不足。特别地,在统计学领域内首次介绍了分布估计和建模等应用场景中的样本量确定方法,填补了空白。
"多元统计分析在多个领域展现广泛的应用价值。本书主要介绍多元统计分析的相关内容,包括随机向量、多元正态分布、统计推断、多元线性回归、主成分分析、因子分析、聚类分析、判别分析、分类神经网络、路径分析和结构方程等。书中主要的多元统计方法都以常用的统计软件SPSS和JMP作为求解运算与分析工具。本书既可作为高等院校工科类和经
概率论与数理统计是统计学及数据科学专业的一门基础课程,在自然科学和社会科学的诸多领域中都有很重要的应用。对于该课程的教材来讲,除了能够让读者掌握最基本的理论和方法之外,也需要对其在实践中如何应用有所指导。因此,本书首先详细介绍了概率论的基本内容,包括随机事件,随机变量的定义、分布函数、矩,大数定律和中心极限定理等,并引
本教材侧重于讲述随机过程的基本概念与方法,通过介绍高斯过程、布朗运动、点过程、平稳过程、鞅过程、马尔可夫链等几类现代科学技术中常见的经典随机过程,将实际应用与理论方法相结合。编者在系统的数学理论中融入了自身多年来科研工作的应用体会,结合本科生的数学基础力图让学生能够结合具体的应用背景掌握随机过程的基本理论,并因此得到一
本书是在第二版(四川省“十二五”普通高等教育本科规划教材)的基础上修订而成的,是为了适应新工科人才培养而编写的创新性概率论与数理统计教材,为高等学校大学数学教学研究与发展中心(项目编号CMC20240602)资助成果。本书含概率论部分以及数理统计部分,力求做到两部分内容并重且有机结合,尽量做到概念准确、理论系统、解析完
本书是作者对近几年在区间函数型数据评价方面所取得的研究成果进行的系统整理与归类。全书共九章内容,可以分为四部分:第1部分为区间函数型数据评价理论体系构建,主要讲述区间函数型数据评价的基本步骤、赋权方法、评价结果处理等;第2部分为区间函数型主成分评价方法研究,主要阐述单变量和多变量区间函数型主成分评价方法、一般分布下的区
本书是科学出版社“十四五”普通高等教育本科规划教材,系统地介绍贝叶斯统计的概念、方法和实践案例,旨在培养学生的贝叶斯统计思维和统计建模能力,以及将理论知识运用于实践的能力。本书结合丰富的实际案例和计算机实验,帮助学生深入理解贝叶斯统计的原理,并强调贝叶斯统计在不同领域中的应用价值。本书共九章,涵盖贝叶斯统计的基础知识和