这本经典的概率论教材通过大量的例子系统介绍了概率论的基础知识及其应用，主要内容有组合分析、概率论公理、条件概率、离散型随机变量、连续型随机变量、随机变量的联合分布、期望的性质、极限定理和模拟等，内容丰富，通俗易懂.各章末附有大量的练习，分为习题、理论习题和自检习题三大类，并在书末给出自检习题的全部解答。 本书是概率论的入门书，适合作为数学、统计学、经济学、生物学、管理学、计算机科学及其他各工学专业本科生的教材，也适合作为研究生和应用工作者的参考书。 2步获取导学视频： ①微信视频号关注 IT阅读排行榜 ②点击 直播回放 栏，上滑寻找
《深入浅出统计学》具有 深入浅出系列 的一贯特色，提供符合直觉的理解方式，让统计理论的学习既有趣又自然。从应对考试到解决实际问题，无论你是学生还是数据分析师，都能从中受益。本书涵盖的知识点包括：信息可视化、概率计算、几何分布、二项分布及泊松分布、正态分布、统计抽样、置信区间的构建、假设检验、卡方分布、相关与回归等等，完整涵盖AP考试范围。本书运用充满互动性的真实世界情节，教给你有关这门学科的所有基础，为这个枯燥的领域带来鲜活的乐趣，不仅让你充分掌握统计学的要义，更会告诉你如何将统计理论应用到日常生活中。
1）第四章---第九章是本书的主体，讲述各种类型的回归方程，包括线性回归方程、拟线性回归方程、约束线性回归方程、非参数回归方程、半参数回归方程、函数系数回归方程（参数变量函数系数线性回归方程，参数变量函数系数半参数回归方程，回归变量函数系数线性回归方程，回归变量函数系数半参数回归方程）、随机过程回归方程（随机过程线性回归方程，Gauss--Markov线性回归方程，随机过程非参数回归方程）、逆回归方程（线性逆回归方程，线性逆回归方程组）以及随机向量密度函数（有文献已经指出，此问题可以化为回归方程的模式来解决）,其中有不少为首倡；（2）*章概率理论及附录B测度论，为统计回归分析理论的概率统计基础；（3）第二章Hilbert空间、第三章泛函逼近论，是统计回归分析理论的泛函分析基础，其中相当部分的内容是专为统计回归分
本书是“All of Nonparametric Statistics”的中译本，源于作者为研究生开设的课程讲义，包括了几乎所有的现代非参数统计的内容。这种包罗万象的书不但国内没有，在国外也很难找到本书。主要包括10章内容，主要讲述非参数delta方法和自助法之类的经验CDF，覆盖基本的光滑方法和正态均值、利用正交函数的非参数推断、小波和其他的适应方法等。 本书是“All of Nonparametric Statistics”的中译本，源于作者为研究生开设的课程讲义，包括了几乎所有的现代非参数统计的内容。这种包罗万象的书不但国内没有，在国外也很难找到本书。主要包括10章内容，主要讲述非参数delta方法和自助法之类的经验CDF，覆盖基本的光滑方法和正态均值、利用正交函数的非参数推断、小波和其他的适应方法等。
《试验设计及其优化》从技术与应用观点出发，重点阐述了试验设计及其数据处理的优良化方法和各种分析技术，以进一步提升试验设计的水平及其优化的成效。 全书共分11章，除介绍试验设计的基本原理、常用方法外，还介绍了试验设计的全新方法、全新研究成果及应用实例。此外，还介绍了试验设计的常用统计软件。 《试验设计及其优化》可作为理、工、农、医、经济、管理等专业本科生的教学用书，也可供科研人员、工程技术人员、设计人员、实验人员、营销人员和管理人员参考。
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《数理统计引论》是以育年科研作者作为主要对象而编写的，《数理统计引论》严格而系统地阐明了数理统计的基本原理，并尽量反映本学科的现代面貌。关于应用方而只作为解释原理和方法的手段，而不是《数理统计引论》的目的。 《数理统计引论》主要内容有：点估计，假设检验，线性模型和非参数统计等。书末附有习题。
This revised and updated second edition.of a, highly successful book is the only text at this level to embrace a universai approach to three major developments in classical physics; namely nonlinear waves, solitons and chaos. The authors now include new material on biology and laser theory, and go on to discuss important recent developments such as soliton metamorphosis. . A comprehensive treatment of basic plasma and fluid configurations and instabilities is followed by a study of the relevant nonlinear structures. Examples of these are coherent entities like nonlinear waves and solitons, as well as the incoherent structures associated with chaos. The first part of the book is a self-contained introduction to general topics associated with nonlinear graduate physics, and would be accessible to final-year undergraduates and beginning graduate students. The remainder of the book, for example the treatment of cylindrical solitons, is more advanced and will have a wide appeal to specialists in a number o
Probabilistic risk analysis differs from other areas of applied science because it attempts to model events that (almost) never occur. When such an event does occur then the underlying systems and organizations are often changed so that the event cannot occur in the same way again. Because of this, the probabilistic risk analyst must have a strong conceptual and mathematical background. The first chapter surveys the history of risk analysis applications. Chapter 2 explains why probability is used to model uncertainty and why we adopt a subjective definition of probability in spite of its limitations. Chapters 3 and 4 provide the technical background in probability and statistics that is used in the rest of the book. The remaining chapters are more-or-less technically independent of each other, except that Chapter 7 must follow Chapter 6, and 14 should follow 13. The final chapter gives a broad overview of risk measurement problems and looks into the future of risk analysis.
while this is a book about harry and hisadventurous life, it is primarily a serious text about stochasticprocesses. it features the basic stochas-tic processes that arenecessary ingredients for building models of a wide variety ofphenomena exhibiting time varying randomness. the book is intended as a first year graduate text for coursesusually called stochastic processes (perhaps amended by the words"applied" or "introduction to ... ") or applied probability, orsometimes stochastic modelling. it is meant to be very accessibleto beginners, and at the same time, to serve those who come to thecourse with strong backgrounds. this flexiblity also permits theinstructor to push the sophistication level up or down. for thenovice, discussions and motivation are given carefully and in greatdetail. in some sections beginners are advised to skip certaindevel-opments, while in others, they can read the words and skipthe symbols in order to get the content without more technicaldetail than they are ready to as
《基于回归视野的统计学习》作者是宾夕法尼亚大学数理统计系教授，研究领域广泛，在社会科学和自然科学均有很深的造诣。本书主要阐述统计学习的应用知识，各章还有实际应用实例，可作为统计、社会科学和生命科学等相关领域的研究生和科研人员的参考书。
《保险经济学》全面论述了风险决策经济分析，风险管理和个体及公司的保险需求，目标追踪和保险公司用的管理工具，保险监管，以及个人保险和社会保险之间的分工。本书是一部教科书，书中提供了理解本书内容所必需的背景知识。各章有习题，适用于经济、管理和金融专业的高年级本科生和低年级研究生。
matlab是一款优秀的数学计算软件，在各工程领域中应用都十分广泛。本书以matlabr2011a为基础，在第1版的基础上进一步介绍了matlab的概率与数理统计分析。本书以概率与数理统计的基本原理为线索，以matlab为辅助条件，分别介绍了概率与数理统计概述、统计估计、假设检验、方差分析、回归分析、正交试验分析、聚类分析、判别分析和多元数据相关分析等内容，理论与实践相结合，向读者演示了matlab在数理统计中的应用。 《matlab概率与数理统计分析(第2版)》可以作为广大在校本科生和研究生的学习用书，也可以作为广大科研人员、学者、工程技术人员的参考用书。
本书从概率论的基础开始，通过例子与习题的旁征博引，引进了大量近代统计处理的新技术和一些国内同类教材中不常见而又广为使用的分布。其内容既包括工科概率入门、经典统计和现代统计的基础，又加进了不少近代统计中数据处理的实用方法和思想，例如：Bootstrap再抽样法、刀切(Jackkrlife)估计、EM算法、Logistic回归、稳健(Robest)回归、Markov链、Monte Carlo方法等。它的统计内容与国内流行的教材相比，理论较深，模型较多，案例的涉及面要广，理论的应用面要丰富，统计思想的阐述与算法更为具体。本书可作为工科、管理类学科专业本科生、研究生的教材或参考书，也可供教师、工程技术人员自学之用。
本书主要包含两部分。部分是马尔可夫系统的渐近性质。首先回顾了已有的关于双时间尺度、有限状态马尔可夫系统的结果，然后集中讨论了在双时间尺度框架下，具有可数状态空间的马尔可夫系统和切换扩散系统的渐近性质。同时考虑了具有广泛应用背景、其生成算子也依赖于系统状态本身的此两类系统的渐近性质。书中第二部分集中讨论了这两类系统在*制造业、排队网络、金融工程、保险与风险管理等领域的应用。为了便于阅读，书中每个章节相对独立。本书致力于对以*制造业、排队网络、金融工程、保险与风险管理、过程控制的Wonham滤波等不同领域的实际应用为背景、具有双时间尺度这一共同特性、大规模复杂*系统的优化与控制问题的理论研究。希望本书对马尔可夫系统的建模、分析、优化、仿真和控制有一定的参考价值。 本书可作为应用数学
