由美国当代著名统计学家L.沃塞曼所著的《统计学完伞教程》是一本几乎包含了统计学领域全部知识的优秀教材,本书除了介绍传统数理统计学的全部内容以外,还包含了Bootstrap方法(白助法)、独立性推断、因果推断、图模型、非参数同归、正交函数光滑法、分类、统计学理论及数据挖掘等统计学领域的新方法和技术.本书不但注重概率论与数理统计基本理论的阐述,同时还强调数据分析能力的培养.本书中含有大量的实例以帮助广大读者快速掌握使用R软件进行统计数据分析。
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本书用测度论的观点论述概率论的基本概念,如概率、随机变量与分布函数、数学期望与条件数学期望和中心极限定理等。本书特点是把测度论的基本内容与概率论的基本内容结合在一起讲述,论述严谨,条理清楚,便于自学,凡学过概率论基础课的读者都能阅读本书。每节后面附有习题,以便加深理解书中的内容。
本书是基于作者在香港大学和南方科技大学10余年数理统计教学的经验,同时结合国内其他高校学生和教师的具体情况精心撰写而成的。本书主要内容包括:概率和分布、抽样分布、点估计、区间估计、假设检验、斜零分布的临界区域和值等。本书通过组合传统教材和课堂PPT各自的优点,设置了经纬两条主线,运用块状结构呈现知识点,使得每个知识点自我包含,并采用彩色印刷,方便教与学。另外在介绍重要概念时,注重启发,逻辑顺畅,条理清楚。
本书作为第四版,在第三版的基础上增加了一些由新技术产生的新的分析计算方法,并加入了矩阵、线性代数等一些基础计算方法。内容上系统阐述了有限单元法的基本原理及其工程应用,包括杆系结构,弹性力学平面问题,单元分析,整体分析,平面问题高次元,弹性力学轴对称问题,弹性力学空间问题,形函数、坐标变换、等参数单元与无线单元,各种平面与空间单元的比较、应用实例,弹性薄板,弹性薄壳,轴对称壳,弹性厚板和厚壳,流体力学问题,热传导问题,非线性有限元分析方法,塑性力学问题,混凝土徐变、一般黏弹性及黏塑性问题,弹性稳定问题,大位移问题,断裂力学问题,结构动力学问题,岩石力学问题,土力学问题,混凝土与钢筋混凝土结构,工程反分析与数值监控,网络自动生成、误差估计与自适应技术,矩阵,线性代数方程组,变分
本书比较全面系统地介绍蒙特卡罗方法的理论和应用.全书15章,前8章是蒙特卡罗方法的理论部分,包括蒙特卡罗方法简史、随机数产生和检验、概率分布抽样方法、马尔可夫链蒙特卡罗方法、基本蒙特卡罗方法、降低方差基本方法、拟蒙特卡罗方法和序贯蒙特卡罗方法.后7章是蒙特卡罗方法的应用部分,包括确定性问题、粒子输运、稀薄气体动力学、自然科学基础、数理统计学和可靠性、金融经济学及科学实验模拟.
本书主要介绍了处理反问题(不适定问题)的统计方法,尤其侧重于建模与计算这两大问题。与经典文献中处理反问题的方法不同,本书立足于Bayes统计学的框架,将所有变量都视作随机变量,并把反问题的解以概率密度函数的形式给出。同时,对于数学模型本身存在的误差和数值离散导致的额外误差,本书还创造性地进行了源自建模误差的统计分析。 本书详细讨论了先验模型的构造、测量噪声建模、Bayes估值以及非静态统计反演方法等,并引入Markov链Monte Carlo方法以及最优化方法来探究概率分布。另外从Bayes统计学的角度重新研究了经典正则化方法,揭示了两者之间的关系。对于书中得到的结论和涉及的技法,作者还佐以易懂但深刻的例子帮助读者理解。本书将统计方法应用到一些较为前沿的问题中,例如离散误差分析、模型降阶等。在书中,这些统计方法还被
本书总结了各种广义的最小二乘问题的理论与计算的最新成果.主要包括最小二乘问题、总体最小二乘问题、等式约束最小二乘问题以及刚性加权最小二乘问题等的理论与科学计算问题.由于四元数矩阵及四元数矩阵的计算在彩色图像处理、量子物理和量子化学等领域有广泛应用,在第二版中添加了四元数矩阵及四元数矩阵的实保结构算法等最新内容。 由于各种广义奇异值分解在解决矩阵论和数值代数问题中有着重要的作用,书中也较详细地介绍了广义的奇异值分解,并应用于解决若干矩阵论和数值代数问题.本书需要的预备知识为数值代数、矩阵论和四元数矩阵分析。
《集论》共分十章。第壹章至第四章讨论集及其结合,集的势、型及序数,第五章讲集系,内容包括环、体、Borel集及Suslin集;第六章和第七章为点集论,而Borel集及Suslin集在此获得进一步的阐述;第八章为空间的映象;第九章是实函数,第十章是比较近代的材料,内容包括Baire条件及半单叶映象,书末有一个附录,其中所列也是较新材料,但不加证明,作为正文中有关部分的参考。
本书介绍近些年来关于马尔可夫链的统计推断的一些研究新结果:可逆马尔可夫链和不可逆平稳D-马尔可夫链统计计算理论,使用的方法是我们建立的马尔可夫链反演法。第1章介绍本书需要的一些预备知识。第2章介绍马尔可夫链的击中分布和禁忌速率,主要是击中分布的微分性质、矩性质及对称函数性质有关的约束方程,以及马尔可夫链反演法。第3章和第4章分别研究连续时间和离散时间有限状态可逆马尔可夫链的统计计算理论,总结性地给出了关于充分性、必要性和充分必要性的主要结论。第5章以连续时间有限状态空间为例研究不可逆平稳D-马尔可夫链的统计计算理论。第6章讲述各种类型马尔可夫链的统计计算算法、数值例子,以及在计算神经科学、经济领域等的实际应用。第7章从统计的角度介绍基本的模型选择方法。
地理学是一门古老的学科,初仅指地球的绘图与勘查,但发展到今天已经逐渐成为一门范围广泛的学科。本书共十三章,分四篇,囊括自然地理学、人口地理学、文化地理学、城市地理学等分支学科。全书以介绍地理学的发展、核心概念,以及四种系统性传统为开端,四大传统独立成篇。前三篇专门介绍地理学的分支学科,而区域分析传统作为全书后一篇,利用前三种传统和主题,并通过相互参照对其进行综合。相对于其他地理学书籍,本书特别突出了地理学与生活的相关性。对人体有害的天气现象、城市土地利用模式、城市垃圾与危险废物的处理等与我们生活密切相关的问题均有涉及。平实、生动的文字与丰富的实例,使本书极具可读性,读者通过本书亦会获得一种新的思维方式。
由罗斯著的《应用随机过程(概率模型导论1版)/图灵数学统计学丛书》是一部经典的随机过程著作,叙述深入浅出、涉及面广。主要内容有随机变量、条件期望、马尔可夫链、指数分布、泊松过程、平稳过程、新理论及排队论等,也包括了随机过程在物理、生物、运筹、网络、遗传、经济、保险、金融及可靠性中的应用。特别是有关随机模拟的内容,给随机系统运行的模拟计算提供了有力的工具。本版还增加了不带左跳的随机徘徊和生灭排队模型等内容。本书约有700道习题,其中带星号的习题还提供了解答。本书可作为概率论与数理统计、计算机科学、保险学、物理学、社会科学、生命科学、管理科学与工程学等专业随机过程基础课教材。
本书共分8章:点集拓扑学的一些知识,点集拓扑学的进一步知识,基本群与覆盖空间,单纯复形,流形,同调论与deRham理论,曲面的内蕴Riemann几何,嵌入R3中的流形,详细地介绍了拓扑学与几何学的相关知识,并给出了许多重要定理的证明方法.
本书是对哲学家、数学家、逻辑学家、历史学家、社会评论家伯特兰·罗素(Bertrand Russell,1872-1970)关于《数学原理》第二版的手稿与笔记的整理和解读。本书共八章:1.导论;2.关于第二版的写作;3.靠前版的逻辑;4.记号和逻辑;5.新版本的改进;6.在附录B中的归纳法和类型;7.第二版收到的评价;8.罗素写给卡纳普(Carnap)的定义列表。
数学归纳法是一种数学证明方法,通常被用来证明给定命题在整个(或者局部)自然数范围内成立,《丛书(第六辑):数学归纳法》共分4章:数学归纳法,例题及习题,应用数学归纳法证明初等代数的一些定理,习题解答。 《丛书(第六辑):数学归纳法》适合于初、师生,以及高等师范类数学教育专业的学生和数学爱好者参考阅读。
《非线性滤波理论与目标跟踪应用》以目标跟踪为应用背景,系统阐述了贝叶斯递推估计框架下的非线性滤波理论和实现方法,并针对不同的算法给出了大量的应用实例。全书内容共分部分、十二章,部分为非线性滤波理论与应用基础(分两章),主要包含卡尔曼滤波算法原理及各种衍生形式、目标跟踪的系统模型、性能测度等;第二部分为解析高斯近似滤波与应用(分四章),系统阐述类非线性滤波的算法原理、实现方法及改进算法,具体包括函数近似法(扩展卡尔曼滤波、中心差分卡尔曼滤波)、确定性采样近似法(不敏卡尔曼滤波)、积分近似法(求积卡尔曼滤波、求容积卡尔曼滤波)及混合近似法(高斯和扩展卡尔曼滤波、高斯和不敏卡尔曼滤波)等;第三部分为采样近似滤波与应用(分四章),详细阐述四类重要的采样近似滤波算法原理和实现方法,主要包括标准粒子滤波