本书共八章，内容包括：随机事件与概率、一维随机变量及其分布、二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、数理统计基本概念、参数估计、假设检验。

本书第1章主要介绍变点检验和在线监测的一些经典方法，并介绍本书着重讨论的厚尾时间序列模型和长记忆时间序列模型.第2,3章主要介绍检验和估计厚尾时间序列模型均值变点和持久性变点的一些方法.第4,5章介绍检验长记忆时间序列均值变点、时间趋势项变点、方差变点及长记忆参数变点的一些方法.第6章介绍在线监测厚尾时间序列持久性变点

本书是应用数学专业高年级本科生和研究生的入门教材。它介绍了随机分析基本的数学基础（概率论和随机过程），以及一些重要的实用工具和应用（如与微分方程、数值方法、路径积分、随机场、统计物理、化学动力学和罕见事件的联系）。本书在数学形式主义和直觉论证之间找到了一个很好的平衡，这种风格***应用数学家。读者可以学习随机分析的严格

本书共8章，内容包括：第1章是引言，介绍本书的写作背景和基本情况。第2章对本书用到的基础知识进行介绍。第3章研究基本的带有随机噪声的Hegselmann-Krause模型的同步行为。第4章研究全状态空间下随机噪声引导系统同步的理论。第5章研究异质模型在环境噪声及通讯噪声作用下的演化。第6章应用前文理论研究社会舆论分歧产

本书主要介绍了统计和数据分析的基本知识、数据采集的操作、数据采集后的清洗加工操作、描述性统计分析、抽样估计分析、统计指数分析、相关与回归分析、时间序列分析、数据可视化展现，以及制作数据分析报告等内容。本书采用理论结合实战的方式，不仅介绍了数据分析的必要原理、方法，还充分结合了日常生活和工作中的案例，将理论加以实践和分析

本书是根据教育部高等学校统计学专业教学指导分委员会制定的《统计学专业教学规范(授经济学学位)》中提出的课程设置和教学内容纲要编写出版的系列教材之一。本书介绍数理统计学的统计思想、理论和方法，主要内容包括总体、样本、统计量等概念以及常用分布、点估计理论、假设检验、区间估计、线性模型以及统计决策理论和贝叶斯推断等。本书强调

本书系统介绍了分析偏微分方程控制系统稳定性的Riesz基方法，侧重于由二阶偏微分系统描述的弹性振动系统的Riesz基性质、谱确定增长条件以及指数稳定性，从一般抽象的理论开始到具体偏微分系统Riesz基的验证都有全面叙述与证明。特别地，本书重点介绍比较法、对偶基方法以及Green函数法的技巧与理论，其中关于本征值与本征函

本书主要介绍了双参数韦布尔分布模型,并从双参数韦布尔分布在可靠性领域的应用角度介绍了相关可靠性统计方法,包括韦布尔分布的确定方法、基于极大似然估计的可靠性统计方法、基于分布曲线拟合的可靠性统计方法、基于Bayes的可靠性统计方法、其他可靠性统计方法及改进韦布尔分布的可靠性统计方法。

本书研究分类数据的统计过程控制.近年来，统计过程控制的研究成果十分丰富，但大都集中在取值为具体数值的连续数据.本书关注的分类数据取值为若干个类别或属性水平，信息量较少，但在生活生产中极为常见.本书内容来自作者和合作者近年来的研究成果，从一元或多元、名义或有序、独立或自相关、相关性或因果关系等角度，系统地介绍了分类数据统

本书介绍了数理统计的基本概念、参数估计、假设检验、方差分析、贝叶斯基础和统计计算等内容.在编写过程中特别注重方法的实际应用，每个理论后面都列举了对应的例子.同时，为了更贴近社会的现实需求，在每章最后一节通过例子对该章的主要内容进行了R语言实现，并列出了程序的详细步骤.