随着物联网、数字医疗、智慧城市的兴起，时间序列数据分析变得越来越重要。随着持续监测和数据收集变得越来越普遍，对通过统计和机器学习技术进行时间序列分析的需求将会增长。这本实用指南涵盖了时间序列数据分析的创新成果和现实世界的案例，使用传统统计方法和现代机器学习技术，帮你应对时间序列中最常见的数据工程和分析挑战。作者Aile

本书共6章,内容包括:绪论;概率论与数理统计;教学策略理论及方法;数学建模研究概述;教学建模软件的应用;概率论与建模思想耦合应用分析。

本书将新工科理念与国际化深度融合，借鉴国内外优秀教材的特点，并结合山东大学数学团队多年的教学经验编写完成。本书共8章，包括随机事件与概率、随机变量及其分布、多维随机变量及其分布、数字特征与极限定理、统计量及其分布、参数估计、假设检验、MATLAB在概率论与数理统计中的应用。每节题型采用分层模式，每章总复习题均选编自历年

《概率论与数理统计：基于R语言》的特色在于，通过《概率论与数理统计：基于R语言》，可以将R软件的实践融入概率论与数理统计课程几乎每一个知识点的教学中，让学生从繁杂的数学计算中解脱出来，从而能有更多的时间去理解概率论中抽象概念的实际意义及统计学中统计方法的基本原理和思想。《概率论与数理统计：基于R语言》中R软件部分的教学

《概率论与数理统计》旨在满足各水平层次学生学习概率统计及自学深造的目标需求，并结合专业特点，适当介绍了概率论与数理统计相关的经济学知识和应用实例。《概率论与数理统计》共8章，内容包括随机事件与概率、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、大数定律与中心极限定理、随机样本及其抽样分布、参数估计和假设检

《概率论与数理统计》是哈尔滨工程大学编写的大学数学系列教材中的概率论与数理统计课程教材，主要内容包括随机事件及其概率、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、大数定律及中心极限定理、数理统计的基本概念、参数估计、假设检验、方差分析与回归分析等，每章配有习题及参考答案，且习题中加入了具有代表性的全国硕

本书是山东大学数学学院编写的《大学数学教程》系列教材中的一本（全套教材包括《微积分1》《微积分2》《线性代数》《概率论与数理统计》《复变函数与积分变换》共5册），由首届高等学校教学名师奖获得者、长江学者刘建亚教授主持，山东大学数学学院一线教师编写。本次修订在保持上一版原有特色的基础上，新版更加注重与中学教学内容的衔接，

本书主要介绍计算方法中的一些基本内容：误差和条件问题、解线性方程组的直接法与迭代法、特征值问题的计算方法、解非线性方程(组)的迭代法、插值与逼近、数值积分与数值微分以及常微分方程数值解法。本书内容深入浅出，既强调计算方法的基本概念和理论，更注重算法和实践。每章后面都附有一定数量的习题与上机实验题。

“高等数学实验”是运用数学知识解决、解释现实问题的一门课程。本书以任务的形式结合学生所学的专业，利用软件将函数极限、导数、微积分等问题巧妙地融入。本书主要包含四个项目（函数图形绘制实验、函数极限及导数实验、积分实验、常微分方程实验），每一个项目都能让学生充分认识到高等数学学习对专业发展和应用的重要性。 本书适用于高职

本书重点介绍了结构力学中非线性问题的基本原理和有限元分析方法的基础知识。全书分为八章，系统地阐述了材料的弹塑性本构关系和大变形条件下基本方程的Lagrange描述，同时给出了几何、材料非线性有限元列式和相应的教学程序。书中还详述了几何非线性理论在结构稳定性分析中的应用。本书可作为高等工科院校理工科研究生、高年级本科生教