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

这本简短的书为随机微分方程（即受加性“白噪声”和相关随机扰动影响的微分方程）提供了一个快速但易读的介绍，叙述简明扼要，重点放在概率直觉和数学严格性之间的相互作用上。本书首先对基于测度的概率论进行快速概述，然后介绍Brown运动和It?随机分析，最后是随机微分方程的理论。书中还包括偏微分方程、**停止问题和期权定价的应用

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.

本书采用GUI界面操作与APDL命令相互对照的方式，从基础知识、专题技术两个层面详细地阐述ANSYS2020有限元软件的使用方法和技巧。本书自始至终采用实例作引导，内容系统完整，且每章又相对独立，是一本简明的ANSYS读本。全书分为基础知识和专题技术两部分，共22章。基础知识部分（第1～7章），讲解了使用ANSYS进行

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本书通过经典的案例分析，翔实介绍在科学研究和数学建模竞赛中常用的优化控制方法，包括数学规划方法、网络优化、计算机仿真方法、智能优化算法、微分方程与模糊数学等。全书共5个部分25章，各自独立且相互补充，每一个案例均有详细的计算代码，便于读者自学与应用。

本书主要内容包括：应用数学绪论，集合与简易逻辑，函数，图形与几何，导数与微分，积分学，矩阵，线性规划，概率与统计等。