本书为中国人民大学“十三五”规划教材——核心教材。非参数统计是统计学和数据科学的重要分支领域，本书作为该领域的基础教材，在内容上尽可能涵盖非参数统计基础知识的各个方面。为了使尽可能多的读者通过本书对非参数统计和稳健统计有所了解,作者尽可能多地从方法的背景、原理、R使用和案例四个方面进行详细介绍。本书内容主要包括基本概念

全书共分8章，包括矩阵理论及基本软件操作、多元正态分布的参数估计、多元正态总体参数检验、判别分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、多维标度法等。本书特色为案例应用与统计思想相渗透，结合软件详细介绍多元统计分析理论与方法。

随着计算机和信息技术的飞速发展，数据库及其应用不断膨胀，信息采集和处理技术不断更新。当今世界已经处于信息爆炸时代，在这海量数据中如何有效地获取所需的信息和数据成为当今学者们的研究难点和关键。聚类分析作为无监督机器学习方法，已成为模式识别与数据挖掘的重要研究领域，并且广泛应用于统计分析、医疗卫生、生物信息处理、图像处理、

本书在简要介绍所需的概率论知识的基础上，分两篇着重介绍常用的应用数理统计方法和常见的随机过程.其中，数理统计部分包含数理统计的基本概念与抽样分布、参数估计、假设检验、回归分析、方差分析与正交试验设计；随机过程部分包含随机过程的基本概念及类型、泊松过程、马尔可夫链、连续时间马尔可夫链、随机分析、平稳过程.这些内容可为高等

本书以受控过程下连续抽样检验动态优化为目标，阐述了两类优化方法。在分析受控过程控制需求的基础上，确定受控过程能力表达方法。对连续抽样检验进行性能分析，基于性能曲线特征建立受控过程质量控制最优方案。给出受控过程下，四类连续抽样检验方案的最优方案参数计算公式。为满足过程控制中的成本控制需求，建立同时满足质量、成本和风险约束

《概率论与数理统计同步练习与测试（高等学校“互联网+”新形态教材）》是与李子强、黄斌主编的《概率论与数理统计教程》（第四版，科学出版社出版）配套的学习辅导书，内容包括：概率论的基本概念、一维和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、数理统计的基本概念、参数估计和假设检验。此次编写主要以主观题目

本书基于运筹学学科理论体系，同时考虑经济管理类专业特点，以Python常用优化库、线性规划及灵敏度分析、运输问题、整数规划、目标规划、图与网络分析、非线性规划和启发式算法的Python实现作为主要内容。

《现代控制理论基础与应用》的内容阐述循序渐进，富有启发性；论证与实例配合紧密，可读性好。 《现代控制理论基础与应用》以状态空间法为基础阐述了现代控制理论的基本原理及其分析和综合方法。 《现代控制理论基础与应用》共7章，内容包括控制系统的状态空间描述、线性系统的运动分析、控制系统的能控性和能观性、李雅普诺夫稳定性分析

本书讨论非线性离散动力系统中的分岔和稳定性，包括单调和振荡稳定性理论与单调和振荡分岔理论。本书不仅给出了周期-1的不动点在某特定特征向量方向上的稳定性与分岔理论、并讨论其不动点的高阶奇异性，而且描述了一般非线性离散系统具有重特征根的正则形式、并介绍了具有无限不动点的离散动力系统。作者发现了不动点的局部分析理论不能解释或

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