本书共7章，分为3部分：第1章为概率论基础部分，回顾本科相关知识并补充所需的一些扩展知识；第2、3、4章为数理统计部分，内容涵盖数理统计基本概念和统计推断的两大主题——参数估计和假设检验；第5、6、7章为随机过程部分，内容涵盖随机过程基本概念和在应用中占主导地位的马尔科夫过程和二阶矩过程。

\"本书为韦博成编著的《高等数理统计教程》的配套辅导书。全书习题与主教材内容一一对应，共包含500余题，每题均配有详细解答，部分题后还附有讨论。可帮助读者巩固和加深理解统计学的基本概念、原理和方法，提高应用统计学方法分析解决问题的能力。本书习题的设置紧扣数理统计课程教学大纲，可作为高等学校统计学类专业高年级及研究生教学

本书内容包括金融统计分析案例、经济统计分析案例、机器学习方法案例、生物医学统计分析案例和变量选择与预测模型案例。通过学习书中的案例，读者能够在掌握一定的统计学理论、统计方法和计算方法的基础上，熟练、正确地综合应用统计专业知识去发现、分析和解决问题。书中的案例配有数据（或模拟数据）和实现代码，登录华信教育资源网（www.

本书从理论和应用的角度，探讨了贝叶斯计量经济学的前沿方法与实证研究，概述了贝叶斯计量经济学及其蒙特卡罗模拟方法的发展过程与应用优势，探讨了贝叶斯参数方法的模型设计和算法原理。基于无限状态Markov区制转移的贝叶斯非参数模型，将通货膨胀的经典计量经济学模型进行扩展。本书还研究了经济增长的稳定性测度和价格传导机制的时变特

本书以Python为工具，全面讲解概率论与数理统计的主要内容和多元统计分析常用技术。全书包括13章和4个附录，内容翔实，讲解深入浅出。概率论4章，讲解概率论基础知识，主要是随机变量的相关理论；数理统计4章，主要是样本理论、参数估计和假设检验；回归分析2章，包括一元和多元回归分析及其统计解释；多元统计3章，主要讲解主成分

本书是根据各专业类教学质量国家标准对本课程的基本要求编写的普通高校教材.针对应用型人才培养和工程技术应用需求，本书主要内容为数理统计理论模型及其应用，包括数理统计的基本概念、参数估计、假设检验、回归分析、方差分析和随机过程.每个数理统计模型的讲解均与工程背景例题相对应，既有理论计算和推演，又有MATLAB软件实现过程.

本书深入全面地讲解了现代推荐算法，同时兼顾深度和广度，介绍了当下较前沿、先进的各类算法及其实践。本书从总览篇开始，介绍推荐系统的基本概念及工作环节。在模型篇中，除了梳理推荐系统的发展史，本书还重点讲解面向工业实践的选择及改进，为读者打下推荐系统的算法基础；进而带着读者进阶到前沿篇、难点篇，面对推荐系统中的各式问题，给出

本书将多元统计方法、SPSS操作、多元统计方法应用案例有机结合,以多元统计方法应用为主线,以通俗易懂的语言对多元统计方法的核心思想进行系统介绍,并以图示方式介绍了其SPSS操作过程,通过案例的形式学习各种多元统计方法,极大地减轻了读者多元统计学的学习难度,使读者能够较轻松的掌握各种多元统计方法的应用。包含以下内容:绪言

本书将模糊数据作为统计学研究范畴的对象，特别是以具有凸性的模糊数据作为研究对象，将统计学分析方法和模糊数学理论有机地结合起来，尤其是将α截集与置信区间分析方法相结合，提出并研究了模糊统计估计方法、广义模糊估计量等。这些成果丰富和发展了模糊数据统计分析方法，在模糊数据统计分析方法的方法论、认识论上具有一定程度的创新发展。

本书是根据工学硕士研究生应用数理统计课程基本要求编写的。全书除了讲述数理统计的传统基础内容数理统计的基本概念、参数估计、假设检验、方差分析、回归分析外，还包括多元统计分析初步、随机过程简介。本书根据研究生教学的特点精心选材（除随机过程简介外），注重阐明统计思想，突出统计方法介绍，强调MATLAB在数理统计中的应用；并通