本书是全国高等教育自学考试“概率论与数理统计（工）”指定教材，本次改版是根据自考办在规划课程时，重新设置了本课程的名称，进行的改版。本书内容的修订，主要根据《概率论与数理统计（工）自学考试大纲》，对例题、习题等再进行优化，对知识点的讲解再突出重点，更好地适用于参加自学考试的学生。同时将建设本教材配套的数学资源。数字资源

本书定位于应用型本科人才培养的概率论与数理统计课程教材,注重交叉学科人才培养的特点,以必需、够用为度,兼顾学生考研需求.本书精心设计应用性例题,并利用常用的Excel和R软件实现,锻炼学生的实际动手能力;通过相关数学历史文化知识的介绍,拓宽学生的知识面和视野.《BR》本书内容分为初等概率论、基本统计方法、Excel在概

近来，被称为“数据科学家”的研究者备受关注，充分运用数据进行分析，变得越来越重要。这种活用数据的基础便是“统计与概率”。《BR》统计与概率，不仅对于研究者，对于生活在现代社会的所有人来说都是可以在现实生活中发挥重要作用的知识。在日常生活中，正确解读数据，从而进行合理的判断，也是依靠概率和统计的思考方法。《BR》在本书中

本教材的内容包括：自动控制系统的结构、微分方程与拉普拉斯变换、系统的瞬态响应、闭环系统的稳态误差、闭环系统的稳定性条件、奈奎斯特稳定性判据、系统的频率响应特性、系统时域与频域特性的关系、较优的系统模型、控制器的设计与实验调整方法、根轨迹法、控制系统实例、直流电机的控制、数字控制基础及模拟化设计方法。本教材具有如下特点：

《奇异**控制方法及其应用》共6章。第1章是绪论。本章首先介绍了线性二次型**控制问题、线性二次型**控制问题的迭代算法、线性二次奇异**控制问题、奇异摄动方程解的渐近展开方法和线性二次随机**控制问题，其次对全局优化问题进行了概述，并在介绍过程中阐述了该书的研究思路。第2章是线性二次奇异**控制问题的线性迭代计算方法

数据科学和机器学习已经深度融合到我们生活的方方面面，而数学正是开启未来大门的钥匙。不是所有人生来都握有一副好牌，但是掌握数学编程机器学习的知识绝对是王牌。这一次，学习数学不再是为了考试、分数、升学，而是投资时间、自我实现、面向未来。为了让大家学数学、用数学，甚至爱上数学，在创作时，作者尽量克服传统数学教材的各种弊端，让

本书以集员估计理论为基础，围绕有界干扰系统信息融合滤波开展研究。首先，提出一种输入-状态稳定的定界椭球自适应滤波算法，提高滤波的收敛性和跟踪性能，并针对不同的精度和实时性要求进一步提出固定滞后区间平滑算法和基于次优定界椭球的有界干扰系统滤波算法。其次，为解决非线性有界干扰滤波算法存在的线性化误差大、线性化过程复杂，以及

线性回归模型是一个非常有效且重要的数据分析方法，但它的局限性是要求因变量是定量变量（定距变量、定比变量）而非定性变量（定序变量、定类变量）。但在许多实际问题中，经常出现因变量有两个或三个分类的情况，此时就需要应用logistic回归分析。本书系统地把logistic回归与线性回归模型的OLS的R2、估计标准误差、t比率

随机过程在经济、统计、金融、工程、管理等领域具有广泛的应用价值。新时代急需多样化人才和创新性人才。本教材内容紧跟时代前沿，覆盖统计、金融科技、金融、保险精算等方面的应用，让读者了解随机过程在众多交叉领域中的应用前景，激发创新潜能。例如关于MCMC、机器学习等算法在统计、金融等领域的深入讲解。

在经济学、政治学、社会学、心理学和教育学等学科领域，因子分析法应用广泛。本书作者用明确的数据分析例子，详细介绍了因子分析的不同方法，以及它们在何种情况下最有用。更深入探讨了验证性和探索性因子分析的差别和因子旋转的各种标准。特别值得一提的是对不同形式的斜交旋转的讨论，以及如何解释从这些分析中得到的各项系数。此外，作者也回