时间序列在现代生活中无处不在，它也是数据分析的重要对象。本书介绍时间序列分析的实用技巧，展示如何结合机器学习方法和传统的统计方法来分析各类时间序列数据，并提供Python示例和R示例。本书共有17章，首先概览时间序列分析的历史，然后介绍数据的获取、清洗、模拟和存储，接着关注可用于时间序列分析的建模技术，最后探讨时间序列

全书共分6章：基本概念、点估计、假设检验、区间估计、统计决策理论与Bayes分析、统计计算方法，书中含有丰富的例子，着力说明统计思想和统计应用，书中还配置了足够的习题，可使读者得到各种基本训练。读完本书即可进入数理统计各分支的学习与研究。 《高等数理统计（第三版）》可作为数学专业、统计专业研究生的教学用书和统计工作者的

本书主要内容有：抽样分布、参数估计、假设检验、方差分析与正交试验设计、线性回归模型，本书每章末附有习题，书后附有答案。本书根据研究生教学的特点精心选材，通过问题的引入、描述和分析阐明数理统计方法的基本思想及实际应用。

本书主要内容包括：概率论基础知识、随机过程的概念和基本类型、平稳过程、Poisson过程、更新过程、Markov链、随机过程分析等。本书尽可能简化了复杂的抽象证明和推导，重点讲述Poisson过程、更新过程、Markov链、随机过程分析等内容，并没有介绍比较复杂的随机过程入布朗运动、鞅论等。

《非线性系统的行波解》以时滞连续与离散反应扩散方程、积分-差分方程和随机种群模型为研究对象,归纳总结了作者多年研究行波解的成果,系统讲述了作者利用打靶法、单调迭代、不动点定理、滑行方法等研究时滞反应扩散方程和积分-差分方程的行波解的存在唯一性,利用挤压技术和谱分析方法研究行波解的渐近稳定性,以及利用单调动力系统和大偏差

本书的主要组成部分如下:首先,分别回顾了函数型数据和成分数据的基本定义、数据空间、常用方法等。其次,对空间数据做了简要说明,特别介绍了面数据的空间自回归模型。之后,提出了具有空间相关性的函数型数据线性回归模型;在此基础上,进一步放松了误差项服从正态分布的假设,提出了稳健的函数型数据空间自回归模型。

本书是为普通高等院校,特别是应用型本科院校编写的教材。我们从本课程的特点出发,结合应用型人才培养的目标,分析了课程系统性、严密性与应用型人才需求的关系,对知识结构删繁就简,优化重组。本教材涵盖了概率论与数理统计最基本的内容和方法。第1-4章是概率论部分,包括概率论的基本概念、随机变量及其分布、二维随机变量及其分布、随机

本书主要内容包括数理统计的基本知识、统计量的抽样分布、参数估计理论、统计假设检验、回归分析、试验设计和方差分析、统计质量管理。本书首先回顾了概率论知识,在此基础上介绍了总体、样本和统计量等数理统计的基本概念,并将这些概念与概率论的基础知识联系起来,给出统计量与抽样分布的概念和实例;其次,叙述了数理统计的基础部分---统

随机微分方程在数学之外的许多领域都有着广泛的应用，它对数学领域中的许多分支起着有效的连接作用.本书详细介绍了几类重要的随机微分方程，共分为11章，第1～8章介绍了随机微分方程的相关理论，第9～11章介绍了上述理论的应用情况. 本书适合大学师生、研究生及数学爱好者参考使用.

本教材是全国高等农林院校“十三五”规划教材，主要内容包括随机事件及其概率、随机变量及其分布、二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、假设检验、回归分析与方差分析。本教材简明扼要、由浅入深、通俗易懂、内容全面，适合作为高等农林院校概率论与数理统计课程教材，也可作为相