本书呈现了状态空间方法关于时间序列分析的全面处理，分为两个部分。第一部分讨论了基于线性高斯状态空间模型的分析技术，给出了基于状态空间模型的时间序列分析方法论的最新处理方法；第二部分讨论了对状态空间方法范围的扩展，以涵盖非高斯观测序列。全书共分为十四章，分别为引言，局部水平模型，线性高斯状态空间模型，滤波、平滑和预测，滤

本书是时间序列领域的经典之作,自1970年出版以来不断修订再版,历经50年的检验始终都是时间序列领域的权威典范。四位作者也是学界赫赫有名、蜚声世界的统计学大师,他们用词简洁并富有感染力,叙述通俗并强调实际应用,同时大量的实例更能使读者很快体会其中直观而深刻的时间序列分析精髓,掌握实践的技巧。

本书阐明了模式识别学科的科学意义与战略价值，总结了模式识别学科的发展历史及其研究规律，梳理了模式识别学科在基础理论、计算机视觉、语音语言信息处理、模式识别应用技术等方面的发展现状，分析了模式识别学科中尚未完全解决的关键科学问题，确定了面向学科前沿的优先发展方向和研究重点，指出了模式识别技术创新的新挑战、新使命与新机遇，

本书介绍了几种典型的线性统计模型及其建模分析方法，不仅详细讲解了各种理论公式的推导过程，还就具体的案例数据结合统计软件展示数据分析的各个步骤．此外，每章还配备一定数量的理论习题与上机实验题．本书可作为普通高等院校应用统计硕士专业学位研究生基础课程教材，也可作为数学专业大四学生和其他学科研究生统计课程的教学参考书，以及业

本书内容是讲解如何进行实验设计与数据处理，共两章，第一章为实验设计，包括单因素实验设计、双因素实验设计、多因素正交实验设计；第二章为实验数据处理，包括误差分析、数据整理、数理统计分析的方差分析法及回归分析法、正交实验结果的方差分析法、均匀实验设计及其应用。

本书是《概率统计与数学模型》的配套练习册。本书以培养应用型人才目标,针对应用型本科院校学生的特点,结合编者多年的教学经验,按照“因材施教、注重双基、分层出题”的原则进行设计。全书内容涵盖随机事件与概率、随机变量及其分布、多维随机变量及其分布、大数定律、样本及抽样分布、参数估计和假设检验。每一章分为知识点整理、典型题型练

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本书的第1版已成为广义可加模型(GAMs)的主要参考教材之一，并且是唯一一部包含大量实例和软件实现的教材。第2版新增了有关混合模型的介绍，涵盖的平滑器范围大幅扩大，包括自适应平滑、基于惩罚的P样条、Duchon样条、球面样条、高斯过程平滑器等。GAM理论也已进行了实质性更新，包括最近改进的估计和推理方法以及大型数据集和

《应用概率基础(第二版》是在《应用概率基础》这本书的基础上做的改版。该书是为经济和管理类统计学专业学生编写的一本概率论基础教材。统计学在数据科学的发展中一直提供着重要的思想和方法，特别是作为学习各类统计学方法基础的概率理论越来越重要。随着大数据时代的到来，概率理论中的狄利克莱分布、贝叶斯公式、信息熵等概念和方法已被广泛

本书详细介绍有限单元法的基本理论、方法及其在弹性问题分析中的应用，主要分为三个部分：第一部分，有限元法的数学力学基础；第二部分，基于位移插值的有限元；第三部分，基于应力平衡的平衡元。附录包括ANsys软件上机实习算例和部分问题的有限元程序。本书不仅包含常见的基于势能原理的有限元，还引入作者在基于余能原理的平衡元方面的最