本书基于本科阶段概率论与数理统计课程教学内容，选讲其中涉及考研的部分，全书共分8章，每章包括考试内容及要求，知识内容的基本概念、性质和公式，典型例题解析，题型练习及解答四部分，附录收集了近年全国硕士研究生入学统一考试数学试题（概率论与数理统计部分）详解。本书可供准备报考硕士研究生的读者和使用主教材的教师参考，也可供高等

为适应普通高校应用统计学教学需要,使广大学生掌握统计思想、理论背景、方法思路和发展前景,提高统计分析能力和解决社会经济的实际问题的能力,组织编写了本教材。本书内容包括排列组合公式,等可能事件的概率,互斥事件的概率加法公式,相互独立事件的概率乘法公式,独立重复试验发生的概率公式,期望与方差计算公式进行相关运算,抽样方法,

本书是在作者多年对本二工学类、经济类不同专业概率论与数理统计课程授课经验基础之上，编写的一本以实用性、简洁性和基础性为特点的大学本科公共必修课教材，包含概率论基础部分和数理统计基础部分。其中，概率论基础部分包括：概率论的基本概念、一维随机变量及其分布、多维随机变量及其分布、随机变量的数字特征、大数定律和中心极限定理。数

本书是在作者多年对本二工学类、经济类不同专业概率论与数理统计课程授课经验基础之上，编写的一本以实用性、简洁性和基础性为特点的大学本科公共必修课教材，包含概率论基础部分和数理统计基础部分。其中，概率论基础部分包括：概率论的基本概念、一维随机变量及其分布、多维随机变量及其分布、随机变量的数字特征、大数定律和中心极限定理。数

本书主体内容分为八个章节，分别为绪论、岩石单轴抗压试验求解实例、应力强度因子求解实例、层状复合体SHPB动态冲击实例、简支梁受纯弯曲作用实例、边坡稳定性求解实例、隧道工程实例分析和炸药在岩土体内部爆炸分析。每一章均包括问题描述、操作详解、结果查看三个部分。“问题描述”部分明确了每个实例的工程背景、基本参数和研究目的，使

《实用统计计算》系统而全面地介绍了统计计算和应用的各种原理、方法及在计算机上应用的步骤和R语言编程的例解等，以帮助读者在掌握这些原理方法的同时，能应用这些统计计算方法编写程序，解决实际问题，从而提高其现代统计分析计算应用的实际能力。具体包括统计计算中所用的基础数值计算方法、矩阵计算方法、基础统计计算、随机数的产生及检验

本书为适用于全国的教材。全书共分十二章，第一章函数插值计算；第二章数值积分；第三章代数方程求根；第四章线性代数方程组直接解法；第五章线性代数方程组迭代解法；第六章非对称矩阵特征值及特征向量计算方法；第七章对称矩阵特征值及特征向量计算方法；第八章常微分的数值解法；第九章偏微分方程差分解法；第十章偏微分方程差分解法应用—海

《智能优化算法改进：从入门到MATLAB、Python编程实践》以粒子群算法为切入点，系统介绍多种常用的智能算法改进策略与思路，旨在帮助读者掌握优化算法的改进方法。读者可结合具体问题，参考本书为不同智能优化算法筛选并应用合适的改进策略。同时，本书特别呈现了多种相对复杂的改进粒子群算法实例，供读者深入学习和借鉴。书中所有

三书对多级分层次数据进行统计建模进行分类介绍，内容包括：线性回归、多层次建模简介、两级MLM、更高层MLM、纵向数据分析、非线性回归建模、非线性混合效应建模、广义线性模型、广义线性模型、二分类数据的广义多层次模型、词性含量及词性序位的分类模型、主语表征预报思维指向状态的马尔科夫链模型等。

本书以时间序列数据为研究对象，对时间序列数据的特征表示和预测展开研究。该专著在对现有文献现状的分析与总结的基础上，讲述了如何利用深度学习模型来挖掘时序数据中不同的特征表示，并结合设计相应的特征融合方法，实现金融、交通、能源等时间序列数据的准确预测。本书以时间序列数据为研究对象，对时间序列数据的特征表示和预测展开研究。该