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

本书介绍近些年来关于马尔可夫链的统计推断的一些研究新结果:可逆马尔可夫链和不可逆平稳D-马尔可夫链统计计算理论，使用的方法是我们建立的马尔可夫链反演法。第1章介绍本书需要的一些预备知识。第2章介绍马尔可夫链的击中分布和禁忌速率，主要是击中分布的微分性质、矩性质及对称函数性质有关的约束方程，以及马尔可夫链反演法。第3章和

全书共八章,即随机事件与概率、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、大数定律及中心极限定理、统计量和抽样分布、参数估计、假设检验。每章均配有习题和单元测试,书后附有习题参考答案。

本书基于ANSYSWorkbench2022R1平台，分别对ANSYSWorkbench平台、几何建模、网格划分、Mechanical处理、结构线性静力学分析、结构线性动力学分析、结构非线性分析、热力学分析、机构优化设计、复合材料分析、结构显示动力学分析、疲劳分析、刚体动力学分析、LS-DYNA动力学分析和HyperM

全书以MATLAB2022为基础，结合高等学校学生的教学经验和在计算科学中的应用，讲解数学计算和仿真分析的各种方法和技巧，完整的编写一套让学生与零基础读者可以灵活掌握的教学指南。让学生与零基础*终脱离书本，应用于工程实践中。本书主要内容包括MATLAB概述，MATLAB基础知识，数组，矩阵，二维图形绘制，三维图形绘制，

以数据复杂程度分类，将Meta分析分为几个大的专题，称为篇；将每个大的专题再细分为章。每章先举一个具体数据，接着介绍适用于数据Mate分析的模型，给出R软件实现过程和结果解读。以问题为导向，以数据为纲，以模型和方法为目，理论与实践结合，重在实践。以数据复杂程度分类，将Mate分析分成几个大的专题，称为篇，然后每个大的专

本书旨在通过介绍最适合现代金融运筹学研究的量化工具和模型，让读者能够逐渐熟悉在金融领域解决现实问题和应用的能力或技术，从而填补金融系统理论与应用实践之间的距离，介绍优化理论中涉及的理论及相关算法。

本书主要内容包括：概率论的基本概念、随机变量、多维随机变量、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、方差分析、回归分析，共十章。主要内容包括：样本空间与随机事件、概率与古典概型等。

内容介绍 本书从工程的角度概述了概率图模型（PGMs）。书本涵盖了PGMs每种主要类别的基础知识，包括表示、推理和学习原则，并回顾了每种类型的模型在现实世界中的应用。这些应用来自广泛的学科，突出了贝叶斯分类器、隐马尔可夫模型、贝叶斯网络、动态和时间贝叶斯网络、马尔可夫随机场、影响图和马尔可夫决策过程的许多用途。本书特

本书共分11章，内容包括：绪论、插值法、拟合与逼近、数值积分与数值微分、线性方程组的直接解法、线性方程组的迭代解法、非线性方程求根的数值解法、常微分方程的数值解法、矩阵特征值问题的数值解法、智能计算初步、数值计算问题的MATLAB实现等。