本书为中法卓越工程师培养工程"系列教材之一。全书共6章，主要内容为迭代估计理论和经典建模，包括状态、系统模型、观测模型、贝叶斯推理、卡尔曼滤波、串序蒙特卡罗方法以及迭代估计理论的应用等，每章都配有算例供读者参阅和练习，方便读者学习和理解相关知识。本书可作为具有一定英语和计算机基础的理工科学生的控制理论课程教学用书，也可

近几十年来，缺失数据的话题得到了相当大的关注。本书由两位公认的专家编写，提供了处理缺失数据问题的实用方法的最新状况。作者将理论和应用融为一体，回顾了该领域的历史方法，并描述了对缺失值进行多元分析的简单方法。他们提供了一个连贯的理论，基于从数据和缺失数据机制的统计模型得出的似然来分析问题，然后将该理论应用于一系列重要的缺

本书共13章，主要内容包括：预备知识，函数、极限与连续，导数与微分，微分中值定理与导数的应用，不定积分，定积分及其应用，微分方程，向量代数与空间解析几何，多元函数微分学及其应用，二重积分及其应用，无穷级数，线性代数和概率论.本书在内容的编排上体现了与高中知识的衔接，在内容的组织和阐述上突出了数学技术与专业技能的融合，注

本书适用于本专科教学使用。在前两版的基础上整理出版第三版。随机现象的普遍性以及现代经济分析方法的定量化趋势，使得概率论与数量统计的应用日渐广泛。本书是山东财经大学在多年教授概率论与数理统计课程的基础上编写而成。也是山东财经大学精品课程《概率论与数理统计》的一项重要的建设成果。为学生学习后续专业课程和从事经济研究奠定必要

近些年，在大数据技术快速发展的背景下，多元统计分析作为处理?多变量数据的重要分析方法，是大数据分析不可或缺的分析工具。为了满足学生理解并掌握多元统计分析基本原理、熟练应用软件进行数据分析的需求，故编写此书。本书旨在系统介绍多元统计分析方法及应用，提高学生运用统计方法解决实际问题的能力。因此，在系统介绍多元分析基本理论和

本书全面系统地介绍了数理统计的原理、方法及其应用。全书共分八章，涵盖了数理统计的主要内容，其中包括：常见的统计分布；充分统计量和信息函数；点估计的基本理论和方法；假设检验的理论、方法及其应用；区间估计及其应用；Bayes统计推断的基本概念和方法。掌握本书内容即可比较顺利地理解其他学科中用到的统计方法。 本书可作为高等学

本书共10章，具体内容包括：绪论、预备数学基础、非线性方程求解、线性方程组的直接解法、线性方程组的迭代解法、插值法、曲线拟合和函数逼近、数值积分与微分、常微分方程的数值解法、矩阵特征值计算介绍.《BR》本书针对理工科研究生的需求和特点,写法上强调各类数值问题的底层逻辑;特别注重用生活中的常识对相关数学思想进行解释说明;

测量是人类认识与探索自然的一种必不可少的重要手段，也是人类打开未来知识宝库的金钥匙。本书从测量、测试与计量等基本概念入手，考虑到参数测量结果的处理及测试系统的分析评价这两个不同的应用需求，并针对静态测量和动态测量以及等精度测量和不等精度测量的特点，在相应章节对相关知识点进行详细介绍，贯穿经典误差理论和现代误差理论的主线

本书是根据高等院校工科各专业的《概率论与数理统计课程基本要求》编写的，入选“十三五”国家重点出版物出版规划项目.本书共十章，主要包括随机事件与概率、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、极限定理、数理统计基本概念、参数估计、假设检验、回归分析及方差分析简介、MATLAB在概率统计中的应用.根据

在计算机出现之前，算法就已经存在了。本书旨在介绍经典算法及其起源，提供解决问题的新思路，让读者知其然并知其所以然。本书从*基础的“什么是算法”开始讨论，首先介绍如何评价算法的性能，然后展开讨论与图、搜索和排序相关的经典算法，解释“算法是怎么运作的”，*后介绍PageRank和深度学习两个大型算法应用。本书用通俗易懂的语