本书由作者根据多年的教学经验撰写而成，对选入的数据分析理论和方法进行了仔细的推敲，不仅着重于数据分析的基本理论与方法的介绍，更密切结合SPSS统计分析软件，系统、详细地介绍本书所用方法的具体操作过程及结果。全书共8章，内容包括数据的整理与统计分析、参数估计与假设检验、相关分析与回归分析、趋势外推预测分析、时间序列分析、

本书是《卡尔曼滤波与组合导航原理》的第4版，改写和增写了部分内容。书中着重阐述了卡尔曼滤波基本理论，以及近10年发展起来的有关卡尔曼滤波的新理论和新方法，以及容错组合导航设计理论和方法，另外，也有作者的部分科研成果。内容安排上力求循序渐进，由浅入深，确保知识连贯性。为便于读者理解概念内涵，公式和定理一般都附有详细推导和

本书介绍了统计决策方法的概念、原理和相关模型，并通过多种统计决策方法在经济、金融和管理等领域的综合应用案例，帮助读者提高量化分析能力和解决实际问题的能力。共分10章，主要包括统计决策理论概述、确定型决策、风险型决策、贝叶斯决策法、不确定型决策、灰色理论决策、博弈论决策法、多目标决策和大数据时代的决策等内容。

概率论与数理统计是高等学校理工科及管理、经济类等绝大多数专业的必修课程，也是上述专业硕士研究生入学统一考试的必考科目，在考研数学中的占比很高。 本教材的编写本着“少而精，广而易懂”的原则，主要有以下几个特点： 1.实用性强。在尊重教学大纲的基础上，以应用为目标，简明清晰地阐释相关知识的来龙去脉，适当弱化繁难的理论证明。

本书主要内容包含随机事件及其概率、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、数理统计的基本概念、参数估计、假设检验等。本书注重概率统计的工程应用背景知识，通过介绍知识点的背景、起源和相关科学家等内容，来激发学生的学习兴趣。本书内容上一方面精简压缩一些传统知识点、淡化计算技巧，另一方面通过引入人工智能、

概率论与数理统计

本书基于的经济和管理类本科数学基础课程教学基本要求修订而成。在教材内容的处理上，本书力求将概念、理论与方法的表述简单化、直观化，使内容通俗易懂，易于读者接受；注重知识的来龙去脉与概念的产生背景，有意识地融入数学史和数学文化的有关内容；例题与习题的难度循序渐进，力求突出财经特色。 本书内容包括概率论与数理统计两部分。概率

本书由概率论、数理统计与R软件介绍三部分组成，—五章为概率论部分，主要叙述各种概率分布及其性质，包括随机事件及其概率、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；第六—九章为数理统计部分，主要叙述各种参数估计和假设检验，包括数理统计的基本概念、参数估计、假设检验、回归分析和方差分

把统计学的一个分支--贝叶斯统计作为“全球九大开拓性新兴科技领域”之一，这充分说明了统计学(特别是贝叶斯统计)对于未来科技发展的重要作用。这也应该引起我国有关部门、相关人士的高度重视。本书对E-Bayes估计及其应用及其相关问题进行了一些研究。具体内容包括经典统计与贝叶斯统计的比较、先验分布和后验分布、参数估计和假设检

《多元统计分析》介绍了多元统计分析的方法和理论，以及R语言计算，涵盖了经典多元统计分析的全部内容，包括：矩阵运算知识、数据可视化与R语言、多元正态分布、多元正态总体的抽样分布、多元正态分布的参数估计、置信域和假设检验、线性回归模型、多元多重回归分析、主成分分析、因子分析、判别分析、聚类分析和典型相关分析等内容，以及R语