本书将新工科理念与国际化深度融合，借鉴国内外优秀教材的特点，并结合山东大学数学团队多年的教学经验编写完成。本书共8章，包括随机事件与概率、随机变量及其分布、多维随机变量及其分布、数字特征与极限定理、统计量及其分布、参数估计、假设检验、MATLAB在概率论与数理统计中的应用。每节题型采用分层模式，每章总复习题均选编自历年

本书首先分析了现有混沌时间序列预测的基本理论与方法，然后给出了两种预测方法：基于最小二乘支持向量机动态选择集成混沌时间序列预测方法和基于变异粒子群联合参数优化多尺度核混沌时间序列预测方法，两种方法都很好地提高了混沌时间序列的预测精度。最后详细介绍了双重K-L变换（Karhunen-LoeveTransform）方法，该

本书以介绍时间序列分析与预测技术为主,以大量案例为辅,详细介绍ARIMA模型的机理与应用、季节性调整的原理与操作的方法、离群值的检测与处理、传递函数与动态回归等时间序列分析与预测的关键方法及其应用.本书运用中国宏观经济案例辅助时间序列知识进行讲解,部分章节以案例分析贯穿始终,一方面印证书中的理论知识,另一方面为读者自行

在政治经济、医疗健康、社会伦理等多项调查中,因研究需要往往会涉及某些敏感信息的采集,而敏感问题可能会导致受访者拒绝配合甚至提供虚假答案.非随机化抽样调查技术在鼓励受访者提供真实有效回答并保护其信息不被泄露方面具有较好的表现.《非随机化平行模型类抽样调查技术》旨在介绍非随机化抽样调查技术在敏感数据抽样调查中的应用以及作者

基于统计学习的时空动力系统建模（英文）

本书介绍随机广义方程的稳定性及其应用，主要内容包括参数随机广义方程的样本均值近似解映射的伴同导数的收敛性、带有随机等式和不等式约束的参数随机变分不等式问题的样本均值近似解映射的伴同导数的收敛性、带有随机互补约束的随机规划问题的光滑化样本均值近似问题的稳定性、随机双层规划的稳定性等。

《概率论与数理统计辅导精讲》按照最新考研数学大纲的要求,以历年考研数学真题中的典型题目及分析详解为主线,内容包含典型方法的归类总结、重要和常用技巧的运用、考生易错点的提示、重点题型的考研预测等.相比其他考研数学辅导图书有以下特色：(1)紧扣大纲要求,精选历年考研真题,分模块分阶段地指导考生科学备考;(2)精心设计本书模

《时间序列混合智能辨识、建模与预测》提出了时间序列混合智能辨识、建模与预测的理论和方法。内容分四篇共16章。第一篇阐述了时间序列分析的重要性，从文献计量学的角度对时间序列的最新国际研究进展进行了归纳总结，系统阐述了当前国内外主流时间序列辨识、建模与预测的计算策略和经典算法体系；第二篇介绍了铁路沿线风速混合智能辨识、建模

试验优化设计是以数理统计为基础，对试验进行优化设计与统计分析的科学方法，是科技工作者必备的基本技能。《试验优化设计与统计分析（第二版）》主要介绍了常用的试验优化设计与统计分析及其在生物工程、食品工程、化学工程等技术领域中的应用。《试验优化设计与统计分析（第二版）》共分9章，包括试验资料的统计描述、理论分布与抽样分布、统

概率论与数理统计是一门重要的应用型数学课程。《概率论与数理统计（第二版）》包含三个方面的内容，第一至五章为概率论，第六至十章为数理统计，第十一章为常用统计软件介绍。《概率论与数理统计（第二版）》不仅重视基础知识的完整性与易懂性，有丰富的例题解释定理与理论，而且还重视理论与应用的结合，注意应用性例题的选择，引导学生注重概

《概率论与数理统计》由随机事件及其概率、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、大数定律及中心极限定理、数理统计的基本概念、参数估计、假设检验、数学实验与应用共9章内容组成。前8章都配有相应的习题，方便学生练习并加深理解，培养学生的自学能力。《概率论与数理统计》适合作为应用型本科院校工科类、经济管理

本书是按照国家对非数学类本科生概率论与数理统计课程的基本要求，配套陈仲堂、赵德平主编的教材《概率论与数理统计》（高等教育出版社）编写的导学教程，是学习指导书。全书分为七章。按照教材的讲课次序对每次课的教学内容进行了概括性总结，既有重、难点，也有概念、性质、定理及公式的梳理，并配有同步习题.习题有填空题、选择题、计算题和

本书内容包括事件的概率、离散型随机变量及其分布、连续型随机变量及其分布、随机变量的数字特征、大数定律与中心极限定理、抽样分布、参数估计和假设检验。本书编著者均有英美访学背景，英文语言简单易懂，写作简约，内容难易适中，便于学习。本书可供理工科大学（非数学专业）中外合作办学项目和留学生项目的概率统计课程教学使用，也可供概率

本书全面系统地介绍初等概率论的基本内容，全书分为四章，内容包括概率空间、随机变量、随机向量和极限定理初步。本书注重对基本概念的讲解和基本思想的运用，每章还有大量的注记或补充对基本内容进行拓展或延伸，此外每章都附有习题可供学生练习。本书体系完整，通俗易懂，适合作为高等院校统计学类、数学类和数据科学等理工科专业本科生的概率

马氏过程的收敛速率问题是概率论中的经典论题，本书从马氏过程的基本概念谈起，主要介绍马氏过程的遍历性和收敛速率方面的一些研究进展，重点介绍排队系统及其稳定性，这也是马氏过程的一个很重要的应用。这包括作者本人的一些工作以及国内外同行的成果。

《时间序列分析发展简史》依据大量的原始文献和相关研究文献，尽可能地以概念、思想和方法形成与发展的时间顺序为主线，细致勾勒时间序列分析的起源、历史发展的脉络。同时《时间序列分析发展简史》也为时间序列分析课程的理论教学和学习提供文化背景与学术支撑，为现代教学科研探寻方向。

本书架构上分为概率论、数理统计、统计分析三个部分，章节设计由浅入深逐步递进。在概率论部分，第1章为概率论的基础知识，为概率论的学习做预备，第2、3章为随机变量的分布及其数字特征。在数理统计部分，第4章为数理统计基本概念，第5-6章为统计推断。在统计分析部分，第7章通过案例及SPSS软件介绍了常用的多元统计分析的应用。教

《高斯随机过程的局部时和随机流形》主要介绍几类高斯随机过程在局部时和随机流动形等方面的最新研究进展，较为系统地讲述局部时和随机流动形这些概率论中的重要问题.主要内容包括：①分数布朗运动、多分数布朗运动和次分数布朗运动等几类高斯过程的局部时；②由分数布朗运动驱动的Ornstein-Uhlenbeck过程的碰撞局部时；③两

在系统控制理论的研究中,随着大数据和人工智能时代的到来，很多问题都涉及概率和数理统计，本书主要内容就是介绍系统控制理论中概率和数理统计的实际应用。以生动有趣、实际可用的案例说明概率论与数理统计在彩票、金融、估算、生产管理、体育和日常生活等领域的应用。本书每个应用案例从背景知识、实际案例、解决方案和拓展应用的四个角度来阐

本书介绍均匀试验设计的理论、方法和应用。均匀设计是一类模型未知的部分因子设计、计算机试验中的空间填充设计、超饱和设计或存在模型误差的稳健设计，该方法也可以应用于混料试验。