時(shí)間序列模型廣泛應(yīng)用于計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)、金融學(xué)、生物統(tǒng)計(jì)學(xué)、工業(yè)計(jì)量學(xué)等領(lǐng)域。本書主要研究了復(fù)雜時(shí)間序列的理論性質(zhì)和實(shí)際應(yīng)用，包括對(duì)時(shí)間序列的分布函數(shù)、函數(shù)型時(shí)間序列，以及局部平穩(wěn)時(shí)間序列多步向前預(yù)測(cè)區(qū)間的統(tǒng)計(jì)推斷。本書可作為統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)據(jù)科學(xué)等相關(guān)專業(yè)本科生或研究生的選修課教材，也可作為統(tǒng)計(jì)學(xué)科研人員、企業(yè)管理人員和國(guó)家行政機(jī)關(guān)工作人員學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)方法的參考用書。
本書適用于大學(xué)本科或研究生階段的概率統(tǒng)計(jì)和多元統(tǒng)計(jì)分析課程的教學(xué),也可供統(tǒng)計(jì)專業(yè)本科生做畢業(yè)設(shè)計(jì)參照使用,還可供相關(guān)應(yīng)用領(lǐng)域從業(yè)人員參考。本書的特色：1.本書一改傳統(tǒng)的單一理論方法加案例的編寫模式,采用專門的章節(jié)進(jìn)行案例的介紹,使讀者可以迅速地進(jìn)入應(yīng)用領(lǐng)域。2.本書對(duì)一元概率統(tǒng)計(jì)與多元統(tǒng)計(jì)的內(nèi)容進(jìn)行了詳細(xì)的介紹，并對(duì)一元概率統(tǒng)計(jì)知識(shí)在各實(shí)際領(lǐng)域的應(yīng)用實(shí)踐進(jìn)行了深入分析。除此之外，重點(diǎn)講述如何利用各種多元分析方法進(jìn)行運(yùn)用實(shí)踐，解決各領(lǐng)域的實(shí)際問題，這對(duì)在校學(xué)生學(xué)習(xí)概率統(tǒng)計(jì)知
本書介紹了概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)的基本概念、理論與方法，主要內(nèi)容包括概率論的基本概念、隨機(jī)變量及其分布、多維隨機(jī)變量及其分布、隨機(jī)變量的數(shù)字特征、大數(shù)定律及中心極限定理、祥本及抽樣分布、參數(shù)估計(jì)、參數(shù)假設(shè)檢驗(yàn)等，每章均配有習(xí)題，便于內(nèi)容的理解和掌握。本書突出概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)的基本思想和應(yīng)用背景，表述從具體問題入手，由淺入深，由易到難，由具體到抽象，易于理解。 本書可作為高等院校工科、理科及經(jīng)管類專業(yè)的公共基礎(chǔ)課程教材，也可供其他專業(yè)學(xué)生選讀。
"本書是根據(jù)作者多年的全英文教學(xué)經(jīng)驗(yàn)編寫而成的，是與作者編寫的《概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)(英文)》相配套的學(xué)習(xí)輔導(dǎo)用書。本書主要圍繞概率與隨機(jī)事件、隨機(jī)變量及其分布、多維隨機(jī)變量及其分布、隨機(jī)變量的數(shù)字特征、大數(shù)定律和中心極限定理、參數(shù)估計(jì)、假設(shè)檢驗(yàn)、線性回歸分析設(shè)計(jì)問題，并通過系統(tǒng)、詳盡的解答分析，以及對(duì)題目背后內(nèi)涵和關(guān)系的深入挖掘來幫助讀者進(jìn)一步提高概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)的基本理論水平和實(shí)踐應(yīng)用能力。在編寫過程中，作者吸取了國(guó)內(nèi)外優(yōu)秀教材和輔導(dǎo)用書的優(yōu)點(diǎn)，注重理論與實(shí)踐相結(jié)合。本書系統(tǒng)性強(qiáng)，圖例豐
本書是多元數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)教材，內(nèi)容涵蓋方差分析、總體分布和獨(dú)立性檢驗(yàn)、矩陣的奇異值分解、 多元線性回歸分析、主成分分析、因子分析、聚類分析、多維標(biāo)度分析、判別分析、邏輯回歸分析、典 型相關(guān)分析等多元數(shù)據(jù)分析的核心內(nèi)容。寫作上力求深入淺出、循序漸進(jìn)，既照顧學(xué)生的理解能力與學(xué) 習(xí)興趣，又考慮內(nèi)容的全面性與深度。本書在內(nèi)容取舍、習(xí)題選擇等方面依據(jù)作者的教學(xué)經(jīng)驗(yàn)做了仔細(xì) 考慮，同時(shí)參考國(guó)內(nèi)外的經(jīng)典教材與文獻(xiàn)，力求做到與時(shí)俱進(jìn)，能夠與前置和后續(xù)課程很好地銜接。 書
?介紹 R 和 R Commander ?介紹如何下載和安裝軟件?演示將 R Commander 應(yīng)用于一個(gè)簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)分析問題，從數(shù)據(jù)輸入到報(bào)告撰寫?解釋如何在 R Commander 中輸入和操作數(shù)據(jù)?描述了 R Commander 中許多常用統(tǒng)計(jì)方法的實(shí)現(xiàn)?展示如何對(duì)概率分布進(jìn)行計(jì)算以及如何進(jìn)行簡(jiǎn)單的模擬?演示 R Commander 插件包的使用，它擴(kuò)展了 R Commander 接口的功能
線性回歸模型是一個(gè)非常有效且重要的數(shù)據(jù)分析方法，但它的局限性是要求因變量是定量變量（定距變量、定比變量）而非定性變量（定序變量、定類變量）。但在許多實(shí)際問題中，經(jīng)常出現(xiàn)因變量有兩個(gè)或三個(gè)分類的情況，此時(shí)就需要應(yīng)用logistic回歸分析。本書系統(tǒng)地把logistic回歸與線性回歸模型的OLS的R2、估計(jì)標(biāo)準(zhǔn)誤差、t比率和斜率做比較，全面解釋了logistic回歸模型的估計(jì)、解釋和診斷結(jié)果。傳統(tǒng)回歸診斷和學(xué)生化殘差、杠桿、dbeta都包括在創(chuàng)新的logistic診斷法內(nèi)。最后詳細(xì)說明了多選項(xiàng)
在經(jīng)濟(jì)學(xué)、政治學(xué)、社會(huì)學(xué)、心理學(xué)和教育學(xué)等學(xué)科領(lǐng)域，因子分析法應(yīng)用廣泛。本書作者用明確的數(shù)據(jù)分析例子，詳細(xì)介紹了因子分析的不同方法，以及它們?cè)诤畏N情況下最有用。更深入探討了驗(yàn)證性和探索性因子分析的差別和因子旋轉(zhuǎn)的各種標(biāo)準(zhǔn)。特別值得一提的是對(duì)不同形式的斜交旋轉(zhuǎn)的討論，以及如何解釋從這些分析中得到的各項(xiàng)系數(shù)。此外，作者也回答了在探索性因子分析中抽取出來的尺度得分，并討論了分析它們時(shí)會(huì)遇到的一些問題。
本書以集員估計(jì)理論為基礎(chǔ)，圍繞有界干擾系統(tǒng)信息融合濾波開展研究。首先，提出一種輸入-狀態(tài)穩(wěn)定的定界橢球自適應(yīng)濾波算法，提高濾波的收斂性和跟蹤性能，并針對(duì)不同的精度和實(shí)時(shí)性要求進(jìn)一步提出固定滯后區(qū)間平滑算法和基于次優(yōu)定界橢球的有界干擾系統(tǒng)濾波算法。其次，為解決非線性有界干擾濾波算法存在的線性化誤差大、線性化過程復(fù)雜，以及邊界存在保守性等問題，提出基于中心差分的非線性有界干擾濾波算法。再次，對(duì)有界干擾下的融合濾波方法進(jìn)行研究，提出相應(yīng)的融合算法。最后，考慮實(shí)際應(yīng)用中噪聲的復(fù)雜性，提出具有雙重不確定性
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