在經濟學、政治學、社會學、心理學和教育學等學科領域，因子分析法應用廣泛。本書作者用明確的數(shù)據(jù)分析例子，詳細介紹了因子分析的不同方法，以及它們在何種情況下最有用。更深入探討了驗證性和探索性因子分析的差別和因子旋轉的各種標準。特別值得一提的是對不同形式的斜交旋轉的討論，以及如何解釋從這些分析中得到的各項系數(shù)。此外，作者也回
隨機過程在經濟、統(tǒng)計、金融、工程、管理等領域具有廣泛的應用價值。新時代急需多樣化人才和創(chuàng)新性人才。本教材內容緊跟時代前沿，覆蓋統(tǒng)計、金融科技、金融、保險精算等方面的應用，讓讀者了解隨機過程在眾多交叉領域中的應用前景，激發(fā)創(chuàng)新潛能。例如關于MCMC、機器學習等算法在統(tǒng)計、金融等領域的深入講解。
本書定位于應用型本科人才培養(yǎng)的概率論與數(shù)理統(tǒng)計課程教材,注重交叉學科人才培養(yǎng)的特點,以必需、夠用為度,兼顧學生考研需求.本書精心設計應用性例題,并利用常用的Excel和R軟件實現(xiàn),鍛煉學生的實際動手能力;通過相關數(shù)學歷史文化知識的介紹,拓寬學生的知識面和視野.《BR》本書內容分為初等概率論、基本統(tǒng)計方法、Excel在概
本書是全國高等教育自學考試“概率論與數(shù)理統(tǒng)計（工）”指定教材，本次改版是根據(jù)自考辦在規(guī)劃課程時，重新設置了本課程的名稱，進行的改版。本書內容的修訂，主要根據(jù)《概率論與數(shù)理統(tǒng)計（工）自學考試大綱》，對例題、習題等再進行優(yōu)化，對知識點的講解再突出重點，更好地適用于參加自學考試的學生。同時將建設本教材配套的數(shù)學資源。數(shù)字資源
線性回歸模型是一個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）。但在許多實際問題中，經常出現(xiàn)因變量有兩個或三個分類的情況，此時就需要應用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、估計標準誤差、t比率
本書以集員估計理論為基礎，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濾波算法，提高濾波的收斂性和跟蹤性能，并針對不同的精度和實時性要求進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、線性化過程復雜，以及
近來，被稱為“數(shù)據(jù)科學家”的研究者備受關注，充分運用數(shù)據(jù)進行分析，變得越來越重要。這種活用數(shù)據(jù)的基礎便是“統(tǒng)計與概率”。《BR》統(tǒng)計與概率，不僅對于研究者，對于生活在現(xiàn)代社會的所有人來說都是可以在現(xiàn)實生活中發(fā)揮重要作用的知識。在日常生活中，正確解讀數(shù)據(jù)，從而進行合理的判斷，也是依靠概率和統(tǒng)計的思考方法�！禕R》在本書中
概率論與數(shù)理統(tǒng)計既是現(xiàn)代數(shù)學的重要分支,也是現(xiàn)代統(tǒng)計學的基礎,是各類專業(yè)大學生最重要的數(shù)學必修課之一.本書是為高等學校非數(shù)學專業(yè)編寫的概率論與數(shù)理統(tǒng)計教材，也是“十二五”普通高等教育本科***規(guī)劃教材的新形態(tài)改版升級.全書共9章，內容包括隨機事件、隨機變量、隨機向量、數(shù)字特征、極限定理、樣本與統(tǒng)計量、參數(shù)估計、假設檢驗
數(shù)據(jù)科學和機器學習已經深度融合到我們生活的方方面面，而數(shù)學正是開啟未來大門的鑰匙。不是所有人生來都握有一副好牌，但是掌握數(shù)學編程機器學習的知識絕對是王牌。這一次，學習數(shù)學不再是為了考試、分數(shù)、升學，而是投資時間、自我實現(xiàn)、面向未來。為了讓大家學數(shù)學、用數(shù)學，甚至愛上數(shù)學，在創(chuàng)作時，作者盡量克服傳統(tǒng)數(shù)學教材的各種弊端，讓
本書是國家自然科學基金委員會青年項目（12001517）：基于隨機矩陣理論的高維時間序列檢驗與估計成果。傳統(tǒng)的統(tǒng)計方法常常在高維度數(shù)據(jù)下失效，因此統(tǒng)計學研究者提出了各種適用于高維度數(shù)據(jù)的方法，其中譜分析是一個強有力的工具。在經濟等領域，非平穩(wěn)時間序列型數(shù)據(jù)極為常見，但目前針對非平穩(wěn)時間序列譜分析的統(tǒng)計學研究還非常少見，
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