全书共分10章。第1章对回归分析的研究内容和建模过程给出综述性介绍;第2章和第3章详细介绍了一元和多元线性回归的参数估计、显著性检验及其应用;第4章对违背回归模型基本假设的异方差、自相关和异常值等问题给出了诊断和处理方法,在这一章增加了BOX-COX变换;第5章介绍了回归变量选择与逐步回归方法;第6章就多重共线性的产生
本书注重阐明概率论的基本概念、基本理论以及数理统计常用方法的背景和思想。全书主要包括大数定律和中心极限定理、数理统计的基本概念、参数估计、假设检验、回归分析、方差分析等内容,并通过配套的例题和习题,加强读者对基本理论和公式的理解和应用。
本书介绍有限元法的基本原理、ANSYS软件的功能及操作、应用实例,坚持理论与实践的结合,强调实用性和可操作性。全书分为三部分,第一部分由第1~4章组成,介绍有限元法的基本原理和分析过程;第二部分由第5~9章组成,介绍ANSYS软件的功能及操作;第三部分由第10~13章组成,介绍有限元分析的工程应用实例。本书内容包括:有
本书共10章。内容包括:随机事件与概率、条件概率与独立性、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、大数定律和中心极限定理、数理统计的基本概念、参数估计、假设检验、方差分析与回归分析。
本书主要内容包括:随机事件的概率,一维和二维随机变量及其分布,随机变量函数的分布,随机变量的数字特征,大数定律与中心极限定理,统计量及其分布,参数估计,假设检验及随机过程的基本知识。
在21世纪,统计方法在范围和影响方面都有惊人的扩展。大数据、数据科学和机器学习已经成为新闻中常见的术语,因为统计方法被用于处理现代科学和商业的庞大数据集。我们是怎么走到这一步的?我们又将走到哪里? 本书将带你踏上数据分析变革的振奋之旅。从经典推断理论(贝叶斯理论、频率理论和Fisher理论)开始,各章节分别介绍一系列
本书是与清华大学出版社2017年出版的《概率论与数理统计(第2版)》(张艳、程士珍主编)教材相配套的学习辅导书.内容包括该书各章的知识点、典型例题、习题与综合练习题全解,另外,还配有大量的训练题及参考答案,以供考研学生提升解题技巧.本书注重体现概率统计的思想方法与基本内容,强调对学生解题方法与能力的培养,力求做到深入浅
根据课程特点和需要,内容主要包括当前主流统计软件R简介、课程相关基础知识介绍、基本的统计抽样方法、方差减少技术分析和EM、MCMC算法算例介绍
有限元法是求解工程科学中数学物理问题的一种通用数值方法。《有限元分析技术》介绍有限元法的基本原理、建模方法及工程应用。本书强调有限元分析的工程概念、数学力学基础、建模方法以及实际应用,侧重理论与工程实践的结合。
我们所处的时代是一个大数据时代,数据无处不在,统计学是研究数据的科学,在数据分析中扮演了非常重要的角色。多元统计分析是统计学中应用最广的一个分支,在自然科学、社会科学、经济科学和管理科学等领域应用广泛。作为国内多元统计分析的经典版本,第5版继续保持了案例应用与统计思想相渗透、结合软件详细介绍多元统计分析理论与方法的特色
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