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

随着科学技术的发展，统计学产生了一个非常重要的分支—非参数统计，它真正做到了“让数据自身说话”，所以该分支在实践中有着广泛的应用，近年来有关该领域的研究得到长足的发展。众所周知，非参数估计中最重要的一步就是“窗宽选择”，然而系统地研究这方面问题的专著尚未出现（就笔者本人而言），所以该项目成果利用最前沿的统计理论和方法来

目前，应用较为广泛的EIV模型参数估计算法主要是基于奇异值分解与基于拉格朗日函数的参数估计算法。基于奇异值分解的参数估计算法是基于数值逼近理论的总体最小二乘解，在测绘数据处理中普遍存在观测数据精度不等，基于数值逼近理论的EIV模型参数估计无法获得平差模型具有统计意义的最佳估值。鉴于此，本书重点阐述能够顾及模型随机性质的

本书是在《大学数学应用教程（本科第二版）》基础上，深入总结多年来教学改革和实践的经验，适应教育部应用型本科转型改革和试点的需要并充分利用多媒体等现代教学技术编写而成的。本书适合非“211”大学理工科和经济、贸易与管理类本科专业使用，也适合同层次的成人教育以及工程技术人员使用。全书分为概率论与数理统计和大学数学的概率论与

主要包括概率的基础知识，条件数学期望，马氏链，Poisson过程，更新过程，鞅和布朗运动等内容，本书不是从严格的测度论的角度来写随机过程，而是用初等的便于理解的方式来写，结合和实际生活密切相关的例子引发读者对随机过程学习和研究的兴趣。

本书共分十章，前五章介绍了随机事件与概率、随机变量及其分布、多元随机变量及其分布、随机变量的数字特征以及大数定律与中心极限定理的内容；第六章至第九章介绍了数理统计学的相关内容，主要包括数理统计的基本概念与抽样分布、参数估计、假设检验、方差分析等内容；最后一章介绍了SPSS软件的应用。为便于学习，书后附有习题参考答案以及

本书系统地介绍了在椭球等高分布的基础上建立的广义多元分析理论.主要讨论了椭球等高分布族的性质、有关的中心分布和非中心分布，球对称矩阵分布和椭球等高矩阵分布的性质，椭球等高分布的各种参数估计量，均值向量和协方差矩阵的各种检验和其他检验，广义线性模型理论.

本书着重介绍随机微分方程的强解、弱解及其与扩散和带跳跃的马氏过程间的联系。第一章讨论Brown运动的*积分。第二章介绍随机过程的一般理论的梗概，着重于随机过程的对偶投影理论。第三章和第四章讨论了连续半鞅的随机微分方程的强解、Ito方程的弱解、马氏型Ito方程弱解的存在唯一性条件及其与扩散过程的联系。第五章讨论一维情形，

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

本书内容主要集中在概率论和数理统计方面，包括它是作者近30年在概率论和数理统计方面的主要工作，解决了概率论和数理统计中五个难题，给出了十多个新概念和十多个行之有效的新方法。