本书是根据教育部高等学校统计学专业教学指导分委员会制定的《统计学专业教学规范(授经济学学位)》中提出的课程设置和教学内容纲要编写出版的系列教材之一。本书介绍数理统计学的统计思想、理论和方法，主要内容包括总体、样本、统计量等概念以及常用分布、点估计理论、假设检验、区间估计、线性模型以及统计决策理论和贝叶斯推断等。本书强调

本书第1章主要介绍变点检验和在线监测的一些经典方法，并介绍本书着重讨论的厚尾时间序列模型和长记忆时间序列模型.第2,3章主要介绍检验和估计厚尾时间序列模型均值变点和持久性变点的一些方法.第4,5章介绍检验长记忆时间序列均值变点、时间趋势项变点、方差变点及长记忆参数变点的一些方法.第6章介绍在线监测厚尾时间序列持久性变点

本书主要介绍了双参数韦布尔分布模型,并从双参数韦布尔分布在可靠性领域的应用角度介绍了相关可靠性统计方法,包括韦布尔分布的确定方法、基于极大似然估计的可靠性统计方法、基于分布曲线拟合的可靠性统计方法、基于Bayes的可靠性统计方法、其他可靠性统计方法及改进韦布尔分布的可靠性统计方法。

本书介绍了数理统计的基本概念、参数估计、假设检验、方差分析、贝叶斯基础和统计计算等内容.在编写过程中特别注重方法的实际应用，每个理论后面都列举了对应的例子.同时，为了更贴近社会的现实需求，在每章最后一节通过例子对该章的主要内容进行了R语言实现，并列出了程序的详细步骤.

本书系统介绍了分析偏微分方程控制系统稳定性的Riesz基方法，侧重于由二阶偏微分系统描述的弹性振动系统的Riesz基性质、谱确定增长条件以及指数稳定性，从一般抽象的理论开始到具体偏微分系统Riesz基的验证都有全面叙述与证明。特别地，本书重点介绍比较法、对偶基方法以及Green函数法的技巧与理论，其中关于本征值与本征函

本书研究分类数据的统计过程控制.近年来，统计过程控制的研究成果十分丰富，但大都集中在取值为具体数值的连续数据.本书关注的分类数据取值为若干个类别或属性水平，信息量较少，但在生活生产中极为常见.本书内容来自作者和合作者近年来的研究成果，从一元或多元、名义或有序、独立或自相关、相关性或因果关系等角度，系统地介绍了分类数据统

本书通过经典的案例分析，翔实介绍在科学研究和数学建模竞赛中常用的优化控制方法，包括数学规划方法、网络优化、计算机仿真方法、智能优化算法、微分方程与模糊数学等。全书共5个部分25章，各自独立且相互补充，每一个案例均有详细的计算代码，便于读者自学与应用。

本书系统介绍了基于ABAQUS的有限元用户子程序开发和应用，可为有需要的科研人员和工程技术人员提供快速掌握较复杂有限元程序开发和仿真分析的实用工具和资料。全书分为两部分，分别是基于ABAQUS的用户子程序基础、有限元子程序开发进阶。第一部分（第1~8章）介绍了有限元子程序开发的基本过程、Fortran的基本语法和常用到

Thesubjectofthisbookisgeometricintegratorsfordifferentialequationswithhighlyoscillatorysolutions,includingoscillation-preservingintegrators,continuous-stageERKN

《张宇概率论与数理统计9讲》主要介绍考研数学中概率论与数理统计的全部知识，并将其分为9讲。有三大特色如下： 第一个特色，是每一讲开篇列出的知识结构.这不同于一般的章节目录，而是科学、系统、全面地给出本讲知识的内在逻辑体系和考研数学试题命制思路，是我们多年教学和命题经验的结晶.鉴于有不少读者对线性代数、概率论与数理统计