本书呈现了状态空间方法关于时间序列分析的全面处理，分为两个部分。第一部分讨论了基于线性高斯状态空间模型的分析技术，给出了基于状态空间模型的时间序列分析方法论的最新处理方法；第二部分讨论了对状态空间方法范围的扩展，以涵盖非高斯观测序列。全书共分为十四章，分别为引言，局部水平模型，线性高斯状态空间模型，滤波、平滑和预测，滤

半参数回归模型是统计学中重要的模型之一,它在工程技术、计量经济学和生物医学等领域有广泛的应用。关于该模型统计推断理论和方法的研究是国际统计学领域研究的前沿课题和重要课题。在实际生活中常常会遇到各种高维数据,对高维数据的统计分析与建模是统计学研究的难题。半参数部分线性模型是一种降维模型;它既含有参数分量,又含有非参数分量

应用时间序列分析实验指导

本书共9章．第1章至第5章是概率论部分，内容包括随机事件及其概率、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、大数定律与中心极限定理．第6章至第9章是数理统计部分，内容包括样本及抽样分布、参数估计、假设检验、方差分析与回归分析．各章均选配了适量习题，并在书后附有参考答案．书末有3个附录，其中附录一是重要

本书严格按照教育部考试管理中心编撰的最新考研《数学考试大纲》的要求编写而成，同时汲内外同类教材之精华，融人编者多年来考研辅导教学的新成果和新理念。本书分基础与强化两部础部分明确了考研大纲概率论与数理统计部分所有知识点与要求，精心选编具有代表性、典型性、基础性的例题与习题，通过对例题的研读、习题的演练，旨在帮助考生理解基

本书是《概率统计与数学模型》的配套练习册。本书以培养应用型人才目标,针对应用型本科院校学生的特点,结合编者多年的教学经验,按照“因材施教、注重双基、分层出题”的原则进行设计。全书内容涵盖随机事件与概率、随机变量及其分布、多维随机变量及其分布、大数定律、样本及抽样分布、参数估计和假设检验。每一章分为知识点整理、典型题型练

本书分为两部分：概率论部分和数理统计部分.概率论部分主要讲述了概率论的基本概念、随机变量、多维随机变量、随机变量的数字特征、大数定律与中心极限定理，为学生提供必要的理论基础；数理统计部分主要讲述了数理统计的基本概念、参数估计、假设检验、方差分析和回归分析，这部分研究如何运用概率论的基本理论来估计或推断总体的某些性质或数

本书内容是讲解如何进行实验设计与数据处理，共两章，第一章为实验设计，包括单因素实验设计、双因素实验设计、多因素正交实验设计；第二章为实验数据处理，包括误差分析、数据整理、数理统计分析的方差分析法及回归分析法、正交实验结果的方差分析法、均匀实验设计及其应用。

本书介绍了几种典型的线性统计模型及其建模分析方法，不仅详细讲解了各种理论公式的推导过程，还就具体的案例数据结合统计软件展示数据分析的各个步骤．此外，每章还配备一定数量的理论习题与上机实验题．本书可作为普通高等院校应用统计硕士专业学位研究生基础课程教材，也可作为数学专业大四学生和其他学科研究生统计课程的教学参考书，以及业

本书包括概率论与数理统计两部分内容，前四章为概率论部分，主要内容有随机事件与概率、随机变量及其概率分布、随机变量的数字特征、大数定律与中心极限定理；后四章为数理统计部分，主要内容有数理统计的基本概念及抽样分布、参数估计、假设检验、方差分析与回归分析. 本次修订对基础内容进行了优化和整合，增加了综合应用案例、综合性习题、