本书全面地介绍了各种常见统计应用场景下的样本量确定方法，重点讨论了样本量确定的原理，弥补了已有统计学在这方面的不足。特别地，在统计学领域内首次介绍了分布估计和建模等应用场景中的样本量确定方法，填补了空白。

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本书介绍了概率论与数理统计的基本概念、基本理论、方法与应用。内容包括：概率论的基本概念、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、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。每章最后一节为概率论与数理统计相关内容的MATLAB实现。本书的主要知识点均配套讲解视频，每章配有思维导图、小结、数学家故事、基础练习题。部分章节收录了历年硕士研究生招生考试试题。本书既便于教师教学，又利于学生复习。

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本书主要研究Markov切换随机系统的稳定性分析及控制，来源于作者的研究工作及相关成果。本书主要针对不同类型的随机系统，从指数稳定性与控制理论两方面进行研究，能创新性确定动态系统的指数稳定性以及估计其指数收敛速度。随机系统的稳定性基本上取决于其预期应用。指数稳定性特性保证了无论发生任何的转换，网络快速存储活动模式的能力都不会因自组织而改变。率先就理论价值和实践价值上回应当前国内外研究与应用的热点课题，推动人工智能发展。

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本书系统地阐述了线性平稳和非平稳时间序列分析的基本理论、建模方法和预测理论，并且介绍了几种比较流行的非线性时间序列分析方法和常见的确定性时间序列分析方法.结合作者多年的时间序列分析教学和研究的体会，书中各种模型的理论阐述较为全面而深入，但又没有过多的数学推导.每类模型都配备有例题、习题和实际应用案例，几乎所有实际应用案例使用的都是最新的实际数据，并在附录中解读了建模的软件操作步骤.学习本书，读者可以快速掌握各种时间序列分析方法的核心，并能将它们运用于实践.本书可以作为统计学、数学与应用数学等专业高年级本科生或低年级研究生的学习时间序列分析的教材，也可以作为数据分析从业人员的参考书.

本书系统地阐述了线性平稳和非平稳时间序列分析的基本理论、建模方法和预测理论，并且介绍了几种比较流行的非线性时间序列分析方法和常见的确定性时间序列分析方法.结合作者多年的时间序列分析教学和研究的体会，书中各种模型的理论阐述较为全面而深入，但又没有过多的数学推导.每类模型都配备有例题、习题和实际应用案例，几乎所有实际应用案例使用的都是最新的实际数据，并在附录中解读了建模的软件操作步骤.学习本书，读者可以快速掌握各种时间序列分析方法的核心，并能将它们运用于实践.本书可以作为统计学、数学与应用数学等专业高年级本科生或低年级研究生的学习时间序列分析的教材，也可以作为数据分析从业人员的参考书.

本书基于作者多年教学、辅导和出版经验，历时五年的准备时间，针对新考研大纲下的高中数学学科各主要专题，在深入研究的基础上，进行了尽可能深入而充分地梳理和讲解，力求体现知识脉络的演变以及思维高度的创新。本次出版的内容原创性强，不拘泥于结论和形式，循循善诱，绝大部分例题在考研入门阶段即可读懂，后期还会有习题集配套出版，乃是广大考生课堂学习的有益补充，也是大家提早备考的一剂沁心良药。
本书的读者对象是备战考研的大学生。

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