本书是“All of Nonparametric Statistics”的中译本，源于作者为研究生开设的课程讲义，包括了几乎所有的现代非参数统计的内容。这种包罗万象的书不但国内没有，在国外也很难找到本书。主要包括10章内容，主要讲述非参数delta方法和自助法之类的经验CDF，覆盖基本的光滑方法和正态均值、利用正交函数的非参数推断、小波和其他的适应方法等。
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　　随着控制系统是其扰动可用随机过程明确表示的受控动力学系统，它是传统的系统理论和随机过程理论有机结合的产物。描述随机系统的数学模型主要是随机差分方程和随机微分方程，分析方法包括统计特征分析、随机分析和*优化方法等。研究的主要内容包括系统模型的建立、动态特性分析、模型及参数辨识、状态估计和随机*优控制等。刘伟、董国华编* 的《随机控制与滤波技术(国防科技大学十二五研究生重点教材)》是我校控制类研究生课程的教材，也可作为高等院校自动化及其相关专业师生的参考书。

本书系统地讲述了时间序列分析的基本理论、建模步骤、预测方法以及现代谱估计的特点和相关知识。全书共分6章：第1章绪论，包括时间序列分析的重要性、时间序列分析的发展及应用等内容；第2章介绍了时间序列模型建立前的动态数据预处理；第3章介绍了常用的时间序列模型，包括

　　《概率统计导引》是一本概率统计的入门教程和指南性参考书，内容共分十一章，包括古典概型、单维随机变量、多维随机变量、随机变量的数字特征、大数定律和中心极限定理、样本和抽样分布、参数估计、参数假设检验、非参数假设检验、方差分析、回归分析等，涵盖了初等概率统计学的主要内容。谋篇布局合理，叙述深入浅出，理论脉络分明，结合考研大纲设计了海量题目，并在书末附有习题答案与提示，方便读者印证对照。不少例题直接采纳历年研究生入学考试概率统计部分的题目，精严巧妙，对于激发和促进学生独立思索的能力大有裨益。
　　《概率统计导引》可作为大学理工、经济、管理、人文等各学科各专业同学和广大自学者同步学习的参考书，也是准备考研的同学们的好向导和好帮手。

概率与数理统计是研究和揭示不确定的*现象的统计规律的一门数学学科。本书介绍概率与数理统计基本知识，是一本入门教材。 全书包括两个部分，概率论与数理统计部分。章到第五章为概率论部分，研究对象为偶然事件的数量关系，其中包括*事件与概率、*变量的分布及数字特征、大数定律与中心极限定理等内容。主要以医院及多元微积分作为其主要的分析理论和计算方法。接下来的第六章到第十章是数理统计部分，是以概率论为基础，通过对*影响的数据，并对所考虑的问题作出推断或预测，直至未采取决策和行动提供依据和建议的一门学科。其中包括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等内容。

　　本书为“十三五”普通高等教育规划教材。
　　本书在前二版的基础上，吸收了许多同行和广大读者的意见，做了部分内容的调整和修改。除原有的线性规划及单纯形法、线性规划的对偶问题、运输问题、多目标线性规划、整数规划、非线性规划、动态规划、存储论、图与网络、网络计划技术、决策分析、对策论、排队论、层次分析法等运筹学的基本内容以外，增加模拟与预测等内容，其他章节删除了一些实际工作中不常用的内容，也适当增加了新内容。
　

本书是一部经典的随机过程著作，叙述深入浅出、涉及面广。主要内容有随机变量、条件期望、马尔可夫链、指数分布、泊松过程、平稳过程、更新理论及排队论等，也包括了随机过程在物理、生物、运筹、网络、遗传、经济、保险、金融及可靠性中的应用。特别是有关随机模拟的内容，给随机系统运行的模拟计算提供了有力的工具。zui新版还增加了不带左跳的随机徘徊和生灭排队模型等内容。本书约有700 道习题，其中带星号的习题还提供了解答。本书可作为计算机科学、保险学、社会科学、生命科学、管理科学与工程等专业随机过程基础课教材。

　　本书是作者结合自己多年Abaqus 使用经验，在汲取国内外大量资料的基础上编写的一本Python 二次开发知识点笔记。内容涉及开发环境的搭建、Python 基础语法知识、Abaqus Python API 讲解，并以实例展示的方式详细阐明了二次开发的流程和方法。本书可以帮助正在使用Abaqus 进行仿真分析工作的工程师或者科研人员学习Abaqus Python 二次开发方法，同时对熟悉Abaqus 二次开发流程的读者也有一定的借鉴价值。

本书是世界公认的《回归分析》标准教材（aleadingtextbookonregression）。不仅从理论上介绍了当今统计学中用到的传统回归方法，还补充介绍了尖端科学研究中不太常见的回归方法。难能可贵的是，作者有丰富的教学经验和实际应用经验，使得本书理论和应用并重，还给出实际应用中应该注意的问题。新版除利用Minitab,SAS,S-PLUS软件外,还融入了最新流行的JMP软件和R软件，来阐释相关技术方法。配套资源很丰富，数据、教学PPT等可免费下载。

本书既清晰、简洁地介绍了标准数值分析教材所涵盖的内容，也介绍了非传统的内容，比如数学建模、蒙特卡罗方法、马尔可夫链和分形。书中选取的例子颇具趣味性和启发性，涉及现代应用领域（如信息检索和动画）以及来自物理和工程的传统主题。习题用MATLAB求解，使计算结果更容易理解。各章都简短介绍了数值方法的历史。而且还有网上资料。

线性回归模型是一个非常有效且重要的数据分析方法。本书全面解释了logistic回归模型的估计、解释和诊断结果，详细说明了多选项和不排序多分类因变量的问题，并更新了现今应用的计算机软件，深入评论了不同的拟合优度。作者还提出了令人信服的论据去说明R2L的优势，并增加了分组数据、预测效率和风险比等新内容。