全书介绍数理统计的基本知识和基本理论，共分五章，内容包括：数理统计的基本概念与抽样分布、参数估计、假设检验、回归分析、方差分析与试验设计。

本书的特色在于其将R语言的实践应用贯穿于概率论与数理统计的各个知识点的教学中，帮助学生摆脱烦琐的数学计算，从而有更多时间深入理解概率论的抽象概念及统计学的基本原理和方法.R软件部分的教学可以穿插于理论教学中，也可以单独安排在上机实验室.值得一提的是，本书并不要求学生具备高级的R语言编程技能，只需掌握基础入门知识即可，具

本教材侧重于讲述随机过程的基本概念与方法，通过介绍高斯过程、布朗运动、点过程、平稳过程、鞅过程、马尔可夫链等几类现代科学技术中常见的经典随机过程，将实际应用与理论方法相结合。编者在系统的数学理论中融入了自身多年来科研工作的应用体会,结合本科生的数学基础力图让学生能够结合具体的应用背景掌握随机过程的基本理论,并因此得到一

三书对多级分层次数据进行统计建模进行分类介绍，内容包括：线性回归、多层次建模简介、两级MLM、更高层MLM、纵向数据分析、非线性回归建模、非线性混合效应建模、广义线性模型、广义线性模型、二分类数据的广义多层次模型、词性含量及词性序位的分类模型、主语表征预报思维指向状态的马尔科夫链模型等。

本书以时间序列数据为研究对象，对时间序列数据的特征表示和预测展开研究。该专著在对现有文献现状的分析与总结的基础上，讲述了如何利用深度学习模型来挖掘时序数据中不同的特征表示，并结合设计相应的特征融合方法，实现金融、交通、能源等时间序列数据的准确预测。本书以时间序列数据为研究对象，对时间序列数据的特征表示和预测展开研究。该

本书包括随机事件、随机变量及其分布和极限定理等内容。主要内容包括：随机事件及其运算；概率的定义与等可能概型；条件概率与独立性；三个重要公式及其应用等。

本书主要介绍了基于线性系统控制器设计理念的非线性系统控制器的设计思想和基于李雅普诺夫稳定性理论的直接非线性系统控制器的设计思想，共9章，覆盖了关于非线性系统和非线性控制发展的主要成果，并且结合作者的工程实践经历，在第9章给出关于飞行器、船舶等非线性系统控制器的设计案例。

本书是作者长期在高等院校从事概率统计教学经验的总结和升华。本书紧密结合目前学生的数学基础现状，遵循学习概率统计的认识规律性，提炼出本门课程对学生的基本要求、中等要求和高级要求，分别形成基础篇、中级篇和高级篇。将概率统计的难点分散，对基本概念和基本理论和方法进行重点讲授，使学生在学习过程中易于理解，此种起点低，循序渐进，

本书主要为考研数学概率论与数理统计相关知识，还附带习题及答案。

置信规则库推理模型是基于数据的决策理论与方法中一个新兴的分支，具有合理的知识表示方式和透明的规则推理过程，在其发展过程中分成了交集置信规则库、并集置信规则库和扩展置信规则库推理模型。依据这三个推理模型所适用数据情形的差异，本书在第一部分回顾置信规则库推理模型的基本理论的基础上，分别于第二～第四部分在小规模低维度、小规模