本书是作者对近几年在区间函数型数据评价方面所取得的研究成果进行的系统整理与归类。全书共九章内容，可以分为四部分：第1部分为区间函数型数据评价理论体系构建，主要讲述区间函数型数据评价的基本步骤、赋权方法、评价结果处理等；第2部分为区间函数型主成分评价方法研究，主要阐述单变量和多变量区间函数型主成分评价方法、一般分布下的区

数值分析作为计算数学的基础研究领域之一，关注一些基础共性问题的计算方法。它通过对问题近似建模，提出解决方案，并将这些方案用计算机程序实现，同时对算法进行理论分析。作为计算数学专业的基础课程，数值分析致力于培养学生设计、分析及提升算法的能力。本书的内容以多项式近似为核心线索，涵盖从多项式插值和逼近到数值微分、积分，再到常

本书是科学出版社“十四五”普通高等教育本科规划教材，系统地介绍贝叶斯统计的概念、方法和实践案例，旨在培养学生的贝叶斯统计思维和统计建模能力，以及将理论知识运用于实践的能力。本书结合丰富的实际案例和计算机实验，帮助学生深入理解贝叶斯统计的原理，并强调贝叶斯统计在不同领域中的应用价值。本书共九章，涵盖贝叶斯统计的基础知识和

本书前四章取材于1987年Stroock在麻省理工学院的演讲。它们构成了对大偏差理论基本思想的介绍，并为具有较强分析和概率论背景的高年级研究生提供了一个学期的课程基础。最后两章介绍了各种不一致的结果(第5章)，并概述了允许测试和比较前几章中使用的技术的分析方法(第6章)。本书适合对大偏差感兴趣的研究生和数学研究人员阅读

本书是以教育部高等学校大学数学课程教学指导委员会制定的“大学数学课程教学基本要求”为指导，结合应用型本科院校数学教学的特点编写而成。全书结构严谨、理论系统、举例丰富、实用性强。全书以通俗易懂的语言，系统地讲解了随机事件及其概率、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、大数定律及中心极限定理、数理统计

本书根据教育部高等学校大学数学课程教学指导委员会制定的“大学数学课程教学基本要求”，并参考教育部考试中心制定的“全国硕士研究生招生考试数学考试大纲”，在2020年第二版的基础上修订而成。全书内容包括随机事件及其概率、随机变量的分布及其数字特征、多维随机向量的分布及其数字特征、大数定律与中心极限定理、数理统计的基本概念、

教材，本书分上、下两篇，各包括5个章节，共计10章。上篇为R语言基础，目的是介绍R语言在传统低元数据中的统计分析和可视化应用。下篇着重介绍R语言在多元统计中的应用。本书以统计学的惯用逻辑顺序，系统而全面地介绍R语言的使用方法。无论是对于R语言初学者还是具有一定编程经验的读者，本书都能提供深入浅出的指引和详细的实例说明，

本书共分为9章，首先介绍了R软件中处理时间序列数据的方法以及如何进行时间序列数据的可视化，然后介绍了ARIMA模型及其相关扩展形式的原理、建模方法和应用，以及GARCH模型、VAR模型、VARX模型等，最后介绍了基于机器学习的时间序列预测方法、混沌时间序列的概念与特性，并提供了2个综合案例分析。

本书主要介绍了数据分析的基础知识和实操过程。全书共7个单元，第1单元为数据分析概述，第2-6单元以MicrosoftExcel2019软件为例，从数据收集、数据分析常用函数、数据加工与处理、数据分析、数据展示等方面切入，结合具体的案例进行数据剖析；第7单元将理论与实践结合，以某新零售企业的销售数据为例，展现了数据分析完

本书内容包括概率论、数理统计和R语言初步知识等。