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数学分析难题集——《Problems in Mathematical Analysis》，作者Piotr Biler和Alfred Wi...

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简介：
《Problems in Mathematical Analysis》是由Piotr Biler与Alfred Witkowski合著的一本深入解析数学分析领域复杂问题的书籍，适合高等数学学习者及研究人员参考使用。 《数学分析问题集》由Piotr Biler和Alfred Witkowski编写，出版商为Dekker。这本书是一本高难度的习题集。

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  • 数学分析难题集——《Problems in Mathematical Analysis》，作者Piotr Biler和Alfred Wi...
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    《George Pólya - 问题与定理分析卷I》是著名数学家乔治·波利亚编著的经典数学著作，涵盖了一系列关于函数、幂级数及多项式的深入研究和解析问题。 数学家的杰作
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    《 Problems and Theorems in Analysis II》是George Pólya与Gábor Szegő合著的经典数学分析著作第二卷，深入探讨了复变函数、整函数等领域的复杂问题和定理。 作者：George Polya / Gabor Szegö 副标题：Series, Integral Calculus, Theory of Functions (Classics in Mathematics) ISBN: 9783540636403 页数: 389 定价: USD 49.95 出版社: Springer 装帧: Paperback 出版年: 2004-03-17
  • Mathematical Analysis Principles (Rudin).pdf
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  • 第二版《定性数据分析》(Categorical Data Analysis)，作者：Alan Agresti
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    《定性数据分析（第二版）》由统计学权威Alan Agresti撰写，全面介绍了定性数据的分析方法和模型，是该领域的经典教材与参考书。 ### 定性数据分析第二版（Categorical Data Analysis Second Edition）——Alan Agresti #### 一、概述 《定性数据分析》（第二版）由佛罗里达大学的Alan Agresti教授撰写，该书主要关注如何分析分类数据，并特别强调了广义线性模型(GLM)及其在多变量响应分析中的扩展应用。本书是统计学领域内的一本权威教材，适合研究生以及高级本科生学习。 #### 二、定性数据的概念与特点 定性数据，又称为分类或名义数据，是指可以被归类但没有数值意义的数据。这类数据通常用类别或标签来表示，例如性别（男女）、颜色（红蓝绿）等。其特点是不具备大小顺序的量化特征，不能进行数学运算。 #### 三、本书内容概览 ##### 引言：分布与定性数据分析 - **1.1 分类响应数据**：介绍了分类的基本概念，包括二元和多元情况。 - **1.2 定性数据的概率分布**：探讨了适用于这类数据的几种概率模型。 - **1.3 统计推断方法**：讨论如何利用样本对总体参数进行估计与假设检验。 - **1.4 二项参数推断**：详细解释了如何分析二元分类试验的结果。 - **1.5 多元分类数据的统计推断**：介绍了解决复杂多元问题的方法。 ##### 描述交叉表 - **2.1 交叉表的概率结构**：阐述了交叉表定义及其概率模型。 - **2.2 比较两个比例**：讨论如何比较不同群体之间的比率差异。 - **2.3 分层数据中的部分关联**：探讨分层数据分析及计算方法。 - **2.4 I×J表的扩展分析**：介绍了更复杂表格的数据处理技巧。 - **2.5 小样本测试独立性**：针对小样本情况下的独立性检验进行了深入讨论。 ##### 交叉表推断 - **3.1 关联参数置信区间构建**：解释了如何为关联参数建立置信区间。 - **3.2 测试二维交叉表中的独立性**：探讨常用的卡方检验及应用实例。 - **3.3 卡方检验后续分析指南**：指导读者进一步解析卡方结果。 - **3.4 有序分类的二维表格处理方法**：讨论了类别有自然顺序时的数据分析技术。 - **3.5 小样本独立性测试**：介绍了小样本情况下独立性的评估方法。 - **3.6 小样本2×2表置信区间构建**：特别关注于如何为特定情况建立置信区间。 - **3.7 多维表格和未列出响应的扩展分析**：介绍处理复杂数据结构的方法。 #### 四、本书的重要性及应用场景 《定性数据分析》（第二版）不仅为统计学专业的学生提供了必要的理论基础，还广泛应用于社会科学、医学研究、市场营销等多个领域。例如，在医学研究中，研究人员可能会使用该书中的方法来分析不同治疗方法对患者的影响；在市场营销领域，则可能用于评估各种广告策略的效果。 #### 五、总结 《定性数据分析》是一本全面且实用的教材，不仅系统地介绍了分类数据的基本理论和应用实践案例。无论对于初学者还是有经验的研究人员来说，这本书都是一个不可或缺的学习资源。通过阅读本书，读者可以掌握如何有效地分析与解释分类数据，并在实际工作中做出更明智的决策。
  • Vladimir A Zorich Mathematical Analysis II 2nd Edition
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    本课程介绍金融衍生品中的数学概念，涵盖期权、期货等工具定价模型及风险管理策略，适合对量化金融感兴趣的学员。 本段落将介绍《An Introduction to the Mathematics of Financial Derivatives》这本书第3版的内容。该书由Ali Hirsa编辑，并有Salih N. Neftci贡献相关内容。Elsevier出版社发行了此版本，书中包含了一些常见的出版免责声明和版权声明。 本书的核心主题是金融衍生品的数学基础，读者可以预期学习到金融衍生品的基本定义、分类以及如何通过数学模型来确定其价格。书中的内容反映了金融市场的发展及数学模型的进步，并且提供了关于金融衍生品市场及其运作的全面介绍，具有相当的专业性和深度。 从标签“math”可以看出这本书包含了大量的数学知识。这可能涉及到随机微积分、偏微分方程、统计学和金融数学的相关领域等现代金融工程教育中不可或缺的内容。 书中提到了几个关键词和短语如“Financial Derivatives—A Brief Introduction”， “Pricing Derivatives: Models and Notation”以及“List of Symbols and Acronyms”。这些提示表明，本书将对金融衍生品进行简要介绍，并详细讲解定价模型及符号。具体而言，“Forward”一词显示前向合约作为教学的一部分被讨论。 以下是一些核心知识点： 1. 金融衍生品的定义：基于一个或多个基础资产（如股票、债券、商品等）的价值派生于这些基础资产的表现。 2. 衍生品类型：包括期货、期权、掉期和前向合约，每种具有特定的风险特征及应用领域。 3. 前向合约介绍：这是一种场外交易的定制化合同，在未来某一日期以事先约定的价格购买或出售基础资产。不同于标准化交易所交易的期货合约，它是非标准化的。 4. 定价模型讲解：金融衍生品价格通常通过各种数学模型确定，如Black-Scholes模型等基于随机过程的定价方法。 5. 数学符号和记号学习：掌握这些对于理解复杂的金融公式至关重要。 6. 风险管理探讨：分析市场风险、信用风险及流动性风险，并使用定价模型来评估与对冲这些风险。 7. 法律监管环境介绍：场外衍生品市场的规则框架直接影响其可用性、成本和特性等。 8. 金融工程实践描述：设计新的金融产品，优化现有产品的过程。 通过学习这些内容，读者能更深入地理解如何利用数学工具分析评估金融衍生品，并提高对金融市场运作的理解。
  • Applied Mathematics for Deterministic Problems in Natural Sciences
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    本书《自然科学研究中的确定性问题应用数学》深入探讨了利用数学方法解决自然科学中各种确定性问题的技术和理论，为读者提供了一个强大的工具箱来理解和分析科学现象。 这本书非常系统地讲解了数学建模的知识。尤其值得称赞的是，在讨论每一个问题时，书中会提供多种解法，并分析这些解法的优劣之处；如果某种算法未能达到预期效果，则会对导致错误结果的原因进行深入剖析。希望本书能够帮助读者更好地学习和掌握相关知识。由于个人能力有限，无法上传超过20MB的大文件，请见谅。