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本书共分9章，每章分为章节要点、难点解析、习题详解、活学活用四部分，内容包括随机事件的概率、随机变量的分布与数字特征等基础理论知识及常用的试验统计分析方法等...
编写说明第0章 引论 0.1 概率论与数理统计发展简史 0.2 数理统计学的基本内容与应用第1章 随机事件及其概率 1.1 随机事件 1.2 随机事件的概率 1.3 条件概率与事件的独立性 1.4 全概率公式与逆概率公式 习题一第2章 随机变量及其分布 2.1 随机变量及其分布函数 2.2 离散型随机变量及其分布律 2.3 几种常见的离散型分布 2.4 连续型随机变量及其密度函数 2.5 正态分布 2.6 随机变量的函数及其分布 习
第一章 随机事件与概率 第一节 随机事件 一、随机现象与随机试验 二、样本空间与随机事件 三、事件间的关系及运算 习题1-1 第二节 频率与概率 习题1-2 第三节 等可能概型 一、古典概型 二、几何概率 习题1-3 第四节 条件概率与全概率公式 一、条件概率与乘法定理 二、全概率公式与贝叶斯公式 习题1-4 第五节 事件的独立性 习题1-5 第六节 n重贝努利试验 习题1-6 总习题一第二章 随机
本书是一本关于统计决策理论和贝叶斯分析供大家参考...
本书系统地介绍了概率统计的基本内容。全书共分十章。内容包括： 随机事件与概率，随机变量及其概率分布，多维随机变量及其概率分布，随机变量的数字特征，大数定律及中心极限定理，数理统计的基本概念，参数估计，假设检验，方差分析，回归分析等。本书适合于自学青年阅读，并可供高等院校数学专业、计算机专业学生学习参考。...
本书按全国高校数学课程教学基本要求编写。内容包括概率论基本概念、*变量、数字特征、极限理论、参数估计、假设检验、回归分析与方差分析。书中融入编者多年的教学经验，同时贯彻新形势下教材改革的精神。概念清晰、叙述深入浅出，密切联系实际，例题习题丰富，按难度分组且备有答案。本书适合作为工程、管理、经济、理科（非数学）等专业的大学生教材，也可供工程技术人员参考...
《面向21世纪高职高专教材?应用统计方法(第1版)》分为两大部分：基础知识和Excel在统计中的应用，旨在正确阐述统计学有关理论的前提下，突出统计方法和现代技术的应用。其中，基础知识部分着重阐述统计学的有关理论和方法，其理论部分以合理够用为度，突出理论与实践相结合，强调如何用理论分析实践问题；Excel在统计中的应用部分，着重介绍如何使用现代技术来减轻计算负担，给出的范例针对性强，并有详细的操作步骤，有助于读者快速掌握和融会贯通...
本书是作者根据教育部关于高等学校工科类和经济管理类本科数学基础课程教学基本要求。在多年从事工科类和经济管理类等专业概率沦与数理统计教学基础上编写而成的。 全书共分5章，内容包括：随机事件与概率、一维随机变量及其分布、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、统计量及其分布、参数估计、假设检验等。书末附有习题答案。 本书内容丰富，编写层次清晰，阐述深入浅出，语言简明扼要。 本书可作为高等学校，特
简介 本书根据高等院校农林类本科专业概率论与数理统计课程的教学大纲及考研大纲编写而成。内容包括概率论的基本概念、一维和多维随机变量及其分布、随机变量的数字特征、数理统计的基础知识、参数估计、假设检验、方差分析和回归分析等。在教学例题和习题的选择上注重与实际应用背景相结合，强调应用能力的培养；在学习难度上注重循序渐进性，通过深入浅出的讲解，使读者易于理解和掌握数学思想和方法。为了提高读者对概率论与数理统计知识的应
全书由三大部分组成:第一部分是概率论的基础知识，包括概率的公理、概率分布、概率密度、随机变量函数的分布和大数定律与中心极限定理。第二部分是数理统计初步，包括样本分布、参数估计、假设检验、回归分析和方差分析。第三部分是应用MATLAB实现概率统计实验设计。 本书强调应用概率方法的培养，注重对随机问题的本质的讨论，例题习题贴近生活实际。 本书可供普通高等学校工科和经管类专业使用，也可供相关领域的科研人员和工程技术人员参考.
全书共分为10章，第1章介绍了试验设计与数据处理的一些基本概念；第2章介绍了单因素优选法，即试验中只考察一个因素时，如何合理地安排试验，减少试验次数，迅速找到最佳点；第3章介绍了试验数据的方差分析法，将试验的多次测量结果间存在的差异分解为试验误差和条件误差，确定出因素水平变化对试验指标的影响程度，及不同因素对试验指标影响的大小；第4章介绍了如何利用正交表进行正交试验设计及正交试验设计的优点，即从全面试验中挑选少部分代表性强的试验，这少
本书是与《概率论与数理统计及其应用》（第二版）配套的辅助教材，也可与其他概率统计教材配套使用，全书内容包括随机事件与概率、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、抽样分布理论、参数估计、假设检验、方差分析与回归分析、附录，各章分为内容提要、题型归类与解题方法、习题及提示三大部分，附录给出了2006。2008年全国研究生入学统一考试数学试卷中概率论与数理统计部分的试题及其解答。 本书适合“概率论与数理统计”课
本书由概率论与数理统计两部分组成。概率论部分（第1～5章）包括随机变量及其分布、随机变量的数字特征、大数定理和中心极限定理等研究随机性问题的理论基础。数理统计部分（第6～10章）包括参数估计、假设检验、回归分析和方差分析等基本统计分析方法。 本书增加了概率统计的发展历史简介、概率统计应用方面的例题及应用案例，以激发学生的学习兴趣；引进计算机数据处理与统计分析技术，便于学生对理论的理解和应用方法的掌握；增加实验内容，图文并茂地给出
本书分为概率论和数理统计两部分，共8章。前5章讲述概率论的基本内容；第6～8章讲述数理统计的基本内容，同时各章末节讲述了部分与概率统计相关的一些数学建模。各章后附有习题，有助于读者对基本内容进一步理解和深化。 本书可作为高等工科院校各专业概率论与数理统计课程的通用教材，也可作为各类成人教育同类专业的教科书，还可作为工程技术人员的参考书...
in memory of dr. george zaslavsky, long-range interactions, stochasticity and fractional dynamics covers'the recent developments of long-range interaction, fractional dynamics, brain dynamics and stochastic theory of tu
本书在编写过程中始终贯彻“以理论为基础，以应用为目标”的原则，深入浅出地介绍了概率论、随机过程与数理统计的基本理论、方法及应用，注意随机现象的思想与原理的叙述，特别强调概率论、随机过程与数理统计方法的应用，从实际问题人手，在不失理论严谨的前提下，淡化理论本身的数学推导，体现其应用性。全书内容由概率论、随机过程和数理统计三部分组成，共分8章。其中第一章为事件与概率，第二章为随机变量及其分布，第三章为随机变量的数字特征，第四章为随机过程，
本书主要内容包括：概论论的基本概念、一元和多元随机变量及其分布、随机变量的数字特征和极限定理；数理统计基础知识、参数估计、假设检验、方差分析和回归分析等...
《概率论与数理统计学习指导》是中国科学院“十一五”规划教材——经济管理类数学基础系列《概率论与数理统计》(科学出版社出版)配套使用的学习辅导与解题指南．每章包括基本要求、内容提要、典型例题、教材习题选解、自测题及参考答案六个部分，各章内容与教材同步．内容提要与典型例题部分是本书的重心所在，它是学生自学和教师上习题课的极好材料．通过对内容和方法进行归纳总结，把基本理论、基本方法、解题技巧、数学应用等方面的教学要求融于典型例题之中，
本书介绍了概率论与数理统计的基本方法，涵盖了概率论和数理统计学科的基本内容。本书共分10章。第一部分概率论,主要讲述概率基础,包括:随机事件和概率、随机变量及其分布、大数定律及中心极限定理等内容。第二部分数理统计,阐述数理统计的基本概念、参数估计、假设检验、非参数统计推断和回归分析等内容...
统计回归分析的本体是回归方程理论，前者乃后者在统计层面上的推绎．回归方程是对一个变量于一组变量某类函数集合中的最佳逼近元的刻画与规定． 本书内容分两大部分．一部分是1-4章及附录a-c，另一部分是5-12章．其中，5—12章是主体，研讨了八大类回归方程，从统计观点而言，即八大类统计回归模型，分别为线性回归方程、gauss—markov线性回归方程、非参数回归方程与半参数回归方程、随机向量密度函数、函数系数回归方程、随机过程回归方
本书共九章，即随机事件与概率、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、方差分析等...
本书共分为十二章，主要包括随机事件；事件的概率；条件概率与事件的独立性；随机变量及其分布；二维随机变量及其分布；随机变量的函数分析等...
本书主要内容包括概率论、数理统计共8章：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、大数定律和中心极限定理、数理统计的基础知识、参数估计、假设检验，本书内容由浅入深，通俗易懂，重点突出。 本书可作为应用型本科院校各有关专业概率论与数理统计课程的教材或教学参考书...
书中各章均包含：重要概念与定理的析疑与总结，例题选讲，练习题及解答三部分内容。在“重要概念与定理的析疑与总结”中，强调“难点析疑”与“规律总结”，并不涉及全部 学习的或应掌握的内容，而是针对不易理解的概念和不易掌握的方法，即学生学习中的难点与疑点，进行分析、讲解，引导学生正确辨别、理解，使之对重要概念、方法以及疑难问题 ，理解得更深更透，对规律性的内容，加以总结，使读者掌握的知识更有条理性、更加巩固。 ...
本书是根据高等学校公共专业基础课“概率论与数理统计”的教学基本要求而编写的。力求使学生的有限的教学课时内掌握概率论与数理统计的基本原理和统计方法，并具备运用统计推断方法解决实际问题的能力。本书共分为10章内容包括随机事件与概率、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、极限定理、统计量及其分布、参数估计、假设检验、回归分析和方差分析。本书给出近200个例子，其中很多例子贴近社会、经济、生活和生产管理，具有时代气息...
《概率论与数理统计》是依据教育部对本课程的基本要求，以“应用为目的，理论是根基”为指导思想编写的.主要内容包括概率论和数理统计，每章节后附有习题，书末附有参考答案.《概率论与数理统计》由具有丰富教学经验的骨干教师编写，深入浅出，通俗易懂，便于自学. *书共八章，*一章至第四章为概率论部分，包括概论率的基本概念、随机变量及其分布、多维随机变量及其分布、大数定律与中心*限定理；第五章至第八章为数理统计部分，包括样本及抽样分布、参数估
由美国当代著名统计学家L·沃塞曼所著的《统计学元全教程》是一本几乎包含了统计学领域全部知识的优秀教材。《统计学完全教程》除了介绍传统数理统计学的全部内容以外，还包含了Bootstrap方法（自助法）、独立性推断、因果推断、图模型、非参数回归、正交函数光滑法、分类、统计学理论及数据挖掘等统计学领域的新方法和技术。《统计学完全教程》不但注重概率论与数理统计基本理论的阐述，同时还强调数据分析能力的培养。《统计学完全教程》中含有大量的实例
本书是国际知名统计学家sheldon m. ross所著的关于基础概率理论和随机过程的经典教材，被加州大学伯克利分校、哥伦比亚大学、普度大学、密歇根大学、俄勒冈州立大学、华盛顿大学等众多国外知名大学所采用。与其他随机过程教材相比，本书非常强调实践性，内含极其丰富的例子和习题，涵盖了众多学科的各种应用。作者富于启发而又不失严密性的叙述方式，有助于使读者建立概率思维方式，培养对概率理论、随机过程的直观感觉。对那些需要将概率理论应用于精算学
随机事件与概率、随机变量及其分布、二维随机变量及其分布、随机变量的数字特征、大数定理与中心极限定理、数理统计的基础知识、参数估计、假设检验、方差分析与回归分析。本书可作为高等院校经管类，理工类非数学专业学生使用，也可作为相关专业学生参考书...
《概率论与数理统计》根据教育部颁发的高等学校财经类专业《概率率与数理统计教学大纲》编写。内容由两部分组章至第五章）为概率论章随机事件及其概率介绍了随机事件、随机事件的概率、 条件概率、独立性等内容。第二章随机变量及其分布介绍了随机变量、分布函数、概率密度函数、 以及一些常见的分布。第三章多维随机变量及其分布主要介绍了二维随机变量、边缘分布、条件分布、 随机变量的独立性等内容。第四章随机变量的数字特征主要介绍了数学期望、方差、协方差和相
本书以概率论处理的对象——*变量为主线，系统阐述概率论和数理统计的基本原理和方法，结合生物学科领域中的实际问题，实际如何应用概率论与数理统计的原理和方法进行数据的收集、整理、分析和推断。 ...
《线性模型参数的估计理论》是中国科学技术经典文库之一，全书共分4个章节，主要对线性模型参数的估计理论知识作了介绍，具体内容包括矩阵与线性模型、LS估计弱相合的条件、LS估计的强相合性、非一致性收敛速度、矩阵损失下回归系数线性估计的可容许性等。该书可供各大专院校作为教材使用，也可供从事相关工作的人员作为参考用书使用。...
本书内容涵盖概率论预备知识、统计基础、参数估计、假设检验、区间估计及回归分析；为适用应用统计专业硕士培养的新形式，本书强调方法的应用，淡化理论的证明；为开阔读者视野，附录介绍了R语言的使用、非参数密度估计及非参数回归等内容；书中很多例题都附有R软件实现，各章均配有一定数量的习题。...
《现代数学基础丛书·典藏版38：随机点过程及其应用》共分11章，前9章较全面和详细地介绍一些常用的点过程模型及其应用。通过这些内容的学习使读者对点过程的模型、物理背景、方法、理论和可能的应用有一个基本的了解。后两章则是在这基础上进一步介绍现代点过程理论的若干主要方面和新的研究方向，使读者能很快进入点过程理论研究的前沿。 《现代数学基础丛书·典藏版38：随机点过程及其应用》可供科研工作者、大学数学系的高年级学生和研究生阅读...
《非参数回归：平滑散点图》作者约翰·福克斯用简洁、清晰的文字扼要地介绍了非参数简单回归这一在统计数据分析和演示中随处可见的要素，它既能被用来初步查看回归数据，又能考察回归分析诊断图。作者在第1章简单介绍了非参数回归的定义，让读者对《非参数回归：平滑散点图》主题有了较为清晰的认识。第2章描述了基于装箱法和局部平均化来解决回归中所遇到的问题的方法。第3章将局部均值的想法延伸至局部加权均值。第4章将局部平均化推广为局部线性和多项式回归，
本书是高等院校公工科各专业数学公共课“概率统计”的学习辅导书与靠前多套现行教材《概率统计》配套，可同步使用。全书共分为八个专题，内容包括：随机事件与概率、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、大数定律与中心极限定理、抽样分布、参数估计、假设检验等。每个专题分为如下六个模块：内容提要、基本要求、释疑解难、方法指导、同步训练、学习札记。本书属于《高等学校数学讲练教程系列》，该系列已出版1册。主参编高校数学教材5套，3
周江华、苗育红著的《离散事件动态系统性能评估与仿真》从随机变量的生成、样本路径的抽样和估计器的构造三个层面着手探讨了离散事件动态系统（DEDS）性能评估与灵敏度估计中的高效率仿真问题。在第一个层面，对随机数发生器的构造、随机变量的计算机生成技术进行了系统的归纳和整理，重点讨论了取中分布和剩余分布等非传统随机变量的高效率抽样问题。在后两个层面，建立了离散事件动态系统广义半Markov过程（GSMP）的一般描述，并在GSMP，描述的框架内
这本经典教材以其在理论和方法之间取得的独特的平衡，通过兴趣激发和相关应用的方式，“生动”“缜密”地介绍了基础概率理论和统计推断。书中还吸收了大量最新的统计知识和新问题，并在每章末增加一个小节，以增强书中内容与时下工程与科研问题的适用性和相关性。在内容方面，不仅有许多最新的工程问题，也有很多生物学、物理学以及计算机科学方面的最新问题；不仅强调对关键思想的掌握，同时警示实践中可能发生的风险和危害。 枯燥的概率与统计理论令那些感兴趣的读者望
本书分三个板块10章组成，第一板块主要是建立因果空间，论证随机局部是概率论研究的基本单元，其数学模型是因果推断的随机试验，在随机试验上赋概，产生概率密度和条件概率捆；第二个板块主要论证随机变量是划定随机局部的天然工具，是概率空间的一类特殊符号，建立了随机变量和随机向量的基本理论；第三板块主要介绍特征函数，它是研究随机变量和随即向量的另一个重要工具，随后建立了随机变量和大数定理及其中心极限定理...
《现代非参数统计》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。《现代非参数统计》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。 《现代非参数统计》适合统计和计算机科学的高年级大
本书内容包括多元正态分布及由其导出的分布、多元正态分布的参数估计与检验问题、线性模型、相关分析、判别分析以及聚类分析, 结合案例分析讲解多元统计分析的理论与方法...
全书共分11章: 第1章介绍蒙特卡罗检验 ; 第2章用NMCT方法检验4种类型的分布, 并且说明此方法对这些类型的检验精确有效 ; 第3章证明了NMCT方法的4种情况是渐近有效的, 而且pn相合 ; 第4-6章研究了回归模型的模型检验 侍? 也说明了Wild自助法在某些情况下不相合 ; 第7-9章...
本书共分为8章，内容包括随机事件与概率、随机变量及其概率分布、二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、数理统计的基本概念、参数估计和假设检验，多数章节配看习题和总习题，书后附有习题参考答案...
《现代物理基础丛书·典藏版：实验数据多元统计分析》介绍实验或测量数据的多元统计分析方法，内容包括：贝叶斯决策、线性判别方法、决策树判别、人工神经网络、近邻法、概率密度估计量法、H矩阵判别、函数判别分析、支持向量机法等，以及不同判别方法的比较。此外，还简要介绍了将多种多元统计分析方法的计算机程序汇集在一起的程序包TMVA（toolkit for multivariate data analysis），并分析了粒子物理实验数据分析中应用多
[日]熊田千佳慕 著,张勇 译
梁实秋
缪哲 著
刘争争
汪曾祺
宋瑞祥 著
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