本书包含四部分:第一为测度论基础;第二部分是概率论中的极限理论及相关知识;第三部分是离散鞅论;第四部分是关于随机游动及布朗运动的简单介绍.除理论介绍外,每章均配有习题.
《多元统计分析及R语言建模(第4版)》是关于R语言的一本应用教材。由于主要针对本科生和研究生,《多元统计分析及R语言建模(第4版)》将重点放在对R语言的工作原理的解释和模型建立上。R语言涉及广泛,因此对于学生来讲,了解和掌握一些基本概念及原理是很有必要的,关于R语言的基本统计分析请见作者编写的《数据统计分析及R语言编程
本书是根据作者的教学实践编著而成的,重点培养学生对概率统计知识的实际应用能力。本书内容包括随机变量及其分布、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、数理统计的基本知识、参数估计、假设检验、方差分析与回归分析。本书合理选择部分例题并附上EXCEL2000软件求解方法,在章节之后附有相当数量的习题
全书共十章,内容包括事件与概率、条件概率与独立性、随机变量及其分布、随机向量及其分布、数字特征与特征函数、极限定理、统计量与抽样分布、参数估计、假设检验、线性统计推断等。每章均配有不同难易程度的适量习题,书末附有习题答案或提示,供读者参考。
本书分为两部分,共8章。第一部分(第1至5章)概率论,主要阐述随机事件及其概率、随机变量与概率分布、多维随机变量、数字特征、大数定律与中心极限定理等内容。第二部分(第6章至第8章)数理统计,主要阐述数理统计的基本概念、参数估计和假设检验等内容。
本书共分八章,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;数理统计的基本概念;参数估计等。
本书共分为五章,主要内容包括:随机事件与概率、随机变量及其分布、随机向量及其分布、随机变量的数字特征、大数定律与中心极限定理。书后附有习题参考答案和三个附录。
本书介绍随机过程基本概念和基本理论,着重讲解Poisson过程、Markov链、Galton-Watson分枝过程、鞅、Bronw运动和平稳随机过程遍历性。本书选材恰当,内容丰富,深入浅出。除前两章外,各章内容相对独立并且体系完整,便于读者阅读。每章含有附注,包括人物和背景介绍,趣味性和科学性兼顾。每章习题都经过精心挑
本书是结合工科数学教材《概率论与数理统计》编写的同步训练,共8章,主要包括概率论的基本概念、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、样本及抽样分布、参数估计、假设检验等内容的配套习题以及详细解答.每章分为小节习题和自测题两大部分.附录为2010—2015年全国硕士研究生入学统
《概率论与数理统计习题集》涵盖了概率论与数理统计课程的基本内容,配合教材《概率论与数理统计》(重庆大学出版社,2015年2月出版)使用。所选习题突出基本概念、基本性质与基本计算,主要针对独立学院层次的学生,并与该层次的教学要求相适应。为了检验学习效果,每一章后都附有单元测验,供学生自测;同时选编了少量的历年考研真题,供