《概率统计与数学模型学习指导》为《概率统计与数学模型》的配套学习指导教材,内容包括每一章的基本要求？内容提要？释疑解难？典型例题以及教材的习题解答.第1~5章介绍概率论的基本知识,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等;第6~9章介绍数理统计的基本知识,

本书既介绍了经典概率极限理论的基本内容，也简要地介绍了现代概率极理论的主要结果，包含独立和理论、测度弱收敛理论、鞅的极限理论、强极限理论、B值空间中的概率极限理论等内容，附录中收集了常用的概率不等式。作者修订时特别介绍了极限理论发展的新情况，并注意降低难度，便于学生更好地把握理论基础。

本书系统介绍了试验设计与统计分析的原理和方法，在说明样本次数分布的基础上，引申到总体的概率分布和抽样分布。重点讲解统计推断、次数资料的测验方法、方差分析、线性回归分析、曲线回归分析、统计表和统计图、均匀设计与分析等，用计算机解决试验设计与统计分析的难题。

本书与主教材配套使用，内容包括随机事件和概率、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、样本及抽样分布、参数估计和假设检验。本书可以作为独立学院本科生概率论与数理统计的跟踪联系册，也可以作为电大、成教相关学生的练习册。

本书系统介绍了多元统计分析的基本理论和方法，在简明介绍描述统计、推断统计、聚类分析、主成分分析、因子分析等多元统计分析方法原理的基础上，并结合经济、管理、社会等领域中的实例，通过计算机实现，将多元统计分析与实际应用相结合。较前版修订多元描述统计部分，30%；增加Copula,协方差分析，面板数据分析，多元时间序列分析及

本书主要针对模糊聚类算法中最经典的FCM算法进行了系统分析，并对原始算法进行了改进，将经典的FCM算法和改进的FCM算法应用图像识别、数据聚类和软件测试等不同领域。全书共分7章，第1章介绍了聚类分析发展背景和基础概念；第2章介绍了模糊理论基础知识及模糊聚类分析的方法和应用；第3章介绍了模糊C均值算法的理论知识和研究现状

本书主要包括五章概率论内容和三章数理统计内容.每章内容包括基本要求、内容提要、典型例题、历年考研真题、自测题，书中习题难易结合，有助于读者开拓思路加深理解，更好地掌握概率论与数理统计的基本内容和解题方法.书后附有三份综合练习题，并给出参考答案.

《概率论与数理统计》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、大数定理及中心极限定理、数理统计的基本知识、参数估计、假设检验。《概率论与数理统计》以基本理论和方法为核心，在此基础上注重应用，从实际问题引入基本概念，选用大量有关的例题与习题，具有循序渐进、逻辑清楚、结合

《概率论与数理统计同步辅导与习题全解（高教社·龙永红·第三版）》根据全国硕士研究生入学统一考试数学考试大纲（经济类）的要求编写。为了与教材保持同步，本书按原书的编排顺序逐章编写。包括：随机事件与概率、随机变量的分布与数字特征、随机向量、数理统计的基础知识、参数估计与假设检验、方差分析和回归分析。每章内容包括：大纲要求、

《概率统计与数理统计》是高等院校理工类、经管类的重要课程之一。在考研数学中的比重大约占22%左右。主要内容包括：概率论的基本概念、随机变量及其概率分布、数字特征、大数定律与中心极限定理、统计量及其概率分布、参数估计和假设检验、回归分析、方差分析、马尔科夫链等内容。