本教材共九章，第一章至第五章为概率论部分，以研究随机现象的统计规律性为主线，为读者提供了必要的理论基础。第六章至八章为数理统计部分，主要介绍了数理统计的基本概念、常用分布、抽样分布定理、参数估计与假设检验。第九章是Excel在概率统计中的应用，现在的科学发展已经越来越离不开计算机的应用，而数理统计是基于数据的收集、整理

本教材以学生为中心，为本科二年级理工科学生设计的一学期双语课程“概率论与数理统计”课程教材。本书旨在培养学生发现、分析和解决随机现象中实际问题的能力，及由试验数据对总体进行统计推断的技巧，能够独立地运用课程中的基本理论处理广泛存在的随机问题。本书符合林业院校本科生的实际需要。内容旨在为读者研究概率统计问题提供充足的准备

本书内容包括初等概率计算、随机变量及其分布、数字特征、多维随机向量、极限定理、统计学基本概念、点估计与区间估计、假设检验、回归相关分析、方差分析等。书中选入了部分在理论和应用上重要，但一般认为超出本课程范围的材料，以备教者和学者选择。本书着重基本概念的阐释，同时，在设定的数学程度内，力求做到论述严谨。在作者多年教学实践

本教材内容包括：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，大数定律和中心极限定理，数理统计的基本概念，参数估计，假设检验，回归分析，基于MATLAB工具的数学实验等。书末附有一系列表格、习题答案与提示、名词索引和符号说明。本书根据本科应用型学生的特点，教学内容突出基本概念，基本理论，基

本书基于编者从事概率论与数理统计课程教学实践和应用研究三十多年的心得和经验，精选概率论与数理统计学科的主要内容编著而成。全书共分概率论和数理统计两部分，共计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、大数定律与中心极限定理、样本及抽样理论、参数估计、假设检验、方差分析、回

本书是在《模式识别与人工智能(基于MATLAB)》的基础上写作而成，为了适应模式识别算法的新发展、满足各层次读者的学习需求，在原有基础上增加了大量新内容，包括细化各章的内容和增加三种新算法。本书广泛涉及统计学、模糊控制、神经网络、人工智能等学科的思想和理论，将模式识别与人工智能理论和实际应用相结合，针对具体案例进行算法

本书是针对高等院校理工科高年级学生编写的控制系统基础理论教科书。本书全面系统地论述了控制系统状态空间分析的基本方法及状态空间综合的基本理论与方法，包括：控制系统的状态空间描述，控制系统状态方程的解，线性控制系统的能控性和能观测性，控制系统的稳定性分析，状态反馈、输出反馈、极点配置与状态观测器设计，以及最优控制等基本内容

本书章节安排与“概率论与数理统计”普通教科书中的章节安排基本平行.书中每章的各节有内容要点与评注、典型例题以及习题.各章都设有专题讨论，每个专题以典型例题解析的方式阐述了围绕该专题的解题方法与技巧.每章末附有单元练习题，是在前各专题的引领下，对知识点融会贯通、综合运用的体现，它包含客观题和主观题，客观题的设置意在考查对

本书将概率论和统计推断融合在一起，用新的观点生动地描述了概率论在物理学、数学经济学、化学和生物学等领域中的广泛应用，特别阐述了贝叶斯理论的丰富应用，弥补了其他概率论和统计学教材的不足，全书分为两部分：第一部分包括10章，讲解抽样理论、假设检验、参数估计等概率论的原理及其初级应用；第二部分包括12章，讲解概率论的高级应用

所有应用学科都有一个共同特点：实践性。所有科技工作者都有一个共同目标：寻找事物的本质和变化规律。在科学研究中发现新规律、在实际生产中探索新工艺、在产品开发中寻求最佳决策等，试验是一项重要的实践活动。试验会产生大量的数据，如何利用数据洞悉事物的本质，如何构建合适的模型刻画事物的发展规律，这就是本书要叙述的主要内容。《试验