本书系统介绍处理随机数据的统计方法及统计方法的应用，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、数理统计初步、回归分析、随机过程、方差分析与正交试验设计、判别分析、聚类分析。

本书从概率论的基础开始，带领学生学习如计算机模拟、蒙特卡罗方法、随机过程、马尔可夫链、排队系统、统计推断和回归等广泛应用于现代计算机科学、计算机工程、软件工程以及相关领域的重要内容．第一部分介绍概率和随机变量，第二部分讲解随机过程，第三部分引入统计学的基础知识，附录部分给出了必要的微积分内容．另外，R和MATLAB的使

全书共6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、数理统计的基础知识、参数估计、概率模型.除最后一章外,每章都附有习题以及数学家介绍.本书的最后一章为概率模型,介绍概率方法的应用,帮助读者更好地理解概率论的思想和方法,进一步提升读者的数学建模能力,同时增强读者学习数学的兴趣.书后附有习题参考答案

全书共6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、数理统计的基础知识、参数估计、概率模型.除最后一章外，每章都附有习题以及数学家介绍.本书的最后一章为概率模型，介绍概率方法的应用，帮助读者更好地理解概率论的思想和方法，进一步提升读者的数学建模能力，同时增强读者学习数学的兴趣.书后附有习题参考答案

本书主要内容有：随机事件与概率、一维随机变量及其分布、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、方差分析与回归分析、概率统计的一些实际应用及其MATLAB实现、随机过程简介。本书除第10章外，其余各章均配套了分别针对基本概念、基本方法、基本理论和实际应用等

"本书内容共分9章，具体包括概率论的基本概念及基本公式、随机变量及其常见分布、随机变量的引申分布等内容。概率部分在第1至第5章阐述，数理统计部分在第6至第9章呈现。本书不仅涵盖了“概率论与数理统计”课程的最基本理论，同时兼顾当前读者需求，每章后都增添了“课程文化”“考研链接”“软件体验”栏目，丰富教材内容。 本书可作

本书涵盖了现代概率论的基础知识,包含五部分内容。第一部分是有限和可数样本空间上的概率理论;第二部分是测度理论的简明介绍;第三部分是概率理论的一些初步应用,包括独立性和条件期望;第四部分讨论了高斯随机变量、马尔可夫链和一些连续参数过程,包括布朗运动;第五部分讨论了鞅,包括离散和连续参数过程。本书是对概率论和研究概率论所需

为适应应用型本科院校教学的要求，本书作者在教材内容的安排上进行了适当的取舍，表述大多从具体问题入手，强调直观性和准确性，并根据目前教学学时普遍减少的情况，力求做到教材难易适中。本书主要内容包括：概率论的基本概念，-维随机变量及份布，多维随机变級其分布，随机变量的数字特征，数理统计的基本概念，每章末都配有难度适中的复习题

功能分析（FunctionsAnalysis)是由斯金纳在1948年提出的用以解释行为和环境变量之间的关系的一种方法，70年代起研究人员开始将其应用于临床实践。实践证明这一方法对于孤独症、智力发育障碍、精神分裂症及多重诊断等人群的严重问题行为的分析上有着重要的作用。本书是有关功能分析方法的最新内容，详细介绍了这一

本书对现代统计推断的基本概念进行了严谨而全面的阐述，对基本概念进行了清晰的阐述。具体内容包括：二项假设检验、多元假设检验、复合假设检验、信号检测、凸统计距离、假设检验的性能界限、假设检验的大偏差和误差指数、随机过程检测、贝叶斯参数估计、zui大似然估计、信号估计等。本书的一个显著特点是大量精心构造的例子，有助于读者理解