本书是为配合吴素文、吕振环主编的《概率论与数理统计》（第三版）编写的辅导书。全书共分十章，每章均由内容精要、典型例题解析及课后习题解答三个部分组成，对每章的主要概念和基本理论都做了系统的概括，同时，着重讨论基本题型及其解法，在必要处对例题、习题进行详细的分析和总结，以提高学生分析问题及解决问题的能力。本书可作为高等农林

本书可作为高等学校工科、农医、经济、管理等专业的概率论与数理统计教材，也可作为实际工作者的自学参考书。全书共8章，内容包括随机事件与概率、随机变量的分布及其数字特征、多维随机变量的分布及其数字特征、数理统计的基本概念、参数估计、假设检验、方差分析和回归分析。各章精选了大量反映社会经济实际的例题和习题，在每一章的最后一节

本书主要内容包括以下十个方面的案例分析：1.随机事件与概率；2.随机变量及其分布；3.多维随机变量及其分布；4.数字特征；5.大数定律与中心极限定理；6.数理统计的基础知识；7.参数估计；8.假设检验；9.方差分析；10.回归分析与相关分析，收集80个左右的案例。这些案例分析包括实际问题分析与部分理论研究问题，内容范围

本书从教学实际出发，在介绍各章节基本概念、基本理论和基本方法的同时，始终把握各专业对概率论与数理统计的需求。除结合产生背景、经济应用给学生直观的了解之外，还注重从数学理论的发现、发展直至应用等多角度来讲述，使数学思想贯穿始终。本书共八章，分别为：事件与概率；随机变量；数字特征与重要分布；统计基本概念；参数估计；假设检验

本书分上下2编共8章，第1编概率论基础包括：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；第2编数理统计基础包括：样本与抽样分布、参数估计、假设检验。

本书主要内容包括以下十个方面的案例分析：1.随机事件与概率；2.随机变量及其分布；3.多维随机变量及其分布；4.数字特征；5.大数定律与中心极限定理；6.数理统计的基础知识；7.参数估计；8.假设检验；9.方差分析；10.回归分析与相关分析，收集80个左右的案例。这些案例分析包括实际问题分析与部分理论研究问题，内容范围

积分嵌套拉普拉斯近似（IntegratedNestedLaplaceApproximation，INLA）是一种新的近似贝叶斯计算方法，相比传统的马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）方法，它可以高效地拟合多种贝叶斯模型。INLA旨在解决潜在高斯马尔可夫随机场模型参数的边际推断，利用模型中潜在变量的条件独立性来提高计算速度。《

本书是在作者多年教学实践的基础上，本着厚基础、重应用的原则，突出重点、紧扣前沿，采用低起点、逐步深入的编写思路，经反复研讨后编写而成的。读者只要具备高等数学、线性代数和概率论的初步知识就可以学习本书。全书共10章，内容包括概率论基础、数理统计基本知识、点估计、区间估计、假设检验、非参数检验、回归分析、方差分析、统计学习

"本书主要讲述数理统计的一些基本概念与方法，如几个常用的抽样分布，矩估计、最小方差无偏估计、最大似然估计、最小二乘估计等点估计方法和基于枢轴量法的区间估计，单样本与两样本的显著性检验、最大功效检验、似然比检验、序贯概率比检验及一些拟合优度检验方法。另外，本书还简单介绍了某些统计模拟方法以及现在非常流行的自助法和经验似然

应用数理统计是一门搜集、整理、分析和解释统计数据的方法论学科，用于探索统计数据内在的数量规律性。本书内容分为8章，各个章节都使用实例来引入主题，并把统计概念、算法原理和一些非常实际的问题联系在一起进行讲解。每章后面都有与概念和计算有关的习题，这些习题能使读者更深刻地理解内容。同时，这种安排也使得本书适用于知识水平