全书结构严谨，共分为九章，内容涵盖概率论的基础知识，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、大数定律和中心极限定理；以及数理统计的核心内容，包括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.此外，本书的附录部分还特别提供了概率论与数理统计中Python常用命令代码

本书通过典型案例、反例及仿真分析，深入解析概率统计理论与应用。书中以概率统计教学及军事靶场试验为背景，融合线性代数、数据分析等课程知识，在应用中阐述随机事件与概率、随机变量、数理统计方法等核心内容。

本书是概率模型和应用随机过程领域的一部经典著作。在详细介绍了随机变量、条件概率和期望等概率论基础知识之后，它全面涵盖了马尔可夫链、泊松过程、更新过程、排队模型、布朗运动等随机过程，以及其在工程学、物理学、生物学、运筹学、计算机科学、金融学、保险学、管理学和社会科学中的广泛应用。此外，本书还讨论了随机模拟的技术和这一版新

本书是根据高等院校概率论与数理统计课程的教学大纲以及考研大纲编写而成的教材。全书系统地介绍了概率论与数理统计的基本概念、基本理论与思想方法。全书共八章，主要内容包括：随机事件及其概率、一维随机变量及其分布、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、数理统计的基本概念、参数估计和假设检验。其中前五

本书以普通高等学校非数学专业概率论与数理统计课程的教学基本要求为依据，参考国内优秀教材，融入编者多年来在课程教学过程中积累的教学经验编写而成。本书内容由两大部分组成。第一部分包括：随机事件及其概率、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；第二部分包括：数理统计的基本概念、参数

本书是教育部“101计划”核心教材数学领域中的概率学科的教材，共分上下两册。 概率论是从数量侧面研究随机现象规律性的数学学科，理论严谨、应用广泛、发展迅速.概率思维已渗透到许多领域，概率方法已被广泛采用.因此，“概率论”课程已成为与“数学分析”和“高等代数”并列的数学专业基础课，通常分为概率论基础与随机过程两部分，用两

因析设计在试验设计的理论及其应用中占有重要地位，它可以经济有效地实施具有多个输入变量的试验，并已经广泛地应用到很多领域。本书内容主要包括:①因析设计的数学基础；②二水平最小低阶混杂设计的理论构造方法、纯净效应的概念和纯净效应准则；③s水平最小低阶混杂设计的理论构造方法，这里s是素数或者素数幂；④二水平最大估计容量设计的

本书内容属于可靠性数学理论领域。本书系统地介绍了截断δ冲击模型的相关理论及应用，主要包括截断δ冲击模型的发展历史、研究背景及定义，一些具体的连续时间和离散时间截断δ冲击模型的寿命性质、截断δ冲击模型的参数估计、截断δ冲击模型标值过程，以及在关系营销和维修更换模型中的应用等内容。

本书是一本介绍随机微分方程的基本思想与方法的简明型教材，先在绪论部分引入随机微分方程的基本概念和背景知识，随后在第2章介绍概率论的基本理论。第3章和第4章深入探讨了布朗运动、白噪声、随机积分的预备知识、It？积分的核心内容（包括It？公式和乘积公式）。第5章系统地阐述了随机微分方程的定义、解的存在唯一性以及解的性质，特

一个诞生于200多年前的数学定理，为什么能在漫长的时间里改变医学、法律、科研、人工智能等多个领域，并成为个人理性思考和决策的强大工具？这正是贝叶斯定理的魅力所在。它不仅仅是一个数学公式，更是一种帮助我们在不确定性中寻找答案的思维方法。当体检报告出现异常指标时，它帮助你理性评估是否需要进一步检查；当需要对重要事实做出判断