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、符号说明和名词索引。

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。

《概率论与数理统计》主要介绍概率论与数理统计的基本概念、基本理论和基本方法。内容包括随机事件及其概率、随机变量及其分布、随机变量的数字特征、数理统计的基本概念、参数估计、假设检验、方差分析与回归分析等，每章配有习题、自测题及其参考答案。全书结构严谨，层次清晰，由浅入深，循序渐进，知识与背景相结合，理论、应用与实验相结合

《概率论与数理统计》是科技部创新方法工作专项项目子题“科学思维、科学方法在概率统计课程中的应用与实践”的研究成果，内容包括随机事件与概率、随机变量及其分布、二维随机变量及其分布数字特征和极限定理、数理统计的基本概念、参数估计、假设检验、线性统计模型。每章后配有习题，附录介绍了SAS软件，并给出部分例题的SAS参考程序和

《概率论与数理统计》遵循教育部高等学校大学数学课程教学指导委员会新修订的“工科类本科数学基础课程教学基本要求”，并参考教育部考试中心制定的“全国硕士研究生入学统一考试数学考试大纲”编写而成。《概率论与数理统计》知识体系相对完整，结构严谨，内容丰富，循序渐进，通俗易懂，例题丰富。《概率论与数理统计》共分为十章：前五章为概

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

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

《概率论与数理统计》一书共8章，内容包括事件与概率、随机变量及其分布、随机变量的数字特征、极限理论、统计量与抽样分布、参数估计、假设检验等。每章均配有不同难度的习题，A部分为基础题，B部分为提高题，书后附有习题解答或提示，供读者参考。

本书主要内容包括：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；统计量及其分布；假设检验；方差分析和正交试验设计初步等。