若干分数扩散过程的刻画及参数估计

主要内容包括概率论基本概念、随机变量及其分布、多维随机变量、数字特征、极限定理、样本与抽样分布、参数估计、经验假设、方差分析与回归分析等，向学生介绍统计与经验方法的理论背景、应用技术，以及使用Python解决概率统计应用问题。本书在力求体系的严密性的基础上，天线理论够用的原则，简化有关定理的证明，对于难度较大的证明予以

本书全面地介绍了统计概念和统计方法在商务实践中的应用，涵盖了在统计报告评估和商务决策时所必需的数据处理、数据可视化和推断分析方法。全书共12章，分别为：数据与统计分析、数据的图表描述、数据的数字描述、抽样与抽样分布、参数估计、假设检验、分类数据分析、方差分析、一元线性回归、多元线性回归、逻辑回归、时间序列预测。本书的目

本书是以教育部（原国家教育委员会）颁布的《高等学校工科本科概率论与数理统计课程教学基本要求》为纲，广泛吸取国内外知名大学的教学经验编写而成的.全书共9章：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、数理统计的基本概念、参数估计、假设检验、Matlab在概率统计中的

本书概率论部分包括：随机事件与概率，随机变量及其分布，随机变量的数字特征，大数定律和中心极限定理。数理统计部分包括：统计学的基本概念，参数估计，假设检验，回归分析与相关分析，方差分析等，Excel在概率统计中的应用等。本书要求读者学习过高等数学和线性代数课程。

本书系统地介绍了不确定统计学习理论与支持向量机，除扼要介绍国内外其他学者的研究成果外，主要介绍作者已公开发表的系列研究工作.主要内容包括:广义不确定集、广义不确定测度与广义不确定变量、不确定学习过程的一致性、不确定学习过程收敛速度的界、控制不确定学习过程的推广能力、概率测度空间上基于实随机样本的支持向量机、概率测度空间

《概率论与数理统计》着重概念和原理的深入阐释，包括随机事件和概率、随机变量及其概率分布、随机向量及其分布、随机变量的数字特征、极限理论、抽样分布、参数估计、参数假设检验、非参数假设检验、方差分析、相关分析与回归分析、试验设计；同时，在公理定理的论证上也更严谨，系统介绍了概率统计学的相关知识，深入浅出。《概率论与数理统计

本书对《概率论与数理统计》教材的全部300多道题目都给出了解答，少数题目是一题多解，有些作了题目分析、解题思路分析和解题方法归纳，并指出易犯的错误，究其原因，澄清不正确的想法。

本书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、大数定律和中心极限定理、数理统计的基础知识、参数估计、假设检验、概率论与数理统计在数学建模和数学实验中的应用举例等9章。

本书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、常用分布、大数定律及中心极限定理、数理统计基础、参数估计、假设检验、方差分析和回归分析。每章后面编排了较多的选择题和填空题，适量的应用计算题，且在数理统计部分每章最后配了一个案例分析。基于XCEL环境安排了常用随机变量分布、参数的区间