本書在簡要介紹概率論知識的基礎上，著重介紹常用的數(shù)理統(tǒng)計方法和隨機過程模型，其中數(shù)理統(tǒng)計部分包含數(shù)理統(tǒng)計的基本概念、參數(shù)估計、假設檢驗、方差分析與正交試驗設計、回歸分析等；隨機過程部分包含隨機過程的基本概念、泊松過程、高斯過程與隨機微分方程、馬爾可夫鏈等。這些內(nèi)容可為解決自然科學、工程技術、社會科學等領域的復雜隨機問題

貝葉斯是當前人工智能的重要基礎之一。目前市面上有關貝葉斯的書籍，大多是從工科角度去闡述貝葉斯定理的推導和應用，因此運用了非常多的煩瑣公式、定理和推導。而貝葉斯應用卻是非常廣泛的，絕不僅僅是機器學習的一個工具，還可以上升到一套科學思維方法論。本書主要以貝葉斯為核心，講授了一些重要的思維方式，包括概率思維、最大似然估計、貝

本書是高等院校概率論課程的教材,是北京大學數(shù)學教學系列叢書"《概率論》的第二版。全書共分六章，內(nèi)容包括：古典概型和概率空間、隨機變量和概率分布、隨機向量及其概率分布、數(shù)學期望和方差、特征函數(shù)和概率極限定理、隨機過程簡介。每小節(jié)配有練習題，每章配有總習題，書末附有習題答案或提示，供讀者參考。本書對概率論的基本內(nèi)容做了系統(tǒng)

本書編選“概率論與數(shù)理統(tǒng)計”的各類題型，包含作者的創(chuàng)新題型，全面、典型，綜合性強；解題方法和技巧獨特，能夠很好地幫助考研學生掌握“概率論與數(shù)理統(tǒng)計”的學習方法，鍛煉學生的思維邏輯與數(shù)學能力；幫助考研學生在復習“概率論與數(shù)理統(tǒng)計”內(nèi)容的基礎上不斷進階，取得優(yōu)異成績。本書也是大學生學習“概率論與數(shù)理統(tǒng)計”課程較好的輔導書。

該書是全國統(tǒng)計教材編審委員會“十四五”全國統(tǒng)計規(guī)劃系列教材之一。在前面五版的基礎上，該書做了一些修改。其中比較顯著的為：在提供r代碼的基礎上，增加了Python程序代碼；增加了再抽樣方法一章；刪除了所有國外商業(yè)軟件的代碼和說明；刪除了所有書后占有17頁的各種表格；增加了再抽樣方法一章的說明；精簡了一些內(nèi)容。此外，該書在

本書全面介紹了統(tǒng)計概念和統(tǒng)計方法在商務實踐中的應用，涵蓋了在進行統(tǒng)計報告評估和商務決策時所必需的數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)可視化和推斷分析方法，并通過案例給出了應用統(tǒng)計軟件進行分析的詳細過程。全書共13章，分別為：數(shù)據(jù)與統(tǒng)計分析、數(shù)據(jù)的圖表描述、數(shù)據(jù)的數(shù)字描述、抽樣與抽樣分布、參數(shù)估計、假設檢驗、分類數(shù)據(jù)分析、方差分析、一元線性回

"本書是與李小明、謝祥俊、劉建興編寫的《概率論與數(shù)理統(tǒng)計》（第二版）相配套的作業(yè)集，內(nèi)容涵蓋隨機事件與概率、隨機變量及其分布、隨機變量的數(shù)字特征、參數(shù)估計與假設檢驗等。書中習題主要選自所配套教材的習題、自編習題、歷年考研真題等，題目按照“過關、提高、拓展”三個層次進行設置，方便教師布置分層作業(yè)。書末以二維碼形式給出題目

本書共有11章，第1章至第5章是概率論部分，包括隨機事件及其概率、隨機變量及其分布、多維隨機變量及其分布、隨機變量的數(shù)字特征、大數(shù)定律與中心極限定理；第6章至第8章是數(shù)理統(tǒng)計部分，包括樣本及抽樣分布、參數(shù)估計、假設檢驗；第9章至第11章是隨機過程部分，包括隨機過程引論、馬爾可夫鏈、平穩(wěn)隨機過程.各章均選配了適量的習題，

在產(chǎn)品研發(fā)或改進過程中，需要進行大量而重復的實驗以確定最優(yōu)的配方及工藝。掌握先進的實驗方法和數(shù)據(jù)處理方法，可以縮短研發(fā)周期、節(jié)省研發(fā)成本�！稄牧銓W實驗設計與數(shù)據(jù)處理》以實驗設計為主線，除了介紹實驗設計的基本原理與方法以外，佐以大量產(chǎn)業(yè)車間范例，旨在使讀者學會不同的實驗設計的理論與方法。同時通過本書對范例的說明，了

概率論與數(shù)理統(tǒng)計