本書主要內(nèi)容包括概率論和數(shù)理統(tǒng)計兩部分，共十章，本教材可作為高等學(xué)校非數(shù)學(xué)專業(yè)概率論與數(shù)理統(tǒng)計課程的教材或教學(xué)參考書，也可供各類需要提高數(shù)學(xué)素質(zhì)和能力的人員學(xué)習(xí)使用。本書根據(jù)高等院校經(jīng)管類本科專業(yè)概率論與數(shù)理統(tǒng)計課程的教學(xué)大綱及考研大綱要求編寫而成，注重基本概念和概率思想，緊密結(jié)合統(tǒng)計軟件R,強調(diào)實際應(yīng)用。針對經(jīng)管類本

可靠性理論是以產(chǎn)品的壽命特征作為主要研究對象的一門交叉學(xué)科，它涉及基礎(chǔ)數(shù)學(xué)、技術(shù)科學(xué)以及管理科學(xué)的許多領(lǐng)域。近年來，國內(nèi)外可靠性類書籍很多，但是針對數(shù)學(xué)模型的可靠性類書籍卻非常少，而現(xiàn)有的書籍也只是以單一的概率論為數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，建立的可靠性數(shù)學(xué)模型。本書針對系統(tǒng)的不同壽命特征，分別采用概率論、模糊理論、隨機模糊理論三種不同

《概率論與數(shù)理統(tǒng)計》是為理工類各專業(yè)和相關(guān)專業(yè)本科生編寫的教科書。使用《概率論與數(shù)理統(tǒng)計》需要學(xué)生們具備初等數(shù)學(xué)基礎(chǔ)、高等數(shù)學(xué)基礎(chǔ)（可考慮與高等數(shù)學(xué)下冊并行學(xué)習(xí)）和線性代數(shù)基礎(chǔ)知識。學(xué)完《概率論與數(shù)理統(tǒng)計》就基本上具備了學(xué)習(xí)和研究理工類和相關(guān)專業(yè)課程的概率統(tǒng)計基礎(chǔ)。基于課程設(shè)置的要求和培養(yǎng)學(xué)生創(chuàng)新精神及創(chuàng)新能力的要求，

本書內(nèi)容包括：概率論的基本概念，隨機變量及其概率分布，二維隨機變量及其分布，隨機變量的數(shù)字特征與極限定理，數(shù)理統(tǒng)計的概念與參數(shù)估計，假設(shè)檢驗，統(tǒng)計分析方法簡介。最后給出了總復(fù)習(xí)題，由5套期末測試模擬題組成，并附有答案。

本書是一部介紹漸近統(tǒng)計經(jīng)典教材，內(nèi)容實用而且數(shù)學(xué)理論論述嚴謹。書中除了介紹介紹漸近統(tǒng)計的核心內(nèi)容似然推斷，M估計，漸近效率，U統(tǒng)計和秩過程，書中還涉及該領(lǐng)域的新研究論題，如半?yún)��?shù)模型，自助法，經(jīng)驗過程，等其他應(yīng)用。本書各章有習(xí)題。

本書源自的哈佛統(tǒng)計學(xué)講座，介紹了幫助讀者理解統(tǒng)計方法、隨機性和不確定性的基本語言和工具，并列舉了多種多樣的應(yīng)用實例，內(nèi)容涉及偶然性、悖論、谷歌的網(wǎng)頁排名算法（PageRank）及馬爾可夫鏈蒙特卡羅方法（MCMC）等。本書還探討了概率論在諸如基因?qū)W、醫(yī)學(xué)、計算機科學(xué)和信息科學(xué)等領(lǐng)域的應(yīng)用。全書共分13章，分別介紹了概率與

本書是《概率論與數(shù)理統(tǒng)計》(主編于惠春,郭夕敬,科學(xué)出版社)的配套練習(xí)冊,全書分兩部分,第一部分為“內(nèi)容篇”,依照主教材的章節(jié)順序依次編排,按章編寫,每章又分“本章教學(xué)要求及重點難點”和“內(nèi)容提要”兩個模塊,對每章內(nèi)容進行了系統(tǒng)歸納與總結(jié),便于讀者學(xué)習(xí).第二部分為“測試篇”,共有八套單元自測題,分別對應(yīng)每一章內(nèi)容,另有

本書共13章。第1~4章主要介紹馬爾可夫過程的一般理論及幾類典型的隨機過程。第5~13章詳細介紹一維和多維平穩(wěn)過程的譜理論和預(yù)測理論。

本書共9章，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、隨機變量的函數(shù)及其分布、隨機變量的數(shù)字特征、大數(shù)定律和中心極限定理、數(shù)理統(tǒng)計的基本概念、參數(shù)估計及假設(shè)檢驗。

本書共分10章，包括隨機事件與概率、一維隨機變量及其分布、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、數(shù)理統(tǒng)計的基本概念等內(nèi)容。