本書共八章，內容包括：隨機事件及其概率、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)計基礎知識、參數(shù)估計、假設檢驗。

本書共10章。前5章為概率論部分,主要包括隨機事件及概率、隨機變量及其分布、隨機變量的數(shù)字特征、大數(shù)定律和中心極限定理,是學習數(shù)理統(tǒng)計的基礎。第6章至第9章為數(shù)理統(tǒng)計部分,主要包括數(shù)理統(tǒng)計基本知識、參數(shù)估計、假設檢驗、回歸分析。第10章介紹了MATLAB軟件在概率統(tǒng)計中的應用。

本書的主要組成部分如下:首先,分別回顧了函數(shù)型數(shù)據(jù)和成分數(shù)據(jù)的基本定義、數(shù)據(jù)空間、常用方法等。其次,對空間數(shù)據(jù)做了簡要說明,特別介紹了面數(shù)據(jù)的空間自回歸模型。之后,提出了具有空間相關性的函數(shù)型數(shù)據(jù)線性回歸模型;在此基礎上,進一步放松了誤差項服從正態(tài)分布的假設,提出了穩(wěn)健的函數(shù)型數(shù)據(jù)空間自回歸模型。

本書是“互聯(lián)網(wǎng)+”視角下創(chuàng)新型立體化教材,借助于APP平臺提供微課、交互動畫、釋疑解難、數(shù)學實驗等助學、助教數(shù)字資源,從而更好地為教師與學生服務。本書介紹了概率論與數(shù)理統(tǒng)計的基本概念、基本理論與方法。內容包括概率論、數(shù)理統(tǒng)計兩部分。每章均配有習題,并附有本章習題答案二維碼,即掃即得。習題中收集了多屆研究生考試試題,既便

《非線性系統(tǒng)的行波解》以時滯連續(xù)與離散反應擴散方程、積分-差分方程和隨機種群模型為研究對象,歸納總結了作者多年研究行波解的成果,系統(tǒng)講述了作者利用打靶法、單調迭代、不動點定理、滑行方法等研究時滯反應擴散方程和積分-差分方程的行波解的存在唯一性,利用擠壓技術和譜分析方法研究行波解的漸近穩(wěn)定性,以及利用單調動力系統(tǒng)和大偏差

本書主要內容有：抽樣分布、參數(shù)估計、假設檢驗、方差分析與正交試驗設計、線性回歸模型，本書每章末附有習題，書后附有答案。本書根據(jù)研究生教學的特點精心選材，通過問題的引入、描述和分析闡明數(shù)理統(tǒng)計方法的基本思想及實際應用。

本書共分為10部分，內容包括排列組合、隨機事件與概率、隨機變量及其概率分布、二維隨機變量及其概率分布、隨機變量的數(shù)字特征、大數(shù)定律與中心極限定理、樣本與統(tǒng)計量、參數(shù)估計、假設檢驗、Matlab在概率論統(tǒng)計中的應用簡介。各章后選配了適量習題，并在書后附有習題答案。書末給出了泊松分布表、標準正態(tài)分布表、χ2分布分位數(shù)表、t

本書主要內容包括：概率論基礎知識、隨機過程的概念和基本類型、平穩(wěn)過程、Poisson過程、更新過程、Markov鏈、隨機過程分析等。本書盡可能簡化了復雜的抽象證明和推導，重點講述Poisson過程、更新過程、Markov鏈、隨機過程分析等內容，并沒有介紹比較復雜的隨機過程入布朗運動、鞅論等。

本書主要講述混合、正負相協(xié)、拓廣負相依、寬相依和負超可加相依等相依結構下的不等式研究，特別是非參數(shù)和半?yún)��?shù)模型的統(tǒng)計理論和方法，如若干相依序列的定義和不等式、密度函數(shù)和分布函數(shù)估計的相合性與漸近正態(tài)性、非參數(shù)回歸函數(shù)小波估計的強相合和Berry-Esseen界、半?yún)��?shù)回歸模型小波估計的弱收斂速度和Berry-Essee

全書共分6章：基本概念、點估計、假設檢驗、區(qū)間估計、統(tǒng)計決策理論與Bayes分析、統(tǒng)計計算方法，書中含有豐富的例子，著力說明統(tǒng)計思想和統(tǒng)計應用，書中還配置了足夠的習題，可使讀者得到各種基本訓練。讀完本書即可進入數(shù)理統(tǒng)計各分支的學習與研究。 《高等數(shù)理統(tǒng)計（第三版）》可作為數(shù)學專業(yè)、統(tǒng)計專業(yè)研究生的教學用書和統(tǒng)計工作者的