本書是作者長期在高等院校從事概率統(tǒng)計(jì)教學(xué)經(jīng)驗(yàn)的總結(jié)和升華。本書緊密結(jié)合目前高職學(xué)生的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)現(xiàn)狀，遵循學(xué)習(xí)概率統(tǒng)計(jì)的認(rèn)識規(guī)律性，挖掘出本門課程對學(xué)生的基本要求，中等要求和高級要求，分別形成基礎(chǔ)篇、中級篇和高級篇。本書將概率統(tǒng)計(jì)的難點(diǎn)分散，對基本概念和基本理論和方法進(jìn)行重點(diǎn)講授，學(xué)生學(xué)起來會感到容易理解，此種編寫方法的好

本書是安徽省2020年度高等學(xué)校省級質(zhì)量工程一流教材建設(shè)項(xiàng)目成果，內(nèi)容包括隨機(jī)事件與概率、一維隨機(jī)變量及其分布、多維隨機(jī)變量及其分布、隨機(jī)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(jì)學(xué)簡介、參數(shù)估計(jì)、假設(shè)檢驗(yàn)、方差分析與線性回歸簡介、R語言及其應(yīng)用等.本書配有大量與自然科學(xué)、社會科學(xué)、工程技術(shù)等領(lǐng)域相關(guān)的例題和習(xí)題

本書是高等院校本科生概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)課程的教材。本書第一版于2011年出版，為了更加適應(yīng)新時代本科教育教學(xué)、新工科新專業(yè)新發(fā)展的需要，也為了更加適應(yīng)一流專業(yè)一流課程建設(shè)的需要，廣泛吸收住那也認(rèn)證的先進(jìn)理念，豐富閱讀內(nèi)容、提高閱讀舒適感，本書做了修訂。在內(nèi)容上做了適當(dāng)?shù)男薷�，并修改了相�?yīng)的例題與習(xí)題。每章增設(shè)了近年來部分

IBMSPSS數(shù)據(jù)分析軟件是目前應(yīng)用最為廣泛的數(shù)據(jù)分析軟件之一，深受各行業(yè)用戶的青睞。本書以IBMSPSS26.0為基礎(chǔ)，以數(shù)據(jù)分析理論為主線，參照數(shù)據(jù)分析課程教學(xué)大綱編寫。全書由淺入深，共包括10章內(nèi)容，涵蓋數(shù)據(jù)分析的三個階段，介紹了數(shù)據(jù)分析的基本概念和流程、SPSS軟件在數(shù)據(jù)獲取與管理上的功能、概括性描述統(tǒng)計(jì)分析、

本書主要基于王學(xué)民教授主編《應(yīng)用多元統(tǒng)計(jì)分析》教材而編寫的實(shí)驗(yàn)教程，內(nèi)容有簡單統(tǒng)計(jì)分析、相關(guān)分析、t檢驗(yàn)與非參數(shù)檢驗(yàn)、方差分析、輪廓分析、判別分析、聚類分析、主成分分析、因子分析和對應(yīng)分析。本書的特點(diǎn)在于：將多元統(tǒng)計(jì)分析方法的實(shí)現(xiàn)與SAS軟件有機(jī)結(jié)合，實(shí)驗(yàn)原理簡潔易懂，實(shí)驗(yàn)步驟詳細(xì)清晰，案例典型及分析過程詳細(xì)，是一本實(shí)

本書共十二章，內(nèi)容包括：導(dǎo)論、概率論基礎(chǔ)、隨機(jī)變量和一元概率分布、重要概率分布、多元隨機(jī)變量及其概率分布、統(tǒng)計(jì)抽樣理論導(dǎo)論、收斂和極限定理、參數(shù)估計(jì)和評估、假設(shè)檢驗(yàn)等。

本書共6章，其主要內(nèi)容包括：貝葉斯立場；先驗(yàn)分布、后驗(yàn)分布及貝葉斯推斷；常用分布；可靠性問題；經(jīng)驗(yàn)貝葉斯方法和貝葉斯統(tǒng)計(jì)的應(yīng)用。作者由淺入深地細(xì)致介紹了基于貝葉斯定理而發(fā)展過程，及其用于系統(tǒng)地闡述和解決統(tǒng)計(jì)問題的方法。本書可作為高年級本科生或研究生的貝葉斯分析教材，也適合對貝葉斯統(tǒng)計(jì)在工程及可靠性研究中的應(yīng)用感興趣的讀

本書分為三個部分，按照概率論、數(shù)理統(tǒng)計(jì)和數(shù)學(xué)實(shí)驗(yàn)簡明扼要地介紹了概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)中的基本內(nèi)容。主要包括：隨機(jī)事件、一元、二元隨機(jī)變量，隨機(jī)變量的數(shù)字特征，大數(shù)定律、抽樣分布、參數(shù)估計(jì)、假設(shè)檢驗(yàn)、方差分析與回歸分析。本書克服了傳統(tǒng)教材理論與實(shí)際問題結(jié)合上的欠缺問題，即理論與數(shù)據(jù)處理脫離的現(xiàn)狀，通過計(jì)算機(jī)實(shí)踐，一方面使學(xué)生

本書針對計(jì)算機(jī)科學(xué)專業(yè)的本科生，旨在揭示概率和統(tǒng)計(jì)的思想。全書共分為五部分，第I部分?jǐn)?shù)據(jù)集的描述，涵蓋各種描述性統(tǒng)計(jì)量（均值、標(biāo)準(zhǔn)差、方差）、一維數(shù)據(jù)集的可視化方法，以及散點(diǎn)圖、相關(guān)性和二維數(shù)據(jù)集的描述；第II部分概率，內(nèi)容涵蓋離散型概率、條件概率、連續(xù)型概率、Markov不等式、Chebyshev不等式及弱大數(shù)定律等

非參數(shù)估計(jì)方法是現(xiàn)代統(tǒng)計(jì)學(xué)中的重要方法,本書主要介紹非參數(shù)密度估計(jì)、非參數(shù)回歸估計(jì)和經(jīng)驗(yàn)似然方法.非參數(shù)密度估計(jì)的內(nèi)容包括核密度估計(jì)、最近鄰密度估計(jì)和頻率插值密度估計(jì),而非參數(shù)回歸估計(jì)的內(nèi)容包括隨機(jī)設(shè)計(jì)權(quán)函數(shù)回歸估計(jì)、固定設(shè)計(jì)權(quán)函數(shù)回歸估計(jì)和混合相依樣本下的回歸估計(jì).書中主要介紹這些估計(jì)方法的構(gòu)造和定義,以及相關(guān)的大樣