本講義基于概率建模的理念，借助古典概率模型和幾何概率模型的直觀以及Kolmogorov公理化的框架，系統(tǒng)而嚴謹?shù)刂鸩街貥?gòu)了初等概率論的理論與應(yīng)用體系，并通過豐富的案例幫助讀者來理解和應(yīng)用有關(guān)概率理論。全書共分12章及3個附錄。

本書為十三五江蘇省高等學校重點教材，按照理論與應(yīng)用并重的思路編寫，共分為八章，包括隨機事件與概率、一維隨機變量及其分布，二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、參數(shù)估計、假設(shè)檢驗等內(nèi)容，并針對常用的概率統(tǒng)計模型和方法補充了Excel軟件的相關(guān)內(nèi)容，在每章后精心選取了不同層次

本書通過典型案例、反例及仿真分析，深入解析概率統(tǒng)計理論與應(yīng)用。書中以概率統(tǒng)計教學及軍事靶場試驗為背景，融合線性代數(shù)、數(shù)據(jù)分析等課程知識，在應(yīng)用中闡述隨機事件與概率、隨機變量、數(shù)理統(tǒng)計方法等核心內(nèi)容。

本書是概率模型和應(yīng)用隨機過程領(lǐng)域的一部經(jīng)典著作。在詳細介紹了隨機變量、條件概率和期望等概率論基礎(chǔ)知識之后，它全面涵蓋了馬爾可夫鏈、泊松過程、更新過程、排隊模型、布朗運動等隨機過程，以及其在工程學、物理學、生物學、運籌學、計算機科學、金融學、保險學、管理學和社會科學中的廣泛應(yīng)用。此外，本書還討論了隨機模擬的技術(shù)和這一版新

本書是根據(jù)高等院校概率論與數(shù)理統(tǒng)計課程的教學大綱以及考研大綱編寫而成的教材。全書系統(tǒng)地介紹了概率論與數(shù)理統(tǒng)計的基本概念、基本理論與思想方法。全書共八章，主要內(nèi)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)計的基本概念、參數(shù)估計和假設(shè)檢驗。其中前五

本書以普通高等學校非數(shù)學專業(yè)概率論與數(shù)理統(tǒng)計課程的教學基本要求為依據(jù)，參考國內(nèi)優(yōu)秀教材，融入編者多年來在課程教學過程中積累的教學經(jīng)驗編寫而成。本書內(nèi)容由兩大部分組成。第一部分包括：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；第二部分包括：數(shù)理統(tǒng)計的基本概念、參數(shù)

本書共五個章節(jié)，具體內(nèi)容如下：第1章講解大數(shù)定律及中心極限定理；第2章講解統(tǒng)計量及其分布；第3章講解參數(shù)估計；第4章講解假設(shè)檢驗；第5章講解方差分析與回歸分析。同時，本書還注重培養(yǎng)學生的創(chuàng)新思維和解決問題的能力，使讀者能夠靈活運用數(shù)理統(tǒng)計方法，解決實際問題。

本書主要內(nèi)容包括以下幾個方面：(1)因果推斷方法的回顧與比較，(2)貝葉斯傾向得分方法的構(gòu)建，(3)多種復雜結(jié)構(gòu)擬合的一體化探索。本書不僅在經(jīng)典因果推斷理論的綜述中融入了最新的研究成果，還深入探討了貝葉斯因果推斷理論，提出了獨到的見解和創(chuàng)新的方法，為研究人員和從業(yè)者提供了寶貴的資源和指導。

本書根據(jù)教育部高等學校大學數(shù)學課程教學指導委員會制定的《大學數(shù)學課程教學基本要求(2014年版)》編寫而成。全書分為概率論基礎(chǔ)和數(shù)理統(tǒng)計兩部分。有別于其他教材，本書力圖通過實際問題引入基本概念和建立基本定理，增強學生對概率論與數(shù)理統(tǒng)計基本思想、基本方法的理解。同時，在語言敘述上，盡量用通俗的說法去闡述深奧的概念與定理。

本書本著“教師好用、學生好讀”的指導思想，從經(jīng)濟管理類各專業(yè)的實際需要出發(fā)，全面、系統(tǒng)地介紹了平穩(wěn)時間序列建模分析、非平穩(wěn)時間序列建模分析、波動聚集序列建模分析和狀態(tài)空間模型分析等四大部分內(nèi)容。全書既介紹時間序列分析的經(jīng)典內(nèi)容，又涵蓋20世紀80年代以后的一些新進展；既注重介紹時間序列分析的基本思想、基本理論和基本方法