随机环境中的马尔可夫过程

本书是在测度论、泛函分析、点集拓扑和随机过程基础等预备知识的基础上展开讨论的。全书共十章，第一章用以承前启后，对经典(确定性环境)的马尔可夫过程作了简单的回顾。后面九章对随机环境中的马尔可夫过程作了系统研究，包括依时的随机环境中的马尔可夫过程，依空的随机环境中的马尔可夫过程和既依时又依空的随机环境中的马尔可夫过程。对几类重要的特殊的随机环境中的马尔可夫过程——随机环境中的随机徘徊，随机环境中的分支过程，随机环境中的生灭过程也进行

概率论与数理统计

本书是概率论与数理统计课程教材，主要特点是包含了matlab实验和相关数学历史文化知识介绍。全书分为概率论与数理统计两大部分，共9章。概率论部分由前5章组成，包括概率论的基本概念，一维和二维随机变量及其分布理论，大数定律和中心极限定理，数理统计部分由后4章组成，包括统计的基本概念，参数估计，假设检验和回归分析。各章后配有适量习题，书后有部分习题答案与提示。 本书适合应用型本科各专业使用，也可作为科研人员的参考书...

《概率论与数理统计》学习指导与习题

本书是为帮助广大读者学习概率论与数理统计而编写的一本学习指导书，是格致出版社2011年10月出版的《概率论与数理统计》(第四版)的配套习题集，可作为初学者自修本课程的参考书。 全书紧扣教材，共分10章，内容包括随机事件和概率、一维随机变量及其分布、多维随机变量及其分布、随机变量的数字特征和特征函数、大数定律和中心极限定理、数理统计的基本概念、参数估计、假设检验、非参数统计推断，以及回归分析。每章包括下列四个部分： (1)基本

统计回归分析-回归方程引论

统计回归分析的本体是回归方程理论，前者乃后者在统计层面上的推绎．回归方程是对一个变量于一组变量某类函数集合中的最佳逼近元的刻画与规定． 本书内容分两大部分．一部分是1-4章及附录a-c，另一部分是5-12章．其中，5—12章是主体，研讨了八大类回归方程，从统计观点而言，即八大类统计回归模型，分别为线性回归方程、gauss—markov线性回归方程、非参数回归方程与半参数回归方程、随机向量密度函数、函数系数回归方程、随机过程回归方

统计学

《高等院校"十二五"规划教材·经济管理类:统计学》在编写过程中深入浅出地介绍了统计学方法的理论及应用，特别强调统计方法的应用，主要内容包括：统计学概述、统计数据的搜集、统计数据的整理与显示、总量指标和相对指标、平均指标和变量指标、动态数据分析、指数分析、统计推断、相关分析和回归分析、统计分析与评价。全书突出操作性与应用性，便于读者学以致用...

统计学中的渐近性-基本概念-第2版

该卷是第2版，第1版条理地介绍了渐近统计学近50年来的发展。第2版与第1版的不同之处在于它对读者更加“友好”。其中也包括一个新的章节，第4章，关于Gaussian 和Poisson试验，它在统计学的研究领域发挥着越来越重要的作用，尤其在非参数和半参数学中。接下来的大部分章节全部都重写了，对第7章中的非参数学进行了更详细的叙述...

概率论与数理统计

本书内容包括初等概率计算、随机变量及其分布、数字特征、多维随机向量、极限定理、统计学基本概念、点估计与区间估计、假设检验、回归相关分析、方差分析等。书中选入了部分在理论和应用上重要，但一般认为超出本课程范围的材料，以备研究生选择。书中另精选了百余道习题，并在书末附有提示与解答...

概率论与数理统计同步解析-(第2版)

全书共分九章，内容包括随机事件、随机变量、随机向量、数字特征、极限定理、样本与统计量、参数估计、假设检验、回归分析与方差分析。每章按照内容提要、教学要求、典型例题分析、练习题、练习题答案与提示五部分编写，与国内统编教材相辅相成、同步使用...

概率论与数理统计学习指导

本书是大学生学习概率论与数理统计的指导书和报考研究生的必备参考书，更是有志于掌握概率论与数理统计方法的读者一本极好的指导书。本书内容为随机事件及其概率、随机变量及其分布、随机变量的数字特征、大数定律及中心极限定理、样本及抽样分布、参数估计、假设检验、方差分析与一元线性回归分析、多元线性回归分析。采用以章节为序的方法，对各章每一节内容进行了归纳提高、释难解惑，选编了大量经典例题，并设计了许多新颖题目。实用性、应试性强是本书的最大特点。书

应用多元统计分析

主要介绍一些实用的多元统计分析方法的理论及其应用，并列举了各方面的实例，同时还以国际上著名的统计分析软件SAS系统作为典型工具，通过实例介绍如何处理数据分析中的各种实际问题...

蒙特卡罗方法理论和应用

科学、工程、统计和金融经济等领域的研究人员、大学研究生和本科生 ...

数理统计学导论-(原书第7版)

《统计学精品译丛：数理统计学导论（原书第7版）》第1章和第2章为读者提供学习本书其余内容所必需的概率与分布理论的背景内容。第3章讨论最广泛运用的离散与连续概率分布。第4章包括上述内容的基本推理。第5章阐述依概率收敛与依分布收敛的大样本理论，并且以中心极限定理结束。第6章提供基于极大似然理论的完整推断（包括估计与检验）。这一章还包括对EM算法及其可用于几种极大似然情况的讨论。第7章和第8章包括充分统计量与最优假设检验。最后三章则提供统计

概率论与数理统计-(第4版)

本书主要内容有：函数与初等函数；函数与数列极限的概念、性质与计算、函数的连续性，间断点的概念、判断及分类；导数的概念与求导法则、微分的概念、计算，微分在近似计算中的应用；一元函数微分学的应用；不定积分的概念与计算；定积分的概念与计算；定积分的应用；无穷级数；常微分方程的概念以及求解一阶二阶常微分方程等...

应用时间序列分析

时间序列分析是概率统计学科中应用性教强的一个分支，在金融经济、气象水文、信号处理、机械振动等众多领域有着广泛的应用。本书是高等院校“应用时间序列分析”课程的教材，较系统讲授应用时间序列分析的基本理论、方法以及应用。本书以时间序列的线性模型和平稳序列的谱分析为主线，介绍平稳时间序列的基本知识、常用的建模和预测方法，目的是使学生对时间序列的饿应用理论和方法有基本的了解，能够用时间序列的基本方法处理简单的时间序列数据。全书共分九章，内容包括

概率论与数理统计习题课教程

本书按照随机事件与概率、随机变量及其分布、多维随机变量、随机变量的数字特征、大数定律与中心极限定理、抽样分布、参数估计、假设检验、方差分析与回归分析的章节顺序编写，每一章主要包括六部分内容：目的要求、内容提要、复习提问、例题解析、自测练习、综合练习，便于读者复习巩固每章所学内容和找出自身的薄弱环节...

概率论-(第三版)

概率论和统计学领域的经典著作，第一次全面阐述贝叶斯统计学。首次出版于1939年，本书第一次基于贝叶斯统计思想创立科学推断基础理论。本书是统计学家的必读书...

间歇过程统计监测与质量分析

《间歇过程统计监测与质量分析》可作为自动控制或信息科学等相关专业研究生的教学参考书，同时对从事自动化系统研究、设计、开发和应用的广大工程技术人员也具有一定的参考价值...

非参数统计-基于R语言案例分析

非参数统计是21世纪统计理论的三大发展方向之一。标准的参数方法强烈地依赖于对数据分布的假设，而非参数统计对模型要求甚少，不假定特定的总体分布，因此更加简单、稳健和适用。随着计算工具的发展，非参数统计模型在许多领域中越加广泛的应用。非参数统计不仅是统计类学科的必修课，也是统计应用工作者必须掌握的基本方法和思想。本书从问题背景与动机、方法引进、理论基础、计算机R语言实现、应用实例等诸多方面来介绍非参数方法，其内容包括：基于秩检验的符号检验

概率论与数理统计(第二版)

概率计量逻辑及其应用

《概率计量逻辑及其应用》系统介绍概率计量逻辑的基本理论及其应用, 主要是作者十余年来研究工作的系统总结, 同时也兼顾国际上有关此领域中的主要研究成果. 《概率计量逻辑及其应用》共十章, 具体内容包括逻辑公式的概率真度理论、逻辑公式的Choquet积分真度理论、概率计量逻辑推理系统、逻辑理论的相容度及程度化推理方法、极大相容逻辑理论的结构及其拓扑刻画、R0-代数中的三值Stone拓扑表示定理、逻辑代数上的态理论、逻辑代数上的内部态理论与

概率论与数理统计分级讲练教程

本书是高等院校公工科各专业数学公共课“概率统计”的学习辅导书与靠前多套现行教材《概率统计》配套，可同步使用。全书共分为八个专题，内容包括：随机事件与概率、随机变量及其分布、多维随机变量及其分布、随机变量的数字特征、大数定律与中心极限定理、抽样分布、参数估计、假设检验等。每个专题分为如下六个模块：内容提要、基本要求、释疑解难、方法指导、同步训练、学习札记。本书属于《高等学校数学讲练教程系列》，该系列已出版1册。主参编高校数学教材5套，3

统计学完全教程

由美国当代著名统计学家L·沃塞曼所著的《统计学元全教程》是一本几乎包含了统计学领域全部知识的优秀教材。《统计学完全教程》除了介绍传统数理统计学的全部内容以外，还包含了Bootstrap方法（自助法）、独立性推断、因果推断、图模型、非参数回归、正交函数光滑法、分类、统计学理论及数据挖掘等统计学领域的新方法和技术。《统计学完全教程》不但注重概率论与数理统计基本理论的阐述，同时还强调数据分析能力的培养。《统计学完全教程》中含有大量的实例

非帕斯卡概率逻辑的哲学基础与应用研究

非帕斯卡概率逻辑是美国逻辑学家乔纳森·柯恩创立的、有别于帕斯卡概率逻辑的一种新型逻辑，该逻辑系统的最大的特征是不满足帕斯卡公理系统的否定互补性原理和乘法法则。本书立足于三个研究视角：一是在传统的归纳逻辑理论的演化序列中探寻该逻辑系统的哲学基础的合理性；二是从可能世界语义学角度对该种逻辑进行形式刻画，并建立逻辑系统；三是该逻辑系统以相关变量等概念为工具尝试性地对帕斯卡概率不解释的领域进行解释，或者对应用帕斯卡概率而导致悖论性的结论进行消

概率论与数理统计同步辅导及习题全解-第四版-新版

《概率论与数理统计(第4版)同步辅导及习题全解(新版)》是高等教育出版社出版的沈恒范编的《概率论与数理统计》（第四版）教材的配套辅导书。全书由重要概念、定理及公式、典型题型的解题方法与技巧、全真考题解析、课后习题全解等部分组成，旨在帮助读者掌握知识要点，学会分析问题和解决问题的方法技巧，并且提高学习能力及应试能力。 《概率论与数理统计(第4版)同步辅导及习题全解(新版)》可供高等院校数学课程的同步辅导使用，也可作为研究生入学考试的复

新编概率论与数理统计-第二版

由夏宁茂等编著的《概率论与数理统计》是培养学生利用随机思维模式看待和处理随机现象的一门重要数学基础课程。 通过模拟、函数计算及程序调用，把excel工具广泛使用于概念的引进和数值计算，帮助学生形象理解新概念，直达核心处理思想；现代概念的描述性融入，现代概率论中的基本概念，例如：“可测性”、“概率空间变换”、“条件数学期望”、“期望积分平均”等科普描述性的引进，可使学生缩短与近代概率论之间的距离；教材重视基本概念与方法，又强调随机处

概率论与数理统计分级指导与提高(高等院校基础数学精品课程系列丛书) C303

概率论与数理统计-(第二版)

本书介绍概率论与数理统计的基本概念、基本理论和方法，并结合计算机使学生能利用数学软件解决一些简单的概率统计问题。选材和叙述联系工科专业的实际，清晰易懂，便于教学，例题和习题的配置注意启发性和应用性，全书以基础概念和基本思想方法为核心，突出重点，简明扼要，可作为高等学校工科、理科(非数学专业)概率论与数理统计课程的教材，也可供成人教育的广大师生和工程技术人员使用。...

概率统计

概率论与数理统计-(第二版)

概率论与数理统计-第2版

统计学原理

本书介绍了统计学的基本理论、基本知识与基本技能。内容包括绪论、统计调查、统计整理、总量指标和相对指标、平均指标和标志变异指标...

概率论与数理统计

概率论与数理统计

本书在编写过程中始终贯彻“以理论为基础，以应用为目标”的原则，深入浅出地介绍了概率论、随机过程与数理统计的基本理论、方法及应用，注意随机现象的思想与原理的叙述，特别强调概率论、随机过程与数理统计方法的应用，从实际问题人手，在不失理论严谨的前提下，淡化理论本身的数学推导，体现其应用性。全书内容由概率论、随机过程和数理统计三部分组成，共分8章。其中第一章为事件与概率，第二章为随机变量及其分布，第三章为随机变量的数字特征，第四章为随机过程，

概率论与数理统计理论历史及应用

概率论与数理统计

本书主要内容包括：概论论的基本概念、一元和多元随机变量及其分布、随机变量的数字特征和极限定理；数理统计基础知识、参数估计、假设检验、方差分析和回归分析等...

概率统计简明教程附册学习辅导与习题全解

概率论与数理统计

本书共九章，即随机事件与概率、随机变量及其分布、多维随机变量及其分布、随机变量的数字特征、大数定律与中心极限定理、数理统计的基本概念、参数估计、假设检验、方差分析等...

面向21世纪全国高职高专规划教材实用线性代数与概率统计/李继玲

《实用线性代数与概率统计》是通过《线性代数》与《概率统计》的数学理论与数学模型、数学实验整合而成的一门课。该课程教材在介绍相关的数学内容基础上，在章节中介绍了Excel的计算应用，并且在各章的数学实验中介绍了Matlab在相应基础课中的计算实现方法，有效地搭建了培养学生的“兴趣、表达、演算、信息与处理、与人合作、自我提高与更新、解决问题”这些核心能力的平台。内容包括：1章行列式,第2章矩阵,第3章线性方程组,第4章随机事件的概率和随机

概率论与数理统计学习辅助

《概率论与数理统计学习辅导》是“十二五” 普通高等教育本科国家规划教材《概率论与数理统计（第三版）》（王松桂等）的配套辅导用书，内容包括概率论和数理统计两部分，共9章，前5章为概率论部分，依次包括随机事件、随机变量、随机向量、数字特征和极限定理：后4章为数理统计部分，依次包括样本与统计量、参数估计、假设检验和回归分析与方差分析。《概率论与数理统计学习辅导》明确“概率论与数理统计”课程教学大纲的要求，注重基本概念、基本理论与基本方法的训

实用多元统计分析

多元统计分析是统计学中内容十分丰富、应用范围极为广泛的一个分支。在自然科学和社会科学的许多学科中，研究者都有可能需要分析处理有多个变量的数据问题。从表面上看起来杂乱无章的数据学发现和提炼出规律性的结论，不仅需要对所研究的专业领域有很好的训练，而且要掌握必要的统计分析工具。 　　对研究者来说，本书是学习掌握多元统计分析的各种模型和方法的一本有价值的参考书：首先，它做到了浅入深出，既可供初学者入门，又能使有较深基础的人受益；其次，它既侧重

概率论与数理统计

刘晓石、陈鸿建、何腊梅编著的《概率论与数理统计（第2版）》主要针对理工类非数学专业和管理科学类大学生学习概率统计的需要而编写。内容包括：随机事件和概率，离散型随机变量和分布，连续型随机变量和分布，数字特征，大数定律与中心极限定理，抽样分布，参数估计，假设检验，方差分析与回归分析等。每章末设综合例题并附有相当数量的练习题，层次有浅有深，以供选用。书后有一系列数值表及习题答案。本书可作为高等学校非数学专业的理工、管理科学类概率统计课的教材

优化试验设计方法及数据分析

《优化试验设计方法及数据分析》介绍了目前在国内外常用、有效的几种优化试验设计方法与数据分析的基本原理及其在化学、材料、机械、电子、质量管理等众多领域中的应用。内容包括正交试验法、优选法基础、因子设计法、一元和回归分析方法、正交多项式回归、均匀设计法、单纯形优化法、三次设计、稳定性设计、响应曲面试验设计及应用分析软件在数据分析中的应用等。着重介绍方法的原理、应用范围、优缺点以及如何将这些方法应用到科研和生产实际中，如何运用优化试验设

概率论与数理统计

《经济管理类数学基础：概率论与数理统计》全面、系统地论述了概率与数理统计的概念、方法、理论及其应用。 《经济管理类数学基础：概率论与数理统计》共分9章，由概率和数理统计两大部分组成。概率部分包括：随机事件与概率、随机变量及其概率分布、多维随机变量及其分布、随机变量的数字特征、大数定律和中心极限定理。数理统计部分包括：数理统计的基本概念、参数估计、假设检验、回归分析。每章都配有一定数量的习题。概率部分的习题分为A、B两类，A类是计

概率论基础

本书是根据教育部数学与统计学教学指导委员会新近制订的专业教学规范，结合作者三十年的教学实践和体会，为满足高等院校数学、统计学、金融保险学专业概率论课程的教学需要编写的。主要内容包括：随机事件与概率，随机变量及其分布，随机变量的数字特征，特征函数与矩母函数，极限定理...

21世纪高等院校教材试验设计方法

本书全面介绍了试验设计的原理、方法及应用。内容包括方差分析、回归分析、正交实验设计、参数设计、均匀设计、回归设计与响应曲面分析方法等。本书的特点是在介绍常用试验设计方法的同时，突出试验设计技术在工业生产与工程实际中的应用...

概率论与数理统计学习辅导及R语言解析

本书通过系统的知识点归纳及详尽的解答分析来帮助读者进一步提高概率论与数理统计的基本理论和实际应用，并且引进强大的统计软件R，从程序的角度对习题进行解析，强调统计理论知识和统计软件工具的有效结合，进一步加深统计的实践应用...

Elementary probability theory

《初等概率论》是一部介绍概率论及其应用的入门教程。其原始版本面世已经有30余年，但仍然是本科一二年级的经典概率教程。在第4版中增加了两章讲述应用和数学金融。传承前面版本详细、严谨的风格，讲述了有价证券和期货理论的基本知识。书中用最初等的方法讲述了概率测度、随机变量、分布以及期望等基本概念。离散和连续的案例都有所涉及，在讲述后者的时候运用了微积分知识。配以大量的典型例子重点讲述概率推理，集中介绍了组合问题、Poison过程、随机漫步、遗

应用随机过程

本书内容从初等入门到现代前沿，内容包括预备知识、泊松过程、离散时间马尔可夫链、离散鞅、连续时间马尔可夫链、随机微分方程与宽平稳过程等...

概率论教程 第2版

以测度论为背景介绍了集合代数构造、概率扩张、随机变量的期望、收敛性、Lebesgue分解、条件期望和鞅列、分布函数和特征函数、极限理论等概率论中的基本知识。其特点是抽象与直观相结合，经典方法与现代方法相结合。全书论证严谨，内容丰富，每章后均附有一定量的习题以加深理解和拓广本章的知识点。读者对象是学过实变函数和初等概率论的统计系和数学系的高年级本科生、研究生以及其他如金融工程、管理科学等方面的教师和研究工作者...

应用多元统计分析与R软件

Themaincontentsofthisbookincludeprincipalcomponentsanalysis，factoranalysis，discriminantanalysisandclusteranalysis，inferenceforamultivariatenormalpopulation，discreteorcategoricalmultivariatedata，copulamodels，linearandnon

现代概率论基础导论

本书是一本以介绍现代概率论基础理论和方法为主的概率论教材。共分三部分。章和第2章为测度论，用较短的篇幅完整地叙述了测度与积分的一般理论，包括了一般测度、Lebesgue-Stieltjes测度、Lebesgue测度、积分与期望的定义及单调收敛定理、Fatou引理、Lebesgue控制收敛定理、Fubini定理等主要的测度与积分结果。第3章和第4章为极限论，介绍了概率论和统计中的常用的分布、分布函数、特征函数和四种收敛性，并侧重于中心极

概率论与数理统计

本书内容包括概率论的基本概念、随机变量与概率分布、随机变量的数字特征、参数估计和假设检验、回归分析、相关分析与方差分析等...