"本書共九章，前五章介紹概率論，包括隨機(jī)事件與概率、離散型隨機(jī)變量、連續(xù)型隨機(jī)變量、隨機(jī)向量、大數(shù)定律和中心極限定理等內(nèi)容，后四章介紹數(shù)理統(tǒng)計(jì)，包括統(tǒng)計(jì)量及其分布、參數(shù)估計(jì)、假設(shè)檢驗(yàn)、相關(guān)分析和回歸分析等內(nèi)容。本書涵蓋全國(guó)碩士研究生招生考試數(shù)學(xué)考試大綱中概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)全部要點(diǎn)。本書設(shè)計(jì)為新形態(tài)教材，數(shù)字資源包括重難點(diǎn)

"概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)是描述“隨機(jī)現(xiàn)象”并研究其數(shù)量規(guī)律的一門學(xué)科。本書的第1－5章是概率論部分，內(nèi)容包括：概率定義與性質(zhì)，一元及多元離散型與連續(xù)型隨機(jī)變量的分布，隨機(jī)變量的數(shù)字特征，大數(shù)定律與中心極限定理等；第6－9章是數(shù)理統(tǒng)計(jì)部分，內(nèi)容包括：統(tǒng)計(jì)量與抽樣分布，參數(shù)點(diǎn)估計(jì)與區(qū)間估計(jì)，參數(shù)假設(shè)檢驗(yàn)與分布擬合優(yōu)度檢驗(yàn)，方差分

"本書包含十章內(nèi)容：隨機(jī)事件及其概率、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)定律和中心極限定理、數(shù)理統(tǒng)計(jì)的基礎(chǔ)知識(shí)、參數(shù)估計(jì)、假設(shè)檢驗(yàn)、一元回歸分析和Excel在概率統(tǒng)計(jì)中的應(yīng)用�？紤]到不同讀者的需要，在內(nèi)容安排、例題和習(xí)題編排等方面盡可能做到由淺入深、易于計(jì)算，側(cè)重基本思想、基本概念的理解及

"本書是新時(shí)代高職數(shù)學(xué)系列教材之一，是職業(yè)本科教育新形態(tài)一體化教材。本書為適應(yīng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代對(duì)高等職業(yè)教育的人才培養(yǎng)需求而編寫，涵蓋了概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)的基本內(nèi)容。全書共7章，主要內(nèi)容包括描述統(tǒng)計(jì)、隨機(jī)事件及其概率、離散型隨機(jī)變量、連續(xù)型隨機(jī)變量、數(shù)字特征與極限定理、參數(shù)估計(jì)及假設(shè)檢驗(yàn)。本書在編寫時(shí)，為方便讀者理解，將離散

本書共五章，包含課程必備知識(shí)、概率及其性質(zhì)、隨機(jī)變量及其分布、隨機(jī)變量的數(shù)字特征、大數(shù)定律和中心極限定理等。本書的編寫從境外生的實(shí)際出發(fā)，概念通俗易懂，實(shí)例生動(dòng)有趣，注重基本概念的描述，強(qiáng)調(diào)概率在生活中的應(yīng)用，淡化定理及公式的證明，適合數(shù)學(xué)基礎(chǔ)相對(duì)一般的讀者。本書結(jié)構(gòu)嚴(yán)謹(jǐn)，敘述清楚，行文簡(jiǎn)潔流暢，例題生動(dòng)，可讀性強(qiáng)，可

本書共分10章，第1-5章是概率論部分，包括：隨機(jī)事件及其概率，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，特征函數(shù)與極限定理；第6-10章是數(shù)理統(tǒng)計(jì)部分，包括：數(shù)理統(tǒng)計(jì)的基本概念，參數(shù)估計(jì)，假設(shè)檢驗(yàn)，方差分析，回歸分析。每章各節(jié)均配有習(xí)題，并在書末附有參考答案和三個(gè)附錄(數(shù)學(xué)建模及大學(xué)生數(shù)學(xué)建模競(jìng)賽簡(jiǎn)

本書系統(tǒng)地介紹了貝葉斯統(tǒng)計(jì)學(xué)的基礎(chǔ)理論以及在一些領(lǐng)域中的應(yīng)用。全書共16章，內(nèi)容分為4個(gè)部分：第一部分，介紹貝葉斯統(tǒng)計(jì)學(xué)的發(fā)展和應(yīng)用概況，包括第1章（緒論）；第二部分，介紹貝葉斯統(tǒng)計(jì)學(xué)的基礎(chǔ)理論，包括第26章；第三部分，介紹貝葉斯統(tǒng)計(jì)學(xué)在一些領(lǐng)域中的應(yīng)用，包括第715章；第四部分，介紹貝葉斯計(jì)算方法及有關(guān)軟件，包括第1

本書前五章是概率論的基本內(nèi)容，第六至九章是數(shù)理統(tǒng)計(jì)的內(nèi)容，第十章介紹R軟件在數(shù)理統(tǒng)計(jì)中的應(yīng)用.本書內(nèi)容符合教育*高等數(shù)學(xué)大學(xué)數(shù)學(xué)課程教學(xué)指導(dǎo)委員會(huì)最新頒布的《大學(xué)數(shù)學(xué)課程教學(xué)基本要求（2014年版）》，緊密聯(lián)系實(shí)際，例題豐富多樣，各章附有思考題、習(xí)題和綜合練習(xí)題，綜合練習(xí)題中選有部分全國(guó)碩士研究生招生考試試題。書后附有

本書是在作者多年教學(xué)實(shí)踐的基礎(chǔ)上，本著厚基礎(chǔ)、重應(yīng)用的原則，突出重點(diǎn)、緊扣前沿，采用低起點(diǎn)、逐步深入的編寫思路，經(jīng)反復(fù)研討后編寫而成的。讀者只要具備高等數(shù)學(xué)、線性代數(shù)和概率論的初步知識(shí)就可以學(xué)習(xí)本書。全書共10章，內(nèi)容包括概率論基礎(chǔ)、數(shù)理統(tǒng)計(jì)基本知識(shí)、點(diǎn)估計(jì)、區(qū)間估計(jì)、假設(shè)檢驗(yàn)、非參數(shù)檢驗(yàn)、回歸分析、方差分析、統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)

積分嵌套拉普拉斯近似（IntegratedNestedLaplaceApproximation，INLA）是一種新的近似貝葉斯計(jì)算方法，相比傳統(tǒng)的馬爾可夫鏈蒙特卡羅（MCMC）方法，它可以高效地?cái)M合多種貝葉斯模型。INLA旨在解決潛在高斯馬爾可夫隨機(jī)場(chǎng)模型參數(shù)的邊際推斷，利用模型中潛在變量的條件獨(dú)立性來(lái)提高計(jì)算速度。《