本教材是全國高等農(nóng)林院�！笆�三五”規(guī)劃教材，主要內(nèi)容包括隨機(jī)事件及其概率、隨機(jī)變量及其分布、二維隨機(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)計的基本概念、參數(shù)估計、假設(shè)檢驗、回歸分析與方差分析。本教材簡明扼要、由淺入深、通俗易懂、內(nèi)容全面，適合作為高等農(nóng)林院校概率論與數(shù)理統(tǒng)計課程教材，也可作為相

隨機(jī)微分方程在數(shù)學(xué)之外的許多領(lǐng)域都有著廣泛的應(yīng)用，它對數(shù)學(xué)領(lǐng)域中的許多分支起著有效的連接作用.本書詳細(xì)介紹了幾類重要的隨機(jī)微分方程，共分為11章，第1～8章介紹了隨機(jī)微分方程的相關(guān)理論，第9～11章介紹了上述理論的應(yīng)用情況. 本書適合大學(xué)師生、研究生及數(shù)學(xué)愛好者參考使用.

本書共十章，內(nèi)容包括：有限元方法概述、桿系結(jié)構(gòu)的有限元法——直接法、二維問題有限元、有限元軟件ANSYS簡介、典型的ANSYS分析過程、二維實體結(jié)構(gòu)有限元分析、三維實體結(jié)構(gòu)有限元分析等。

本書分兩冊。第一分冊的主要內(nèi)容有隨機(jī)事件、概率、多維隨機(jī)變量及其分布、大數(shù)定律、中心極限定理與參數(shù)估計;第二分冊的主要內(nèi)容有隨機(jī)變量及其分布、隨機(jī)變量的數(shù)字特征、樣本與抽樣分布與假設(shè)檢驗。

本書基于職業(yè)教育快速發(fā)展需求,以“必需,夠用”為原則,立足課堂實際,充分挖掘蘊(yùn)涵思政元素的教學(xué)案例資源。具體內(nèi)容包括:函數(shù)與極限、導(dǎo)數(shù)與微分、積分學(xué)、微分方程、線性代數(shù)初步、概率初步、數(shù)理統(tǒng)計初步、數(shù)學(xué)實驗、數(shù)學(xué)建模。每章從知識目標(biāo)、技能目標(biāo)、素質(zhì)目標(biāo)出發(fā),導(dǎo)入任務(wù),然后詳細(xì)地解說知識點。并基于課程思政潛移默化進(jìn)教材的

本書主要內(nèi)容包括數(shù)理統(tǒng)計的基本知識、統(tǒng)計量的抽樣分布、參數(shù)估計理論、統(tǒng)計假設(shè)檢驗、回歸分析、試驗設(shè)計和方差分析、統(tǒng)計質(zhì)量管理。本書首先回顧了概率論知識,在此基礎(chǔ)上介紹了總體、樣本和統(tǒng)計量等數(shù)理統(tǒng)計的基本概念,并將這些概念與概率論的基礎(chǔ)知識聯(lián)系起來,給出統(tǒng)計量與抽樣分布的概念和實例;其次,敘述了數(shù)理統(tǒng)計的基礎(chǔ)部分---統(tǒng)

本書是為普通高等院校,特別是應(yīng)用型本科院校編寫的教材。我們從本課程的特點出發(fā),結(jié)合應(yīng)用型人才培養(yǎng)的目標(biāo),分析了課程系統(tǒng)性、嚴(yán)密性與應(yīng)用型人才需求的關(guān)系,對知識結(jié)構(gòu)刪繁就簡,優(yōu)化重組。本教材涵蓋了概率論與數(shù)理統(tǒng)計最基本的內(nèi)容和方法。第1-4章是概率論部分,包括概率論的基本概念、隨機(jī)變量及其分布、二維隨機(jī)變量及其分布、隨機(jī)

本書共八章，內(nèi)容包括：隨機(jī)事件及其概率、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)計基礎(chǔ)知識、參數(shù)估計、假設(shè)檢驗。

本書共10章。前5章為概率論部分,主要包括隨機(jī)事件及概率、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,是學(xué)習(xí)數(shù)理統(tǒng)計的基礎(chǔ)。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(shè)檢驗、回歸分析。第10章介紹了MATLAB軟件在概率統(tǒng)計中的應(yīng)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?jǐn)?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(guān)性的函數(shù)型數(shù)據(jù)線性回歸模型;在此基礎(chǔ)上,進(jìn)一步放松了誤差項服從正態(tài)分布的假設(shè),提出了穩(wěn)健的函數(shù)型數(shù)據(jù)空間自回歸模型。