《高數(shù)叔概率統(tǒng)計入門》全書基本按照高等數(shù)學(xué)教材內(nèi)容，以小說的章回體體例編排，語言風(fēng)趣幽默，版式設(shè)計精美，還配有視頻講解，把枯燥乏味、生澀難懂的概率論與數(shù)理統(tǒng)計知識巧妙地講解得生動有趣，易于讀者理解，適合高中生、在校大學(xué)生等對概率論與數(shù)理統(tǒng)計感興趣的初學(xué)者閱讀，也適合想回顧概率論與數(shù)理統(tǒng)計知識的讀者閱讀。知識講解與例題有

為了便于在教學(xué)中教師批閱和學(xué)生使用，《概率論與數(shù)理統(tǒng)計練習(xí)與提高（套裝共2冊）》分為一分冊和二分冊。一分冊包括隨機事件及其概率、多維隨機變量及其分布、大數(shù)定律與中心極限定理與參數(shù)估計。二分冊包括隨機變量及其分布、隨機變量的數(shù)字特征、樣本與抽樣分布與假設(shè)檢驗。各章配有習(xí)題，書末附有答案�！陡怕收撆c數(shù)理統(tǒng)計練習(xí)與提高（套裝

本書以全面而有趣的方式介紹概率論與數(shù)理統(tǒng)計的基礎(chǔ)知識，不僅講授了實驗設(shè)計和數(shù)據(jù)分析方法，而且重視培養(yǎng)將這些原理應(yīng)用于實踐的技能。第6版主要更新：·共18個新的“案例研究”，以幫助讀者理解新增的概念。·第2章包含10個新例子，包括對“愷撒*后一口氣”問題的重復(fù)獨立試驗分析�！さ�4章新增一個附錄，總結(jié)了常用概率密度函數(shù)的所

線性模型是現(xiàn)代統(tǒng)計學(xué)中一類重要的模型，廣泛地應(yīng)用于經(jīng)濟，金融，生物、醫(yī)學(xué)和工程技術(shù)等領(lǐng)域。在該模型的建模分析中，統(tǒng)計學(xué)家主要研究模型的參數(shù)估計理論，假設(shè)檢驗以及未來觀察值的預(yù)測等統(tǒng)計推斷問題。相比較，參數(shù)的假設(shè)檢驗以及未來觀察值的預(yù)測問題研究更多的依賴于參數(shù)估計的結(jié)果。因此，模型的參數(shù)估計理論在整個建模分析過程中起到重

本書全面系統(tǒng)地介紹了半鞍與隨機分析的基本理論及其應(yīng)用.全書共分十六章，主要內(nèi)容包括經(jīng)典鞍論，隨機過程一般理論，半鞍與隨機分析的基礎(chǔ)理論.隨機積分和有關(guān)論題.本書討論了H1-鞅和BMO-鞅并建立了一系列主要的鞍不等式;引進了半鞍的可料特征及半鞍的積分表示;介紹了隨機分析的一個重要技巧——測度變換;討論了鞍的可料積分表示;

本書系統(tǒng)地敘述了渦度法的數(shù)學(xué)理論，內(nèi)容主要分為Euler方程渦度法的收斂性，粘性分離格式的收斂性和隨機渦團法的收斂性三個部分，其中包括無粘與粘性流、初值問題與初邊值問題、半離散化與全離散化以及有關(guān)不可壓縮流的數(shù)學(xué)理論.

本書系統(tǒng)地介紹了自然邊界元方法的數(shù)學(xué)理論，總結(jié)了作者十余年來在這一方向的研究成果，包括橢圓邊值問題的自然邊界歸化原理、強奇異積分的數(shù)值計算、對調(diào)和方程邊值問題、重調(diào)和方程邊值問題、平面彈性問題和Stokes問題的應(yīng)用，以及自然邊界元與有限元耦合法等內(nèi)容.

本教材試圖從工科的角度介紹隨機過程的基本概念和方法內(nèi)容，特點是閱讀的起點相對較低，使讀者能夠在較短的時間內(nèi)了解隨機過程的基礎(chǔ)知識和主要內(nèi)容，首先對于隨機過程的基本思想進行詳細的介紹，隨后選擇幾種重要的隨機過程進行重點介紹，而對于涉及較深數(shù)學(xué)知識的內(nèi)容列出文獻，便于感興趣的讀者進行追蹤學(xué)習(xí)。

《廣義線性模型導(dǎo)論》系統(tǒng)介紹了廣義線性模型的概念基礎(chǔ)和基本原則，通過具體案例和SAS統(tǒng)計軟件闡釋了將logistic回歸等整合到擬合廣義線性模型架構(gòu)中的方法。本書的目的在于，向熟悉經(jīng)典線性模型的普通社會科學(xué)研究者展示，如何從線性回歸模型推廣到非連續(xù)自變量的其他模型，而不失這兩種模型間的共同根基及相似性。

本書是一本優(yōu)秀的法國數(shù)學(xué)著作，系統(tǒng)全面地介紹了馬爾可夫鏈的基本性質(zhì)和結(jié)論，然后圍繞這一主題給出了豐富的應(yīng)用結(jié)果�；�于蒙特卡羅(Monte-Carlo)算法和離散時間與連續(xù)時間的馬爾可夫鏈，本書給出了算法的多種應(yīng)用，例如在基因?qū)W中、物種發(fā)展學(xué)中及互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中。同時在最后一章還給出了其在金融學(xué)中的應(yīng)用。