三民網路書店 中國圖書館分類法 / 數理科學和化學 / 數學 / 概率論與數理統計

本書由經驗豐富的教師團隊根據多年教學經驗編寫而成, 旨在幫 助學生全面理解和掌握 “概率論與數理統計” 課程的核心知識與解題 技巧, 注重提高解題效率和實際應用能力, 為將來的專業學習和研究奠 定堅實的基礎‧ 本書按照浙江工業大學的課程要求和考試標準編排, 包 括8套歷年真題詳解及全部試題分析, 適合學習 “概率論與數理統計” 課程的本科生和研究生使用‧ 本書分為兩部分：第一部分彙集歷年試卷, 涵蓋填空題、選擇題以 及解答題, 為學生提供實際的考試體驗; 第二部分為試卷詳解, 包括知 識點、思路分析、解答過程, 幫助學生深化理解‧

本書是以作者多年的概率與統計講義為藍本擴充而成，目前也是威斯康星大學的經濟學教材。本書採用微積分的方式而非測度論的的方式講述，涵蓋概率論基本知識、隨機變量、分佈、抽樣、大數定律、中心極限定律、逼近理論、zui大似然估計、矩方法、假設檢驗、置信區間等經濟學專業所需數理統計知識的方方面面，難度適中，適於作為經濟專業高年級本科生和研究生的教材。

This book includes the probability of events, discrete random variables and their distribution, continuous random variables and their distribution, digital characteristics of random variables, law of

本書是高等教育出版社出版的《概率論與數理統計》（田琳主編）的配套習題集。本書由概率論與數理統計教學中的一線教師編寫而成，全書共分八章習題和三套期末測試試卷，每章節包括：（1）知識要點;(2)基礎練習習題；(3)提高練習；(4) 期末測試試卷。

本書的主要內容是概率論和統計學，包括隨機事件和概率、隨機變量及其分佈、數字特徵和大數定律、統計學概論、統計資料的搜集與整理、統計資料分析所需要的基本指標和統計資料分析方法共7個模塊。每個任務後配有能力訓練，可幫助學生及時鞏固所學知識，同時配有拓展延伸閱讀材料，通過數學文化、時事案例等內容的滲透，落實立德樹人的根本目的。本書可作為普通高等院校、高等職業院校工科類和財經類專業的應用數學課程教材，也可作為讀者學習高等數學的參考用書。

本書內容包括隨機事件及其概率、一維隨機變量及其分佈、多維隨機變量及其分佈、隨機變量的數字特徵、大數定律和中心極限定理、數理統計基本知識、參數估計和假設檢驗等。

本書是《概率論與數理統計》(第二版)的配套學習參考資料。與教材內容對接，共分為兩大部分。第一章到第五章為概率論部分，第六章到第九章為數理統計部分。每章包括基本內容、基本要求、擴展例題與習題詳解。

實驗設計與數據處理是理工科學生必須掌握的技能。編著者從數據庫與文獻檢索、實驗設計方法、數據處理基礎、軟件在數據處理中的應用等角度出發編寫了此書。本書內容涉及利用單因素實驗設計、正交實驗設計、均勻實驗設計、科技文獻檢索、數據處理基礎、方差分析、回歸分析、Origin 軟件、Excel 軟件、SPSS 軟件、MATLAB軟件對數據進行處理。本書特點是在介紹實驗設計與數據處理的原理和方法的同時，注重其實際應用。本書每章後面均配有思考題，可供讀者練習。本書內容豐富、實用性強，可作為理、工、農、林、醫等專業本科生和研究生的教材及教學參考資料，還可作為相關科技人員或工程管理人員的參考書。

本書內容包括事件與概率、隨機變數及其分佈、多維隨機變數及其分佈、隨機變數的數位特徵、大數定律與中心極限定理、數理統計的基本概念、參數估計、假設檢驗、方差分析與回歸分析九章。並附有統計分析常用軟體SAS及若干概率論與數理統計的實驗。教材選例典型，與日常的生產與生活密切相關，有助於提高讀者學習興趣並寓學習理論於實踐運用當中。書中習題難易結合，有助於讀者開拓思路加深理解。 本書可作為高等學校工科類、經濟

本書是根據《高等學校工科本科概率論與數理統計課程教學基本要求》及碩士研究生入學考試大綱編寫的教學輔導教材，內容以相關配套教材章節為基礎，各章包括基本要求、內容提要、典型例題分析、練習與測試及參考答案。其中基本要求和內容提要有助於讀者明確學習目的、理清基本概念；書中例題選材針對性強，既有基礎題又有綜合題，並有分析、多種解答法及注意點。全書能幫助讀者理解概率論與數理統計課程的基本概念，提高分析問題和解

本書為高等學校的《應用數理統計》教材，主要內容包括緒論、抽樣分佈、參數估計、假設檢驗、方差分析、回歸分析，共六章。除緒論外，其他章含有常用統計軟件數據分析操作簡介，章末附有知識小結、疑難公式的推導與證明、有關數理統計發展史的課外讀物、章節練習及習題講解。本書包含教育、生物、經濟等專業所需的數理統計知識，以及常用統計分析軟件操作簡介。 本書可作為高等學校理工類、經管類專業的教材，也可作為工程技術人員、科研工作者的參考書。

本書共九章，分為兩大部分：第一章到第五章是概率論部分，包括概率論基礎、隨機變量及其分佈、多維隨機變量及其分佈、隨機變量的數字特徵、大數定律與中心極限定理；第六章到第九章是數理統計部分，包括數理統計的基礎知識、參數估計、假設檢驗、方差分析與回歸分析。

《考研數學概率論與數理統計輔導講義》由湯家鳳編著

書系統闡述線性模型的基本理論、方法及其應用，其中包括理論與應用的近期發展。《線性模型引論(第二版)》共10章。第1章通過實例引進各種線性模型。第2章討論矩陣論方面的補充知識。第3章討論多元正態及有關分佈。從第4章起，系統討論線性模型統計推斷的基本理論和方法，包括最小二乘估計、假設檢驗、置信域、預測、線性回歸模型、方差分析模型、協方差分析模型、線性混合效應模型，以及由線性模型衍生的幾類分類響應變量模型。為了做到模型理論和數據分析實踐相結合，《線性模型引論(第二版)》提供了各種方法詳細的R語言計算程序和數據可視化的程序，並配有大量典型案例和相當數量的習題。《線性模型引論(第二版)》取材新穎、內容豐富、闡述嚴謹、推導詳盡、重點突出、思路清晰、深入淺出、富有啟發性，便於教學與自學。

本書介紹隨機過程的基本理論及其應用，其主要內容有：概述與預備知識、Poisson過程、離散參數的Markov鏈、連續參數的Markov鏈、平穩過程和隨機分析、平穩過程通過線性系統的分析等。對更新過程、鞅論、排隊論、時間序列分析以及最優估計理論等內容，只在相關章節作了簡要介紹。本書採用非測度論方式講述隨機過程理論，具有高等數學、線性代數和概率統計等基礎知識的讀者即可順利閱讀全書。

通過研究協變量與響應變量條件分位數之間的關係，分位數回歸模型作為一種對經典線性回歸模型的顯著推廣而出現。跟經典的線性回歸模型相比，分位數回歸不僅能處理響應變量的位置轉移，而且能處理尺度變換。分位數回歸能穩健地處理偏態的響應變量，也能靈活地反應協變量效應，因此它已經在複雜數據分析中表現出了極大地實用性。縱向數據、高維成分數據、復發事件數據、帶有缺失類型的多類型復發事件數據和部分缺失的生存數據是五種常見的複雜數據類型。這幾類複雜數據廣泛存在於醫學、流行病學、經濟學等領域。本書將介紹這幾類複雜數據的分位數回歸模型或更廣義的動態回歸模型，也將介紹這些模型對應的統計推斷方法、理論證明和實際應用。

本書是在作者多年對本二工學類、經濟類不同專業概率論與數理統計課程授課經驗基礎之上，編寫的一本以實用性、簡潔性和基礎性為特點的大學本科公共必修課教材，包含概率論基礎部分和數理統計基礎部分。其中，概率論基礎部分包括：概率論的基本概念、一維隨機變量及其分佈、多維隨機變量及其分佈、隨機變量的數字特徵、大數定律和中心極限定理。數理統計基礎部分包括：統計量及其分佈、參數估計、假設檢驗等內容。本書在內容取材的安排上以選材新穎、通俗易懂、簡單易學為目標，以科學研究的需求與實際生活的應用相融合為導向；在體系結構上，充分尊重體裁的組織與遞進的難度符合學生對概率統計的認知規律，強調知識的傳授與啟發式教學相結合，通過實際問題引入基本概念和建立基本定理；在例題的編寫中，精雕細琢，詳盡且清楚地闡述解題的思路、方法和步驟，以精選的例題來鞏固學生的所學知識，難易適當，深入淺出，舉一反三，融會貫通，例題模型化。第四版修訂基於原書的體系結構，充分保留原書編寫實用性、簡潔性和基礎性的特點，融入概率與數理統計這門數學基礎學科本身的思想深度與哲學趣味性，同時相機融入思政教育內容。推薦作為工程類、醫學類、財經類、管理類專業本科公共基礎課教材。

置信規則庫推理模型是基於數據的決策理論與方法中一個新興的分支，具有合理的知識表示方式和透明的規則推理過程，在其發展過程中分成了交集置信規則庫、並集置信規則庫和擴展置信規則庫推理模型。依據這三個推理模型所適用數據情形的差異，《置信規則庫的建模新方法與應用》在第一部分回顧置信規則庫推理模型的基本理論的基礎上，分別於第二～第四部分在小規模低維度、小規模高維度和大規模任意維度的數據情形下介紹置信規則庫的建模方法；《置信規則庫的建模新方法與應用》還給出了三個關於置信規則庫推理模型的應用案例，方便讀者進一步瞭解置信規則庫推理模型。

本書不同于國內其他作者編寫的概率統計教材，是作者幾十年從事一線數學本專科教學經驗的總結和昇華，是對目前概率統計教學中的難點問題展開有針對性地深入研究後的創新性成果‧本書具有低起點晉級式的鮮明特色，同時有多處較大的創新，概括如下：1‧起點低‧中學數學沒有學好的學生，都可以通過閱讀本書順利地向前推進‧2‧循序漸進，層層遞進‧本書分為基礎篇、中級篇、高級篇和Excel應用篇，供不同層次和不同要求的學生選用，學完本書可以掌握本科院校工科類、經管類各個專業所必需的概率統計教學內容‧3‧本書以數理統計為編寫主線‧以最小的概率論篇幅過渡到數理統計的內容，講完數理統計後，再對概率論要求高的知識進行補充‧4‧為了使學生容易理解，對定義、性質和定理給出了直觀解釋，避免生硬地給出這些難懂的內容‧①在國內首次給出了多個概念的描述性定義；② 從實際問題或相互聯繫中引入概念和結論，在國內首次給出了多個定義產生必要性和性質合理性的解釋；③ 通過挖掘教材中的內在邏輯關係，找到了知識之間的新的聯繫；④ 對於抽象、複雜的內容，採用由具體到抽象，由簡單到複雜的編寫方式；⑤ 對於理論性強的內容，從常識和學生熟悉的知識入手，深入淺出地進行講解‧5‧將難點問題進行分解，使得每一步學生都能夠跳一跳夠得著，最終將難點解決‧6‧給出了利用Excel軟件進行統計分析的內容‧各章均配有一定數量的例題和習題，書後附有習題參考答案‧值得一提的是，本書的絕大多數習題都與學生的學號相聯繫，這樣可以有效地防止學生在完成作業和考試過程中不願獨立思考的現象發生‧本書廣泛適用于大學本、專科各類學校各個專業的學生，也適用於想學習概率統計而苦於數學基礎差的廣大社會讀者‧同時本書可以作為高中學生學習概率統計相關內容時的參考讀物，對講授概率統計的教師來講也具有一定的參考價值‧

本書是山東大學數學學院新形態系列教材《概率論與數理統計(慕課版)》配套的練習冊。本書採用“一節一練”的結構，與主教材《概率論與數理統計(慕課版)》完全對應. 本書練習題覆蓋主教材全部知識點，具體內容包括：隨機事件與概率、隨機變量及其分步、多維隨機變量及其分佈、數字特徵與極限定理、統計量及其分佈、參數估計、假設檢驗。本書內容由易到難、由淺入深，有助於學生對知識點的理解、掌握和鞏固，可以滿足不同基礎、不同要求的學生的學習需求，方便任課教師規範課後作業，方便學生自評、自測、總結學習情況。 本書可作為高等學校工科類專業學生學習“概率論與數理統計課程的參考用書，也可作為大學生備戰研究生入學考試的輔導用書，書中的習題也可供任課老師用於習題課教學。