本書根據高等院校非數學類專業(yè)的概率論與數理統(tǒng)計課程的教學大綱和教學基本要求,參照上海財經大學概率論與數理統(tǒng)計課程與教材建設的經驗和成果,參考全國碩士研究生入學統(tǒng)一考試大綱,充分吸收國內外概率論與數理統(tǒng)計相關教材的精華,結合編者多年教學實踐和教學改革經驗編寫而成.本書共8章,內容包括事件與概率、隨機變量及其分布、隨機向量

本書在介紹數理統(tǒng)計的基本概念和基本理論的基礎上,利用Python編程處理隨機數據。本書共分6章,內容包括Python基礎、隨機樣本與抽樣分布、參數估計、假設檢驗、方差分析、一元線性回歸分析。另外,本書設置了個Python上機編程實驗。

本書在貝葉斯框架下，介紹約束條件下半參數與非參數模型的貝葉斯統(tǒng)計推斷。內容包括：約束非參數回歸模型的貝葉斯統(tǒng)計推斷、約束半參數模型的貝葉斯統(tǒng)計推斷、約束半參數混合效應模型的貝葉斯統(tǒng)計推斷及約束函數型數據半參數模型的貝葉斯統(tǒng)計推斷等。

本書以時間序列數據為研究對象,對時間序列數據的特征表示和相似性度量進行較為深入和系統(tǒng)的研究,講述了如何從數據特征的不同角度進行數據降維,結合設計相應的相似性度量方法實現時間序列數據挖掘,同時將相關的特征表示和相似性度量方法應用于文本主題、經濟金融、情報分析和發(fā)動機參數等具體領域。全書分為11章:第1章對研究的背景和現狀

本書內容包括隨機事件及其概率、隨機變量及其概率分布、隨機向量及其概率分布、隨機變量的函數及其數值模擬、隨機變量的數字特征、大數定律與中心極限定理等。本書內容簡明扼要，概念引入自然實用，符合教學實際的需要。在講述離散型隨機變量的概率分布時，采用圖、表、公式相結合的方式，既減少了長篇煩冗的論述，又適合實際教學使用，容易被學

本書主要介紹概率論與數理統(tǒng)計的實驗內容。全書可分為三部分：第一部分是概率論部分的實驗，包括拋硬幣實驗、擲骰子實驗、蒲豐投針實驗、全概率公式和貝葉斯公式、常見離散型分布、常見連續(xù)型分布、數學期望、中心極限定理等；第二部分是數理統(tǒng)計部分的實驗，包括參數估計、假設檢驗、方差分析與回歸分析等，其中部分內容采用隨機模擬的方法進行

這本經典的概率論教材通過大量的例子系統(tǒng)介紹了概率論的基礎知識及其應用，主要內容有組合分析、概率論公理、條件概率、離散型隨機變量、連續(xù)型隨機變量、隨機變量的聯合分布、期望的性質、極限定理和模擬等，內容豐富，通俗易懂.各章末附有大量的練習，分為習題、理論習題和自檢習題三大類，并在書末給出自檢習題的全部解答。本書是概率論的入

本教材系統(tǒng)性對可靠性統(tǒng)計知識進行介紹，共分為九章，分別是：第1章可靠性基本概念；第2章可靠性中的估計方法；第3章截尾試驗下壽命數據的可靠性評估；第4章退化數據的可靠性評估；第5章可靠性模型的假設檢驗與選擇；第6章基于加速試驗的可靠性分析；第7章基于貝葉斯方法的可靠性分析；第8章可靠性中的統(tǒng)計計算方法；第9章系統(tǒng)可靠性模

本書是清華大學出版社出版的教材《隨機過程及其應用》（第2版）（ISBN9787302242758）的配套習題解答。書中所有習題與主教材所列習題一一對應，每一題均有詳細解答。主教材在第1版的基礎上做了較大的改編，對教材中的習題做了適當的調整，刪去了過去一些比較煩瑣和復雜的題目，突出了習題的簡單性和概念性；增加了部分與實際

本書是為使用概率統(tǒng)計較多的本科相關專業(yè)編寫的有關統(tǒng)計推理的理論、思維和方法的教材，基于微積分的統(tǒng)計學理論和應用的介紹，反映了統(tǒng)計思維、統(tǒng)計學教學和當前實踐的最新情況。內容主要包括概率分布和概率密度、數學期望、特殊概率分布、隨機變量函數、抽樣分布、決策理論、點估計、區(qū)間估計、假設檢驗等。