概率論與數理統(tǒng)計是大學數學的第三門課。本書針對經管類編寫，主要包括概率論的基本概念、一維和多維隨機變量及其分布、隨機變量的數字特征、數理統(tǒng)計的基礎知識、參數估計、假設檢驗、方差分析和回歸分析等知識模塊，并特別加強了數學建模與數學實驗教學環(huán)節(jié)，可以通過掃描對應的二維碼即可實現(xiàn)實驗操作，且配有網絡賬號，學生可登錄網絡學習空

本教材根據近年來工科數學改革的新成果，結合高等應用型本科院校的實際特點，以培養(yǎng)卓越工程師為目標，書中對傳統(tǒng)的教學內容進行優(yōu)化，在附注中對相關的歷史進行了陳述并對新的思想方法進行了介紹。本書著眼于介紹概率論與數理統(tǒng)計中的基本概念、基本原理和基本方法，強調直觀性，注重可讀性，突出基本思想與方法。本書內容包括：隨機事件與概率

本書緊密結合概率論與數理統(tǒng)計的核心內容，精選了一系列具有代表性的案例，通過系統(tǒng)的分析、建模、計算與推理，引導學生深入理解概率論與數理統(tǒng)計的基本概念、基本理論、基本方法以及廣泛的應用價值，提高學生發(fā)現(xiàn)問題、分析問題與解決問題的能力，尤其是數據分析和統(tǒng)計推斷的能力。全書分10章，共95份案例，內容包括隨機事件與概率、隨機變

本書內容涵蓋了概率論基礎、隨機變量及其分布、隨機變量的數字特征、大數定律與中心極限定理、數理統(tǒng)計基礎、參數估計、假設檢驗、回歸分析與方差分析初步等,并特別強調應用R語言計算及可視化,知識點結構清晰,內容豐富,概念引入形象,每節(jié)附有相應知識點的習題,每章附有知識點的梳理小結與章內容相應的習題,對書中每個非敘述性例題都給出

線性模型是統(tǒng)計學中的一個重要分支，本書從理論與實踐相結合的角度，闡述了線性模型的基本理論、方法和應用。本書共分為八章，第一章通過各種案例引進各種線性模型，第二章和第三章介紹了一些基礎知識，包括矩陣論和概率論的相關知識。第四章到第六章系統(tǒng)討論了各種線性回歸模型的估計及統(tǒng)計推斷。第七章討論了方差分析模型的統(tǒng)計推斷，并在附錄

本書以經濟、管理、氣象、醫(yī)學、工業(yè)生產、金融等活動中產生的時間序列數據為對象，運用數學和統(tǒng)計學方法，進行時間序列的時域和頻域分析。本書將理論分析與數據案例相結合，從傳統(tǒng)經典時間序列模型到現(xiàn)代機器學習、深度學習、強化學習與時間序列數據融合，按由淺入深的方式編寫而成。本書有配套PPT課件、教學大綱、案例數據、R代碼等教學資

本書通過大量簡單直觀的引例和示意圖,全面介紹概率論與數理統(tǒng)計課程的各種概念和性質,理清知識點之間的邏輯關系。避免學生深陷大量枯燥深奧的數學記號。全書覆蓋近五年(2019-2023年)的考研真題,充分展示近年來考研題目的真實難度和命題趨勢,以及本書總結的、具有普適意義的解題思路的實戰(zhàn)效果。

本書分為8章,各章首先概括主要內容和教學要求,繼之進行例題選講、常見錯誤類型分析、疑難問題解答,最后給出練習題、綜合練習題及其參考答案與提示。

全書結構嚴謹，共分為九章，內容涵蓋概率論的基礎知識，包括概率論的基本概念、隨機變量及其分布、多維隨機變量及其分布、隨機變量的數字特征、大數定律和中心極限定理；以及數理統(tǒng)計的核心內容，包括數理統(tǒng)計的基本概念、參數估計、假設檢驗、方差分析與回歸分析.此外，本書的附錄部分還特別提供了概率論與數理統(tǒng)計中Python常用命令代碼

本書強調概率論與數理統(tǒng)計的應用性，主要包括概率與統(tǒng)計簡介、描述統(tǒng)計學、概率論的基礎、隨機變量的概率分布與數字特征、幾種常見的分布、統(tǒng)計量的分布、參數估計、假設檢驗和線性回歸等內容。全書的主要理論僅假定讀者具有一元微積分的數學基礎，主要統(tǒng)計計算使用Excel軟件完成，而一些理論上較深入的補充內容（如考研所需）作為網絡資料